多维度发电设备状态监测方法及相关系统

本发明属于发电设备监测技术领域，公开了多维度发电设备状态监测方法及相关系统，本发明通过对状态参数进行清洗和标准化，可以消除噪声和异常值，确保输入数据的准确性，从而提高模型的预测效果。本发明使用自相关函数和偏自相关函数来建立ARIMA模型，可以更好地捕捉时间序列数据中的内在关系，提高预测的准确性。ARIMA模型基于时间序列分析，能够有效利用历史数据进行建模，使得对未来状态的预测更加可靠。ARIMA模型能够根据新的数据动态调整预测，使其适应设备状态的变化，增强模型的灵活性。本发明通过及时发送预测结果，可以实现对发电设备的实时监控，便于及时发现潜在问题并采取措施，提高设备的运行效率。