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本发明公开了一种面向发电设备高维时序工况数据的异常检测方法,首先利用包括四分位差法的数据清洗方法去除差异化大的利群点;再通过特征构架器和统计学来构建相应数据特征,最后通过深度学习中的自编码器方法来重建数据特征;将重建数据特征和基于onehot的设备工作状态的场景信息级联融合;经深度学习全连接层推理生成重建数据,将原始数据特征和重建数据特征进行阈值判断,从而判断出是否存在异常。本发明在实现过程中,减少了高维数据的复杂运算以及明显提高了对传感器故障等数据异常的检测效果,同时简单实用,无过多经验阈值判
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113111096 A
(43)申请公布日 2021.07.13
(21)申请号 202110378432.6 G06F 17/16 (2006.01)
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