[發(fā)明專(zhuān)利]一種能耗歷史數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202310329227.X | 申請(qǐng)日: | 2023-03-30 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN116304949A | 公開(kāi)(公告)日: | 2023-06-23 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 汪紅亮;劉鋼;羅鵬鑫;李沁贇;譚燦;祝娟 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 浙江源創(chuàng)智控技術(shù)有限公司 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06F18/2433 | 分類(lèi)號(hào): | G06F18/2433;G06F18/214;G06F17/10 |
| 代理公司: | 杭州新源專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙) 33234 | 代理人: | 董晨楠 |
| 地址: | 310059 浙江省杭州市濱江*** | 國(guó)省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 能耗 歷史數(shù)據(jù) 校準(zhǔn) 方法 | ||
1.一種能耗歷史數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)方法,其特征在于:首先通過(guò)把能耗數(shù)據(jù)時(shí)序化,再結(jié)合離群因子LOF原理篩選出在同一時(shí)間的不可信數(shù)據(jù),再代入異常數(shù)據(jù)中的有效信息,通過(guò)模型預(yù)測(cè)算法模擬出中間的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種能耗歷史數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)方法,其特征在于,包括以下具體步驟:
A、獲取單個(gè)表具的歷史能耗數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)換成時(shí)間序列,計(jì)算出每個(gè)時(shí)刻的讀值和對(duì)應(yīng)時(shí)區(qū)的增量,得到表具每個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)點(diǎn);
B、基于時(shí)間序列的LOF算法,量化每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常程度;
C、用戶確認(rèn)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常程度并回填有效信息;
D、通過(guò)同期歷史數(shù)據(jù)走勢(shì)模擬出校準(zhǔn)數(shù)據(jù);
E、用戶確認(rèn)后生效。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種能耗歷史數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)方法,其特征在于,步驟B包括以下具體過(guò)程:
b1、對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),計(jì)算它與其它所有數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離,并按從近到遠(yuǎn)排序;
b2、然后根據(jù)排序,對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)找到它的k-nearest-neighbor,計(jì)算LOF得分。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種能耗歷史數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)方法,其特征在于,LOF得分,即局部異常因子的具體計(jì)算公式為:
點(diǎn)p的局部異常因子表示為:
點(diǎn)p的局部可達(dá)密度表示為:
其中,點(diǎn)p的第k距離鄰域Nk(p)就是p的第k距離即以內(nèi)的所有點(diǎn),包括第k距離;p的第k鄰域點(diǎn)的個(gè)數(shù)|Nk(p)|=k;
點(diǎn)o到點(diǎn)p的第k可達(dá)距離定義為:
reach-distancek(p,o)=max{k-distance(o),d(p,o)},
其中,d(p,o)表示兩點(diǎn)P和O之間的距離;K-distance表示第k距離,在距離數(shù)據(jù)點(diǎn)p最近的幾個(gè)點(diǎn)中,第k個(gè)最近的點(diǎn)跟點(diǎn)p之間的距離為點(diǎn)p的K-鄰近距離,記為K-distance(p);
對(duì)于點(diǎn)p的第k距離dk(p)定義如下:dk(p)=d(p,o)。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種能耗歷史數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)方法,其特征在于:步驟C中,有效信息包括某個(gè)時(shí)刻的讀值、某段時(shí)間寬度的增量。
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