【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水资源管理，尤其涉及一种多模式互验的取水计量数据异常检测在线处理方法及装置。
技术介绍
1、取水计量是水资源管理的一项重要基础性工作，是促进水资源有效利用、保障社会可持续发展的基本技术手段。目前全国已实现80％以上工业生活取用水量计量，50％以上农业取用水量的灌区渠首计量。然而，取用水过程的社会属性特点，决定了其计量的复杂性，据目前技术水平及人为干扰因素，取水计量异常数据仍无法避免。
2、虽然异常数据出现为偶然事件，但其对整体数据质量影响很大，为解决水资源管理取水计量少量数据质量较差及异常问题，提高整体数据质量，并进一步提高水资源管理数据发布的权威性及水资源费税征收依据的可靠性，是数据异常检测首要任务。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种多模式互验的取水计量数据异常检测在线处理方法及装置，旨在解决现有单一模型的检测能力有限，以及传统的预测模型计算工作量大、精度不够高，支持向量回归结构复杂，拟合不精确等问题。
2、本专利技术是这样实现的，一种多模式互验的取水计量数据异常检测在线处理方法，该方法包括以下步骤：
3、s1、建立用于存储异常数据的数据库表，数据库表中包括检测算法标识、异常分类字段；所述检测算法包括自回归模型、奇异点检测模型、偏差计算模型；
4、s2、在当前检测周期内，选待检测的取水计量成果数据范围；
5、s3、设定自回归模型、奇异点检测模型、偏差计算模型的参数，并分别通过各模型进行取水计量
6、s4、读取各模式的异常检测结果以及计量原始数据，使用图表对比展示，并突出显示检测的异常值。
7、优选地，该方法还包括步骤：
8、s5、通过多模式检测自动滚动控制数据库表，使消息队列控制与数据库表联动。
9、优选地，所述步骤s1包括以下具体步骤：
10、s1-1、分析取水计量成果数据，确定计量成果数据周期性时间序列特征，包括小时频次、日频次；
11、s1-2、分析取水计量成果数据，确定数据存储结构需求，包括数据记录主键、水量单位、数据类型、精度需求；
12、s1-3、以关系数据库模式，建立异常数据存储表，在保障计量成果数据可存储基础上，应包括但不限于检测算法标识、异常分类字段；所述异常分类类型包括突变大、突变小、突变零、持续不变、负值。
13、优选地，在步骤s3中，所述参数包括检测时段、异常修正方式、检测频次；
14、优选地，步骤s5包括以下步骤：
15、s5-1、通过多模式检测自动滚动控制数据库表，存储各计算模型及计算方案状态信息，包括检测算法标识、计算方案序号、计算状态；
16、s5-2、对计算处理过程进行实时管理，包括暂停、继续、中止操作；
17、s5-3、对消息队列与控制数据库表进行联动管理，计算状态在消息队列中与数据库表保持一致。
18、本专利技术进一步公开了一种多模式互验的取水计量数据异常检测在线处理装置，该装置包括：
19、数据库表模块，用于存储异常数据，数据库表中包括检测算法标识、异常分类字段；所述检测算法包括自回归模型、奇异点检测模型、偏差计算模型；
20、数据预处理模块，用于在当前检测周期内，选待检测的取水计量成果数据范围；
21、模型调用处理模块，用于设定自回归模型、奇异点检测模型、偏差计算模型的参数，并分别通过各模型进行取水计量数据异常检测，将检测结果列入消息队列；
22、异常值读取显示模块，用于读取各模式的异常检测结果以及计量原始数据，使用图表对比展示，并突出显示检测的异常值。
23、优选地，该装置还包括：
24、自动滚动异常检测处理模块，用于通过多模式检测自动滚动控制数据库表，使消息队列控制与数据库表联动。
25、优选地，所述数据库表模块具体用于：
26、分析取水计量成果数据，确定计量成果数据周期性时间序列特征，包括小时频次、日频次；
27、分析取水计量成果数据，确定数据存储结构需求，包括数据记录主键、水量单位、数据类型、精度需求；
28、以关系数据库模式，建立异常数据存储表，在保障计量成果数据可存储基础上，应包括但不限于异常检测算法标识、异常分类字段；所述异常分类的类型包括突变大、突变小、突变零、持续不变、负值。
29、优选地，在模型调用处理模块中，所述参数包括检测时段、异常修正方式、检测频次。
30、优选地，所述自动滚动异常检测处理模块具体用于：
31、通过多模式检测自动滚动控制数据库表，存储各计算模型及计算方案状态信息，包括检测算法标识、计算方案序号、计算状态；
32、对计算处理过程进行实时管理，包括暂停、继续、中止操作；
33、对消息队列与控制数据库表进行联动管理，计算状态在消息队列中与数据库表保持一致。
34、相比于现有技术的缺点和不足，本专利技术具有以下有益效果：针对取水计量的监测设备、数据传输，以及企业生产用水过程等特点，本专利技术通过综合统计学多种经典模型技术，实现对比分析，提高了计算效率、检测准确性，有效解决了计量数据异常检测与用水过程脱节、异常检测控制方式单一等问题，有益于及时准确发现不同区域、不同行业各取用水户的取水计量数据异常。
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1.一种多模式互验的取水计量数据异常检测在线处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下具体步骤：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述参数包括检测时段、异常修正方式、检测频次。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
6.一种多模式互验的取水计量数据异常检测在线处理装置，其特征在于，该装置包括：
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，该装置还包括：
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据库表模块具体用于：
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，在模型调用处理模块中，所述参数包括检测时段、异常修正方式、检测频次。
10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述自动滚动异常检测处理模块具体用于：
【技术特征摘要】
1.一种多模式互验的取水计量数据异常检测在线处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下具体步骤：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s3中，所述参数包括检测时段、异常修正方式、检测频次。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：雷四华，高若凡，单心怡，张擎天，吴巍，许怡，陈豪，邓继，
申请(专利权)人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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