一种基于数据融合检验的水务管理监测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智慧水务技术领域，公开了一种基于数据融合检验的水务管理监测方法、装置、设备及介质，首先获取来自N个监测节点传感器的N个时间序列数据，对N个时间序列数据分别进行数据离群检测，判断离群数据值，以获取第一异常数据集；对N个时间序列数据分别进行相关性异常检测，判断不存在相关性的数据值，以获取第二异常数据集；对第一异常数据集和第二异常数据集进行融合计算，获取第三异常数据集作为监测异常数据。兼具考虑了单一传感器时序数据的连续性，又考虑多传感器融合采集之间的数据相关性，提高了异常数据检测的精度和有效性，降低了人工判断数据异常的工作量。降低了人工判断数据异常的工作量。降低了人工判断数据异常的工作量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据融合检验的水务管理监测方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及智慧水务
，尤其是涉及到一种基于数据融合检验的水务管理监测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着物联网的不断发展和进步，智慧水务系统的搭建对于城市供水具有直至关重要的意义。智慧水务系统即进行供水各个体系之间形成有效的连接，以此来形成可以进行智能化管理的供水管理链。
[0003]现有技术中，基于SCADA在线监测和远程控制实现水务供水的管理，有效提高了智慧水务的管理水平，但随着监测数据的不断积累也暴露出了一些新的问题，例如：对监测数据机械的采集和记录、传感器等智能感知设备故障频发、复杂环境因素影响等，均使得监测中出现多种问题数据。大大降低了监测数据的质量，限制数据的分析和有效信息的提取，阻碍系统应用智慧化进程。通常情况下，需要由专业的技术分析人员对数据质量进行整体把握及异常反馈，但当系统接入的感知设备较多时，时序传输生成的数据量庞大、数据类型杂糅，仅靠人工判断操作，难以实现对异常数据的全面识别。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于数据融合检验的水务管理监测方法、装置、设备及介质，解决传感器采集数据过程中出现的异常数据或者数据缺失导致误报的技术问题，提高水务管理监测的准确性和实效性。
[0005]根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于数据融合检验的水务管理监测方法，包括：
[0006]获取来自N个监测节点传感器的N个时间序列数据，其中，所述时间序列数据由预设时间长度内传感器采集的连续数据组成，N为大于2的整数；
[0007]对所述N个时间序列数据分别进行数据离群检测，判断离群数据值，以获取第一异常数据集；
[0008]对所述N个时间序列数据分别进行相关性异常检测，判断不存在相关性的数据值，以获取第二异常数据集；
[0009]对所述第一异常数据集和所述第二异常数据集进行融合计算，获取第三异常数据集作为监测异常数据。
[0010]根据本专利技术的第二方面，提供了一种基于数据融合检验的水务管理监测装置，包括：
[0011]获取模块，用于获取来自N个监测节点传感器的N个时间序列数据，其中，所述时间序列数据由预设时间长度内传感器采集的连续数据组成，N为大于2的整数；
[0012]第一判断模块，用于对所述N个时间序列数据分别进行数据离群检测，判断离群数
据值，以获取第一异常数据集；
[0013]第二判断模块，用于对所述N个时间序列数据分别进行相关性异常检测，判断不存在相关性的数据值，以获取第二异常数据集；
[0014]计算模块，用于对所述第一异常数据集和所述第二异常数据集进行融合计算，获取第三异常数据集作为监测异常数据。
[0015]根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述基于数据融合检验的水务管理监测方法的步骤。
[0016]根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述基于数据融合检验的水务管理监测方法的步骤。
[0017]借由上述技术方案，本专利技术提供的一种基于数据融合检验的水务管理监测方法、装置、设备及介质，首先获取来自N个监测节点传感器的N个时间序列数据，对N个时间序列数据分别进行数据离群检测，判断离群数据值，以获取第一异常数据集；对N个时间序列数据分别进行相关性异常检测，判断不存在相关性的数据值，以获取第二异常数据集；对第一异常数据集和第二异常数据集进行融合计算，获取第三异常数据集作为监测异常数据。兼具考虑了单一传感器时序数据的连续性，又考虑多传感器融合采集之间的数据相关性，提高了异常数据检测的精度和有效性，降低了人工判断数据异常的工作量。
[0018]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特列举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0019]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0020]图1示出了本专利技术实施例中提供的一种基于数据融合检验的水务管理监测方法应用场景的示意图；
[0021]图2示出了本专利技术实施例中提供的水务物联感知数据反馈及质量保障实现的系统架构图；
[0022]图3示出了本专利技术实施例中提供的一种基于数据融合检验的水务管理监测方法流程图；
[0023]图4示出了本专利技术实施例中提供的另一种基于数据融合检验的水务管理监测方法流程的示意图；
[0024]图5示出了本专利技术实施例中提供的一种基于数据融合检验的水务管理监测装置结构示意图。
具体实施方式
[0025]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0026]如图1所示，为本专利技术基于数据融合检验的水务管理监测方法应用于智慧水务的场景示意图，该系统也是基于SCADA在线监测和远程控制系统，系统架构图如图2所示，从水源到供水管网，实现了全链条的监测，通过在不同位置布设传感器采集水务相关数据，多种传感器形成数据采集层，数据采集层将数据发送到边缘处理节点进行数据融合检验，最终再将数据发送至云端服务器节点进行存储和分析，图中的边缘处理节点只属于逻辑分层概念，实际中边缘处理节点可以为独立节点或与传感器本地集成的处理模块，这里的边缘处理节点仅指逻辑分层概念，边缘处理节点负责执行本专利技术实施例中提供的种基于数据融合检验的水务管理监测方法，首先获取来自N个监测节点传感器的N个时间序列数据，对N个时间序列数据分别进行数据离群检测，判断离群数据值，以获取第一异常数据集；对N个时间序列数据分别进行相关性异常检测，判断不存在相关性的数据值，以获取第二异常数据集；对第一异常数据集和第二异常数据集进行融合计算，获取第三异常数据集作为监测异常数据。兼具考虑了单一传感器时序数据的连续性，又考虑多传感器融合采集之间的数据相关性，提高了异常数据检测的精度和有效性，降低了人工判断数据异常的工作量。
[0027]下面结合具体的实施例，说明本专利技术实施例中提供的一种基于数据融合检验的水务管理监测方法。
[0028]实施例一
[0029]实际应用过程中，如图3所示，实施例一中提供的一种基于数据融合检验的水务管理监测方法包括：
[0030]步骤301、获取来自N个监测节点传感器的N个时间序列数据；
[0031]其中，时间序列数据由预设时间长度内传感器采集的连续数据组成，N为大于2的整数，这里相当于滑动检测窗口的概念，滑动窗口设置为4小时，连续4小时的N个监测节点传感器的数据，每个监本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据融合检验的水务管理监测方法，其特征在于，包括：获取来自N个监测节点传感器的N个时间序列数据，其中，所述时间序列数据由预设时间长度内传感器采集的连续数据组成，N为大于2的整数；对所述N个时间序列数据分别进行数据离群检测，判断离群数据值，以获取第一异常数据集；对所述N个时间序列数据分别进行相关性异常检测，判断不存在相关性的数据值，以获取第二异常数据集；对所述第一异常数据集和所述第二异常数据集进行融合计算，获取第三异常数据集作为监测异常数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一异常数据集和所述第二异常数据集进行融合计算，获取第三异常数据集作为监测异常数据的步骤，包括：基于所述第一异常数据集对所述第二异常数据集进行定位，从所述第二异常数据集中剔除与所述第一异常数据集中的离群数据值重合的数据值，得到第一异常筛选数据集；基于所述第一异常数据集对符合相关关系的数据集进行筛选，得到第二异常筛选数据集；将第一异常筛选数据集与第二异常筛选数据集进行合并，生成第三异常数据集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述N个时间序列数据分别进行数据离群检测，获取第一异常数据集的步骤，包括：当某个时序数据值v
t
的相对离群距离超过相对离群距离阈值且包含v
t
的当前时间序列长度大于子序列最小长度阈值时，选择以v
t
为中心的子序列进行再次计算v
t
的相对离群距离；当v
t
的相对离群距离超过离群距离阈值且子序列长度小于子序列最小长度阈值时时，将v
t
记为异常数据，并将其放入第一异常数据集中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述N个时间序列数据分别进行相关性异常检测，获取第二异常数据集的步骤，包括：根据所述N个时间序列数据的属性，确定时间序列数据间的相关性规则；根据相关性规则，判断所述N个时间序列数据是否满足时间序列之间的相关性规则约束；当时间序列数...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵云飞，刘松林，任紫嫣，赵丛丛，
申请(专利权)人：北京清控人居环境研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：