一种泵站运行监控数据异常点检测方法技术

本发明专利技术公开一种泵站运行监控数据异常点检测方法，主要包括：1.计算监测数据的平均变化量；2.针对每个数据点动态计算异常阈值；3.计算每个数据点的累计变化量，累积变化量超出异常阈值的点，即为异常点。本发明专利技术提供的方法中异常阈值通过动态计算，不但反映了整体监测数据的变化情况，同时考虑局部变化情况，因此检出的异常点更加具有实用价值。同时，本发明专利技术提供的方法检测结果的准确性更高，检测的速度更快，计算量小。

【技术实现步骤摘要】
一种泵站运行监控数据异常点检测方法
本专利技术属于数据处理领域，特别涉及一种泵站运行监控数据异常点检测方法。
技术介绍
我国水资源分配在空间上不均匀，为了在各流域之间进行合理的水资源调度，近年来，国家以及各级政府新建了众多的调水工程，如“南水北调”，“引滦入津”，“引滦入唐”、“引黄济青”等。调水工程的运行主要依靠各级泵站逐级提水，因此，泵站高效稳定的工作对调水工程至关重要。随着监测技术的发展，泵站自动化水平逐步提高，目前，在泵站运行过程，大量泵站运行状态信息被采集和存储，如压力、温度、水位等。对泵站运行状态监测数据进行处理分析和挖掘，发现泵站运行中的规律，实现泵站故障预测和预报，将对泵站运行调度起到积极的作用。而对泵站运行状态监测数据进行挖掘前，需要对数据进行预处理，发现和修正异常数据，或者从异常数据中发现泵站运行的特殊状态。在数据挖掘过程中，常常存在与数据模型或数据一般规律不符合的数据对象，这类与其它数据不一致的数据对象就称为异常数据，它们往往容易被人们所忽略。然而，这些数据对象可能是具有特殊意义的，而且相对于那些普通的数据而言，这类异常的数据往往提供了更多的有用信息，它们往往更本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种泵站运行监控数据异常点检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对泵站运行进行监测，然后采用泵站自动化系统采集的泵站运行状态监测数据；步骤2：根据步骤1得到的检测数据得到一段时间序列X＝<x1＝(v1,t1),x2＝(v2,t2),…xi＝(vi,ti)…,xn＝(vn,tn)>，其中，数据点xi＝(vi,ti)表示时间序列在ti时刻的观测值为vi，xi表示第i个数据点；根据公式

【技术特征摘要】
1.一种泵站运行监控数据异常点检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对泵站运行进行监测，然后采用泵站自动化系统采集的泵站运行状态监测数据；步骤2：根据步骤1得到的检测数据得到一段时间序列X＝<x1＝(v1,t1),x2＝(v2,t2),…xi＝(vi,ti)…,xn＝(vn,tn)>，其中，数据点xi＝(vi,ti)表示时间序列在ti时刻的观测值为vi，xi表示第i个数据点；根据公式计算时间序列内的泵站运行状态监测数据的平均变化量MC；n表示时间序列内的泵站运行状态监测数据的总数，vn表示第n个数据点的值；步骤3：根据公式计算xi相对于其近邻点<xi-k,xi-k+1,…,xi-1>的累积变化量AC；<xi-k,xi-k+1,…,xi-1>表示点xi的k个近邻点集合，其观测值集合为<vi-k,vi-k+1,…,vi-1>；vi-1表示近邻点xi-1的观测值；<w1,w2,…,wk>为权值向量，wk表示第k个权值；步骤4...

【专利技术属性】
技术研发人员：王继民，朱晓晓，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32