[发明专利]供热系统监测数据异常识别方法

权利要求书

1.一种供热系统监测数据异常识别方法，其特征是，供热系统将二次网换热站一、二次侧的供回水温度传感器、流量传感器、热量传感器记录的一次侧供回水温度T_g1、T_h1，二次侧的供回水温度T_g2、T_h2，一、二次侧瞬时流量G_t1、G_t2和热量Q_t1、Q_t2，累计流量G_a1、G_a2和热量Q_a1、Q_a2，数据通过GPRS网络传输至上位机并储存在数据库；

首先将读取所述数据库中数据，之后对数据进行预处理：第一步先定位缺失数据，使用局部样条插值的方法补充数据；第二步使用移动平均的方法处理供热系统监测数据中包含的累计热量数据和累计流量数据；第三步使用瞬时流量、热量数据和平均流量、热量数据的对应商、差构成相对数据集替代原始数据；最后对经过上述三步处理后的数据集进行异常识别，返回异常分数。

2.如权利要求1所述的供热系统监测数据异常识别方法，其特征是，具体步骤如下：

1)缺失数据的样条插值

将数据集中的时间标签作为插值自变量，增量为Δt分钟，对应的累计流量G_a1、G_a2和热量Q_a1、Q_a2分别进行三次样条插值，补充缺失数据；

2)累计数据移动平均处理

使用公式(1)所示的移动平均的方法对累计流量G_a1、G_a2和热量Q_a1、Q_a2分别作移动平均处理：

式中：Y_i—i时刻原始数据，指代G_i，a1、G_i，a2、Q_i，a1，Q_i，a2；

Y_i，MA—i时刻数据移动平均结果,可以指代G_i,MA1、G_i,MA2、Q_i,MA1、Q_i,MA2；

3)使用瞬时流量、热量数据和平均流量、热量数据的对应商、差构成相对数据集替代原始数据：

首先使用公式(2)求出在Δt时间内的平均流量和热量：

Y_i，AA＝(Y_i+Δt，MA-Y_i，MA)*S (2)

式中：Y_i，AA—i时刻到i+Δt时刻的平均流量或平均热量；

S—单位转换系数；

随后使用公式(3)、(4)对一二次侧流量、热量分别进行相对化，即，使用一次侧瞬时流量除以和减去一次侧平均流量：

ΔY_i＝Y_i，AA-Y_i，t (4)

式中：Y_i，t—i时刻瞬时数据，G_i，t1、G_i，t2、Q_i，t1、Q_i，t2；

Y_i，AA—i时刻到i+Δt时刻的平均流量或平均热量；

ΘY_i—商相对变量，一、二次侧作商相对流量ΘG₁、ΘG₂，一、二次作商相对热量ΘQ₁、ΘQ₂；

ΔY_i—差相对变量，一、二次侧作差相对流量ΔG₁、ΔG₂，一、二次作差相对热量ΔQ₁、ΔQ₂；

4)孤立森林算法异常识别

将由一二次网供、回水温度T_g1、T_h1、T_g2、T_h2和相对一二次侧流量、热量ΘG₁、ΘG₂、ΔG₁、ΔG₂、ΘQ₁、ΘQ₂、ΔQ₁、ΔQ₂组成的数据集输入至孤立森林算法，通过随机选择属性变量，以及该变量的分割点建立孤立树并组成孤立森林，根据建立好的孤立森林对整个数据集每一条数据进行分割判断，计算异常度大小。