摘要
本发明公开了一种基于无监督决策模型的智能根因分析及告警方法,涉及数据处理技术领域,解决了现有技术中数据处理速度慢,处理结果不精准,针对性不强的问题。本发明采集电网运维数据、天气数据和故障数据并进行数据预处理,然后获取第一数据采故障发生时间下,各电网运维数据以及各天气数据与故障的皮尔逊相关系数,进而根据计算出的皮尔逊相关系数,筛选出相关系数绝对值大于设定阈值的数据种类,最后挖掘出与故障发生的相关的因素,并按照关联强度进行排序。本发明进行无监督决策模型挖掘故障相关因素之前进行了初步的信息筛选,进而减少了算法需要处理的数据量,在保证处理效率的同时,还使得算法的针对性更强,算法的输出结果也更加精准。
技术关键词
告警方法
无监督
皮尔逊相关系数
ARIMA模型
决策
数据预测模型
运维
天气
挖掘频繁项集
网格搜索方法
可读存储介质
算法
置信度阈值
数据处理技术
预测误差
计算机
数据格式
参数
处理器
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场景
机制
非对称加密算法
数据存储模块
机器学习优化
动态资源分配方法
MEC系统
时延
策略
混合优化方法
新能源微电网
李雅普诺夫函数
决策
滑模控制律
策略