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申请/专利权人：深圳市银河通信科技有限公司

摘要：本发明涉及异常识别技术领域，尤其涉及一种基于二次AI算法的充电棚温度数据异常识别预警方法，该方法采集充电棚中的温度时序数据，对温度时序数据进行STL分解，得到对应的残差项特征图，按照预设划分要求将残差项特征图划分为至少两个区域；分别构建每个区域的残差直方图，根据每个残差直方图的形态分布特征，对残差项特征图的残差均值和残差标准差进行优化，得到优化后的残差均值和优化后的残差标准差，根据优化后的残差均值和优化后的残差标准差，识别温度时序数据中的异常温度数据，通过对更有可能为异常温度数据的残差点赋予更高的权重，使得获取的残差均值和残差标准差更加准确，从而有利于异常温度数据的识别预警。

主权项：1.基于二次AI算法的充电棚温度数据异常识别预警方法，其特征在于，所述方法包括：采集充电棚中的温度时序数据，对所述温度时序数据进行STL分解，得到对应的残差项特征图，按照预设划分要求将所述残差项特征图划分为至少两个区域；根据每个所述区域中包含的各个残差点对应的残差值，分别构建每个所述区域的残差直方图，根据每个所述残差直方图的形态分布特征，分别获取每个所述残差直方图对应区域的异常分布系数；根据每个所述区域的异常分布系数，对所述残差项特征图的残差均值和残差标准差进行优化，得到优化后的残差均值和优化后的残差标准差，根据所述优化后的残差均值和所述优化后的残差标准差，识别所述温度时序数据中的异常温度数据；所述根据每个所述残差直方图的形态分布特征，分别获取每个所述残差直方图对应区域的异常分布系数，包括：针对任一残差直方图，根据所述残差直方图中的纵轴上所有频次，获取所有频次中的中位数，以所述中位数将所述残差直方图划分为两侧，分别获取所述残差直方图的每侧中包含的所有频次的频次平均值，利用双曲线正切函数，对两侧的频次平均值的差值进行归一化处理，得到的结果作为所述残差直方图的长尾分布特征值；获取所述残差直方图中的最大频次和频次均值，利用以自然常数为底数的指数函数，对所述最大频次和所述频次均值之间的差值进行负映射，得到对应的映射值，获取所述残差直方图的偏度值，对所述偏度值的差值绝对值进行归一化处理，得到对应的归一化结果，对所述归一化结果和所述映射值进行加权求和，得到的结果作为所述残差直方图的整体形态异常评估值；将所述残差直方图的长尾分布特征值和整体形态异常评估值之间的均值作为所述残差直方图对应区域的异常分布系数。

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