[發明專利]大壩監測數據的分析方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110685247.1
• 申請日: 2021-06-21
• 公開（公告）號: CN113642827A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 李建秋;鄧剛;葉復萌;陳輝;劉思妤;向正林;盧鵬;羅學寧;羅樹江;王曉東
• 申請（專利權）人: 南方電網調峰調頻發電有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/08
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 高潔

本申請涉及一種大壩監測數據的分析方法、裝置、設備和存儲介質。所述方法包括：獲取多個監測周期內采集到大壩的監測數據；根據預設的監測等級模型，確定監測數據中各個數據項的數據值分別對應的監測等級；針對每個監測周期，將各監測等級以及監測周期攜帶的安全等級標記，確定為一個監測數據集合；對多個監測周期對應的監測數據集合進行關聯分析，提取各數據項的關聯規則。其中，監測數據包括性態監測數據和環境監測數據；關聯規則包括監測數據與安全等級標記之間的相關性。采用本方法能夠得到監測數據集合中與安全等級標記具有強關聯規則的數據項，為后續建立大壩安全風險預測模型提供分析基礎，從而提升大壩安全風險預警模型的預測精度。

技術領域

本申請涉及數據檢測技術領域，特別是涉及一種大壩監測數據的分析方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

隨著水利技術的發展，為了保障大壩的安全運行，需要根據大壩的各項安全監測數據對大壩的安全性態進行分析，從而可以通過安全性態的分析結果對建立大壩的風險預警模型。

傳統技術中，對大壩的安全監測數據進行分析主要為統計學分析方法。例如，可以對歷史安全監測數據與大壩的環境參數進行統計分析，構建安全監測數據與環境參數的關聯函數，從而可以通過上述關聯函數構建風險預警模型。

但是，采用上述方法獲得的關聯函數不能準確地表征安全監測數據與環境參數的關聯關系，導致風險預警模型的預測精度低。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提升風險預警模型的預測精度的大壩監測數據的分析方法、裝置、設備和存儲介質。

一種大壩監測數據的分析方法，所述方法包括：

獲取多個監測周期內采集到大壩的監測數據；監測數據包括性態監測數據，和環境監測數據；

根據預設的監測等級模型，確定監測數據中各個數據項的數據值分別對應的監測等級；

針對每個監測周期，將各監測等級以及監測周期攜帶的安全等級標記，確定為一個監測數據集合；

對多個監測周期對應的監測數據集合進行關聯分析，提取各數據項的關聯規則；關聯規則包括監測數據與安全等級標記之間的相關性。

在其中一個實施例中，關聯規則還包括監測數據中各數據項之間的相關性。

在其中一個實施例中，對多個監測周期對應的監測數據集合進行關聯分析，提取各數據項的關聯規則，包括：在各監測數據集合中，提取k-項集；k-項集中包括各監測數據集合中的k個數據項對應的值；分別計算各k-項集的支持度，支持度用于表征k-項集在各監測數據集合中出現的頻繁程度；根據各k-項集的支持度，提取各數據項的關聯規則。

在其中一個實施例中，計算各k-項集的支持度，包括：統計k-項集在各監測數據集合中出現的次數，獲得k-項集的支持度計數；將支持度計數與監測數據集合的數量的比值，確定為k-項集的支持度。

在其中一個實施例中，根據各k-項集的支持度，提取各數據項的關聯規則，包括：將支持度大于預設支持度閾值的k-項集，確定為頻繁項集；計算頻繁項集中任意兩個數據項的置信度；置信度表示兩個數據項中前項數據出現的同時，后項數據出現的概率大小；提取置信度大于預設置信度閾值的所述兩個數據項的關聯規則。

在其中一個實施例中，監測等級模型中包括各個數據項對應的多個參數區間，每個參數區間對應一個等級值；根據預設的監測等級模型，確定監測數據中各個數據項的數據值分別對應的監測等級，包括：將數據項與數據項對應的多個參數區間進行匹配，確定數據項的數據值匹配的目標參數區間；將目標參數區間對應的等級值，確定為數據值對應的監測等級。