申请/专利权人：成都电科星拓科技有限公司

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117540225B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G06F18/10;G06F11/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明提供了一种基于DBSCAN聚类的分布式ups系统一致性评估系统及方法，包括数据采集模块、数据清洗模块、一致性评估模块和异常检测模块，通过对ups系统各个单元的输出参数进行实时测量和监控，实时采集大量数据，使得评估与检测更加准确和及时。本发明采用基于聚类方法的一致性评估与异常检测技术，解决了分布式ups系统一致性管理的问题，并相比传统方法具有实时监测与数据采集、聚类方法分析与比较、异常个体识别与校正，以及系统性稳定性的长处。

主权项：1.一种基于DBSCAN聚类的分布式ups系统一致性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过数据采集模块与ups系统通信的方式，获取电源的实时数据，将实时数据导出到外部系统进行进一步处理和分析；S2、通过数据清洗模块将数据的编码格式转换为分析环境所支持的编码格式，将转码后的数据导入到数据分析环境中，检查数据中的异常值，并对异常值进行删除或替换；S3、通过一致性评估模块提取电气特征量，对电气特征量归一化，赋予电气特征量权重，计算一致性评价参数，绘制一致性评价参数曲线；一致性评估模块的工作流程如下：S31、首先对采集到的数据进行筛选，确定以单体电源的温度、电压、电流作为基本电气特征评估对象，得到反映ups系统一致性的电气特征量；对基本电气特征值进行处理的过程包括：假设分布式ups系统中有m个单体电源，以一分钟作为间隔，对所有单体电源分别采集x个温度T、电压V、电流数据A；电气特征量： ； ； ；公式中：是指在电源组中第x个采集点时，电源组内最大单体电源温度和最小单体电源温度的差值；是指在电源组中第x个采集点时，电源组内最大单体电源电压和最小单体电源电压的差值；是指在电源组中第x个采集点时，电源组内最大单体电源电流和最小单体电源电流的差值； ； ； ； 是电源组在第x个采集点时，电源组内单体电源温度的样本熵，是第p个数据集中所有采集点的温度熵数列；是电源组在第x个采集点时，电源组内单体电源温度的输出电压熵，是第p个数据集中所有采集点的电压熵数列；是电源组在第x个采集点时，电源组内单体电源输出电流的样本熵，是第p个数据集中所有采集点的电流熵数列；S32、在提取出评估所需的电气特征量后，使用针对分布式电源的评估算法来表征系统的一致性；将得到的电气特征量按照与系统的相关性方向是否相同进行统一化处理；如果电气特征量与分布式电源组一致性成正比，则对电气特征量求倒数，使得全部的电气特征量都与分布式电源组一致性成反比；S33、基于长时间的电源一致性评估结果的准确性，调整特征量的权重；S4、通过异常检测模块计算每个电源的电压标准分数值的平均值，将每个电源的电压标准分数值的平均值组合成一个特征数据集，将电压、温度、电流三种特征数据集作为聚类参数进行三维聚类，绘制聚类图，标注离群点；计算每个电源的电压标准分数值的平均值的方法包括：若一个电源组有n个单体，且一天时间内有p个数据采集点，即每个电源都有p个温度数据、p个电流数据和p个电压数据；使用Z标准化方法计算每个采集点电压数据的Z-score值Vz、电流数据的Z-score值Az和温度数据的Z-score值Tz，其中i为单体的编号，p为采集点序号；Vz、Az和Tz即代表在采集点采集数据时的此单体电源与电源组内其它电源的离散情况；然后，分别计算每个单体在所有采集点的电源输出电压Z-score值的平均值、输出电流Z-score值和工作温度Z-score值的平均值，即可得到单体电源在当天的电压平均Z-score值avgVz,i、输出电流平均Z-score值avgAz,i和工作温度平均Z-score值avgTz,i；聚类方法包括：①选取对象点h，选取标准是其未被归为某个簇或者标记为离群点；然后，对h的邻域进行观察，若邻域内其它对象点的数目L1≥minpoints，则将邻域内所有对象点加入临时簇Q；若邻域内点的数目L1minpoints，则将h点标记为离群点；②对临时簇Q中所有未被选取过的对象点n的邻域进行观察，若邻域内其它对象点的数目L2≥minpoints，则将这些点加入临时簇Q；若n未归于任何一个簇，则将n归入簇C；③重复步骤②，继续检查临时簇Q中未被选取过的对象点；④重复步骤①～③，直到所有对象点都归入某个簇或者标记为离群点。

全文数据：

权利要求：

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