[发明专利]一种泵站运行监控数据异常点检测方法

权利要求书

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),…x_i＝(v_i,t_i)…,x_n＝(v_n,t_n)>，其中，数据点x_i＝(v_i,t_i)表示时间序列在t_i时刻的观测值为v_i，x_i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，v_n表示第n个数据点的值；

步骤3：根据公式计算x_i相对于其近邻点<x_i-k,x_i-k+1,…,x_i-1>的累积变化量AC；<x_i-k,x_i-k+1,…,x_i-1>表示点x_i的k个近邻点集合，其观测值集合为<v_i-k,v_i-k+1,…,v_i-1>；v_i-1表示近邻点x_i-1的观测值；<w₁,w₂,…,w_k>为权值向量，w_k表示第k个权值；

步骤4：根据公式T＝α×MC+β×NV计算异常阈值T，其中，NV表示点x_i的k个近邻点集合<x_i-k,x_i-k+1,…,x_i-1>的标准差，α为整体变化的权重参数，β为局部变化的权重参数；

步骤5：判断x_i的累积变化量AC是否大于异常阈值T，如果AC大于T，则x_i作为异常点；否则视为正常点。

2.根据权利要求1所述的泵站运行监控数据异常点检测方法，其特征在于：所述近邻点选择的数量为15。

3.根据权利要求1所述的泵站运行监控数据异常点检测方法，其特征在于：所述近邻点选择当前待检测数据点前面的数据点。

4.根据权利要求1所述的泵站运行监控数据异常点检测方法，其特征在于：所述整体变化的权重参数α值为0.5；所述局部变化的权重参数β值为0.5。

5.根据权利要求1所述的泵站运行监控数据异常点检测方法，其特征在于：所述权值向量<w₁,w₂,…,w_k>为<1,2,…,k>。

6.根据权利要求1所述的泵站运行监控数据异常点检测方法，其特征在于：越接近点x_i的近邻点赋予的权值越大。