[发明专利]排水监测异常数据的识别方法

权利要求书

1.排水监测异常数据的识别方法；其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、对原始检测数据做检测数据分类分析；

步骤2、对所述原始检测数据中的流量数据与液位数据的零值与空值进行评估，评估监测的所述流量数据与所述液位数据是否为0或者为空值，即数据掉线；若监测的所述流量数据或者所述液位数据为0或为空值，则将相应的所述流量数据或者相应的所述液位数据均标识为异常数据；

步骤3、对所述流量数据与所述液位数据进行数据恒定评估；

步骤4、对所述流量数据与所述液位数据进行极值评估；

步骤5、对所述流量数据与所述液位数据进行基于历史数据的阈值评估；

步骤6、对所述流量数据与所述液位数据进行格拉布斯测试评估；

步骤7、结合所述液位数据与所述流量数据进行方法组合评估，具体为通过水动力模型评估所述液位数据与所述流量数据的相关性；

步骤8、将所述原始检测数据中未被表示为所述异常数据的内容存入清洗后检测数据库，供下一步应用。

2.根据权利要求1所述的排水监测异常数据的识别方法，其特征在于，步骤1包括如下步骤：

步骤1.1、将所述对原始检测数据中每一天的数据均分成四个时段，具体为：每一天6:40-8:10的所述数据均分至早高峰时段；每一天8:15-19:00的所述数据均分至白天时段；每一天19:05-24:00的所述数据均分至晚高峰时段；每一天00:05-6:35的所述数据均分至夜间时段；

步骤1.2、判断所述对原始检测数据中每一天的所述数据中降雨总毫米数是是否超过5mm；若超过则后一天为雨天，若未超过则后一天为旱天；

步骤1.3、将所述对原始检测数据分成第一类至第八类分别为：

第一类：旱天早高峰时段；

第二类：旱天白天时段；

第三类：旱天晚高峰时段；

第四类：旱天夜间时段；

第五类：雨天早高峰时段；

第六类：雨天白天时段；

第七类：雨天晚高峰时段；

第八类：雨天夜间时段。

3.根据权利要求1所述的排水监测异常数据的识别方法，其特征在于，步骤3中所述数据恒定评估具体为：若监测的所述流量数据或者所述液位数据保持恒定数值超过30分钟，则将相应的所述流量数据或者相应的所述液位数据均标识为所述异常数据。

4.根据权利要求1所述的排水监测异常数据的识别方法，其特征在于，步骤4中所述极值评估具体如下：

对于所述流量数据，流量极小值为0，流量极大值为相应段管道理论通过流量的1.5倍，因此理论满管流量的计算公式为：

其中，Q为流量，单位为m³/s；D为管道直径；n为曼宁系数；i为管道坡度；

当所述原始检测数据中所述流量数据超过所述流量极小值至所述流量极大值的范围时，相应的所述流量数据为异常数据；

对于所述液位数据，液位极小值为0，液位极大值为相应段管道的直径，当所述原始检测数据中的所述液位数据超过所述液位极小值至所述液位极大值范围的数据标识为所述异常数据。

5.根据权利要求2所述的排水监测异常数据的识别方法，其特征在于，步骤5中所述基于历史数据的阈值评估具体如下：

步骤5.1、将过去一年经过人工审核的处于正常状态的检测数据对应所述第一类至所述第八类分别提取获得8个历史数据；

步骤5.2、依次将每一个所述历史数据中与所述流量数据和所述液位数据对应的最大历史流量值、最大历史液位值、最小历史流量值和最小历史液位值提取出来；

步骤5.3、将原始检测数据中对应所述第一类至所述第八类的每一所述数据均分别与相应的所述最大历史流量值和所述最小历史流量值，或者相应的所述最大历史液位值和最小历史液位值进行比较；超出范围的任一所述数据均标识为所述异常数据。