[发明专利]正常能耗区间计算方法、异常能耗数据检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种正常能耗区间计算方法、异常能耗数据检测方法及装置，该正常能耗区间计算方法包括：获取若干个能耗样本数据，并获取各能耗样本数据对应的采集参数信息；根据采集参数信息将能耗样本数据分配到若干个预定能耗模式下；根据各个预定能耗模式下的能耗样本数据计算各个预定能耗模式下的正常能耗区间。通过基于获取到的能耗样本数据以及能耗样本数据对应的采集参数信息，将能耗样本数据分配到若干个预定能耗模式下，并计算各个预定能耗模式下的正常能耗区间，使后续基于正常能耗区间进行异常能耗数据检测时，可以根据待检测能耗数据的采集参数信息选取相应的预定能耗模式下的正常能耗区间，从而能够提高异常能耗数检测的检测准确性。

技术领域

本发明涉及数据监测技术领域，尤其涉及到一种正常能耗区间计算方法、离线视频的检测分析装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

在建筑能源管理系统中，需要采集和传输的数据量很大，但是由于当前仪表设备、数据采集器等设备自身的原因以及网络传输过程中出错等原因，导致在数据采集、传输过程中难免会出现漏点、误传等现象，从而会产生一些采样数据缺失、零数据和明显的异常数据，而数据的真实性直接影响应用层分析的可靠性、准确性及问题定位，因此应引起足够的重视。

目前，为了解决上述问题，许多公司或者厂家也在积极做数据异常检测的相关研究，其中，比较常见的是采用定额法进行数据监测，这种判断异常用能耗数据的方法基本是依赖于经验(专家或用户长时间观察)，并参考行业指标，设定好固定的阈值，当能耗数据超出定额时即判断为异常数据。但是，由于实际应用场景中的用能情况还受到天气、时间等因素的影响，并且当因素产生变化时，用能数据的波动较为明显，因此，采用单一数据定额(正常能耗区间)进行能耗数据是否异常的判断，很可能会出现将正常数据判定为异常数据，或者将异常数据判定为正常数据的情况，即现有的确定单一正常能耗区间的方式会使确定的正常能耗区间的合理性较差，从而使后续基于该单一正常能耗区间进行异常能耗数据检测得到的检测结果的准确性较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种正常能耗区间计算方法、异常能耗数据检测方法及装置，以解决现有的确定单一正常能耗区间的方式会使确定的正常能耗区间的合理性较差，后续基于该单一正常能耗区间进行异常能耗数据检测时，得到的检测结果的准确性较低的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种正常能耗区间计算方法，包括如下步骤：获取若干个能耗样本数据，并获取各能耗样本数据对应的采集参数信息；根据采集参数信息将能耗样本数据分配到若干个预定能耗模式下；根据各个预定能耗模式下的能耗样本数据计算各个预定能耗模式下的正常能耗区间。

通过基于获取到的能耗样本数据以及能耗样本数据对应的采集参数信息，将能耗样本数据分配到若干个预定能耗模式下，并计算各个预定能耗模式下的正常能耗区间，使后续基于正常能耗区间进行异常能耗数据检测时，可以根据待检测能耗数据的采集参数信息选取相应的预定能耗模式下的正常能耗区间，基于对影响用能情况的采集参数信息的考量，使确定的正常能耗区间更加合理，从而能够提高异常能耗数检测的检测准确性。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，获取若干个能耗样本数据，并获取各能耗样本数据对应的采集参数信息的步骤，包括：获取预定时间段中的所有历史能耗数据，并获取各历史能耗数据对应的采集参数信息；剔除历史能耗数据中的缺损数据，得到若干个中间样本数据；使用异常点检测算法对中间样本数据进行检测；剔除被异常点检测算法检测为异常的中间样本数据，得到若干个能耗样本数据及其对应的采集参数信息。

通过对获取的历史能耗数据进行缺损数据剔除以及异常检测算法检测后剔除异常点的预处理，使得到的能耗样本数据的有效性提高，从而能够防止异常样本数据对计算得到的正常能耗区间的合理性造成影响，进一步提高基于本发明实施例的方法得到的正常能耗区间进行异常能耗数检测时的检测准确性。