[发明专利]基于批流统一数据聚类的风电机组异常检测方法有效

专利信息
申请号: 202011519463.0 申请日: 2020-12-21
公开(公告)号: CN112651617B 公开(公告)日: 2022-07-01
发明(设计)人: 郭昆;戴锦坤;陈羽中;陈豪 申请(专利权)人: 福州大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06;G06F16/22;G06F16/2455;G06F16/2458;G06K9/62
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 陈明鑫;蔡学俊
地址: 350108 福建省福州市*** 国省代码: 福建;35
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摘要: 发明涉及基于批流统一聚类模式的风电机组异常数据检测方法,将批量聚类和增量聚类结合。使用批量的聚类初始化方式,在首个时间窗口中初始化簇特征。后续窗口采用增量式的聚类方法,这样能够同时满足批量聚类的高精度以及流式聚类的低延迟等特点,可以持续处理大规模持续流入的风电机组群运行数据,并能较快地反映出异常数据所在设备。加入了基于流式迭代的簇特征更新机制。引入迭代流的思想,将风电机组数据簇特征创建成迭代流。进行流式的数据状态广播、双流连接计算,即将两个流式数据进行连接后计算。根据数据的最近簇进行分区,窗口定时更新每个分区的簇特征并将其返回到迭代流中。本发明保证了实时流处理低延迟的特性。
搜索关键词: 基于 统一 数据 机组 异常 检测 方法
【主权项】:
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