电力机房监控组态软件运行异常实时性检测模型

摘要

电力机房中设备间关联性较强,且运检滞后性大,组态软件异常检测慢且不准确,为此,研究电力机房监控组态软件运行异常实时性检测模型。利用该组态软件建模型,应用I/O驱动模块采集运行数据传至实时模块;异常模块用实时模块的运行数据,采用K-means聚类方法获取异常数据,用大数据检测该数据特征,结合特征融合分类方法完成该数据特征的提取并建数据特征集,计算可能的因素集,根据特征与因素的关联,引入模糊决策方程,检测组态软件运行异常,呈现图形界面。实验表明,该模型异常数据准确,具备运行异常检测的实时性、准确性,并可视化展现监测结果。

关键词

电力机房 / 监控组态软件 / 实时性检测 / 异常数据获取 / 特征提取