基于實時數(shù)據(jù)流特征提取的設(shè)備能耗異常識別算法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：485 K
標(biāo)簽： 特征提取 注意力機制 LSTM
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文檔介紹：能耗設(shè)備的節(jié)能是企業(yè)節(jié)能減排中非常重要的一環(huán)，及時發(fā)現(xiàn)能耗設(shè)備運行中出現(xiàn)的異常，對減少不必要的企業(yè)能耗具有重要意義。利用采集到的設(shè)備實時能耗數(shù)據(jù)流，提出了一種基于多特征提取的設(shè)備能耗異常識別分類方法。首先，對樣本數(shù)據(jù)提取了低能耗時間比、高能耗時間量、DTW距離等特征量，隨后利用孤立森林算法和K-means聚類算法對每條樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行類型標(biāo)定，最后構(gòu)建了注意力機制與LSTM相結(jié)合的設(shè)備能耗異常分類算法。實驗結(jié)果表明，該算法的分類正確率達(dá)到了97.76%，可以高效識別出不同類型的設(shè)備能耗異常，從而為企業(yè)及時作出處理、減少能耗損失提供了決策依據(jù)。
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