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申请/专利权人：华能信息技术有限公司;华能曹妃甸港口有限公司

摘要：本申请公开了一种用于燃料厂侧的智能管理方法及系统，该方法包括：接收燃料厂侧功能模块的监测数据，计算监测数据的影响度；根据影响度对同一功能模块中的标准监测数据进行划分，得到特征监测数据，对特征监测数据进行分析，确定第一数据以及与第一数据相关联的第二数据；对第一数据进行分析，筛选出异常数据，构建每个功能模块的调整模型，将异常数据输入至对应的调整模型生成调整数据；根据调整数据以及相关联的第二数据计算管理评价值，根据管理评价值筛选出每个功能模块的最优调整数据，并按照最优调整数据制定管理策略，保证管理时效性，及时生成管理策略，不仅避免了舞弊行为且提高了管理效率，实现企业利润的最大化。

主权项：1.一种用于燃料厂侧的智能管理方法，其特征在于，包括：接收燃料厂侧功能模块的监测数据，计算监测数据对所属功能模块的影响度；根据影响度对监测数据进行划分，得到特征监测数据，对同一功能模块中的特征监测数据进行分析，确定第一数据以及与第一数据相关联的第二数据；对第一数据进行分析，筛选出异常数据，构建每个功能模块的调整模型，将异常数据输入至对应的调整模型生成调整数据；根据调整数据以及相关联的第二数据计算管理评价值，根据管理评价值筛选出每个功能模块的最优调整数据，并按照最优调整数据制定管理策略；计算监测数据对所属功能模块的影响度，包括：确定每个功能模块的功能流程，并将功能流程划分为主要功能流程和次要功能流程；根据监测数据对主要功能流程和次要功能流程的利用系数和重要系数，计算监测数据对主要功能流程和次要功能流程的第一影响度，从而确定监测数据对所属功能模块的影响度； ；其中，M为监测数据对所属功能模块的影响度，e1为主要功能流程的第一影响度的权重系数，n为主要功能流程的数量，hi为第i个主要功能流程的第一影响度，ai为第i个主要功能流程的权重系数，e2为次要功能力流程的第一影响度的权重系数，s为次要功能流程的数量，gr为第r个次要功能流程的第一影响度，br为第r个次要功能流程的权重系数；对同一功能模块中的特征监测数据进行分析之前，包括：基于每个功能模块的预设运行周期为时间参考线，建立每个功能模块的特征监测数据的若干特征监测数据曲线；根据功能模块的主要功能流程所占时长设定多个时间截取区间，并按照时间截取区间对若干特征监测数据曲线进行截取，得到每个功能模块的数据曲线段；确定第一数据以及与第一数据相关联的第二数据，包括：对同一功能模块的同一时间截取区间的数据曲线段进行分析，得到数据曲线段的波动信息，根据波动信息确定对应数据曲线段的波动系数；若数据曲线段的基本属性为控制属性，则将控制属性对应的数据曲线段作为控制中心，判断控制中心的波动系数与同一功能模块的同一时间截取区间中剩余的数据曲线段的波动系数是否满足预设线性关系，若满足，将对应的数据曲线段设定为控制中心的第一控制子集；对第一控制子集中的数据曲线段对应的特征监测数据曲线与控制中心对应的特征监测数据曲线进行综合分析，得到每个时间截取区间的波动系数的比较结果，根据比较结果对第一控制子集的数据曲线段进行剔除，并生成第二控制子集；将每个功能模块的控制中心对应的特征监测数据设定为对应功能模块的第一数据，将控制中心的第二控制子集对应的特征监测数据设定为第一数据相关联的第二数据；筛选出异常数据，包括：将第一数据与预设标准数据区间进行比较，若第一数据处于预设标准数据区间中，则设定第一数据为正常数据，若第一数据不处于预设标准数据区间中，则设定第一数据为异常数据；构建每个功能模块的调整模型，将异常数据输入至对应的调整模型生成调整数据，包括：获取每个功能模块的历史异常数据以及对应的历史运维数据，对历史异常数据进行筛选得到第一历史异常数据，根据第一历史数据以及对应的历史运维数据构建训练数据集和测试数据集；根据训练数据集建立初始调整模型，基于测试数据集生成初始调整模型的可信度；预先设定可信度阈值；若可信度小于可信度阈值，则对所述训练数据集进行迭代训练，并重新建立初始调整模型；若可信度大于可信度阈值，则将初始调整模型设定为调整模型。

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