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龙图腾网获悉润电能源科学技术有限公司申请的专利基于智能监盘的异常预测方法、系统、设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115964948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211712609.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于智能监盘的异常预测方法、系统、设备和存储介质是由邵壮;雷丽君;沈思贤;朱峰;沙谦;梁正玉;张浩;张广涛;李昆;向杰;郭佳薇;刘建海;饶德备设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能监盘的异常预测方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能监盘的异常预测方法、系统、设备和存储介质，包括：根据待监盘设备，选择相应的设备参数，建立异常预测模型；获取所述待监盘设备的边界参数，将获取的所述边界参数和预设的所述预警参数输入所述异常预测模型，得到在给定所述边界参数时出现所述预警参数的异常概率值；将所述异常概率值与全局概率阈值相比较，若小于所述全局概率阈值，则所述异常预测模型触发异常提示。本发明能够随设备工况变化对传感器测量数据出现概率进行归一化，避免了训练数据分布不均匀对健康度评估造成的误导，不仅可用于解决多模式问题，还可以通过设置全局概率阈值来避免人工设置各参数报警阈值的工作，进一步提高了预测效率和预测的准确性。

本发明授权基于智能监盘的异常预测方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于智能监盘的异常预测方法，其特征在于，包括： 根据待监盘设备，选择相应的设备参数，并根据所述设备参数，建立异常预测模型，所述设备参数包括边界参数和预警参数； 获取所述待监盘设备的所述边界参数，将获取的所述边界参数和预设的所述预警参数输入所述异常预测模型，得到在给定所述边界参数时出现所述预警参数的异常概率值； 将所述异常概率值与全局概率阈值相比较，若小于所述全局概率阈值，则所述异常预测模型触发异常提示； 其中，采用如下公式计算所述异常概率值： 式中，y+表示预警参数，x+表示边界参数，y表示预警参数的历史数据，K表示超参数，表示预警参数向量空间内的微元测度，ymax表示历史数据中预警参数的上限，ymin表示历史数据中预警参数的下限，表示权重系数，表示均值向量，表示协方差矩阵，表示以为均值向量、以为协方差矩阵的正态分布在处的概率密度； 其中，所述根据待监盘设备，选择相应的设备参数，并根据所述设备参数，建立异常预测模型的步骤包括： 根据待监盘设备，将表示设备运行状态的外部参数作为边界参数，并将所述待监盘设备的内部参数作为预警参数； 设置异常预测模型的模型参数，所述模型参数包括超参数、权重系数、均值向量和协方差矩阵，其中，所述超参数的初始值由所述设备参数的数量计算得到，所述权重系数、所述均值向量和所述协方差矩阵的数量均与所述超参数的数值相同，且所述权重系数、所述均值向量和所述协方差矩阵的初始值均由随机初始化方式得到； 获取所述待监盘设备的历史设备参数，根据所述历史设备参数和预设的迭代条件，对所述权重系数、所述均值向量和所述协方差进行迭代计算，得到最终的所述权重系数、所述均值向量和所述协方差矩阵； 根据迭代计算得到的所述权重系数、所述均值向量和所述协方差矩阵，生成所述异常预测模型； 采用如下公式表示所述超参数： 式中，m表示边界参数的数量，n表示预警参数的数量； 采用如下公式表示所述权重系数： 采用如下公式表示所述均值向量： 采用如下公式表示所述协方差矩阵： 式中，表示第i组边界参数历史数据，yi表示第i组预警参数历史数据，N表示N组历史数据，其中 表示以为均值向量、以为协方差矩阵的正态分布在处的概率密度； 所述获取所述待监盘设备的所述边界参数，将获取的所述边界参数和预设的所述预警参数输入所述异常预测模型，得到在给定所述边界参数时出现所述预警参数的异常概率值的步骤包括： 获取所述待监盘设备的所述边界参数，生成边界参数向量； 从所述预警参数中选取待监盘的参数作为第一预警参数，并将其余的所述预警参数作为第二预警参数，获取所述待监盘设备的所述第二预警参数，并根据获取的所述第二预警参数和预设的所述第一预警参数生成预警参数向量； 将所述边界参数向量和所述预警参数向量输入所述异常预测模型进行预测，得到在给定所述边界参数时出现所述第一预警参数的异常概率值。

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