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申请/专利权人：四川华鲲振宇智能科技有限责任公司

摘要：本发明属于机房电量监控技术领域，具体涉及一种基于模糊粗糙集的机房电量预警检测方法，首先采集一定期间内的每台机柜的用电量和温度数据，构建历史用电量数据集和历史温度数据集；然后创建模糊粗糙集模型；再对创建的模糊粗糙集模型进行训练和拟合；基于历史用电量数据集和历史温度数据集，根据训练和拟合的模糊粗糙集模型预测未来用电量数据；实时采集机房内每台机柜的用电量数据和温度数据；将实时采集的用电量数据与预测的未来用电量数据进行比较，判断某机柜的用电量是否存在异常，若是，则触发用电异常预警。通过模糊粗糙集进行用电量预测，提高了预测结果的准确性和实时性，进而提升了用电预警的准确性，进一步提升机房用电的安全性。

主权项：1.一种基于模糊粗糙集的机房电量预警检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集指定期间内的机房内每台机柜的用电量数据和温度数据，剔除其中异常用电量数据和温度数据，构建历史用电量数据集和历史温度数据集；S2：创建模糊粗糙集模型，并将历史用电量数据集和历史温度数据集作为输入；S3：对创建的模糊粗糙集模型进行训练和拟合；S4：基于历史用电量数据集和历史温度数据集，根据训练和拟合的模糊粗糙集模型预测未来用电量数据；S5：实时采集机房内每台机柜的用电量数据和温度数据，将实时采集的用电量数据与预测的未来用电量数据进行比较，计算两者的差值，将计算得到的差值与预设的异常阈值进行比较；S6：统计指定期间内每台机柜的用电量超过异常阈值的次数，并将超过异常阈值的次数与预设异常次数阈值进行比较，判断某机柜的用电量是否存在异常，若是，则触发用电异常预警；若否，继续正常运行；在步骤S2的同时创建模糊规则，所述模糊规则为根据领域内正常用电数据和采集的历史用电数据建立，创建的模糊规则保存于模糊规则库中，便于后续进行模糊推理和预测过程直接调用；所述模糊推理和预测的具体过程如下：第一步：将输入的模糊子集和模糊规则中的隶属度函数进行合成，得到输出的模糊集合；第二步：将输入的模糊子集和模糊规则中的隶属度函数进行交叉计算，得到输出的隶属度值，所述隶属度值表示未来的用电量的隶属度；第三步：通过模糊关系合成和模糊交叉的计算结果得到未来用电量的模糊输出。

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