摘要
本申请涉及数据分析技术领域,具体涉及基于电参数分析的开关设备检测方法,包括:获取开关设备检测过程中的初始电参数数据;根据所有初始电参数数据构建聚类特征树;获取每个聚类特征的多个电参数序列;对电参数序列进行分割得到多个子序列,基于子序列内数据分布偏差以及子序列内数据的拟合结果确定电数据的偏离度;根据电数据的偏离度确定非叶子节点中聚类特征的聚集度;根据聚集度得到聚集特征值;基于聚集特征值结合非叶子节点在聚类特征树中的层数确定非叶子节点的分支因子系数;基于分支因子系数更新聚类特征树,检测开关设备检测中所采集电参数数据中的异常电数据。本申请提高开关设备在检测过程中的异常电参数数据的检测结果。
技术关键词
聚类特征
开关设备
节点
序列
参数
特征值
BIRCH聚类算法
分支
因子
数据分布
LOF算法
数据分析技术
计算方法
电压
电流值
偏差
曲线
度量
系统为您推荐了相关专利信息
轨迹预测方法
时间卷积网络
特征点
滑翔飞行器
序列
神经网络方法
教师
学生
多旋翼无人机
无人机平台
混凝土温度场
混凝土结构
节点
矩阵
有限元网格划分
致密砂岩储层
识别方法
图像分析软件
随机森林
密度