[發明專利]一種基于OCSVM的火電廠一次風機異常檢測方法

在審

• 申請號: 201910913981.1
• 申請日: 2019-09-25
• 公開（公告）號: CN110674991A
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發明（設計）人: 邵家林;趙重陽;王煜偉;丁永三;張建偉
• 申請（專利權）人: 國家能源集團諫壁發電廠
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;F04D27/00
• 代理公司: 32300 南京源古知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 吳麗娜

1.一種基于OCSVM的火電廠一次風機異常檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：(1)原始監測數據預處理；(2)通過分幀加窗的方式，計算各原始監測數據的日均值、日方差、日能量以及日峭度，并與原始數據共同構成特征向量；(3)將樣本分為訓練集和測試集，其中訓練集特征向量送入單分類支持向量機分類器，構建異常檢測模型；(4)利用測試集對模型進行性能評估。

2.如權利要求1所述的一種基于OCSVM的火電廠一次風機異常檢測方法，其特征在于：步驟(1)歷史監測數據為X＝{x1,x2,……,xMn}，對其進行日平均特征提取時，首先以天為單位對X進行分段，分別計算每一行數據的均值、方差、能量和峭度值，并將其作為該天n個時刻的特征。

3.如權利要求1所述的一種基于OCSVM的火電廠一次風機異常檢測方法，其特征在于：日均值M₁～M_n，日方差V₁～V_n，日能量E₁～E_n，日峭度K₁～K_n，

4.如權利要求1所述的一種基于OCSVM的火電廠一次風機異常檢測方法，其特征在于：只將正常樣本作為訓練集送至OCSVM單分類器進行模型訓練。

5.如權利要求1所述的一種基于OCSVM的火電廠一次風機異常檢測方法，其特征在于：選擇不同的nu值進行模型構建，將在訓練集上準確率最高的模型所對應的nu值作為最優參數值。