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申请/专利权人：新能众维电力发展有限公司

摘要：本发明公开了基于多源数据分析的配电房故障运维管理方法，涉及配电房管理技术领域，通过监测各个设备的多源数据，并计算每台设备多源数据的Z值，将Z值绝对值大于预设阈值的多源数据标记为异常值，获取每台设备异常值数量后，依据设备之间的关联性为所有设备赋予权重，将所有异常设备的异常值数量进行加权计算后获取配电房的整体运行指数，通过整体运行指数与指数阈值的对比结果预测配电房未来运行是否会出现故障，并依据预测结果对配电房生成相应的控制策略。该管理方法能够结合多台设备的多源数据来判断多台设备的异常状态后，整体分析配电房是否存在故障可能，进而能够在配电房故障前进行预警，保障配电房运行的稳定性和安全性。

主权项：1.基于多源数据分析的配电房故障运维管理方法，其特征在于：所述管理方法包括以下步骤：管理系统获取配电房中设备的数量，并按照配电房电流输送方向将所有设备进行关联，监测各个设备的多源数据，若多源数据超过或低于其对应的阈值，直接判断配电房存在故障，发出警示信号；计算每台设备多源数据的Z值，将Z值绝对值大于预设阈值的多源数据标记为异常值，获取每台设备异常值数量后，依据设备之间的关联性为所有设备赋予权重，将所有设备的异常值数量进行加权计算后获取配电房的整体运行指数；通过整体运行指数与指数阈值的对比结果预测配电房未来运行是否会出现故障，并依据预测结果对配电房生成相应的控制策略；计算每台设备多源数据的Z值，将Z值绝对值大于预设阈值的多源数据标记为异常值，包括以下步骤：通过Z-score函数基于多个监测时间点获取的温度和电流，计算电源在监测时间段内的多次温度Z值和多次电流Z值，计算主配电盘在监测时间段内的多次温度Z值和多次电流Z值，计算分配电盘在监测时间段内的多次温度Z值和多次电流Z值；将多次温度Z值绝对值与对应的温度Z阈值对比，多次电流Z值绝对值与对应的电流Z阈值对比，温度Z值绝对值大于温度Z阈值为异常值，电流Z值绝对值大于电流Z阈值为异常值；获取每台设备异常值数量后，依据设备之间的关联性为所有设备赋予权重，包括以下步骤：获取配电房中所有设备的数量后，将设备电流输出方向上存在的其它设备数量标记为关联数量，然后计算关联总值，表达式为：，式中，为关联总值，表示第i台设备的关联数量，表示配电房中所有设备的数量；则每台设备的权重计算公式为：，式中，表示第i台设备的权重，表示第i台设备的关联数量，为关联总值，且i={1、2、...、n}；将所有设备的异常值数量进行加权计算后获取配电房的整体运行指数，计算表达式为：，式中，为整体运行指数，表示第i台设备的权重，表示第i台设备的异常值数量。

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