[发明专利]用水的温度消耗量获取方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种用水的温度消耗量获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述用水的初始降温数据序列；所述初始降温数据序列包括相邻时刻之间的温度下降量的集合；将所述初始降温数据序列按照预设的降温步长进行拆解，得到离散化的可用降温数据序列；所述可用降温数据序列用于表征所述用水的温度下降量基于时间的密度分布；

采用基于密度的异常检测算法对所述可用降温数据序列进行检测，得到所述可用降温数据序列中的异常降温数据；

从所述可用降温数据序列中去除所述异常降温数据，得到所述用水的正常降温序列；

将所述正常降温序列按照预设的时长进行统计，得到每个所述时长内的温度消耗总量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始降温数据序列按照预设的降温步长进行拆解，得到离散化的可用降温数据序列，包括：

将所述初始降温数据序列按照所述降温步长进行向后拆解，得到基于时间分布的离散化的所述可用降温数据序列；

或者，

将所述初始降温数据序列中相邻时刻降温量为N个所述降温步长的数值，拆解为N个时间重叠的数据，得到所述可用降温数据序列；

其中，N为自然数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用水的初始降温数据序列，包括：

获取所述用水的相邻时刻之间的温度差值序列；

将所述温度差值序列中大于零的数值归零，得到所述初始降温数据序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述用水的相邻时刻之间的温度差值序列，包括：

获取所述用水的原始温度序列；

将所述原始温度序列进行升采样，得到基于预设的时间步长的可用温度序列；

将所述可用温度序列进行升降温统计，得到所述温度差值序列。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述原始温度序列进行升采样，得到基于预设的时间步长的可用温度序列，包括：

将所述原始温度序列按照所述时间步长，采用邻近优先复制的升采样方法，得到所述可用温度序列。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述将所述可用温度序列进行升降温统计，得到所述温度差值序列，包括：

将所述可用温度序列中后一时刻的温度值减去与所述后一时刻相邻的前一时刻的温度值，得到所述温度差值序列。

7.根据权利要求1至2任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于密度的异常检测算法，包括：基于密度的噪声应用空间聚类算法DBSCAN、数据区分-基于密度的噪声应用空间聚类算法P-DBSCAN、映射化简-基于密度的噪声应用空间聚类算法MR-DBSCAN、粗糙集-基于密度的噪声应用空间聚类算法Rough-DBSCAN中的任意一个。

8.根据权利要求1至2任意一项所述的方法，其特征在于，所述采用基于密度的异常检测算法对所述可用降温数据序列进行检测，得到所述可用降温数据序列中的异常降温数据之前，包括：

将所述可用降温数据序列进行增维处理，得到二维的所述可用降温数据序列表达。

9.一种用水的温度消耗量获取装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取所述用水的初始降温数据序列；所述初始降温数据序列包括相邻时刻之间的温度下降量的集合；将所述初始降温数据序列按照预设的降温步长进行拆解，得到离散化的可用降温数据序列；所述可用降温数据序列用于表征所述用水的温度基于时间的密度分布；

检测模块，用于采用基于密度的异常检测算法对所述可用降温数据序列进行检测，得到所述可用降温数据序列中的异常降温数据；

处理模块，用于从所述可用降温数据序列中去除所述异常降温数据，得到所述用水的正常降温序列，并将所述正常降温序列按照预设的时长进行统计，得到每个所述时长内的温度消耗总量。