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申请/专利权人：齐丰科技股份有限公司

摘要：本发明提出了一种适用于离散点位表的设备建模方法，所述建模方法步骤为：步骤一、进行数据收集与预处理；步骤二、数据分析与特征提取；步骤三、设备建模与模型优化；步骤四、数据安全与隐私保护；步骤五、系统实现与集成；方法通过对数据进行清洗，去除异常值或补全缺失值，数据标准化，以保证数据的质量；然后将数据整理成离散点位表，并存储在数据库中，供后续分析和使用；所述离散点位表以表格形式存在；所述方法利用实时更新的离散点位表，可以使操作员即时了解电力系统的运行状态，进行故障诊断和响应；离散点位表的历史记录支持对电力系统运行趋势的分析，帮助识别潜在的问题区域，优化系统性能，实施预防性维护，减少意外停机。

主权项：1.一种适用于离散点位表的设备建模方法，其特征在于：所述适用于离散点位表的设备建模方法具体步骤为：步骤一、进行数据收集与预处理；所述数据收集与预处理通过各种传感器或监测设备收集电力系统中各个设备的离散点位数据，数据包括但不限于电压、电流、温度、频率参数；对收集到的数据进行预处理，去除异常值、进行数据清洗、标准化和分类，以确保数据的一致性和质量；步骤二、数据分析与特征提取；所述数据分析与特征提取是电力系统设备建模过程中不可或缺的一环，采用先进的技术手段，从复杂的离散点位表数据中提取出关键特征和模式，为电力系统的安全、稳定和高效运行提供了坚实的数据基础和决策支持；通过系列精确的步骤从大量的离散点位表数据中提取关键信息，为设备建模提供有效的数据基础；使用机器学习技术通过算法自动从数据中提取有用的特征，并识别出设备运行的模式和趋势，这包括利用决策树、随机森林等算法评估特征的重要性，以及聚类、分类、回归等方法识别数据中的模式和趋势；通过深度学习技术为数据分析提供更深层次的挖掘，在处理复杂的时间序列数据或信号数据时，开启自动学习特征和模式，为设备建模提供更加准确的数据支持；数据挖掘过程将上述步骤整合起来，从数据中提取有价值的信息，利用这些信息构建预测模型或分类模型，以实现对设备性能、故障预测、维护计划和优化等方面的深入分析和预；步骤三、设备建模与模型优化；所述设备建模与模型优化，其核心是将通过数据分析与特征提取阶段精准抽取的关键特性和运行规律转换成实际可应用的数学模型；此过程采纳了包括回归分析、神经网络在内的系列高级数学建模方法，旨在构筑能够详尽反映设备运行特性的模型；这类模型的建立，不仅能预见设备在将来操作中可能展现的性能，识别出潜在的故障触发点，还能为设备配置提供优化建议，以提升整体运行效率；为了确保这些模型能够真实、准确地反映设备的实际运行状况，模型的验证与迭代优化显得尤为重要；这一过程涉及到模型在实际操作环境中的应用试验，通过不断地对比模型预测结果和实际运行数据，识别出模型的不足之处，并据此进行调整和优化；随着模型逐步完善，其准确度和适用性也将不断提高，最终形成一个能够可靠预测设备性能，识别潜在故障并指导设备优化配置的强大工具，大大增强电力系统的运行效率和安全性；步骤四、数据安全与隐私保护；所述数据安全与隐私保护是通过加密技术保证数据在传输和存储过程中的安全性，所有收集到的数据，在上传至服务器之前，以及在服务器存储期间，均应用强加密算法进行加密处理，以防止数据在传输过程中被截获或非授权访问；数据访问采用访问控制机制，确保只有授权用户才能访问相关数据；通过设置多重身份验证和权限管理，可以精确控制不同级别用户对数据的访问权限，从而进一步保障数据的安全性和用户的隐私权益；对于数据的处理和分析，采用数据匿名化和去标识化技术，以确保在分析过程中不泄露个人或敏感信息；通过这种方式，即便数据在极不寻常的情况下被泄露，也难以将数据与个人身份直接关联，从而有效保护了用户的隐私；并设有严格的数据安全审计和监控体系，以实时监控数据处理过程中的安全状态，及时发现和响应可能的安全威胁和隐私泄露事件，确保数据处理的全流程均在高度安全和保密的环境下进行；步骤五、系统实现与集成；所述系统实现与集成是整合数据采集、处理、分析和存储的系统，并采用相应的存储介质用于存储数据和算法；该系统能够实现全面的设备建模和状态监测，为电力系统的运行和维护提供更准确的预测和决策支持，系统设计考虑到用户友好性和未来技术升级的可扩展性，确保用户能够轻松使用系统，并且系统能够适应未来技术的发展。

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