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申请/专利权人：山东康吉诺技术有限公司
摘要：本申请涉及数据处理领域，尤其涉及基于发电厂的发电机故障检测方法和检测装置，方法包括步骤：构建包含多个样本的数据集，每一个样本为：历史数据中每个时刻的多个发电机参数及运行状态标签；对每个发电机参数进行聚类，计算每个发电机参数与运行状态标签的相似度；构建异常高斯模型，输入任一时刻的参数值至异常高斯模型中，输出参数值的异常概率；根据相似度及异常概率，得到参数值的异常度；构建神经网络模型并进行模型训练，得到最优模型；将实时采集的参数值输入到最优模型中，输出发电机的运行状态，若运行状态为异常，发送报警信号。本申请具有依据发电机状态运行进行故障预测，降低意外停机风险的效果。
主权项：1.基于发电厂的发电机故障检测方法，其特征在于，包括步骤：构建包含多个样本的数据集，每一个样本为：历史数据中每个时刻的多个发电机参数及运行状态标签，运行状态标签包括优秀、良好和异常；对每个发电机参数进行聚类得到多个聚类簇，计算每个发电机参数与运行状态标签的相似度；构建每个发电机参数对应的异常高斯模型，输入任一时刻发电机参数的参数值至发电机参数对应的异常高斯模型中，输出参数值的异常概率；根据相似度及异常概率，得到参数值的异常度，遍历得到发电机参数中每个参数值的异常度；构建神经网络模型并进行模型训练，得到最优模型，其中参数值的异常度的均值和模型训练的损失函数值成正比；将实时采集的参数值输入到最优模型中，输出发电机的运行状态，若运行状态为异常，发送报警信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东康吉诺技术有限公司 基于发电厂的发电机故障检测方法和检测装置
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