[发明专利]设备运行状态的预警方法、预警系统及预警装置

说明书

本公开提供了一种设备运行状态的预警方法、预警系统、预警装置及计算机可读存储介质，涉及信息技术领域。其中的设备运行状态的预警方法包括：获取设备的历史状态数据和当前状态数据；根据历史状态数据，获得当前状态数据的预测值；根据当前状态数据及预测值，判断设备的运行状态；根据设备的运行状态，向设备发送预警信号。本公开能够更加准确的判断设备的运行状态，并实现对设备运行状态的精准预警。

技术领域

本公开涉及信息技术领域，特别涉及一种设备运行状态的预警方法、预警系统、预警装置及计算机可读存储介质。

背景技术

近几年来，由于互联网时代的来临，互联网+的概念也随之被提出。通俗来说，“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”。然而上述说法并不是指简单的相加，而是利用信息技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。

当前，随着世界各大能源企业的频繁涌现，能源互联的发展生态逐渐形成。能源互联和能源管理，离不开对设备运行状态的预警。

发明内容

本公开解决的一个技术问题是，如何实现对设备运行状态的精准预警。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种设备运行状态的预警方法，包括：获取设备的历史状态数据和当前状态数据；根据历史状态数据，获得当前状态数据的预测值；根据当前状态数据及预测值，判断设备的运行状态；根据设备的运行状态，向设备发送预警信号。

在一些实施例中，根据历史状态数据，获得当前状态数据的预测值包括：对时间序列形式的历史状态数据进行局域均值分解，得到历史状态数据的多个PF分量及一个残余分量；将历史状态数据的各个PF分量及残余分量，分别输入对应的预先训练的时间卷积神经网络，得到当前状态数据的各个PF分量及残余分量的预测值；根据当前状态数据的各个PF分量及残余分量的预测值，确定当前状态数据的预测值。

在一些实施例中，根据当前状态数据的各个PF分量及残余分量的预测值，确定当前状态数据的预测值包括：分别确定历史状态数据的各个PF分量及残余分量与时间序列形式的历史状态数据之间的互相关系数；根据互相关系数、当前状态数据的各个PF分量及残余分量的预测值，确定当前状态数据的预测值。

在一些实施例中，根据互相关系数、当前状态数据的各个PF分量及残余分量的预测值，确定当前状态数据的预测值包括：采用如下方式确定当前状态数据的预测值

其中，c表示当前状态数据的预测值，n标识PF分量的总数，i表示PF分量的标识，a_i表示第i个PF分量与时间序列形式的历史状态数据之间的互相关系数，PF_i表示第i个PF分量，b表示残余分量与时间序列形式的历史状态数据之间的互相关系数，S表示残余分量。

在一些实施例中，根据历史状态数据，获得当前状态数据的预测值还包括：对时间序列形式的训练数据进行局域均值分解，得到训练数据的多个PF分量及一个残余分量；利用训练数据的各个PF分量及残余分量，分别训练对应的时间卷积神经网络，使得训练后的各个时间卷积神经网络能够根据输入的PF分量输出PF分量的预测值，或者根据输入的残余分量输出残余分量的预测值。

在一些实施例中，获取设备的历史状态数据和当前状态数据包括：周期性获取设备的历史状态数据和当前状态数据；根据历史状态数据，获得当前状态数据的预测值包括：根据历史状态数据，周期性获得当前状态数据的预测值；根据当前状态数据及预测值，判断设备的运行状态包括：周期性确定当前状态数据与预测值之间的偏差；在偏差大于第一阈值的次数大于第二阈值的情况下，判断设备的运行状态出现异常。

在一些实施例中，根据设备的运行状态，向设备发送预警信号包括：在设备的运行状态出现异常的情况下，向设备发送断电预警信号。