摘要
本发明公开了一种水电厂有功功率异常波动自动检测方法及装置,包括:获取水电厂发电机组的有功功率及相关参数数据,基于数据构建水电厂数据超图模型;应用最小切割算法分析超图模型,识别异常子图和异常连接,输出异常波动候选集;构建可索引的静态异常波动词典;结合异常波动候选集和异常波动词典,通过多模型融合分析实现对有功功率异常波动的实时检测、分类与定位;设计自适应告警策略,通过可视化界面展示异常波动信息。本发明通过超图技术构建多源数据关联模型,应用最小切割算法分析异常,构建完全可索引词典实现高效检索,采用多模型融合提高检测准确性,有效解决了水电厂有功功率异常波动检测的精确度和效率问题。
技术关键词
有功功率
超图模型
告警策略
水电厂发电机组
切割算法
多维特征数据
词典
数据关联关系
自动检测方法
多模型
节点
可视化界面
深度学习模型
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参数
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