基于密度算法的测点数据异常值的检测方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术提供了基于密度算法的测点数据异常值的检测方法、系统及设备，首先通过对测点信息进行设置，并将测点信息输入至数据库内，数据库访问代理对测点信息进行查询，并得到与测点信息相关的测点数据；通过对测点数据进行导出，并将导出的测点信息通过密度算法来检测测点数据是否为正常值或异常值；本发明专利技术采用借助LOF算法可以快速定位出设备在运行过程中产生的异常值，由于LOF算法会计算出每一个测点的离群因子，在对原始数据进行异常值定位分析时，仅需要浏览异常因子大于1的那一时刻的异常数据，大大提高了对异常数据的检测效率。大大提高了对异常数据的检测效率。大大提高了对异常数据的检测效率。

【技术实现步骤摘要】
基于密度算法的测点数据异常值的检测方法、系统及设备


[0001]本专利技术属于DCS传输数据的处理，主要涉及异常值检测领域，具体为基于密度算法的测点数据异常值的检测方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]在分散控制系统（DCS）运行中，控制器会将海量的测点数据上送至数据库中，数据库根据上送测点数据的控制器编号和测点类型在数据库中以数据表的形式存储。在分散控制系统（DCS）中，控制器根据测点类型以不同的周期将测点数据上送至数据库中，其中，开关量测点按照5分钟或者开关量测点数值改变存至对应的数据表中；模拟量按照1秒为周期存储至数据库中对应的数据表中。因此在数据库中会存储海量的测点数据。而随着数据挖掘技术的快速发展，人们在关注数据整体趋势的同时，开始越来越关注那些明显偏离数据整体趋势的离群数据点，也被称作异常值，因为这些数据点往往蕴含着更加重要的信息，而处理这些异常值要依赖于相应的数据值异常检测算法。
[0003]而在电厂实际运行过程中，在电数字数据处理下会有海量的测点来记录设备的运行情况，因此也会产生海量的数值；针对海量的测点数值分析，传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于密度算法的测点数据异常值的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：设置测点信息，所述测点信息为分散控制系统测点数据信息，将测点信息输入至数据库访问代理中；数据库访问代理进行测点信息的查询，得到与测点信息相关的测点数据；建立测点导出模板，测点数据通过测点导出模板进行测点数据的导出；导出的测点数据通过密度算法计算得到测点数据的离群因子，并通过对离群因子来判断得出测点数据是否为正常值或异常值。2.根据权利要求1所述的一种基于密度的算法测点数据异常值的检测方法，其特征在于，设置测点信息包括在测点自定义检索界面设置测点查询检索条件和在测点添加界面设定所需分析的测点名称。3.根据权利要求2所述的一种基于密度算法的测点数据异常值的检测方法，其特征在于，在所述测点自定义检索界面设置测点查询检索条件中包括起止时间、采样间隔和数据统计类型。4.根据权利要求1所述的一种基于密度算法的测点数据异常值的检测方法，其特征在于，数据库访问代理根据测点信息依次从历史库中检索到与测点信息相关的测点数据。5.根据权利要求1所述的一种基于密度算法的测点数据异常值的检测方法，其特征在于，在建立测点导出模板时，对所需导出的测点信息以及时间序列作为数据项加入到模板中，使得导出的测点原始数据符合时间序列数据格式。6.根据权利要求1所述的一种基于密度算法的测点数据异常值的检测方法，其特征在于，密度算法采用LOF算法，其中LOF算法对每一个测点原始数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋美艳，贾泽冰，关国璋，林昇，刘明钦，宋银飞，薛敏，冯震震，
申请(专利权)人：华能福建能源开发有限公司福州分公司，
类型：发明
国别省市：