[發明專利]一種基于大數據探測設備異常人工智能預測系統

在審

• 申請號: 201911303656.X
• 申請日: 2019-12-17
• 公開（公告）號: CN110956555A
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 戰德坤;鄭紅寶;易仕軍;呂梁景;魏文崧
• 申請（專利權）人: 啟迪中電智慧能源科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06Q10/04;H04L29/08
• 代理公司: 北京勁創知識產權代理事務所(普通合伙) 11589
• 代理人: 徐家升

本發明屬于人工智能預測系統技術領域，尤其為一種基于大數據探測設備異常人工智能預測系統，包括互聯網數據傳輸鏈，互聯網數據傳輸鏈通過若干數據采集單元進行信號互聯，數據采集單元信號連接有固定探測器、巡檢探測器和智能監控器，互聯網數據傳輸鏈的一端信號連接實體數據庫以及基于實體數據庫的云存儲器。本發明通過固定探測器、巡檢探測器和智能監控器分別將探測到的數據實時傳送至數據采集單元，數據采集單元對上述數據進行相應的處理，然后根據其內部程序傳送至實體數據庫，實體數據庫通過對比單元中的頻率、振幅、自相關性、波長、相位和頻率分布數據，對接收到的檢測信息進行對比。

技術領域

本發明涉及人工智能預測系統技術領域，具體為一種基于大數據探測設備異常人工智能預測系統。

背景技術

大數據是IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注，分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢，大數據分析常和云計算聯系到一起，通過大型數據集分析框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據；在電力行業里，隨著物聯網的快速發展，每一分鐘、每一秒甚至每一微秒都會產生海量的數據，這些數據有助于幫助我們實時監控各自電力設備的運行狀態，如果能夠及時探測設備發生異常，就會給電力企業節約很多的成本，但是目前沒有成熟的技術方案。

目前的大數據探測設備系統存在下列問題：

1、目前的大數據探測設備系統不能對電力行業中檢測數據的真實性和準確性進行分析和對比。

2、目前的大數據探測設備系統缺乏一種通用性好的算法，不能對接收到的數據進行快速準確的計算。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了一種基于大數據探測設備異常人工智能預測系統，解決了目前的大數據探測設備系統不能對電力行業中檢測數據的真實性和準確性進行分析和對比，以及缺乏一種通用性好的算法，不能對接收到的數據進行快速準確的計算的問題。

(二)技術方案

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：包括互聯網數據傳輸鏈，所述互聯網數據傳輸鏈通過若干數據采集單元進行信號互聯，所述數據采集單元信號連接有固定探測器、巡檢探測器和智能監控器，所述互聯網數據傳輸鏈的一端信號連接實體數據庫以及基于所述實體數據庫的云存儲器，所述互聯網數據傳輸鏈的另一端信號連接數據分析處理中心。

作為本發明的一種優選技術方案，所述數據采集單元包含若干計算機單體，若干所述計算機單體通過內部局域網絡互聯，若干所述計算機單體之間設置有可擴展存儲器。

作為本發明的一種優選技術方案，所述固定探測器、所述巡檢探測器和所述智能監控器上均含有無線通信芯片和有線數據接口，所述固定探測器、所述巡檢探測器和所述智能監控器通過所述有線數據接口和所述內部局域網絡與所述計算機單體信號連接，或通過所述無線通信芯片與所述實體數據庫以及所述數據分析處理中心信號連接。

作為本發明的一種優選技術方案，所述實體數據庫和所述云存儲器中均設有對比單元，所述對比單元中下載有頻率、振幅、自相關性、波長、相位和頻率分布數據。

作為本發明的一種優選技術方案，所述數據分析處理中心中設有程序存儲單元，所述程序存儲單元中存儲有C++、JAVA和Python算法程序。

作為本發明的一種優選技術方案，所述程序存儲單元算法基于以下理論和方法：信號處理、小波分析、時間數列分析、傅里葉分析、貝葉斯分析、機器學習、EM算法與混合高斯模型、分位數回歸。