[发明专利]一种智慧社区公共设备的运行状态监控方法及装置

说明书

本发明提出了一种智慧社区公共设备的运行状态监控方法及装置，包括：根据高斯分布对历史电力数据进行拟合，得到公共设备运行状态的异常概率模型；获取公共设备在运行状态正常时的历史电力数据，基于异常概率模型确定运行状态异常的识别阈值；获取公共设备的实时电力数据，根据实时电力数据结合异常概率模型计算当前公共设备运行异常的概率；将识别阈值与计算结果进行比较，根据比较结果分析公共设备的运行状态。基于异常概率模型及确定的识别阈值，对实时电力数据进行分析，提升数据利用效率，同时充分提高社区的电力运维效率，能够有效避免由公共用电安全问题引发的人身财产事故。

技术领域

本发明属于用电监控领域，尤其涉及一种智慧社区公共设备的运行状态监控方法及装置。

背景技术

智慧社区是中国社区未来的发展方向，旨在利用物联网等新一代信息技术，为社区用户提供安全、舒适、便利的现代化生活工作环境。自2014年住房和城乡建设部发布《智慧社区建设指南》试行文件以来，我国的智慧社区建设已经取得了显著成果，市场上涌现了多种面向智慧社区的监控服务类应用，其服务范围可覆盖至门禁、停车位、物业费、智能家居等诸多方面，为社区治理工作提供了极大的便利。

现有的智慧社区中的公共设备大多只依靠工作人员定期维护，当设备出现异常时工作人员难以及时觉察，这增加了事故发生的风险，不仅影响设备本身的使用寿命，还对智慧社区中的居民造成生活不便。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了一种智慧社区公共设备的运行状态监控方法，包括：

根据高斯分布对历史电力数据进行拟合，得到公共设备运行状态的异常概率模型；

获取公共设备在运行状态正常时的历史电力数据，基于异常概率模型确定运行状态异常的识别阈值；

获取公共设备的实时电力数据，根据实时电力数据结合异常概率模型计算当前公共设备运行异常的概率；

将识别阈值与计算结果进行比较，根据比较结果分析公共设备的运行状态。

可选的，所述根据高斯分布对历史电力数据进行拟合，得到公共设备运行状态的异常概率模型，包括：

基于公式一构建概率密度分布f(p)；

其中，f(p)表示电力数据为p的概率，μ为p的均值，σ为p的标准差；p、μ、σ的取值范围均为正数，f(p)的取值范围为不大于1的正数；

基于公式二构建异常概率模型F(p_i)；

其中，F(p_i)为历史电力数据为p_i时运行异常的概率，p_i为获取的历史电力数据，i的取值范围为1到N的正整数，N为历史电力数据的数据总个数，f(p_i)为电力数据为p_i的概率；p_i、p_k的取值范围为正整数，F(p_i)的取值范围为不大于1的正数，N、k的取值范围为正整数。

可选的，所述获取公共设备在运行状态正常时的历史电力数据，基于异常概率模型确定运行状态异常的识别阈值，包括：

通过异常概率模型得到历史电力数据对应的异常概率；

基于公式三计算运行状态异常的识别阈值A；

A＝1-min{F(p₁),F(p₂),F(p₃),…,F(p_N),1} 公式三；