【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及異常識別技術，尤其涉及一種抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著抽水蓄能產業的快速發展，大量生產數據的產生對提升能源利用效率、優化生產管理、支持科學決策及促進產業升級具有重要價值。抽水蓄能電站生產系統的生產數據在被下游應用程序調用過程中，有可能存在異常調用行為，異常調用可能會導致系統異常，因此，識別出異常調用行為，對于抽水蓄能電站的安全運行具有重要作用。
技術實現思路
1、針對現有技術存在的問題，本專利技術的目的是提供一種抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法、設備及存儲介質。
2、為了實現上述專利技術目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，包括：
4、步驟s100：獲取應用通過接口方式調用抽水蓄能電站生產數據的數據調用記錄，并基于數據調用記錄獲取對應生產數據中高頻調用字段，與生產數據本身一起作為對應生產數據的特征集合；其中，每個數據調用記錄用于記錄抽水蓄能電站的一個生產系統的生產數據中所有被調用的數據區域和調用時間；
5、步驟s200：根據生產數據的特征集合的相似度計算各生產數據之間的關聯度，并將關聯度大于閾值的生產數據劃分到同類生產數據集合中；
6、步驟s300：根據數據調用記錄中記錄的被調用的數據區域和調用時間，計算各時刻生產數據的調用頻次和調用數據量；
7、步驟s400：構建并訓練得到接口反饋模型，其中，所述
8、步驟s500：將生成時間距離當前時刻最近的一次數據調用記錄設定為目標調用記錄，并根據接口反饋模型計算得到目標調用記錄的實時接口反饋值，獲取與目標調用記錄對應的生產數據屬于同類生產數據集合的數據調用記錄，根據這些數據調用記錄計算得到目標調用記錄后續產生同類型數據調用記錄的概率，以及目標調用記錄在經過一段時間后的期望接口反饋值；
9、步驟s600：根據接口反饋模型，計算經過所述一段時間后所述目標調用記錄的實際接口反饋值，通過比較所述目標調用記錄的實際接口反饋值與期望接口反饋值之間的差異程度，判斷是否對目標調用記錄對應的調用行為進行異常提醒。
10、進一步的，所述步驟s100具體包括：
11、步驟s101：獲取生產數據存儲服務系統存儲的生產數據中有調用記錄的所有被調用數據，對所有被調用數據的各字段的出現頻次進行統計，將各字段和對應的出現頻次存儲于數據內容數據庫中；其中，抽水蓄能電站的生產數據和數據調用記錄均存儲于生產數據存儲服務系統中；
12、步驟s102：從生產數據存儲服務系統中提取出所有數據調用記錄，對于每條數據調用記錄，將其對應的生產數據劃分為若干信息塊，將每個信息塊中的各字段分別與數據內容數據庫中存儲的字段進行比對，若信息塊的字段與數據內容數據庫中存儲的字段存在相同字段時，則從相同字段中選取出現頻次最多的一個字段作為對應信息塊的特征字段，將信息塊本身作為對應信息塊的特征信息，若不存在相同字段時，則直接將信息塊本身作為對應信息塊的特征信息；
13、步驟s103：將數據調用記錄對應生產數據的所有信息塊的特征字段和特征信息的集合作為其特征集合。
14、進一步的，所述步驟s200具體包括：
15、步驟s201：對于任意數據調用記錄i和任意數據調用記錄j，分別計算數據調用記錄i對應生產數據的特征字段集合和數據調用記錄j對應生產數據的特征字段集合中相同特征字段的數量hij，并將相同特征字段的數量hij除以兩個特征字段集合中字段數量的最大值，得到數據調用記錄i和數據調用記錄j對應生產數據的相同特征字段數量占比xij；
16、步驟s202：對于任意數據調用記錄i和任意數據調用記錄j，計算數據調用記錄i對應生產數據的每個特征信息與數據調用記錄j對應生產數據的每個特征信息之間的相似度，若相似度小于相似度閾值β，將將對應相似度賦值為0；
17、步驟s203：對于任意數據調用記錄i和任意數據調用記錄j，按照下式計算數據調用記錄i和數據調用記錄j對應生產數據的特征信息集合的相似度sij；
18、
19、式中，(sij)ab表示數據調用記錄i對應生產數據的第a個特征信息與數據調用記錄j對應生產數據的第b個特征信息之間的相似度，ni、nj分別表示數據調用記錄i、j對應生產數據的特征信息數量，max()為取最大值函數；
20、步驟s204：若xij＜γ，則將數據調用記錄i、j對應生產數據之間的關聯度gij賦值為0；若xij≥γ，則gij＝xij×(1+sij)，其中，γ為預設占比閾值；
21、步驟s205：若gij≠0時，則將數據調用記錄i、j對應的生產數據劃分為一類數據，將數據調用記錄i和數據調用記錄j生成同類數據調用記錄集合。
22、進一步的，所述步驟s400具體包括：
23、步驟s401：構建接口反饋模型為：
24、
25、式中，(fi)t表示t時刻當前數據調用記錄i在的接口反饋值，y為待訓練系數，(pi)t、(qi)t分別表示t時刻數據調用記錄i對應的生產數據的調用頻次、調用數據量，gki表示數據調用記錄k和數據調用記錄i對應生產數據之間的關聯度，其中，數據調用記錄的索引號按照生成時間從1開始順序賦值，數據調用記錄k生成時間位于數據調用記錄i生成時間之前,t表示生產時間之后的第t個單位時間；
26、步驟s402：從生產數據存儲服務系統中選取若干數據調用記錄作為樣本，對于每個樣本，獲取生成時間在其之前的其他各條數據調用記錄，并獲取這些數據調用記錄對應的生產數據與當前數據調用記錄對應的生產數據之間的關聯度；
27、步驟s403：計算每個樣本任意相鄰兩個時刻的數據總量的差值，其中，所述數據總量為調用頻次和調用數據量的乘積；
28、步驟s404：以每個樣本任意相鄰兩個時刻的數據總量的差值的變化與對應接口反饋值的變化一致為目標，對接口反饋模型進行訓練，得到待訓練系數y，，完成接口反饋模型的訓練。
29、進一步的，所述步驟s500具體包括：
30、步驟s501：將生成時間距離當前時刻最近的一次數據調用記錄作為目標調用記錄，獲取目標調用記錄對應生產數據的調用頻次pg和數據調用量qg，并根據接口反饋模型按照下式計算得到目標調用記錄的實時接口反饋值
31、步驟s502：獲取目標調用記錄對應生產數據的特征集合tg＝(wg,mg)，其中，wg為目標調用記錄對應生產數據的特征字段集合，mg為目標調用記錄對應生產數據的特征信息集合，將wg與其他所有數據調用記錄對應生產數據的特征字段集合進行比對，并將與wg相同的目標調用記本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟S100具體包括：
3.根據權利要求2所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟S200具體包括：
4.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟S400具體包括：
5.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟S500具體包括：
6.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟S600具體包括：
7.一種抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別系統，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別系統，其特征在于，所述特征提取模塊具體包括：
9.根據權利要求8所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別系統，其特征在于，所述分類模塊具體包括：
10.根據權利要求7所述的
11.根據權利要求7所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別系統，其特征在于，所述期望接口反饋計算模塊具體包括：
12.根據權利要求7所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別系統，其特征在于，所述異常識別模塊具體包括：
13.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序以實現如權利要求1-6中任一項所述的方法。
14.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序/指令，其特征在于，所述計算機程序/指令在由處理器執行時實現權利要求1-6中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟s100具體包括：
3.根據權利要求2所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟s200具體包括：
4.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟s400具體包括：
5.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟s500具體包括：
6.根據權利要求1所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別方法，其特征在于，所述步驟s600具體包括：
7.一種抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別系統，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述的抽水蓄能電站生產數據的調用異常識別系統，其特征在于，所述特征提取模...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王勝凱，紀菁，秦洋，趙潭，梁佳威，陳意，向南，吳浩，
申請(專利權)人：南京南瑞水利水電科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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