(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210808234.3 (22)申请日 2022.07.11 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114880384 A (43)申请公布日 2022.08.09 (73)专利权人 杭州宇谷科技有限公司 地址 311113 浙江省杭州市余杭区良渚街 道七贤路1号1幢6楼6 03室 (72)发明人 肖劼　 (74)专利代理 机构 合肥初航知识产权代理事务 所(普通合伙) 34171 专利代理师 谢永 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G06Q 10/00(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (56)对比文件 CN 112529109 A,2021.0 3.19 CN 107528 823 A,2017.12.2 9 WO 2021189904 A1,2021.09.3 0 CN 110210569 A,2019.09.0 6 US 2020387797 A1,2020.12.10 KR 102274389 B1,2021.07.0 6 马浩轩等.时序数据异常检测算法研究. 《科 学技术创新》 .202 2, 审查员 单娟 (54)发明名称 一种无监督二轮电动车充电时序异常检测 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及电池异常检测技术领域， 具体地 说， 涉及一种无监督二轮电动车充电时序异常检 测方法及系统。 该方法包括如下步骤： 步骤S1、 基 于历史数据构建训练集； 步骤S2、 对训练集P中的 每个样本均进行预处理； 步骤S3、 构建聚类算法 模型并训练； 步骤S4、 构建异常检测模型并训练； 步骤S5、 获取待检测对象的实时数据； 步骤S6、 对 实时数据进行处理； 步骤S7、 采用聚类算法模型 对实时数据进行分簇； 步骤S8、 采用对应异常检 测模型对实时数据进行处理， 并获取重构输出序 列； 步骤S9、 基于重构输出序列计算异常分， 并进 行异常判定。 该系统用于实现上述方法。 本发明 能够在不需要人工进行标注的情况下达到较高 的准确性且效率较高。 权利要求书3页 说明书9页 附图4页 CN 114880384 B 2022.09.23 CN 114880384 B 1.一种无监 督二轮电动车充电时序异常检测方法， 其包括如下步骤： 步骤S1、 基于历史数据构建训练集P， ； 为训练集P中的第x个样本， ， 为样本 在t时刻的充电功率， T为时 间序列的长度； 步骤S2、 对训练集P中的每个样本均进行预处理， 预处理用于将任一样本任一 时刻下的 充电功率数值映射至区间[0， 1]中； 步骤S3、 构建聚类算法模型， 采用经预处理后的训练集P对其进行训练， 以实现对数据 进行K簇分类； 步骤S4、 构建异常检测模型， 异常检测模型具有K个， 采用经聚类算法模型获取的K簇样 本一一对应地对K个异常检测模型进行训练； 异常检测模型用于对任一样本进行处理并输 出重构输出序列； 步骤S5、 获取待检测对象的实时数据Q， ， 为待检测对象在t时刻的充电功率， T 为时间序列的长度； 步骤S6、 依照步骤S2中的预处 理流程对实时数据Q进行处 理； 步骤S7、 采用经步骤S3训练完成的聚类算法模型对实时数据Q进行分簇； 步骤S8、 采用经步骤S4训练完成的对应异常检测模型对实时数据Q进行处理， 并获取重 构输出序列； 步骤S9、 基于 重构输出序列计算异常 分， 并进行异常判定； 异常检测模型基于Transformer算法实现， 其包括编码器和解码器； 编码器包括2个子层， 分别为第一多头注意力层和第一前馈层； 解码器包括3个子层， 分 别为掩盖的多头注意力层、 第二多头注意力层和第二前馈层； 编码器和 解码器的每个子层 后端均设置残差连接和层归一 化层； 编码器前端连接第一输入层， 第一输入层用于 输入任一样本的完整序列； 解码器前端连接第 二输入层， 第 二输入层用于输入对应样本的完整序列经时间窗口处 理后的时间窗口序列； 解码器后端连接输出层， 输出层基于逻辑回归函数实现， 逻辑回归函数采用Sigmoid函 数， 输出层用于获取重构输出序列； 对于样本 ， 用于输入至第一输入层的完整序列为， 对于样本 ， 用于输入至第二输入层的时间窗口序列为， 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114880384 B 2其中， 其中， L为时间窗口 的宽度； 第一输入层和第二输入层处均设置位置编码层， 位置编码层基于下述公式计算完整序 列中的任一特 征值 及时间窗口序列中的任一特 征值 的位置信息， 其中， pos表示当前序列的输入次序， ； ； 通过嵌入位置信息获取输入序列， 对于 完整序列， 其输入序列为， ； 对于时间窗口序列， 其输入序列为， ； 步骤S9中， 对于实时数据Q， 其经异常检测模型处理后输出的重构输出序列为O， 其用于 输入至第二输入层的时间窗口序列为 ， 则异常分S为， 。 2.根据权利要求1所述的一种无监督二轮电动车充电时序异常检测方法， 其特征在于： 步骤S2中， 预处理包括归一化处理， 对于样本 ， 其充电功率 经归一化处理后的数值为 ， 其中， 和 分别为样本 中的最小 充电功率和最大充电功率数值。 3.根据权利要求1所述的一种无监督二轮电动车充电时序异常检测方法， 其特征在于： 步骤S3具体包括如下步骤，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114880384 B 3