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申请/专利权人：深圳市欧康精密技术有限公司

摘要：本发明涉及智能插座电数据检测技术领域，具体涉及一种智能插座校准检测方法及系统。本发明首先获取智能插座的用电监测数据；进一步获取每个数据点的变化特征值；进一步根据变化特征值和幅值，对所有数据点进行聚类；进一步获取用电监测数据整体的变化规律程度；进一步根据聚类结果和变化规律程度，获取每个数据点离群参数；进一步自适应构建支持向量机的超平面函数；最后对用电监测数据进行校准检测。本发明通过分析当前用电监测数据的实际分布特征，确定合适的超平面函数，避免数据的随机性和离散性影响支持向量机的分类结果的问题，提高校准检测的可靠性，所以最终利用支持向量机对智能插座进行校准检测。

主权项：1.一种智能插座校准检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取智能插座的用电监测数据；根据所述用电监测数据中每个数据点的局部波动特征和幅值突显特征，获取每个数据点的变化特征值；根据数据点的所述变化特征值和幅值，对所有数据点进行聚类；对所述用电监测数据的变化趋势进行分析，获取所述用电监测数据的变化规律程度；根据每个数据点在聚类结果中表现出的离群特征，结合所述变化规律程度，获取每个数据点离群参数；根据所有数据点的所述离群参数的变化特征，结合所述幅值的变化特征，构建支持向量机的超平面函数；基于所述超平面函数，利用支持向量机对智能插座的所述用电监测数据进行校准检测；所述变化特征值的获取方法包括：以每个数据点为中心，以预设时域邻域参数建立每个数据点的局部邻域；将局部邻域内数据点的幅值的方差作为对应数据点的局部变化参数；将数据点的幅值作为幅值突显参数；根据所述局部变化参数和所述幅值突显参数，获取每个数据点的变化特征值；所述局部变化参数和所述幅值突显参数均与所述变化特征值正相关；所述根据数据点的所述变化特征值和幅值，对所有数据点进行聚类的方法包括：以数据点的所述变化特征值为纵坐标，以数据点的幅值作为横坐标，构建所述用电监测数据的二维分布图；在所述二维分布图中，对数据点进行密度聚类；所述变化规律程度的获取方法包括：对所述用电监测数据进行STL分解，获取所述用电监测数据的趋势项、周期项和残差项；获取所述趋势项的主成分方向的夹角；根据所述周期项的最小正周期、残差项的波动稳定特征和所述主成分方向的夹角，获取所述用电监测数据的变化规律程度；所述最小正周期与所述变化规律程度负相关；所述残差项的波动稳定特征和所述主成分方向的夹角均与所述变化规律程度正相关；所述离群参数的获取方法包括：获取每个数据点到所在聚类簇质心点的欧氏距离作为第一距离；获取每个聚类簇质心点到二维平面质心点的欧氏距离作为第二距离；将第一距离和第二距离的和值，作为对应数据点的距离离群系数；将数据点的变化特征值与所属聚类簇对应变化特征值均值的差值绝对值，作为数据点的变化离群系数；根据每个数据点的所述距离离群系数和所述变化离群系数，结合所述变化规律程度，获取每个数据点离群参数；所述距离离群系数和所述变化离群系数均与所述离群参数正相关；所述变化规律程度与所述离群参数负相关。

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