[发明专利]一种基于机房机密空调的数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种基于机房机密空调的数据处理方法，其特征在于，包括：

接收数据处理请求，根据所述数据处理请求，获取机房精密空调的待检测数据，其中，所述待检测数据包括：待检测温度、待检测湿度；

基于布林带分析算法对所述待检测数据进行分析，确定所述待检测数据对应的上下限阈值；

若所述待检测数据在所述待检测数据对应的上下限阈值范围外，识别所述待检测数据为异常数据，对所述异常数据进行告警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于布林带分析算法对所述待检测数据进行分析，确定所述待检测数据对应的上下限阈值，包括：

根据移动平均法的目标采样数，获取所述待检测数据对应的采样数据，其中，所述待检测数据对应的采样数据为所述待检测数据之前的数据；

根据所述目标采样数、所述待检测数据和所述待检测数据对应的采样数据，计算所述待检测数据对应的均值和标准差；

将标准差因子、所述待检测数据对应的均值和标准差代入到上下限阈值计算公式中，计算所述待检测数据对应的上限阈值和下限阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标采样数是按照如下过程确定的：

设置移动平均法的初始采样数，获取机房精密空调的历史数据；

根据所述初始采样数，计算所述历史数据对应的均值；

对所述历史数据和所述历史数据对应的均值进行差异化计算，获得所述初始采样数对应的差异化值；

根据所述初始采样数对应的差异化值，对所述初始采样数进行预设次数的调整，根据调整结果确定所述目标采样数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始采样数，计算所述历史数据对应的均值，包括：

根据所述初始采样数，获取所述历史数据对应的采样数据，然后根据所述初始采样数、所述历史数据和所述历史数据对应的采样数据，计算所述历史数据对应的均值，其中，所述历史数据对应的采样数据为所述历史数据之前的数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述初始采样数进行预设次数的调整，根据调整结果确定所述目标采样数，包括：

对所述初始采样数进行预设次数的调整，并且计算每次调整后的采样数对应的差异化值，以得到所有采样数对应的差异化值；

从所述所有采样数对应的差异化值中，选取最小差异化值，并确定所述最小差异化值对应的采样数为所述目标采样数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在计算每次调整后的采样数对应的差异化值之后，所述方法还包括：

判断计算的差异化值是否小于预设差异化阈值；

若是，则结束调整，并确定所述计算的差异化值对应的采样数为所述目标采样数。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述初始采样数，获取所述历史数据对应的采样数据之前，所述方法还包括：

判断在所述历史数据之前的数据数量与所述初始采样数的差值是否小于-1；

若是，则根据所述数据数量、所述历史数据之前的数据和所述历史数据，计算所述历史数据对应的均值；

若否，则根据所述初始采样数，获取所述历史数据对应的采样数据，然后计算所述历史数据对应的均值。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于机器学习算法对所述初始采样数进行调整。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定所述最小差异化值对应的采样数为所述目标采样数之后，所述方法还包括：

根据所述目标采样数，确定所述历史数据对应的目标均值和目标标准差；

根据所述历史数据和所述历史数据对应的目标标准差，结合标准差因子，计算所述历史数据对应的上限阈值和下限阈值。