[發明專利]一種監測設備數據流評估和噪聲消除方法

有效

• 申請號: 201710111079.9
• 申請日: 2017-02-28
• 公開（公告）號: CN106909490B
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發明（設計）人: 蔡宇翔;肖琦敏;李霆;周曉東;付婷;王雪晶;蔡力軍;董衍旭;陳銳
• 申請（專利權）人: 國網福建省電力有限公司;國家電網公司;國網福建省電力有限公司信息通信分公司
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06F11/34;G06K9/62
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊;丘鴻超

本發明涉及一種監測設備數據流評估和噪聲消除方法。該方法：首先，輸入數據，根據關聯分析方法，得到所要分析的參量之間的關聯性；根據不同的數據流形式和類型，采用不同的應對措施；對于相關性較強的兩個序列：若兩個序列同時產生突變，根據關聯規則的原理認為突變量并不是錯誤數據，不對檢測點進行處理；若其中一個序列產生突變，則認為是錯誤數據，對檢測點進行修正；對于與其他序列相關性不強的序列：將突變量或者分離的數據認為是錯誤數據，對檢測點進行修正。本發明實現了對監測設備數據流評估和噪聲消除，便于掌握監測設備的狀態，及時采取應對措施。

技術領域

本發明涉及一種監測設備數據流評估和噪聲消除方法

背景技術

隨著信息通信技術的不斷進步，物聯網、云計算等技術的飛速發展，生產生活的數字化、信息化的程度越來越高，全球的數據量大約每兩年就要翻一番，不僅每天產生的數據量高速增長，數據結構也變得越來越復雜，包括各種非結構化的數據，傳統的數據處理方式已經顯得力不從心，“大數據時代”已經到來，成為了信息技術產業討論的焦點。在這個背景下，流式數據的處理就顯得越來越重要。數據流是一種實時的時間序列，其中的數據表達的是當前時間對象的狀態，具有時效性，而隨著時間的不斷變化，數據的變化又具有高速型和非確定性，所以需要對數據流中到達的有限數據及時進行分析處理，預測數據流將來的變化和趨勢，便于掌握對象的狀態，及時采取措施。

發明內容

本發明的目的在于提供一種監測設備數據流評估和噪聲消除方法，實現了對監測設備數據流評估和噪聲消除，便于掌握監測設備的狀態，及時采取應對措施。

為實現上述目的，本發明的技術方案是：一種監測設備數據流評估和噪聲消除方法，包括如下步驟，

S1：輸入數據，根據關聯分析方法，得到所要分析的參量之間的關聯性；根據不同的數據流形式和類型，采用不同的應對措施；

S2：相關性較強的兩個序列：若兩個序列同時產生突變，根據關聯規則的原理認為突變量并不是錯誤數據，不對檢測點進行處理；若其中一個序列產生突變，則認為是錯誤數據，對檢測點進行修正；

S3：與其他序列相關性不強的序列：將突變量或者分離的數據認為是錯誤數據，對檢測點進行修正。

在本發明一實施例中，步驟S2中的修正方法為：當檢測出檢測點需要修正時，先將該點的數據值計為零，然后使用后向插值法和前向插值法計算出該點的修正值，具體的：設需要清洗的序列為X，序列中的一段數據為{x_i-5,x_i-4,x_i-3,x_i-2,x_i-1,x_i,x_i+1,x_i+2,x_i+3,x_i+4,x_i+5}，其中需要修正的檢測點為x_i；

(1)首先使用前向插值法求得該點的修正值：

構造前置多項式其中I_j＝{1,2,...,5}；

構造前置差值函數j＝1,2,...,5；

因此得到檢測點的前向修正值為

(2)然后使用后向插值法求得該點的修正值：

構造后置多項式其中I_j＝{1,2,...,5}；

構造后置差值函數j＝1,2,...,5；

因此得到檢測點的后向修正值為

(3)求得檢測點的最終修正值為