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申请/专利权人：南京工程学院
摘要：本发明提供了一种基于Mini‑Batch‑Kmeans算法的充电桩故障自动化检测方法及系统，涉及电力设备异常检测技术领域。该方法包括：收集充电桩终端设备流量原始报文数据，从中提取关键信息形成检测向量；利用Mini‑Batch‑Kmeans聚类算法建立正常流量模型；在线采集每个时间周期的流量数据，并将其构造成检测向量，与正常流量模型进行比对，正常流量向量将被纳入模型以优化模型性能，异常流量将触发告警机制，并生成详细的异常报告上报分布式充电桩运营监控平台；当系统检测到故障行为时，根据威胁的性质采取相应的阻断措施。本发明提出的技术方案可以节约人力和算力成本，扩充融合终端的功能，进一步巩固电网的安全防线。
主权项：1.一种基于Mini-Batch-Kmeans算法的充电桩故障自动化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、收集充电桩终端设备流量原始数据，对充电桩终端设备流量原始数据进行数据清理并剔除随机偏差大于预设值的数据，构造数据集，并基于该数据集构造得到正常检测向量；步骤2、将所述正常检测向量通过Mini-Batch-Kmeans算法生成的正常流量数据类簇加入正常流量数据模型；步骤3、在线检测每一时间周期采集到的流量数据，先将检测到的流量数据构造得到当前周期检测向量，将所述当前周期检测向量与所述正常流量数据模型进行比对分析：如果比对结果正常，则将该当前周期检测向量加入所述正常流量数据模型；否则认为该当前周期检测向量异常，生成流量数据异常报告并发送告警；步骤4、分析当前周期检测向量所对应的周期内的流量数据，找到其对应的故障行为，根据不同的故障行为进行不同的阻断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工程学院 基于Mini-Batch-Kmeans算法的充电桩故障自动化检测方法及系统
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