申请/专利权人：四会永利五金电池有限公司

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117554824B

主分类号：G01R31/367

分类号：G01R31/367;G01R31/3835;G06F18/2433;G06F18/22;G06F18/2321;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种锌锰电池的异常数据检测方法，包括：采集锌锰电池的电压时序数据序列，从其中分割出若干个负载放电数据序列段以及充电数据序列段，获取任意两个负载放电数据序列段之间的不相似性，从而对所有负载放电数据序列段进行聚类操作，得到若干个聚类簇，获取每个聚类簇中每个负载放电数据序列段的充放电特征，从而得到每个负载放电数据序列段的调整权重，获取任意两个负载放电数据序列段之间的聚类距离，从而得到异常数据。本发明通过自适应负载放电数据序列段之间的聚类距离，提高聚类效果，从而保障负载放电数据异常检测的准确度，提高锌锰电池的异常数据检测效果。

主权项：1.一种锌锰电池的异常数据检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集一个锌锰电池一段时间内的电压数据，得到一个电压时序数据序列；所述电压时序数据序列中每个数据对应一个时间；从电压时序数据序列中分割出若干个负载放电数据序列段以及充电数据序列段；根据任意两个负载放电数据序列段之间的数据以及数据的时间差异，得到两个负载放电数据序列段之间的不相似性；根据两个负载放电数据序列段之间的不相似性，对所有负载放电数据序列段进行聚类操作，得到若干个聚类簇；在每个聚类簇中，根据所有负载放电数据序列段中的数据数量之间的差异，得到每个负载放电数据序列段的离散程度；根据每个负载放电数据序列段与其之后的充电数据序列段之间的数据、数据数量以及每个负载放电数据序列段的离散程度，得到每个负载放电数据序列段的充放电特征；根据每个聚类簇中所有负载放电数据序列段的充放电特征以及每个负载放电数据序列段与其之后的充电数据序列段之间数据的时间差异，得到每个负载放电数据序列段的调整权重；根据任意两个负载放电数据序列段之间的不相似性以及调整权重，得到两个负载放电数据序列段之间的聚类距离；根据两个负载放电数据序列段之间的聚类距离，得到异常数据；所述在每个聚类簇中，根据所有负载放电数据序列段中的数据数量之间的差异，得到每个负载放电数据序列段的离散程度，包括的具体步骤如下：将任意一个聚类簇，记为目标簇；将目标簇中任意一个负载放电数据序列段，记为主序列段；主序列段的离散程度的具体计算公式为： 其中为主序列段的离散程度，为主序列段中的数据数量，为目标簇中第个负载放电数据序列段中的数据数量，为目标簇中负载放电数据序列段的数量，为绝对值函数，为线性归一化函数；所述根据每个负载放电数据序列段与其之后的充电数据序列段之间的数据、数据数量以及每个负载放电数据序列段的离散程度，得到每个负载放电数据序列段的充放电特征对应的具体计算公式为： 其中为主序列段的充放电特征，为主序列段中的数据数量，为主序列段的离散程度，为主序列段中所有数据中的最大值减去最小值的差值，为分序列段中的数据数量，为分序列段中所有数据中的最大值减去最小值的差值；所述分序列段的获取过程为：在电压时序数据序列中，将主序列段之后的第一个充电数据序列段，记为分序列段；所述根据每个聚类簇中所有负载放电数据序列段的充放电特征以及每个负载放电数据序列段与其之后的充电数据序列段之间数据的时间差异，得到每个负载放电数据序列段的调整权重，包括的具体步骤如下：将分序列段中第一个数据的时间减去主序列段中最后一个数据的时间的差值，记为主序列段和分序列段之间的时间间隔；根据目标簇中所有负载放电数据序列段的充放电特征之间的差异以及主序列段和分序列段之间的时间间隔，得到主序列段的调整权重；所述根据目标簇中所有负载放电数据序列段的充放电特征之间的差异以及主序列段和分序列段之间的时间间隔，得到主序列段的调整权重对应的具体计算公式为： 其中为主序列段的调整权重，为主序列段的充放电特征，为目标簇中所有负载放电数据序列段的充放电特征的均值，为主序列段和分序列段之间的时间间隔，为绝对值函数，为线性归一化函数。

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权利要求：

百度查询： 四会永利五金电池有限公司 一种锌锰电池的异常数据检测方法

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