[发明专利]基于金属加工监控的偷排预警分析方法及系统

权利要求书

1.基于金属加工监控的偷排预警分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取标准用电序列、标准用水序列、标准图像序列、实际用电序列、实际用水序列和实际图像序列；

根据标准用电序列、标准用水序列、标准图像序列、实际用电序列和实际图像序列得到每个时间段的用电异常率和用电可信度，包括：

根据标准用电序列、标准用水序列和标准图像序列得到每个工艺类别的用电子序列和图像子序列；根据每个工艺类别的用电子序列和图像子序列得到每个工艺类别的标准用电公共因子向量和标准图像公共因子向量；根据实际图像序列得到每个第一实际图像段的实际图像公共因子向量和第一相似度；根据每个第一实际图像段、实际用电序列得到每个第一实际用电段的实际用电公共因子向量和所属工艺类别；根据每个第一实际用电段的实际用电公共因子向量、所属工艺类别、每个工艺类别的标准用电公共因子向量得到每个时间段的用电异常率；根据每个第一实际用电段的实际用电公共因子向量、每个第一实际图像段的实际图像公共因子向量、每个工艺类别的标准用电公共因子向量和标准图像因子向量得到每个时间段的用电可信度；

根据标准用水序列、标准用电序列、标准图像序列、实际用水序列和实际图像序列得到每个时间段的用水异常率和用水可信度；

根据每个时间段的用水异常率、用电异常率、用水可信度和用电可信度得到每个时间段的第一偷排概率；根据每个第一实际图像段的第一相似度、每个时间段的用水异常率和用电异常率得到每个时间段的第二偷排概率；

将每个时间段的第一偷排概率和第二偷排概率中的较大值作为每个时间段的偷排概率，根据每个时间段的偷排概率进行偷排预警。

2.如权利要求1所述的基于金属加工监控的偷排预警分析方法，其特征在于，所述根据标准用电序列、标准用水序列和标准图像序列得到每个工艺类别的用电子序列和图像子序列，包括的具体步骤为：

根据标准用电序列得到用电相似度序列，根据标准用水序列得到用水相似度序列；

将用电相似度序列中每个时刻的用电相似度值与用水相似度序列中同时刻的用水相似度值的比值作为每个时刻的第一指标，将每个时刻的第一指标按时序排列得到第一指标序列；根据第一指标序列得到周期曲线，获取周期曲线的频谱，根据频谱得到多个周期；

以任意一个周期为目标周期，以目标周期为分段长度，对周期曲线进行分割得到目标周期的多个曲线段，将目标周期的每个曲线段与目标周期的其他所有曲线段的相似度值均值作为目标周期的每个曲线段的综合相似度，将综合相似度大于第一预设阈值的曲线段对应的区域作为目标周期的曲线区域，将周期曲线中同一周期的曲线区域划分为一种工艺类别，得到多种工艺类别；

根据标准用电序列和目标周期的曲线区域得到每个工艺类别的用电子序列，包括：在标准用电序列中获取与目标周期的曲线区域对应时刻的子序列作为目标周期的用电子序列，将目标周期的用电子序列划分到目标周期的曲线区域对应的工艺类别中，得到每个工艺类别的用电子序列；

根据标准图像序列和目标周期的曲线区域得到获取每个工艺类别的图像子序列。

3.如权利要求1所述的基于金属加工监控的偷排预警分析方法，其特征在于，所述根据每个工艺类别的用电子序列和图像子序列得到每个工艺类别的标准用电公共因子向量和标准图像公共因子向量，包括的具体步骤为：

根据每个工艺类别的用电子序列计算每个工艺类别的标准用电公共因子向量，包括：

每个工艺类别的用电子序列是由每个时刻的标准用电向量构成；将所有工艺类别中的所有时刻的标准用电向量作为因子分析的输入向量，通过因子分析法，得到每个标准用电向量的特殊因子向量和所有输入向量的公共因子向量，计算所述特殊因子向量的熵值，计算所述公共因子向量的熵值，将特殊因子向量的熵值与公共因子向量的熵值的累加和记为每个标准用电向量的第一累加和，将每个标准用电向量的特殊因子向量的熵值与第一累加和的商作为每个标准用电向量的用电标量，将每个工艺类别的所有标准用电向量的用电标量按时序排列得到每个工艺类别的用电标量序列；

将每个工艺类别中用电标量序列作为因子分析的输入向量，通过因子分析得到每个工艺类别的标准用电公共因子向量；

根据每个工艺类别的图像子序列计算每个工艺类别的标准图像公共因子向量。