CN116500367A - 基于大数据的电压源性能自适应监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电压源性能监管技术领域，具体为基于大数据的电压源性能自适应监测系统及方法，包括获取在每一历史使用记录中，目标电压源的各项性能所呈现出的指标值变化情况；对各运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围进行捕捉提取；识别对目标电压源呈现相互制约关系的性能进行判断识别；计算在每一目标历史使用记录中，各种特征制约性能对因各目标特征运行参数项呈现的相互制约值；对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；通过波动值变化函数和相互制约值变化函数对目标电压源进行性能监测。

Description

基于大数据的电压源性能自适应监测系统及方法

技术领域

本发明涉及电压源性能监管技术领域，具体为基于大数据的电压源性能自适应监测系统及方法。

背景技术

电压源是一种能够提供恒定、稳定电压输出的设备，被广泛应用于各种领域，高精度电压源是现代电力、通信、控制等领域中重要的测试仪器之一，其主要功能是提供稳定可靠的直流或交流电源，并具有高精度和高分辨率的特点；在实际应用中，高精度电压源的应用场合非常广泛，电压源设备从使用开始存在一个相应的衰老期，若要对电压源设备进行维护，势必需要对电压源设备进行性能监测，

电压源在实际使用过程中，有可能受接入负载或者使用环境等外界因素的影响，在满足一定条件的前提下，各性能指标可以得到较好的平衡，但也会存在相互制约的情况。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据的电压源性能自适应监测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于大数据的电压源性能自适应监测方法，方法包括：

步骤S100：分别获取与目标电压源各项性能相关的所有运行参数项，得到对应各项性能的关联参数项集合；采集目标电压源的所有历史使用记录，获取在每一历史使用记录中，目标电压源的各项性能所呈现出的指标值变化情况；

步骤S200：分别获取在每一历史使用记录中，与目标电压源连接的外接负载电路信息；分别将对应在使用过程中与目标电压源连接的外接负载电路相同的历史使用记录进行汇集，得到若干历史使用记录集合；分别在各历史使用记录集合中，对各运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围进行捕捉提取；

步骤S300：根据在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况，识别对目标电压源呈现相互制约关系的性能进行判断识别；

步骤S400：分别在提取得到各种特征制约性能对的各目标历史使用记录集合内，获取各种特征制约性能对的各目标特征运行参数项在每一目标历史使用记录中产生的运行数据集;计算在每一目标历史使用记录中，各种特征制约性能对因各目标特征运行参数项呈现的相互制约值；

步骤S500：基于各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；基于各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

步骤S600：通过波动值变化函数和相互制约值变化函数对目标电压源进行性能监测，当实时监测到目标电压源在某一次使用记录中产生的性能变化数据不满足上述任一函数，反馈管理人员对目标电压源进行排查。

进一步的，步骤S200包括：分别在各历史使用记录集合中，捕捉目标电压源的各项性所能达到的最高指标值，获取当各项性能处于最高指标值时，相应关联参数项集合内各运行参数项所呈现的运行数据范围；分别将运行数据范围作为对应运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围。

进一步的，步骤S300包括：

步骤S301：分别获取对应各项性能的关联参数项集合，若某性能D1对应的关联参数项集合d1，与某性能D2对应的关联参数项集合d2之间满足d1∩d2≠∅=df，设集合df内各运行参数项为特征运行参数项；分别在各历史使用记录集合中，获取当某性能D1处于最高指标值时以及某性能D2处于最高指标值时，各特征运行参数项所对应的基准运行数据范围；

步骤S302：若在某历史使用记录集合中，存在某特征运行参数项在当某性能D1处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(d1)，与当某性能D2处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(d2)，满足Y(d1)≠Y(d2)，且Y(d1)∩Y(d2)=∅，判断目标电压源在连接某历史使用记录集合对应的外接负载电路时，某性能D1与某性能D2为一对特征制约性能对，特征运行参数项为特征制约性能对的目标特征运行参数项；

步骤S303：分别从所有历史使用记录集合中对所有特征制约性能对进行提取，其中，将所包含性能以及所对应目标特征运行参数项均完全相同的特征制约性能对，设为同种特征制约性能对；计算各种特征制约性能对的特征指数β=n/M；其中，n表示提取得到各种特征制约性能对的历史使用记录集合的总数；M表示历史使用记录集合总数；当某种特征制约性能对的特征指数大于指数阈值时，判断某种特征制约性能对中的两个性能因相应的目标特征运行参数满足相互制约关系。

电压源在实际使用过程中，有可能受接入负载或者使用环境等外界因素的影响，导致在个别性能之间可能存在制约关系，即在个别性能之间可能存在无法同时满足最优的现象。

进一步的，步骤S400包括：

步骤S401：设因某目标特征运行参数项g满足相互制约关系的某特征制约性能对包含性能a和性能b，某目标特征运行参数项g在性能a处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(a)，在性能b处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(b)；

相当于是一个与不同性能相关联的运行参数项在两个不同达标标准下存在两种不同的运行数据标准；所以当用两种不同的运行数据标准进行判断的时候，难免会出现结果相斥的想象，且这种互斥现象在一定条件范围内是合理且正常的；

步骤S402：当某目标特征运行参数项g对应的运行数据集中存在某一运行数据x，满足x∉Y(a)，x∈Y(b)或者x∉Y(b)，x∈Y(a)，则相应判断某一运行数据x为影响性能a或者性能b的一个状态运行节点；提取Y(a)或者Y(b)的两个端点f₁、f₂；当x<f₁时，状态运行节点的影响值为β=(f₁-x)*[(f₁+f₂)/2-x]；当x>f₂时，状态运行节点的影响值为β=(x-f₂)*[|(f₁+f₂)/2-x|]；捕捉在运行数据集中存在的所有影响性能a或者性能b的状态运行节点；获取所有状态运行节点出现的平均时间间隔t，以及所有状态运行节点的平均影响值β’，分别计算性能a或者性能b于某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值α=t*β’；

步骤S403：设性能a于某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值为α(a)，性能b于某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值为α(b)，计算在每一目标历史使用记录中，性能a与性能b之间因某目标特征运行参数项g呈现的相互制约值U=min{α(a),α(b)}/max{α(a),α(b)}。

进一步的，步骤S500包括：

步骤S501：分别获取对应目标电压源各项性能的关联参数项集合，提取各关联参数项集合各运行参数项所对应的基准运行数据范围；设若对应某个运行参数项的运行数据不属于相应的基准运行数据范围内，判断运行数据为某个运行参数项的波动数据；

步骤S502：对各历史使用记录中的各项性能计算波动值δ=k/N；其中，N表示在各项性能的关联参数项集合内包含的运行参数项的总数；k表示在N个运行参数项中存在波动数据个数大于阈值的运行参数项的总数；获取各历史使用记录集合内各历史使用记录中各项性能对应的波动值，基于各历史使用记录对应的记录生成时间，拟合生成目标电压源的各项性能在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；

步骤S503：分别提取得到各种特征制约性能对的各目标历史使用记录集合，基于各目标历史使用记录集合内各目标历史使用记录对应的记录生成时间，拟合生成目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数。

为更好的实现上述方法还提出了一种电压源性能自适应监测系统，系统包括性能数据采集模块、基准运行数据范围捕捉管理模块、性能制约关系判断识别管理模块、数据计算管理模块、监测模型构建管理模块、电压源性能自适应监测管理模块；

性能数据采集模块，用于分别获取与目标电压源各项性能相关的所有运行参数项，得到对应各项性能的关联参数项集合；采集目标电压源的所有历史使用记录，获取在每一历史使用记录中，目标电压源的各项性能所呈现出的指标值变化情况；

基准运行数据范围捕捉管理模块，用于分别将对应在使用过程中与目标电压源连接的外接负载电路相同的历史使用记录进行汇集，分别在各历史使用记录集合中，对各运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围进行捕捉提取；

性能制约关系判断识别管理模块，用于根据在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况，识别对目标电压源呈现相互制约关系的性能进行判断识别；

数据计算管理模块，用于获取各种特征制约性能对的各目标特征运行参数项在每一目标历史使用记录中产生的运行数据集;计算在每一目标历史使用记录中，各种特征制约性能对因各目标特征运行参数项呈现的相互制约值；

监测模型构建管理模块，用于在各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；在各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

电压源性能自适应监测管理模块，用于接收监测模型构建管理模块中的数据，对目标电压源进行实时性能监测，基于实时性能监测结果反馈管理人员对目标电压源进行排查。

进一步的，性能制约关系判断识别管理模块包括性能数据分析管理单元、判断识别管理单元；

性能数据分析管理单元，用于对在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况进行分析；

判断识别管理单元，用于接收性能数据分析管理单元中的数据，对目标电压源捕捉识别呈现相互制约关系的性能。

进一步的，监测模型构建管理模块包括波动值变化函数构建单元、相互制约值变化函数构建单元；

波动值变化函数构建单元，用于在各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；

相互制约值变化函数构建单元，用于在各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过对目标电压源在历史使用记录中呈现的性能数据变化规律进行分析，对目标电压源在实际使用过程中，有可能受接入负载或者使用环境等外界因素的影响，导致在个别性能之间存在相互制约，即在个别性能之间存在无法同时满足最优的现象进行捕捉识别，为目标电压源构建性能监测模型，提高目标电压源的性能监测效率，减少对性能监测过程中的误判率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于大数据的电压源性能自适应监测方法的流程示意图；

图2是本发明基于大数据的电压源性能自适应监测系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：基于大数据的电压源性能自适应监测方法，方法包括：

步骤S100：分别获取与目标电压源各项性能相关的所有运行参数项，得到对应各项性能的关联参数项集合；采集目标电压源的所有历史使用记录，获取在每一历史使用记录中，目标电压源的各项性能所呈现出的指标值变化情况；

例如说，在衡量目标电压源的稳定性时，因为通常用稳压系数来反应稳定性，而稳压系数又称电压调整率，是指当输入电压VI变化时直流稳压电源输出电压VO稳定的程度，因此，稳定性的关联参数项集合内就包括输入电压、直流稳压电源输出电压；

例如说，在衡量目标电压源对交流纹波电压的抑制能力时，因为通常用纹波抑制比来反应，而纹波抑制比，是指输入纹波电压峰－峰值与输出纹波电压峰－峰值之比，因此，对交流纹波电压的抑制能力的关联参数项集合内就包括输入纹波电压峰－峰值、输出纹波电压峰－峰值；

步骤S200：分别获取在每一历史使用记录中，与目标电压源连接的外接负载电路信息；分别将对应在使用过程中与目标电压源连接的外接负载电路相同的历史使用记录进行汇集，得到若干历史使用记录集合；分别在各历史使用记录集合中，对各运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围进行捕捉提取；

其中，步骤S200包括：分别在各历史使用记录集合中，捕捉目标电压源的各项性所能达到的最高指标值，获取当各项性能处于最高指标值时，相应关联参数项集合内各运行参数项所呈现的运行数据范围；分别将运行数据范围作为对应运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围；

步骤S300：根据在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况，识别对目标电压源呈现相互制约关系的性能进行判断识别；

其中，步骤S300包括：

步骤S301：分别获取对应各项性能的关联参数项集合，若某性能D1对应的关联参数项集合d1，与某性能D2对应的关联参数项集合d2之间满足d1∩d2≠∅=df，设集合df内各运行参数项为特征运行参数项；分别在各历史使用记录集合中，获取当某性能D1处于最高指标值时以及某性能D2处于最高指标值时，各特征运行参数项所对应的基准运行数据范围；

例如说，性能1的关联参数项集合为{参数项a、参数项b、参数项c、参数项d}；性能2的关联参数项集合为{参数项b、参数项e、参数项d}；

因为{参数项a、参数项b、参数项c、参数项d}∩{参数项b、参数项e、参数项d}={参数项b、参数项d}；设{参数项b、参数项d}内各运行参数项为特征运行参数项；

步骤S302：若在某历史使用记录集合中，存在某特征运行参数项在当某性能D1处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(d1)，与当某性能D2处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(d2)，满足Y(d1)≠Y(d2)，且Y(d1)∩Y(d2)=∅，判断目标电压源在连接某历史使用记录集合对应的外接负载电路时，某性能D1与某性能D2为一对特征制约性能对，特征运行参数项为特征制约性能对的目标特征运行参数项；

例如说，若历史使用记录集合G中，参数项b在当性能1处于最高指标值时对应的基准运行数据范围[4,5]；参数项b在当性能2处于最高指标值时对应的基准运行数据范围[7,8]；满足[4,5]≠[7,8]，且[7,8]∩[4,5]=∅，判断目标电压源在连接历史使用记录集合G对应的外接负载电路时，性能1与性能2为一对特征制约性能对，参数项b为该特征制约性能对的目标特征运行参数项；

步骤S303：分别从所有历史使用记录集合中对所有特征制约性能对进行提取，其中，将所包含性能以及所对应目标特征运行参数项均完全相同的特征制约性能对，设为同种特征制约性能对；计算各种特征制约性能对的特征指数β=n/M；其中，n表示提取得到各种特征制约性能对的历史使用记录集合的总数；M表示历史使用记录集合总数；当某种特征制约性能对的特征指数大于指数阈值时，判断某种特征制约性能对中的两个性能因相应的目标特征运行参数满足相互制约关系；

步骤S400：分别在提取得到各种特征制约性能对的各目标历史使用记录集合内，获取各种特征制约性能对的各目标特征运行参数项在每一目标历史使用记录中产生的运行数据集;计算在每一目标历史使用记录中，各种特征制约性能对因各目标特征运行参数项呈现的相互制约值；

其中，步骤S400包括：

步骤S401：设因某目标特征运行参数项g满足相互制约关系的某特征制约性能对包含性能a和性能b，某目标特征运行参数项g在性能a处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(a)，在性能b处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(b)；

步骤S402：当某目标特征运行参数项g对应的运行数据集中存在某一运行数据x，满足x∉Y(a)，x∈Y(b)或者x∉Y(b)，x∈Y(a)，则相应判断某一运行数据x为影响性能a或者性能b的一个状态运行节点；提取Y(a)或者Y(b)的两个端点f₁、f₂；当x<f₁时，状态运行节点的影响值为β=(f₁-x)*[(f₁+f₂)/2-x]；当x>f₂时，状态运行节点的影响值为β=(x-f₂)*[|(f₁+f₂)/2-x|]；捕捉在运行数据集中存在的所有影响性能a或者性能b的状态运行节点；获取所有状态运行节点出现的平均时间间隔t，以及所有状态运行节点的平均影响值β’，分别计算性能a或者性能b于某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值α=t*β’；

步骤S403：设性能a于某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值为α(a)，性能b于某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值为α(b)，计算在每一目标历史使用记录中，性能a与性能b之间因某目标特征运行参数项g呈现的相互制约值U=min{α(a),α(b)}/max{α(a),α(b)}

步骤S500：基于各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；基于各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

其中，步骤S500包括：

步骤S501：分别获取对应目标电压源各项性能的关联参数项集合，提取各关联参数项集合各运行参数项所对应的基准运行数据范围；设若对应某个运行参数项的运行数据不属于相应的基准运行数据范围内，判断运行数据为某个运行参数项的波动数据；

步骤S502：对各历史使用记录中的各项性能计算波动值δ=k/N；其中，N表示在各项性能的关联参数项集合内包含的运行参数项的总数；k表示在N个运行参数项中存在波动数据个数大于阈值的运行参数项的总数；获取各历史使用记录集合内各历史使用记录中各项性能对应的波动值，基于各历史使用记录对应的记录生成时间，拟合生成目标电压源的各项性能在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；

步骤S503：分别提取得到各种特征制约性能对的各目标历史使用记录集合，基于各目标历史使用记录集合内各目标历史使用记录对应的记录生成时间，拟合生成目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

步骤S600：通过波动值变化函数和相互制约值变化函数对目标电压源进行性能监测，当实时监测到目标电压源在某一次使用记录中产生的性能变化数据不满足上述任一函数，反馈管理人员对目标电压源进行排查。

为更好的实现上述方法还提出了一种电压源性能自适应监测系统，系统包括性能数据采集模块、基准运行数据范围捕捉管理模块、性能制约关系判断识别管理模块、数据计算管理模块、监测模型构建管理模块、电压源性能自适应监测管理模块；

性能数据采集模块，用于分别获取与目标电压源各项性能相关的所有运行参数项，得到对应各项性能的关联参数项集合；采集目标电压源的所有历史使用记录，获取在每一历史使用记录中，目标电压源的各项性能所呈现出的指标值变化情况；

基准运行数据范围捕捉管理模块，用于分别将对应在使用过程中与目标电压源连接的外接负载电路相同的历史使用记录进行汇集，分别在各历史使用记录集合中，对各运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围进行捕捉提取；

性能制约关系判断识别管理模块，用于根据在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况，识别对目标电压源呈现相互制约关系的性能进行判断识别；

其中，性能制约关系判断识别管理模块包括性能数据分析管理单元、判断识别管理单元；

性能数据分析管理单元，用于对在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况进行分析；

判断识别管理单元，用于接收性能数据分析管理单元中的数据，对目标电压源捕捉识别呈现相互制约关系的性能；

数据计算管理模块，用于获取各种特征制约性能对的各目标特征运行参数项在每一目标历史使用记录中产生的运行数据集;计算在每一目标历史使用记录中，各种特征制约性能对因各目标特征运行参数项呈现的相互制约值；

监测模型构建管理模块，用于在各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；在各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

其中，监测模型构建管理模块包括波动值变化函数构建单元、相互制约值变化函数构建单元；

波动值变化函数构建单元，用于在各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；

相互制约值变化函数构建单元，用于在各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

电压源性能自适应监测管理模块，用于接收监测模型构建管理模块中的数据，对目标电压源进行实时性能监测，基于实时性能监测结果反馈管理人员对目标电压源进行排查。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于大数据的电压源性能自适应监测方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S100：分别获取与目标电压源各项性能相关的所有运行参数项，得到对应所述各项性能的关联参数项集合；采集目标电压源的所有历史使用记录，获取在每一历史使用记录中，所述目标电压源的各项性能所呈现出的指标值变化情况；

步骤S200：分别获取在每一历史使用记录中，与所述目标电压源连接的外接负载电路信息；分别将对应在使用过程中与所述目标电压源连接的外接负载电路相同的历史使用记录进行汇集，得到若干历史使用记录集合；分别在各历史使用记录集合中，对各运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围进行捕捉提取；

步骤S300：根据在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况，识别对目标电压源呈现相互制约关系的性能进行判断识别；

步骤S400：分别在提取得到各种特征制约性能对的各目标历史使用记录集合内，获取所述各种特征制约性能对的各目标特征运行参数项在每一目标历史使用记录中产生的运行数据集;计算在每一目标历史使用记录中，各种特征制约性能对因所述各目标特征运行参数项呈现的相互制约值；

步骤S500：基于各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；基于各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

步骤S600：通过所述波动值变化函数和所述相互制约值变化函数对目标电压源进行性能监测，当实时监测到目标电压源在某一次使用记录中产生的性能变化数据不满足上述任一函数，反馈管理人员对所述目标电压源进行排查。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的电压源性能自适应监测方法，其特征在于,所述步骤S200包括：分别在各历史使用记录集合中，捕捉目标电压源的各项性所能达到的最高指标值，获取当所述各项性能处于最高指标值时，相应关联参数项集合内各运行参数项所呈现的运行数据范围；分别将所述运行数据范围作为对应运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的电压源性能自适应监测方法，其特征在于，所述步骤S300包括：

步骤S301：分别获取对应各项性能的关联参数项集合，若某性能D1对应的关联参数项集合d1，与某性能D2对应的关联参数项集合d2之间满足d1∩d2≠∅=df，设集合df内各运行参数项为特征运行参数项；分别在各历史使用记录集合中，获取当所述某性能D1处于最高指标值时以及某性能D2处于最高指标值时，各所述特征运行参数项所对应的基准运行数据范围；

步骤S302：若在某历史使用记录集合中，存在某特征运行参数项在当所述某性能D1处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(d1)，与当所述某性能D2处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(d2)，满足Y(d1)≠Y(d2)，且Y(d1)∩Y(d2)=∅，判断目标电压源在连接所述某历史使用记录集合对应的外接负载电路时，所述某性能D1与所述某性能D2为一对特征制约性能对，所述特征运行参数项为所述特征制约性能对的目标特征运行参数项；

步骤S303：分别从所有历史使用记录集合中对所有特征制约性能对进行提取，其中，将所包含性能以及所对应目标特征运行参数项均完全相同的特征制约性能对，设为同种特征制约性能对；计算各种特征制约性能对的特征指数β=n/M；其中，n表示提取得到所述各种特征制约性能对的历史使用记录集合的总数；M表示历史使用记录集合总数；当某种特征制约性能对的特征指数大于指数阈值时，判断所述某种特征制约性能对中的两个性能因相应的目标特征运行参数满足相互制约关系；

电压源在实际使用过程中，有可能受接入负载或者使用环境等外界因素的影响，导致在个别性能之间可能存在制约关系，即在个别性能之间可能存在无法同时满足最优的现象。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的电压源性能自适应监测方法，其特征在于，所述步骤S400包括：

步骤S401：设因某目标特征运行参数项g满足相互制约关系的某特征制约性能对包含性能a和性能b，所述某目标特征运行参数项g在性能a处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(a)，在性能b处于最高指标值时对应的基准运行数据范围Y(b)；

相当于是一个运行参数项存在两种不同的运行数据标准；

步骤S402：当所述某目标特征运行参数项g对应的运行数据集中存在某一运行数据x，满足x∉Y(a)，x∈Y(b)或者x∉Y(b)，x∈Y(a)，则相应判断所述某一运行数据x为影响性能a或者性能b的一个状态运行节点；提取Y(a)或者Y(b)的两个端点f₁、f₂；当x<f₁时，所述状态运行节点的影响值为β=(f₁-x)*[(f₁+f₂)/2-x]；当x>f₂时，所述状态运行节点的影响值为β=(x-f₂)*[|(f₁+f₂)/2-x|]；捕捉在所述运行数据集中存在的所有影响性能a或者性能b的状态运行节点；获取所有状态运行节点出现的平均时间间隔t，以及所有状态运行节点的平均影响值β’，分别计算性能a或者性能b于所述某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值α=t*β’；

步骤S403：设性能a于所述某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值为α(a)，性能b于所述某目标特征运行参数项g上所呈现的状态波动值为α(b)，计算在每一目标历史使用记录中，性能a与性能b之间因所述某目标特征运行参数项g呈现的相互制约值U=min{α(a),α(b)}/max{α(a),α(b)}。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的电压源性能自适应监测方法，其特征在于，所述步骤S500包括：

步骤S501：分别获取对应目标电压源各项性能的关联参数项集合，提取各关联参数项集合各运行参数项所对应的基准运行数据范围；设若对应某个运行参数项的运行数据不属于相应的基准运行数据范围内，判断所述运行数据为所述某个运行参数项的波动数据；

步骤S502：对各历史使用记录中的各项性能计算波动值δ=k/N；其中，N表示在所述各项性能的关联参数项集合内包含的运行参数项的总数；k表示在N个运行参数项中存在波动数据个数大于阈值的运行参数项的总数；获取各历史使用记录集合内各历史使用记录中各项性能对应的波动值，基于所述各历史使用记录对应的记录生成时间，拟合生成目标电压源的各项性能在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；

步骤S503：分别提取得到各种特征制约性能对的各目标历史使用记录集合，基于各目标历史使用记录集合内各目标历史使用记录对应的记录生成时间，拟合生成目标电压源的所述各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数。

6.应用于权利要求1-5中任意一项所述的基于大数据的电压源性能自适应监测方法的电压源性能自适应监测系统，其特征在于，所述系统包括性能数据采集模块、基准运行数据范围捕捉管理模块、性能制约关系判断识别管理模块、数据计算管理模块、监测模型构建管理模块、电压源性能自适应监测管理模块；

所述性能数据采集模块，用于分别获取与目标电压源各项性能相关的所有运行参数项，得到对应所述各项性能的关联参数项集合；采集目标电压源的所有历史使用记录，获取在每一历史使用记录中，所述目标电压源的各项性能所呈现出的指标值变化情况；

所述基准运行数据范围捕捉管理模块，用于分别将对应在使用过程中与所述目标电压源连接的外接负载电路相同的历史使用记录进行汇集，分别在各历史使用记录集合中，对各运行参数项在相应性能下的基准运行数据范围进行捕捉提取；

所述性能制约关系判断识别管理模块，用于根据在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况，识别对目标电压源呈现相互制约关系的性能进行判断识别；

数据计算管理模块，用于获取所述各种特征制约性能对的各目标特征运行参数项在每一目标历史使用记录中产生的运行数据集;计算在每一目标历史使用记录中，各种特征制约性能对因所述各目标特征运行参数项呈现的相互制约值；

所述监测模型构建管理模块，用于在各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；在各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数；

所述电压源性能自适应监测管理模块，用于接收所述监测模型构建管理模块中的数据，对目标电压源进行实时性能监测，基于实时性能监测结果反馈管理人员对所述目标电压源进行排查。

7.根据权利要求6所述的电压源性能自适应监测系统，其特征在于，所述性能制约关系判断识别管理模块包括性能数据分析管理单元、判断识别管理单元；

所述性能数据分析管理单元，用于对在各项性能之间关联参数项集合所呈现的重合分布情况，以及各运行参数项在对应不同性能时所呈现出的基准运行数据范围的偏差情况进行分析；

所述判断识别管理单元，用于接收所述性能数据分析管理单元中的数据，对目标电压源捕捉识别呈现相互制约关系的性能。

8.根据权利要求6所述的电压源性能自适应监测系统，其特征在于，所述监测模型构建管理模块包括波动值变化函数构建单元、相互制约值变化函数构建单元；

所述波动值变化函数构建单元，用于在各历史使用记录集合，对目标电压源的各项性能构建在相应的外接负载电路下的波动值变化函数；

所述相互制约值变化函数构建单元，用于在各目标历史使用记录集合，对目标电压源的各种特征制约性能对在相应的外接负载电路下的相互制约值变化函数。