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申请/专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院

摘要：本发明公开了一种基于鸟类定位的运行状态数据监测方法及设备，属于数据分析技术领域。本发明通过对设备运行状态训练数据集进行精细分组处理，并分别利用功能异常检测算法中的第一状态知识挖掘模块和第二状态知识挖掘模块对分组后的数据进行深度挖掘，有效提取了设备运行状态的趋势向量。通过对这些趋势向量进行环境因素增广和特征尺寸调整，显著增强了算法对环境变化的适应性和对设备状态特征的捕捉能力。结合多种算法训练误差进行综合优化训练，不仅提升了算法的训练效率，还确保了最终得到的目标功能异常检测算法具有高度的准确性和可靠性，特别适用于对目标鸟类活动追踪定位设备的设备运行状态进行高效、准确的监测。

主权项：1.一种基于鸟类定位的运行状态数据监测方法，其特征在于，应用于数据监测设备，所述方法包括：对设备运行状态训练数据集内的设备运行状态训练数据进行分组处理，得到第一运行状态数据组和第二运行状态数据组；通过功能异常检测算法中的第一状态知识挖掘模块，挖掘所述第一运行状态数据组得到第一运行状态趋势向量，对所述第一运行状态趋势向量进行环境因素增广和特征尺寸调整得到第一环境增广运行状态向量；通过所述功能异常检测算法中的第二状态知识挖掘模块，挖掘所述第二运行状态数据组得到第二运行状态趋势向量，对所述第二运行状态趋势向量进行环境因素增广和特征尺寸调整得到第二环境增广运行状态向量；利用同一所述设备运行状态训练数据的第一环境增广运行状态向量和第二环境增广运行状态向量确定第一耐候性能异常变量，基于所述设备运行状态训练数据集内第一设备运行状态训练数据的第一环境增广运行状态向量和剩余设备运行状态训练数据的第一环境增广运行状态向量或第二环境增广运行状态向量确定第二耐候性能异常变量；基于所述第一耐候性能异常变量、所述第二耐候性能异常变量和所述设备运行状态训练数据集的训练数据个数确定第一算法训练误差，基于所述第一运行状态趋势向量和所述第二运行状态趋势向量确定第二算法训练误差；基于所述第一算法训练误差和所述第二算法训练误差对所述第一状态知识挖掘模块进行优化训练，得到用于对目标鸟类活动追踪定位设备的设备运行状态数据进行状态监测的目标功能异常检测算法。

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百度查询： 国网山东省电力公司电力科学研究院 基于鸟类定位的运行状态数据监测方法及设备