[发明专利]基于电力大数据的企业碳排放异常监测方法

权利要求书

1.一种基于电力大数据的企业碳排放异常监测方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤一，获取参与碳排放计量的目标的历史数据，将获取到的目标当前时域数据进行整合，然后将整合后的时域曲线传输至大数据平台中，根据参与碳排放计量的目标的性质维度进行分类聚合，获取至少一条基准时域曲线和一条基准频域拟合曲线，基准时域曲线和时域曲线中X轴为时间轴，Y轴为数据轴，基准频域拟合曲线和频域拟合曲线中，X轴为频率值，Y轴为幅值；在所述步骤一中，将目标的性质作为维度，将维度所对应的历史数据进行统一化转换，形成带有维度的历史数据集合，利用所有目标的带有维度的历史数据集合进行若干轮的聚类，初次聚类的中心点由人工根据预定的目标性质进行设定，每轮聚类结束后都需要进行一次聚类中心的迭代替换，当聚类完成后，选取欧式距离在聚类中心附近的目标，选取每个聚类中心附近目标，通过计算这些目标的所有历史数据的平均值的方式获取至少一条基准时域曲线；选取的基准时域曲线为有限长度的基准时域曲线，根据基准时域曲线直接进行频域变换从而获取频域坐标图，根据频域坐标图通过拟合方式获得基准频域拟合曲线；

步骤二，根据设定函数选取目标的当前时域曲线，并从基准时域曲线中截取与目标的当前时域曲线相对应的一段基准时域曲线；

步骤三，利用损失函数计算步骤二中截取的一段基准时域曲线和当前时域曲线的时域面积差值，进行一次时域曲线异常检测，直接对未通过时域曲线异常检测的目标进行碳排放监测异常报告；

步骤四，在符合一次时域曲线异常检测的时域曲线中，获取对应的频域信号，所述的频域信号获取的方式包括通过大数据平台将时域信号转换为频域信号；

步骤五，利用损失函数计算基准频域拟合曲线和当前频域拟合曲线的频域面积差值，进行一次频域曲线异常检测，直接对未通过频域曲线异常检测的目标进行碳排放监测异常报告；

步骤六，将目标的时域曲线、频域拟合曲线、时域面积差值以及频域面积差值进行整合，形成具有若干个维度的监测数据集合；在所述步骤六中，通过特征算法获取目标的时域曲线的时域特征值，通过特征算法获取目标的频域拟合曲线的频域特征值，然后将时域特征值、频域特征值、时域面积差值以及频域面积差值进行整合，形成具有至少4个维度的监测数据集合；

步骤七，计算监测数据集合与基准数据集合的差异度，通过特征算法获取目标的基准时域曲线的基准时域特征值，通过特征算法获取目标的基准频域拟合曲线的基准频域特征值，再补充时域面积差值为0以及频域面积差值为0两个维度，形成维度对应监测数据集合的基准数据集合，计算监测数据集合与基准数据集合之间的欧式距离，根据欧式距离的阈值进行碳排放监测；对差异度大于设定值的目标进行碳排放监测异常报告。

2.根据权利要求1所述的基于电力大数据的企业碳排放异常监测方法，其特征在于，通过选取每个聚类中心附近目标的所有历史数据的时域曲线，并将所有的历史数据的时域曲线中选取统一的时域区间做频域变换，将所有变换后的频域数据进行平均计算，获得基准频域拟合曲线。

3.根据权利要求1或2所述的基于电力大数据的企业碳排放异常监测方法，其特征在于，在所述步骤二中，根据时域数值变化度选取目标的当前时域曲线的截取位置，并以当前时域曲线的截取位置以固定区间长度进行取值，在所述步骤四中，以取值区间内的时域曲线作为目标的当前时域曲线，并根据取值区间内的时域曲线做出基准频域拟合曲线然后执行步骤三。