[发明专利]一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台

权利要求书

1.一种人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，应用于云计算平台，所述方法包括：

基于每个识别结果对应的数值结果中的每相邻两个识别数值之间的差值确定每个识别结果对应的电力设备的故障发生率；

在所述故障发生率超过第一参考值时，确定所述故障发生率对应的电力设备出现异常；

在所述故障发生率没有超过所述第一参考值时，根据每个电力设备的地理位置确定所述故障发生率对应地理分布图，在所述地理分布图中的设定区域内的故障发生率的均值超过第二参考值时，确定所述设定区域对应的用电网络出现异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别结果通过以下方式确定：

通过与每个电力设备预先建立的信息传输接口获取对应的电力设备的运行状态信息；

周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签；

将每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签进行封装得到每组运行状态信息的状态变化集；

在检测到所述人工智能服务器中的识别线程的空置率达到设定比率时将每个状态变化集传输到人工智能服务器中；

获取所述人工智能服务器基于通过所述识别线程对每个状态变化集进行状态识别所返回的识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将每个状态变化集传输到人工智能服务器中，包括：

获取所述人工智能服务器中处于空置状态的多个识别线程；

判断所述识别线程的数量是否大于等于所述状态变化集的数量；

在所述识别线程的数量大于等于所述状态变化集的数量的前提下，将每个状态变化集传输到所述人工智能服务器的其中一个识别线程中；

在所述识别线程的数量小于所述状态变化集的数量的前提下，获取每个识别线程的信息吞吐量；按照信息吞吐量高低的顺序对所述识别线程进行排序得到第一排序序列；按照状态变化集的信息容量的大小顺序对所述状态变化集进行排序得到第二排序序列；

依次将所述第二排序序列中的至少部分状态变化集分别传输到所述第一排序序列中对应的识别线程中。

4.一种云计算平台，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器从所述存储器中读取计算机程序，并通过运行所述计算机程序实现权利要求1-3任一项所述的方法。

5.一种应用于计算机的可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在云计算平台的处理器中运行时实现权利要求1-3任一项所述的方法。