专利汇可以提供大规模电池储能电站海量电池数据异常检测方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供一种大规模 电池 储能电站海量电池数据 异常检测 方法及系统,所述方法包括如下步骤:(1)获取海量储能数据并根据数据类别进行分类;(2)将分类后的数据进行基于距离的滑动窗口异常检测;(3)将检测到的异常数据信息按照特定的格式输出到 指定 地方。所述系统包括依次相连的海量数据存储模 块 、海量数据异常检测模块和海量数据异常输出模块。本发明采用基于距离的滑动窗口异常检测 算法 ,降低时间和空间的复杂度,提供检测的实时性。,下面是大规模电池储能电站海量电池数据异常检测方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种大规模电池储能电站海量电池数据异常检测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
(1)获取海量储能数据并根据数据类别进行分类;
(2)将分类后的数据进行基于距离的滑动窗口异常检测;
(3)将检测到的异常数据信息按照特定的格式输出到指定地方。
2.根据权利要求1所述检测方法,其特征在于,所述步骤(1)中,所述海量储能数据存储在非关系型Hbase数据库中,利用hadoop的map方式从所述Hbase数据库中分布式获取海量储能数据。
3.根据权利要求1所述检测方法,其特征在于,所述步骤(2)包括如下步骤:
步骤2-1、根据储能数据类别定义前提条件,包括距离R、阈值k,窗口长度L;
步骤2-2、将储能数据按照时间序列化,将长度为L的选择窗口W放入该时间序列中;
步骤2-3、对窗口内的每个数据点o计算与其他数据点的欧式距离,统计距离在R范围之内的点的个数n,若n大于k,则认为数据点o局部异常,反之认为o局部正常;
步骤2-4、把窗口向前推移1个时间点,重复步骤2-3;
步骤2-5、当数据点o,从进入窗口到离开窗口均为局部正常的话,则认为该数据为正常数据,反之则为异常数据。
4.根据权利要求3所述检测方法,其特征在于,所述步骤2-3中,所述欧氏距离计算如下:若X和Y为n维数据:
X=(x1,x2,......,xi,......xn)
Y=(y1,y2,......,yi,......yn)
X与Y之间的欧式距离为:
若X和Y为1维数据,则X和Y之间的欧式距离为:
ED(X,Y)=|X-Y|。
5.根据权利要求1所述检测方法,其特征在于,所述步骤(3)中,所述特定的格式为:
{t1,tn,[t1:Dt1,…,tn:Dtn]},其中t1,tn为监测点异常的起始和终止时间,[t1:Dt1,…,tn:Dtn]为异常数据,所述指定地方指用户选定输出方式的地方,包括关系型数据库和非关系型Hbase数据库。
6.一种大规模电池储能电站海量电池数据异常检测系统,其特征在于,所述系统包括依次相连的海量数据存储模块、海量数据异常检测模块和海量数据异常输出模块,所述海量数据存储模块采用非关系型Hbase数据库,存储海量数据;所述异常检测到模块采用hadoop并行计算模型,获取海量储能数据并根据数据类别进行分类;所述海量数据异常输出模块,用于将检测到的异常数据信息按照特定的格式输出到指定地方。
7.根据权利要求6所述检测系统,其特征在于,所述海量数据异常检测模块包括依次连接的收集模块、分类模块和异常检测模块,所述收集模块利用hadoop的map方式从Hbase中分布式获取所述海量储能数据;所述分类模块,用于将所述海量储能数据根据监测项的类别,分发给对应的所述异常检测模块;所述异常检测模块,用于将从所述分类模块获得的数据进行基于距离的滑动窗口异常检测。
8.根据权利要求6所述检测系统,其特征在于,所述海量数据异常输出模块包括选择器,用于配置输出环境,所述输出环境包括关系型数据库和非关系型Hbase数据库2种。
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