【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及测量电变量，具体涉及一种户外环境下高精度预警的电力箱及预警方法。
技术介绍
1、户外电力箱通常暴露在恶劣的自然环境中，如高温、低温、湿度等。通过预警，可以及时监测电力箱及其内部设备的工作状态和环境条件，提前发现潜在的故障和安全隐患，避免因电力设备故障引发的事故和损失。
2、在对电力箱中的电流数据进行异常检测时，通常可以通过电流数据的异常波动来对电力箱中短路、过载或负载失衡等情况进行预警；但是由于电力箱处在户外环境中，户外环境中的温度和湿度变化相对较大，对电力箱中的电流数据的波动极易造成影响，因此电流数据的波动是电流自身的异常波动还是外界环境对电流影响出现的异常波动，使得对户外环境的电力箱中电流数据的异常波动无法准确判断，导致对电力箱高精度预警的准确性会降低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种户外环境下高精度预警的电力箱及预警方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种户外环境下高精度预警的电力箱及预警方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种户外环境下高精度预警方法，该方法包括以下步骤：
4、获取电力箱在相同时间内的前电流数据序列、温度数据序列和湿度数据序列；
5、再获取前电流数据序列之后的后电流数据序列，通过前电流数据序列、温度数据序列和湿度数据序列预测后续的电流数据，获得电流预测数据序列；对后电流数据序列进行曲线拟合，获得后电流数据拟合曲线，将后电流数据拟合曲线划分为若干个曲线段；通
6、通过后电流数据序列与电流预测数据序列对应所有曲线段电流数据波动的扰动性之间的差异，获得电力箱中电流数据受外界环境的影响程度；通过电力箱中电流数据受外界环境的影响程度，对后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性进行修正，获得后电流数据序列对应的每个曲线段修正后电流数据波动的扰动性；
7、通过所述修正后电流数据波动的扰动性进行电力箱的预警。
8、进一步地，所述通过前电流数据序列、温度数据序列和湿度数据序列预测后续的电流数据，获得电流预测数据序列，包括的具体步骤如下：
9、根据前电流数据序列、温度数据序列和湿度数据序列通过nset模型构造过程记忆矩阵，通过过程记忆矩阵获得预测后续的电流数据，并按照时间顺序，组成一组序列，记为电流预测数据序列。
10、进一步地，所述对后电流数据序列进行曲线拟合，获得后电流数据拟合曲线，包括的具体步骤如下：
11、对后电流数据序列通过最小二乘法进行曲线拟合，获得后电流数据拟合曲线。
12、进一步地，所述将后电流数据拟合曲线划分为若干个曲线段，包括的具体步骤如下：
13、通过stl算法将后电流数据序列分解，获得季节项数据序列，对季节项数据序列通过最小二乘法进行曲线拟合，获得电流数据季节拟合曲线；
14、获取电流数据季节拟合曲线中的极值点，通过所述极值点将后电流数据拟合曲线划分为若干个曲线段。
15、进一步地，所述通过每个曲线段中极值点对应电流数据之间的差异，获得每个曲线段中电流数据的动态变化指标，包括的具体步骤如下：
16、将每个曲线段中所有极大值点对应电流数据的均值与所有极小值点对应电流数据的均值之间的差异，记为每个曲线段的第一差异；
17、将每个曲线段中所有相邻极值点对应电流数据之间差异的均值，记为每个曲线段的第二差异；
18、通过每个曲线段的第一差异和第二差异，获得每个曲线段中电流数据的动态变化指标；
19、其中，所述第一差异与每个曲线段中电流数据的动态变化指标为正相关关系，所述第二差异与每个曲线段中电流数据的动态变化指标为正相关关系。
20、进一步地，所述通过每个曲线段与之前连续的若干个曲线段中电流数据的动态变化指标趋势之间的差异，获得后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性，包括的具体步骤如下：
21、获取每个曲线段之前所有曲线段中电流数据的动态变化指标，按照时间顺序排序，组成一组序列，记为每个曲线段的电流动态变化序列；根据每个曲线段的电流动态变化序列通过arima模型进行预测后续一个数据，记为每个曲线段中电流数据的预测动态变化指标；
22、根据每个曲线段中电流数据的动态变化指标与预测动态变化指标之间的差异归一化后的结果，获得后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性。
23、进一步地，所述通过后电流数据序列与电流预测数据序列对应所有曲线段电流数据波动的扰动性之间的差异，获得电力箱中电流数据受外界环境的影响程度，包括的具体步骤如下：
24、将后电流数据序列与电流预测数据序列对应所有曲线段电流数据波动的扰动性的均值之间的差异，记为第三差异；
25、对第三差异进行归一化处理，将归一化后的第三差异，记为电力箱中电流数据受外界环境的影响程度。
26、进一步地，所述通过电力箱中电流数据受外界环境的影响程度，对后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性进行修正，获得后电流数据序列对应的每个曲线段修正后电流数据波动的扰动性，包括的具体步骤如下：
27、将1减去电力箱中电流数据受外界环境的影响程度的结果，记为后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性的修正系数；
28、根据所述修正系数，对后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性进行修正，获得后电流数据序列对应的每个曲线段修正后电流数据波动的扰动性。
29、进一步地，所述通过所述修正后电流数据波动的扰动性进行电力箱的预警，包括的具体步骤如下：
30、将后电流数据序列中任意一个时刻记为目标时刻，将目标时刻对应曲线段之前的个曲线段，记为目标时刻的参考曲线段；计算目标时刻对应曲线段修正后电流数据波动的扰动性与所述参考曲线段修正后电流数据波动的扰动性的均值之间差值的绝对值；
31、当所述差值的绝对值大于预设阈值时，则需要进行预警；当所述差值的绝对值小于或者等于预设阈值时，则不需要进行预警；
32、其中，为预设参数。
33、本专利技术还提供了一种户外环境下高精度预警的电力箱，包括电力箱本体、电力箱本体中的存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项一种户外环境下高精度预警方法的步骤。
34、本专利技术的技术方案的有益效果是：将后电流数据拟合曲线划分为若干个曲线段，使得更容易分析电流数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过前电流数据序列、温度数据序列和湿度数据序列预测后续的电流数据，获得电流预测数据序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述对后电流数据序列进行曲线拟合，获得后电流数据拟合曲线，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述将后电流数据拟合曲线划分为若干个曲线段，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过每个曲线段中极值点对应电流数据之间的差异，获得每个曲线段中电流数据的动态变化指标，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过每个曲线段与之前连续的若干个曲线段中电流数据的动态变化指标趋势之间的差异，获得后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性，包括的具体步骤如下：
7
8.根据权利要求7所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过电力箱中电流数据受外界环境的影响程度，对后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波动的扰动性进行修正，获得后电流数据序列对应的每个曲线段修正后电流数据波动的扰动性，包括的具体步骤如下：
9.根据权利要求6所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过所述修正后电流数据波动的扰动性进行电力箱的预警，包括的具体步骤如下：
10.一种户外环境下高精度预警的电力箱，包括电力箱本体、电力箱本体中的存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述一种户外环境下高精度预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过前电流数据序列、温度数据序列和湿度数据序列预测后续的电流数据，获得电流预测数据序列，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述对后电流数据序列进行曲线拟合，获得后电流数据拟合曲线，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述将后电流数据拟合曲线划分为若干个曲线段，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过每个曲线段中极值点对应电流数据之间的差异，获得每个曲线段中电流数据的动态变化指标，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种户外环境下高精度预警方法，其特征在于，所述通过每个曲线段与之前连续的若干个曲线段中电流数据的动态变化指标趋势之间的差异，获得后电流数据序列对应的每个曲线段电流数据波...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄松杰，张哲，戴海辉，江弘伟，黄伟宏，
申请(专利权)人：广东佰林电气设备厂有限公司，
类型：发明
国别省市：
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