[发明专利]基于线性回归与AHP算法的电力设备监视预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于线性回归与AHP算法的电力设备监视预警方法，其特征是：包括以下步骤：

监测记录前若干时刻对应的影响因素的值、设备运行参数值，利用线性回归算法计算单因素作用下的设备运行参数，结合AHP层次分析，通过权重综合计算多因素影响下的设备运行参数值；

记录设备运行时间点和设备运行参数，基于设定的时间间隔截取后续的时间点与对应的设备参数，计算斜率，进而计算并分情况判断设备运行参数在时间维度上的发展趋势；

比对设备运行同期数据，分析记录导致数据变化超过设定范围的因素或事件；

分情况判断设备运行参数在时间维度上的发展趋势的具体过程包括：若斜率k_i0，某一时刻t_i对应的k_i第一次出现小于时刻t_i-1对应的k_i-1的情况时，计算如果k0，则判定趋势依然呈递增状态，之后继续判断k_i与设定的门限值的大小关系即可；

若k0，则判定设备运行参数在时间维度上的变化趋势变化出现转折，自t_i-1时刻开始呈递减状态，此时将(t_i-1，y_i-1)设为初始状态值，代入(t₀，y₀)；

分情况判断设备运行参数在时间维度上的发展趋势的具体过程包括：若k_i0，而某一时刻t_i对应的k_i第一次出现大于时刻t_i-1对应的k_i-1的情况时，计算如果k0，则判定趋势依然呈递减状态，之后继续判断k_i与设定的门限值的大小关系即可；

若k0，则判定设备运行参数在时间维度上的变化趋势变化出现转折，自t_i-1时刻开始呈递增状态，此时将(t_i-1，y_i-1)设为初始状态值，代入(t₀，y₀)。

2.如权利要求1所述的一种基于线性回归与AHP算法的电力设备监视预警方法，其特征是：计算多因素影响下的设备运行参数值的具体过程包括：

提取前p个时刻的设备运行相关数据；

利用基于线性回归算法的预警模型计算得出单一因素影响下的设备运行参数预测值；

根据设备运行相关数据，设定多个影响设备运行的因素，根据AHP计算每个因素作用下的预测结果权重；

利用加权算数平均计算得出更符合实际的设备运行参数预测结果。

3.如权利要求2所述的一种基于线性回归与AHP算法的电力设备监视预警方法，其特征是：根据AHP计算每个因素作用下的预测结果权重的具体过程包括：基于选定的影响因素，分别利用线性回归算法计算得到设备运行指标预测值，根据所述设备运行指标预测值，通过AHP层次分析法，建立判断矩阵，分别计算各设备运行指标预测值的权重值。

4.如权利要求1所述的一种基于线性回归与AHP算法的电力设备监视预警方法，其特征是：基于设定的时间间隔截取后续的时间点与对应的设备参数，计算斜率的具体过程包括：设备开始运行，获取第一个时间点t₀于对应的设备参数y₀，此为初始状态值；按照设定的间隔截取后续的时间点t_i与对应的设备参数y_i，计算斜率，依据斜率不同，分情况判断设备运行参数的发展趋势。