[发明专利]一种基于能源统计数据异常判断和修复的方法

摘要

本发明具体涉及一种基于能源统计数据异常判断和修复的方法，包括判断过程与修复过程所述判断过程为：根据本次粒度N的原始数据aN是否获取到，判断为粒度N是否为的采集数据丢失需要修复；根据粒度N的相邻粒度统计值valueN是否小于0判断粒度N为是否为采集数据突然变小需要修复。根据粒度N的相邻粒度统计值valueN是否为valueN≥k*A，判断是否为采集数据突然变大需要修复。所述修复过程包括先直接加上历史平均值，如果后来采集是数据恢复到原来的基数，则根据相邻粒度统计值的比例进行修复。本发明能够智能判断能源相关管理系统中因为设备问题导致的原始采集数据异常，并且进行异常场景的统计数据修复。

主权项

1.一种基于能源统计数据异常判断和修复的方法，包括：判断过程与修复过程，所述判断过程包括以下步骤：步骤一： 判断本次粒度N的原始数据aN是否获取到，如果获取到进行步骤二；如果没有获取到，则判断为粒度N的采集数据丢失需要修复，同时标记粒度N的异常属性flag=1，进入数据丢失修复过程；步骤二：判断粒度N的相邻粒度统计值valueN是否小于0：如果不小于0，则进入步骤三；如果valueN小于0则判断粒度N为采集数据突然变小，同时设置粒度N的异常属性flag=1；并进入采集数据突然变小修复过程；步骤三：判断粒度N的相邻粒度统计值valueN是否满足条件valueN≥k*A，其中A为相邻粒度统计值的历史平均值 ，k为预设的安全系数；如果满足valueN≥k*A，则判断为采集数据突然变大，标记该粒度的异常属性flag=1；进入采集数据突然变大修复流程；如果不满足valueN≥k*A条件，所述粒度N的原始数据入库；所述修复过程包括以下步骤：步骤A：粒度数据丢失修复过程为：当粒度N的原始数据aN没有获取到时，获取上一个最近能获取到的粒度K的采样数据aK；获取上个时段中对应时间的粒度N’与K’的相邻粒度数据统计值的比例；如果获取上个时段的相邻粒度数据统计值的比例成功，则根据上个时段粒度N’与K’的相邻粒度统计值的比例带入修复本时段粒度N的数据统计值，进而计算出丢失的粒度N的修复数据；如果获取上个时段的数据统计值不成功，则计算粒度K到粒度（N‑1）之间相邻粒度统计值的平均值，将粒度K到粒度（N‑1）的相邻粒度统计值均为平均值的方法进行直接修复粒度N的数据，将修复后的粒度N的修复数据入库；步骤B：采集数据突然变小或者变大的修复过程：获取相邻粒度统计值的历史平均值A，将本粒度N的相邻粒度统计值valueN设置为历史平均值A，即将粒度N的数据修复为a（N‑1）+A，并标志粒度N的异常属性flag=1；经过预设的M个粒度后采集粒度（N+M）的粒度的原始数据a（N+M）,计算粒度（N+M）对应的相邻统计值value（N+M）；判断value（N+M）是否大于等于预设的安全系统值k*A；如果是大于等于安全系统值k*A，修复后的粒度N的统计值正常入库；如果不是大于等于安全系统值k*A，则进行步骤C对粒度N进行二次修复；步骤C：二次修复的过程：获取上个时段中对应时间的粒度N’与（M+N）’的相邻粒度数据统计值的比例；如果获取上个时段的相邻粒度数据统计值成功，则根据上个时段的粒度N’与（M+N）’的之间各个相邻粒度统计值的比例带入修复本时段粒度N的数据统计值，进而计算出粒度N的二次修复数据；如果获取上个时段的数据统计值不成功，计算粒度（N‑1）到粒度（M+N）的相邻粒度统计值的平均值，并将粒度（N‑1）到粒度（M+N）的相邻粒度统计值均为平均值的方法进行直接修复到粒度N的数据；最后将粒度N二次修复的数据入库；上述aN为采集到的粒度N的原始数据，a（N‑1）为粒度N相邻上个粒度原始数据，a（N+1）为粒度N相邻下个粒度的原始数据，valueN为则粒度N的相邻粒度统计值。