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一种基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法本发明公开了一种基于智慧电厂实现的智叶斯网络构建逐步排查模型，逐步分析故障原2根据设备运行状态调整动态时间窗口长度，确保数据趋势分析的需对故障趋势特征进行异常分布分析，根据异常等级对故障进行分层预警在检测到新的异常时，系统根据启发式规则逐一分析异常根据设备的实时运行状态和负荷变化情况动态调整数据分析的时间若异常值的频率达到预设中等阈值，且幅度偏离正常运行值若异常值频率超出高风险预设阈值，幅度严重偏离正常值，3若故障达到高风险等级，系统立即触发报警，并将高风险9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的4[0009]作为本发明所述的基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的一种优选方案，其[0010]作为本发明所述的基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的一种优选方案，其5[0012]作为本发明所述的基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的一种优选方案，其[0014]作为本发明所述的基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的一种优选方案，其[0015]作为本发明所述的基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的一种优选方案，其[0018]作为本发明所述的基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的一种优选方案，其[0021]作为本发明所述的基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的一种优选方案，其6于，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法的步被处理器执行时实现基于智慧电厂实现的智能预警诊断[0026]图1为本发明一个实施例提供的一种基于智慧电厂实现的智能预警诊断方法流程7k个高斯成分的权重，满足1TK=1;μk和Σk分别是第k个高斯成[0041]设设备实时数据为向量ye",计算其相对于正常行为模型的马氏距离用以衡量和Σk分别为GMM模型中第k个高斯成分的均值和协方差矩阵。通过选取与[0045]If[0046]其中，动态阈值δ根据正常行为模型的运行数据自动调整，以适应设备工况的变8[0057]st=⃞十(1-)st-1[0059]为了在平滑后的数据中识别可能的趋势变化点，进一步引入趋势偏离度检测公9i)表示节点Xi的父节点集算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0085]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或

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