CN113849553A - 基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法和系统,该系统应用于变电站，对站内安装的各种智能电表进行数据采集，并提供数据的统计和分析，进行可视化展示，为运维管理提供智能决策，由4个部分组成：电力设备层、数据采集层/平台层、业务处理层、应用展示层，该系统采用分层、分布式形式实现系统的解耦及大数据处理，同时采用云服务形式为各使用者创建相互独立的应用，为电力设备生产企业、用电企业提供电力设备管理及运维的快捷方式。

Description

基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法和 系统
技术领域
发明涉及变电站的领域,尤其涉及基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法和系统。
背景技术
在传统的变电站中，工作人员需要对变电站中的中低压电力参数以及工作环境状况(主要包括温湿度、水浸、烟及偷盗等)进行实时的巡查，以保证变电站的正常运行。这种依靠人力进行巡查的方式，人力成本比较高，而且有时并不能及时发现问题。随着物联网技术的发展，物联网能够通过传感器进行传统非联网产品与网络连接，进行数字化、自动化控制和监控。
通过先进的物联网技术可将变电站进行网络化、智能化改造，对变电站内相关设备运行及环境状况进行远程监控和集中管理，实现全电参量采集、监测，同时通过智能变电站数据管理系统实现设备运行监控、数据分析、各类环境信号报警、故障报警及电能质量管理等功能。从而大大节省人力成本，也能够及时发现变电站出现的问题。变电站运行越来越趋于自动化，变电站无人值守已经成为可能。物联网在智能变电站中的应用，旨在提高电力系统生成环节的信息化水平，以适应新时期规模化电网运转的实际需求。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法和系统。
本发明所采用的技术方案是，该系统应用于变电站，对站内安装的各种智能电表进行数据采集，并提供数据的统计和分析，进行可视化展示，为运维管理提供智能决策，由4个部分组成：电力设备层、数据采集层/平台层、业务处理层、应用展示层，该系统采用分层、分布式形式实现系统的解耦及大数据处理，同时采用云服务形式为各使用者创建相互独立的应用，为电力设备生产企业、用电企业提供电力设备管理及运维的快捷方式；
所述电力设备层主要包含变电站内的各种智能电表、综保设备、温湿度传感器、水浸传感器、烟雾传感器、防鼠栏、照明系统、门磁传感器、视频监控、周界报警及网关设备，这些设备负责监测变电站内的电力数据、现场环境数据和安防信息，通过RS 485总线组成工业网络，按照Modbus协议进行数据传输，将数据汇总到网关设备，由网关设备将数据上传到数据采集层/平台层，通过充分利用物联网技术，全面采集各项参数；
所述数据采集层/平台层主要是指物联网平台，物联网平台实现底层终端设备的管、控、营一体化，为上层提供应用开发和统一接口，构建终端设备和业务的端到端通道，物联网平台在整个体系架构中起着承上启下的关键作用，提供设备的接入、管理，数据采集、规则制定、数据存储/转发及安全管理功能，并通过TCP/MQTT/HTTP形式提供南向、北向接口，方便设备的接入以及业务层获取设备的实时数据；
所述业务处理层一般放在公有云上，自建私有云，提供租户、用户、消息、接口、安全管理功能，同时为保证接口数据的规范性，提供数据的自动序列化/反序列化功能，业务处理层对电力设备生产企业、用电企业常用的实时数据、日数据、月数据、年数据，最大、最小、平均电力数据都提供了相应的业务接口，通过HTTP/Restful方式向外提供服务，方便应用开发及数据可视化；
所述应用展示层提供PC或移动端的数据展示，包括用户登录、认证管理、权限管理、电力的实时、日、月、年及最大、最小、平均数据功能，应用开发仅需聚焦于数据展示制作。
进一步地，该系统以云服务形式向外提供应用，在数据的存储架构上，采用三层存储架构：Redis缓存、MySQL结构化存储、ElasticSearch分布式存储；Redis缓存用于存储用户的登录、会话信息；MySQL结构化存储用于存储租户、用户、设备基本信息，设备数据及系统日志采用ElasticSearch进行分布式存储；ElasticSearch采用文档形式存储数据，便于配电站监测数据的变更，系统的扩展性也更高，同时ElasticSearch支持集群，方便后期的服务扩容。
进一步地，该系统以物联网平台+Springboot+MyBatis+ElasticSearch+MySQL整合框架为核心设计理念，电力设备层数据通过物联网平台由ElasticSearch获取并进行存储，系统以基础微服务架构为思想，将数据获取单独部署，数据处理及前端渲染部署在另外一个服务器上，实现互相独立；
所述Springboot+MyBatis+MySQL搭建Web网站，SpringBoot要用来简化Spring开发框架的开发、配置、调试、部署工作，同时在项目内集成了大量易于使用且实用的基础框架，Springboot省去了自己导入JAR包和配置XML的时间，利用MyBatis持久层框架，将Java代码和SQL代码完全分离，而且支持复杂对象的映射(输入映射、输出映射)，其强大特性之一便是它的动态SQL，通过MyBatis拼接SQL语句来操作MySQL，减少很多繁琐的操作。
进一步地，所述物联网平台，物联网平台采用OneNet平台，该平台提供设备接入、数据可视化、数据列表的导出功能，解决协议适配、海量连接、数据存储、设备管理、规则引擎、事件告警物联网应用开发的共性问题，缩短开发周期，减少开发成本，其开放第三方API接口，推进个性化应用系统构建，只要终端设备能联网，就能对数据组包，通过HTTP，EDP，MQTT任意一种方式接入平台。
进一步地，所述ElasticSearch，为海量数据提供分布式存储、搜索和快速分析的服务，ElasticSearch具有以下功能：
(1)提供分布式的搜索引擎和数据分析引擎，快速准确地找到目标信息；
(2)提供全文检索、结构化检索和数据分析；
(3)对海量数据进行近实时的处理。
进一步地，该系统分为6大模块，包括电力监测、运行环境、安防监测、电能分析、电能报表、预警日志；
电力监测：包括6个模块，主要都是涉及变电站的电力数据，根据所查询设备使用周期、电力指标、开始和结束时间条件将电力、电表数据、电力极值以及电力运行情况分析显示出来，并将数据根据需求导出；
运行环境：监控设备所处环境的温、湿度信息，以及所有设备的在线状况；
安防监测：设备周界数据监测，如烟感、门磁、水浸数据信息；
电能分析：查询所对应配电站的名称，显示当前配电站的电压等级、变压器台数、负荷率基本信息，以及实时监控设备的有功功率、无功功率运行状态和设备所处环境的温、湿度信息，将相应配电站的数据进行可视化显示，并及时更新；
电能报表：主要涉及变电站内相关电力数据的报表，按日生成，巡查人员交接班使用；
预警日志：检测记录用户登录状态和有无异常操作信息。
进一步地，利用差分序列方差对于辨识冲击波形的能力，提高阈值标准的异常波形检测，解决数字变电站过程层网络中出现的设备物理故障和恶意入侵导致的数据异常的问题，方差体现数据的离散等级，计算如下：
Figure BDA0003283557310000051
式中：X(i)是i时刻的观察测量数值；
Figure BDA0003283557310000052
是数据X(i)的均值；
采用数据原本的VDS体现数据变化的程度，则原始序列的差分序列W(i)为
W(i)＝X(i)-X(i-1)
则VDS定义为
Figure BDA0003283557310000061
当t→∞，
Figure BDA0003283557310000062
将
Figure BDA0003283557310000063
近似为0，则：
Figure BDA0003283557310000064
为保证实时性，假如t时刻，网络最初的流量是Q(t)，总体平均值是
Figure BDA0003283557310000065
其差分值是W(t)，差分方差是Dvds(t)，则：
Figure BDA0003283557310000066
进一步地，该方法流量模式用于定义开放系统互连模型中的白名单，并仅识别数字变电站网络允许的协议，方法采用的隶属函数定义如下：
Figure BDA0003283557310000067
式中：Qmi n和Qmax分别为变电站稳态环境下流量值的下限与上限；
Figure BDA0003283557310000068
为参数，a(t)＝0，a(t)＝1表示流量值正常，表示流量值异常，当
Figure BDA0003283557310000069
流量值的异常程度由函数
Figure BDA00032835573100000610
确定。
智能变电站是目前变电站发展的主要方向。为了实现变电站的智能化运维和管理，本发明采用物联网的架构通过在变电站内安装多种传感器和智能电表，采集变电站内的所有电力设备、环境、安防等数据，并上传至物联网平台，通过智能变电站数据管理系统对数据进行整合及处理，实现数据分析、报警及动态预测等自动化运维管理功能，最终达到无人值守的目的。
附图说明
图1为本发明系统架构图；
图2为本发明的三层存储架构图；
图3为本发明的系统功能模块图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合,下面结合附图和有具体实施例对本申请作进一步详细说明。
如图1所示,基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法和系统，系统应用于变电站，对站内安装的各种智能电表等进行数据采集，并提供数据的统计和分析，进行可视化展示，为运维管理提供智能决策，其由4个部分组成：电力设备层、数据采集层/平台层、业务处理层、应用展示层。系统的最大特点在于采用分层、分布式形式实现系统的解耦及大数据处理，同时采用云服务形式为各使用者(租户)创建相互独立的应用，为电力设备生产企业、用电企业提供电力设备管理及运维的快捷方式。
电力设备层主要包含变电站内的各种智能电表、综保设备、温湿度传感器、水浸传感器、烟雾传感器、防鼠栏、照明系统、门磁传感器、视频监控、周界报警及网关等设备。这些设备负责监测变电站内的电力数据、现场环境数据和安防信息，通过RS 485总线组成工业网络，按照Modbus协议进行数据传输，将数据汇总到网关设备，由网关设备将数据上传到数据采集层/平台层。通过充分利用物联网技术，全面采集各项参数，便能够建设成一个具备储存、分析、展示的工作流程。
数据采集层/平台层主要是指物联网平台。物联网平台可以实现底层终端设备的管、控、营一体化，为上层提供应用开发和统一接口，构建终端设备和业务的端到端通道。物联网平台在整个体系架构中起着承上启下的关键作用，提供设备的接入、管理，数据采集、规则制定、数据存储/转发及安全管理功能，并通过TCP/MQTT/HTTP等形式提供南向、北向接口，方便设备的接入以及业务层获取设备的实时数据。
业务处理层一般放在公有云上，也可以自建私有云，提供租户、用户、消息、接口、安全管理功能，同时为保证接口数据的规范性，提供数据的自动序列化/反序列化功能。业务处理层对电力设备生产企业、用电企业常用的实时数据、日数据、月数据、年数据，最大、最小、平均等电力数据都提供了相应的业务接口，通过HTTP/Restful方式向外提供服务，方便应用开发及数据可视化。
应用展示层提供PC或移动端的数据展示，包括用户登录、认证管理、权限管理、电力的实时、日、月、年及最大、最小、平均数据等功能，应用开发仅需聚焦于数据展示制作。
系统以云服务形式向外提供应用，考虑到并发性及数据的增长性，在数据的存储架构上，采用三层存储架构：Redis缓存、MySQL结构化存储、ElasticSearch分布式存储。其中，Redis缓存用于存储用户的登录、会话信息，保证多应用的统一性、不间断性，提高系统用户体验化及交互性；MySQL结构化存储用于存储租户、用户、设备基本信息，考虑到配电站数据的持续增长性，单个变电站若30s采集一次数据，单日即产生2880条数据，1年即有1051200条数据，随着用户的增长，数据超过百万条后，MySQL的存储性能不能满足日常的数据存取要求，所以设备数据及系统日志采用ElasticSearch进行分布式存储；ElasticSearch采用文档形式存储数据，便于配电站监测数据的变更，系统的扩展性也更高，同时ElasticSearch支持集群，方便后期的服务扩容。三层存储架构如图2所示。
系统以物联网平台+Springboot+MyBatis+ElasticSearch+MySQL整合框架为核心设计理念，电力设备层数据通过物联网平台由ElasticSearch获取并进行存储。系统以基础微服务架构为思想，将数据获取单独部署。数据处理及前端渲染部署在另外一个服务器上，实现互相独立。
本系统使用Springboot+MyBatis+MySQL搭建Web网站。SpringBoot主要用来简化Spring开发框架的开发、配置、调试、部署工作，同时在项目内集成了大量易于使用且实用的基础框架。Springboot省去了自己导入JAR包和配置XML的时间，利用MyBatis持久层框架，将Java代码和SQL代码完全分离，而且支持复杂对象的映射(输入映射、输出映射)，其强大特性之一便是它的动态SQL。通过MyBatis拼接SQL语句来操作MySQL，可以减少很多繁琐的操作。
物联网平台采用OneNet平台，该平台是中国移动推出的用于物联网开发的专用平台。OneNet云的应用强大，提供设备接入、数据可视化、数据列表的导出等功能，可以解决协议适配、海量连接、数据存储、设备管理、规则引擎、事件告警等物联网应用开发的共性问题，缩短开发周期，减少开发成本。其开放第三方API接口，推进个性化应用系统构建，只要终端设备能联网，就能对数据组包，通过HTTP，EDP，MQTT等任意一种方式接入平台。
OneNET平台提供了通过MQTT协议调试API的页面，操作简单明了。MQTT协议是一个面向物联网应用的即时通信协议，使用TCP/IP提供网络连接，能够对负载内容实现消息屏蔽传输。MQTT协议适用于设备和平台需要保持长连接的使用场景，其特点在于可以实现设备间的消息单播以及组播，可以不依赖于其他服务(下发命令服务、推送服务等)实现让设备以应用服务器的方式对真实设备进行管理和控制。
ElasticSearch是一个建立在Apache Lucene基础上的开源、实时、分布式的搜索分析引擎。ElasticSearch能够为海量数据提供分布式存储、搜索和快速分析的服务。因其强大的搜索与分析能力，已被成功用于很多海量数据的处理中。
ElasticSearch具有以下功能：
(1)提供分布式的搜索引擎和数据分析引擎，可以快速准确地找到目标信息(分布式：ElasticSearch会自动将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索海量数据的处理)。
(2)提供全文检索、结构化检索和数据分析。
(3)对海量数据进行近实时的处理(近实时：在对数据进行搜索和分析时，花费的时间为秒级别)。
ElasticSearch的优点是提供了数据库所不能提供的很多功能，例如全文检索、同义词处理、相关度排名、复杂数据分析、海量数据的近实时处理，而在此可以利用采集到的数据进行复杂的数据分析，查看数据变化趋势和数据对比等。根据错误数据检索其相关设备源，实时监控设备，提供警报。
该系统分为6大模块，包括电力监测、运行环境、安防监测、电能分析、电能报表、预警日志等，如图3所示。
电力监测：包括6个模块，主要都是涉及变电站的电力数据。根据所查询设备使用周期、电力指标、开始和结束时间等条件将电力、电表数据、电力极值以及电力运行情况分析显示出来，并将数据根据需求导出。
运行环境：监控设备所处环境的温、湿度信息等，以及所有设备的在线状况。
安防监测：设备周界数据监测，如烟感、门磁、水浸等数据信息。
电能分析：查询所对应配电站的名称，显示当前配电站的电压等级、变压器台数、负荷率等基本信息，以及实时监控设备的有功功率、无功功率运行状态和设备所处环境的温、湿度信息等。将相应配电站的数据进行可视化显示，并及时更新。
电能报表：主要涉及变电站内相关电力数据的报表，按日生成，巡查人员交接班使用。预警日志：检测记录用户登录状态和有无异常操作信息。
利用差分序列方差对于辨识冲击波形的能力，提高阈值标准的异常波形检测，解决数字变电站过程层网络中出现的设备物理故障和恶意入侵导致的数据异常的问题，方差体现数据的离散等级，计算如下：
Figure BDA0003283557310000121
式中：X(i)是i时刻的观察测量数值；
Figure BDA0003283557310000122
是数据X(i)的均值；
采用数据原本的VDS体现数据变化的程度，则原始序列的差分序列W(i)为
W(i)＝X(i)-X(i-1)
则VDS定义为
Figure BDA0003283557310000123
当t→∞，
Figure BDA0003283557310000124
将
Figure BDA0003283557310000125
近似为0，则：
Figure BDA0003283557310000126
为保证实时性，假如t时刻，网络最初的流量是Q(t)，总体平均值是
Figure BDA0003283557310000127
其差分值是W(t)，差分方差是Dvds(t)，则：
Figure BDA0003283557310000128
进一步地，该方法流量模式用于定义开放系统互连模型中的白名单，并仅识别数字变电站网络允许的协议，方法采用的隶属函数定义如下：
Figure BDA0003283557310000131
式中：Qmin和Qmax分别为变电站稳态环境下流量值的下限与上限；
Figure BDA0003283557310000132
为参数，a(t)＝0，a(t)＝1表示流量值正常，表示流量值异常，当
Figure BDA0003283557310000133
流量值的异常程度由函数
Figure BDA0003283557310000134
确定。
本发明基于物联网架构的智能变电站数据管理系统可以实现变电站电力数据、环境数据、安防数据的在线管理，并提供相关数据可视化分析及故障报警等功能，实现基本的变电站无人值守和自动化运维。基于物联网架构的智能变电站是智能变电站的基本雏形，随着大数据技术、人工智能技术的发展，这些技术也可以应用到智能变电站中，特别是数据分析及数据挖掘技术，通过对采集的数据进行预处理，在此基础上展开数据质量分析及数据挖掘，建立符合智能变电站数据的模型，从而进行节能、故障预测等深入的研究。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解的是,在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。

Claims (10)

1.基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于,该系统包括4个部分组成：电力设备层、数据采集层/平台层、业务处理层、应用展示层；
该系统采用分层、分布式形式实现系统的解耦及大数据处理，同时采用云服务形式为各使用者创建相互独立的应用，为电力设备生产企业、用电企业提供电力设备管理及运维的快捷方式；
所述电力设备层主要包含变电站内的各种智能电表、综保设备、温湿度传感器、水浸传感器、烟雾传感器、防鼠栏、照明系统、门磁传感器、视频监控、周界报警及网关设备，负责监测变电站内的电力数据、现场环境数据和安防信息，通过RS 485总线组成工业网络，按照Modbus协议进行数据传输，将数据汇总到网关设备，由网关设备将数据上传到数据采集层/平台层，利用物联网技术，全面采集参数；
所述数据采集层/平台层主要是指物联网平台，物联网平台实现底层终端设备的管、控、营一体化，为上层提供应用开发和统一接口，构建终端设备和业务的端到端通道，物联网平台在整个体系架构中起着承上启下的关键作用，提供设备的接入、管理，数据采集、规则制定、数据存储/转发及安全管理功能，并通过TCP/MQTT/HTTP形式提供南向、北向接口，设备的接入以及业务层获取设备的实时数据；
所述业务处理层放在公有云上，自建私有云，提供租户、用户、消息、接口、安全管理功能，同时为保证接口数据的规范性，提供数据的自动序列化/反序列化功能，业务处理层对电力设备生产企业、用电企业常用的实时数据、日数据、月数据、年数据，最大、最小、平均电力数据都提供了相应的业务接口，通过HTTP/Restful方式向外提供服务，应用开发及数据可视化；
所述应用展示层提供PC或移动端的数据展示，包括用户登录、认证管理、权限管理、电力的实时、日、月、年及最大、最小、平均数据功能，应用开发仅需聚焦于数据展示制作。
2.如权利要求1所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于，该系统以云服务形式向外提供应用，在数据的存储架构上，采用三层存储架构：Redis缓存、MySQL结构化存储、ElasticSearch分布式存储；Redis缓存用于存储用户的登录、会话信息；MySQL结构化存储用于存储租户、用户、设备基本信息，设备数据及系统日志采用ElasticSearch进行分布式存储；ElasticSearch采用文档形式存储数据，配电站监测数据的变更，系统的扩展性，同时ElasticSearch支持集群，后期的服务扩容。
3.如权利要求2所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于，该系统以物联网平台+Springboot+MyBatis+ElasticSearch+MySQL整合框架为核心设计理念，电力设备层数据通过物联网平台由ElasticSearch获取并进行存储，系统以基础微服务架构为思想，将数据获取单独部署，数据处理及前端渲染部署在另外一个服务器上，实现互相独立。
4.如权利要求3所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于，所述Springboot+MyBatis+MySQL搭建Web网站，SpringBoot要用来简化Spring开发框架的开发、配置、调试、部署工作，同时在项目内集成基础框架，Springboot省去导入JAR包和配置XML的时间，利用MyBatis持久层框架，将Java代码和SQL代码完全分离，而且支持复杂对象的映射，通过MyBatis拼接SQL语句来操作MySQL。
5.如权利要求4所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于，所述物联网平台，物联网平台采用OneNet平台，该平台提供设备接入、数据可视化、数据列表的导出功能，解决协议适配、海量连接、数据存储、设备管理、规则引擎、事件告警物联网应用开发的共性，开放第三方API接口，推进个性化应用系统构建，终端设备能联网，通过HTTP，EDP，MQTT任意一种方式接入平台。
6.如权利要求5所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于，所述ElasticSearch，为海量数据提供分布式存储、搜索和快速分析的服务，ElasticSearch具有以下功能：
(1)提供分布式的搜索引擎和数据分析引擎，快速准确地找到目标信息；
(2)提供全文检索、结构化检索和数据分析；
(3)对海量数据进行近实时的处理。
7.如权利要求6所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于，该系统分为6大模块，包括电力监测、运行环境、安防监测、电能分析、电能报表、预警日志；
8.如权利要求7所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理系统，其特征在于，所述电力监测：包括6个模块，变电站的电力数据，根据所查询设备使用周期、电力指标、开始和结束时间条件将电力、电表数据、电力极值以及电力运行情况分析显示出来，并将数据根据需求导出；
运行环境：监控设备所处环境的温、湿度信息，以及所有设备的在线状况；
安防监测：设备周界数据监测；
电能分析：查询所对应配电站的名称，显示当前配电站的电压等级、变压器台数、负荷率基本信息，以及实时监控设备的有功功率、无功功率运行状态和设备所处环境的温、湿度信息，将相应配电站的数据进行可视化显示，并及时更新；
电能报表：变电站内相关电力数据的报表，按日生成，巡查人员交接班使用；
预警日志：检测记录用户登录状态和有无异常操作信息。
9.基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法，其特征在于，该方法利用差分序列方差对于辨识冲击波形的能力，方差体现数据的离散等级，计算如下：
Figure FDA0003283557300000041
式中：X(i)是i时刻的观察测量数值；
Figure FDA0003283557300000042
是数据X(i)的均值；
采用数据原本的VDS体现数据变化的程度，则原始序列的差分序列W(i)为
W(i)＝X(i)-X(i-1)
则VDS定义为
Figure FDA0003283557300000051
当t→∞，
Figure FDA0003283557300000052
将
Figure FDA0003283557300000053
近似为0，则：
Figure FDA0003283557300000054
保证实时性，在t时刻，网络最初的流量是Q(t)，总体平均值是
Figure FDA0003283557300000055
其差分值是W(t)，差分方差是Dvds(t)，则：
Figure FDA0003283557300000056
10.如权利要求7所述的基于物联网设备数据采集的变电站数据采集与处理方法，其特征在于，该方法流量模式用于定义开放系统互连模型中的白名单，并仅识别数字变电站网络允许的协议，方法采用的隶属函数定义如下：
Figure FDA0003283557300000057
式中：Qmin和Qmax分别为变电站稳态环境下流量值的下限与上限；l为参数，
Figure FDA0003283557300000058
a(t)＝0表示流量值正常，a(t)＝1表示流量值异常，当
Figure FDA0003283557300000059
流量值的异常程度由函数
Figure FDA00032835573000000510
确定。
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