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题名基于DBSCAN算法的燃气流量数据异常检测
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作者
邢鼎皇
杨光
叶娟
赵丹铭
王海
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机构
同济大学机械与能源工程学院
上海天然气管网有限公司
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出处
《煤气与热力》
2024年第6期V0024-V0029,共6页
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文摘
燃气流量数据存在的异常流量会降低数据分析和数据预测的精度,针对个别异常流量难以检测的问题,以某门站近90 d的实际流量数据为研究对象,提出基于DBSCAN算法的燃气流量数据异常检测方法。将近90 d的燃气流量数据分割为88个日流量样本,采用DBSCAN算法对日流量样本进行异常检测,将总样本数量的5%设为异常数量阈值,检测得到异常样本(视为异常流量工况)。以均方误差为评价指标寻找最相似样本(均方误差最小的正常样本),将其作为每个小时流量的异常检测的参考,以最相似样本小时流量的5%作为差距阈值,检测出个别异常流量。结果表明,基于DBSCAN算法的燃气流量数据异常检测方法,将个别异常小时流量检测纳入异常流量工况进行检测是可行的。
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关键词
异常流量工况
异常检测
DBSCAN算法
聚类分析
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Keywords
abnormal flow conditions
anomaly detection
DBSCAN algorithm
clustering analysis
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分类号
TU996.6
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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