CN116991219B - 异常生产状态监测方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开的实施例公开了异常生产状态监测方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集;获取目标供应端的目标供应端用电信息;对供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集;对供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集;对供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集;对目标供应端用电信息和供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果;响应于确定对比结果满足预设异常用电条件,对目标供应端进行告警处理。该实施方式可以对部分异常用电供应端进行告警处理。
Description
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及异常生产状态监测方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
对异常生产(例如过度用电)的供应端进行告警处理,可以提醒供应端减少异常用电以减少安全事故的发生。目前,对异常用电的供应端进行告警,通常采用的方式为:将各个历史供应端用电量的平均值与预设阈值的乘积确定为供应端用电阈值,当供应端的用电量大于供应端用电阈值时,将供应端识别为异常用电供应端以对供应端进行告警处理;或从各个历史供应端用电量中随机选取五个供应端用电量作为聚类中心用电量以将各个历史供应端用电量划分为五个用电量簇,当供应端的用电量大于所有用电量簇包括的用电量的平均值时,将供应端识别为异常用电供应端以对供应端进行告警处理。
然而,采用上述方式通常存在以下技术问题:
第一,由于历史供应端用电量可能包括异常数据(例如,极大值、极小值),通过历史供应端用电量得到的供应端用电阈值的准确度较低,导致识别出的异常用电供应端的准确度较低,难以对部分异常用电供应端进行告警处理;
第二,预设阈值的准确度较低,通过历史供应端用电量和预设阈值得到的供应端用电阈值的准确度较低,导致识别出异常用电供应端的准确度较低,难以对部分异常用电供应端进行告警处理;
第三,随机选取的聚类中心用电量的准确度较低,通过准确度较低的聚类中心用电量得到的用电量簇的准确度较低,导致识别出异常用电供应端的准确度较低,造成难以对部分异常用电供应端进行告警处理。
该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解,并因此,其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了异常用电供应端告警方法、装置、电子设备和计算机可读介质,来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
第一方面,本公开的一些实施例提供了一种异常生产状态监测方法,该方法包括:获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集;获取目标供应端的目标供应端用电信息;对上述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集;对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集;对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集;对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果;响应于确定上述对比结果满足预设异常用电条件,对上述目标供应端进行告警处理。
第二方面,本公开的一些实施例提供了一种异常生产状态监测装置,装置包括:第一获取单元,被配置成获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集;第二获取单元,被配置成获取目标供应端的目标供应端用电信息;数据筛选单元,被配置成对上述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集;数据清洗单元,被配置成对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集;聚类单元,被配置成对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集;对比单元,被配置成对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果;告警单元,被配置成响应于确定上述对比结果满足预设异常用电条件,对上述目标供应端进行告警处理。
第三方面,本公开的一些实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,其上存储有一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
第四方面,本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果:通过本公开的一些实施例的异常生产状态监测方法,可以对部分异常用电供应端进行告警处理。具体来说,难以对部分异常用电供应端进行告警处理的原因在于:由于历史供应端用电量可能包括异常数据(例如,极大值、极小值),通过历史供应端用电量得到的供应端用电阈值的准确度较低,导致识别出的异常用电供应端的准确度较低。基于此,本公开的一些实施例的异常生产状态监测方法,首先,获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集。由此,可以得到历史的供应端初始用电信息组集。其次,获取目标供应端的目标供应端用电信息。由此,可以得到目标供应端当前的目标供应端用电信息。接着,对上述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集。由此,可以筛选出需要进行检测的各个供应端的供应端用电筛选信息组集。然后,对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集。由此,可以得到去除了极大值极小值等异常数据的较为准确的供应端用电清洗信息组集。之后,对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集。由此,可以通过较为准确的供应端用电清洗信息组集,得到表征不同等级的较为准确的供应端用电等级值序列集。这之后,对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果。由此,可以对目标供应端用电信息和供应端用电等级值序列集中与目标供应端对应的最大的供应端用电等级值进行对比,以识别出目标供应端是否是异常用电供应端。最后,响应于确定上述对比结果满足预设异常用电条件,对上述目标供应端进行告警处理。由此,可以对识别出的异常用电供应端进行告警处理。从而,可以在去除了历史供应端用电量包括的异常数据的基础上,较为准确的识别出异常用电供应端。因此,可以对部分异常用电供应端进行告警处理。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的异常生产状态监测方法的一些实施例的流程图;
图2是根据本公开的异常生产状态监测装置的一些实施例的结构示意图;
图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反,提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
参考图1,示出了根据本公开的异常生产状态监测方法的一些实施例的流程100。该异常生产状态监测方法,包括以下步骤:
步骤101,获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集。
在一些实施例中,异常生产状态监测方法的执行主体(例如计算设备)可以通过有线连接或无线连接的方式从终端设备中获取每个供应端的在初始预设时间段内的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集。其中,上述供应端初始用电信息组集中的供应端初始用电信息可以对应初始预设时间段内的一时间粒度。这里,供应端初始用电信息组集中的供应端初始用电信息可以包括但不限于以下至少一项:供应端标识、供应端类型、时间标识、初始供应端用电量。供应端标识可以唯一确定一个供应端。供应端可以是使用电能的设备。供应端类型可以是但不限于:第一供应端类型、第二供应端类型、第三供应端类型、第四供应端类型、第五供应端类型。时间标识可以唯一确定一时间粒度。初始供应端用电量可以是供应端在初始预设时间段内的一时间粒度的用电量。例如,初始预设时间段可以是但不限于:2022.1.1-2023.1.1、2023.1.1-2023.7.1、2023.6.1-2023.7.1。例如时间粒度可以是但不限于:一个月、一个星期、一天。例如,第一供应端类型可以表征供应端是生产第一物品的供应端。第二供应端类型可以表征供应端是生产第二物品的供应端。第三供应端类型可以表征供应端是开采第一物资的供应端。第四供应端类型可以表征供应端是开采第二物资的供应端。第五供应端类型可以表征供应端是生产电力设备的供应端。例如,第一物品可以是危险化学物品。例如,第二物品可以是烟花爆竹。例如,第一物资可以是煤矿。例如,第二物资可以是非煤矿山。例如,电力设备可以包括但不限于以下至少一项:发电机、变压器、互感器。
步骤102,获取目标供应端的目标供应端用电信息。
在一些实施例中,上述执行主体可以通过有线连接或无线连接的方式从终端设备中获取目标供应端的目标供应端用电信息。其中,上述目标供应端可以是使用电能的供应端。目标供应端用电信息可以包括但不限于以下至少一项:供应端标识、供应端类型、时间标识、目标供应端用电量。这里,目标供应端用电信息包括的时间标识可以对应当前时间的时间粒度。目标供应端用电量可以是目标供应端在当前时间的时间粒度内的用电量。
步骤103,对供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集。
在一些实施例中,上述执行主体可以对上述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集。实践中,上述执行主体可以从上述供应端初始用电信息组集中选取满足预设筛选条件的供应端初始用电信息组作为供应端用电筛选信息组,得到供应端用电筛选信息组集。其中,预设筛选条件可以是供应端类型是第一供应端类型、第二供应端类型、第三供应端类型或第四供应端类型。其中,上述供应端用电筛选信息组集中的供应端用电筛选信息可以包括但不限于以下至少一项:供应端标识、供应端类型、时间标识、供应端筛选用电量。这里,上述供应端用电筛选信息组集包括的供应端筛选用电量可以对应上述供应端初始用电信息组集包括的初始供应端用电量。
步骤104,对供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集。
在一些实施例中,上述执行主体可以对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集。
实践中,上述执行主体可以通过以下步骤对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集:
第一步,对于上述供应端用电筛选信息组集中的每个供应端用电筛选信息组,执行以下去除步骤:
第一去除步骤,将上述供应端用电筛选信息组中的各个供应端用电筛选信息包括的各个供应端筛选用电量的平均值确定为初始供应端用电阈值。
第二去除步骤,将上述初始供应端用电阈值与预设比值的乘积确定为供应端用电阈值。例如,上述预设比值可以是10。
第三去除步骤,对于上述供应端用电筛选信息组中的每个供应端用电筛选信息,响应于确定上述供应端用电筛选信息包括的供应端筛选用电量大于上述供应端用电阈值,将上述供应端用电筛选信息从上述供应端用电筛选信息组中去除。
第四去除步骤,将去除后的供应端用电筛选信息组确定为初始供应端用电清洗信息组。其中,上述初始供应端用电清洗信息组中的初始供应端用电清洗信息可以包括但不限于以下至少一项:供应端标识、时间标识、初始供应端清洗用电量。这里,上述初始供应端用概念清洗信息组包括的初始供应端清洗用电量可以对应上述去除后的供应端用电筛选信息组包括的供应端筛选用电量。
第五去除步骤,对于上述初始供应端用电清洗信息组中的每个初始供应端用电清洗信息,响应于确定上述初始供应端用电清洗信息满足预设极小条件,将上述初始供应端用电清洗信息从上述初始供应端用电清洗信息组中去除。其中,上述预设极小条件可以是初始供应端用电清洗信息包括的初始供应端清洗用电量满足预设去除条件。预设去除条件可以是初始供应端清洗用电量小于等于0或为空。
第六去除步骤,将去除后的初始供应端用电清洗信息组确定为供应端用电清洗信息组。其中,上述供应端用电清洗信息组中的供应端用电清洗信息可以包括但不限于以下至少一项:供应端标识、时间标识、供应端清洗用电量。这里,上述供应端用电清洗信息组包括的供应端清洗用电量可以对应上述去除后的初始供应端用电清洗信息组包括的初始供应端清洗用电量。
第二步,将所确定的各个供应端用电清洗信息组确定为供应端用电清洗信息组集。
步骤105,对供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集。
在一些实施例中,上述执行主体可以对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集。
实践中,上述执行主体可以通过以下步骤对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集:
第一步,对上述供应端用电清洗信息组集中的每个供应端用电清洗信息组进行聚类处理,以生成供应端中心用电量组,得到供应端中心用电量组集。
第二步,对于上述供应端中心用电量组集中的每个供应端中心用电量组,执行以下排序步骤:
第一排序步骤,对上述供应端中心用电量组进行排序处理,以生成供应端排序中心用电量序列。实践中,上述执行主体可以按照供应端中心用电量从小到大的顺序,对供应端中心用电量组中的各个供应端中心用电量进行排序处理,以生成供应端排序中心用电量序列。
第二排序步骤,将上述供应端排序中心用电量序列中的每相邻两个的供应端排序中心用电量的平均值确定为供应端用电等级值,得到供应端用电等级值序列。其中,上述供应端用电等级值序列中的供应端用电等级值可以表征不同等级的用电量。例如,等级可以是但不限于:第一等级、第二等级、第三等级、第四等级。例如,当用电量在第一等级以下可以表征供应端基本未生产。当用电量在第一等级和第二等级之间可以表征供应端低位正常生产。当用电量在第二等级和第三等级之间可以表征供应端中位正常生产。当用电量在第三等级和第四等级之间可以表征供应端高位正常生产。当用电量在第四等级以上可以表征供应端异常生产。例如,供应端排序中心用电量序列可以是15、25、35、45、55,此时的供应端用电等级值序列可以是20、30、40、50。
第三步,将所得到的各个供应端用电等级值序列确定为供应端用电等级值序列集。其中,上述供应端用电等级值序列集中的供应端用电等级值序列可以对应一个供应端。
实践中,上述执行主体可以通过以下步骤对上述供应端用电清洗信息组集中的每个供应端用电清洗信息组进行聚类处理,以生成供应端中心用电量组:
第一步,对上述供应端用电清洗信息组进行归一化处理,以生成供应端归一化用电量组。
第二步,从上述供应端归一化用电量组中选取初始聚类中心用电量组。
第三步,将上述初始聚类中心用电量组中每个初始聚类中心用电量确定为初始用电量簇,得到初始用电量簇组。
第四步,对于上述供应端归一化用电量组中的每个供应端归一化用电量,执行以下添加步骤:
第一添加步骤,生成上述供应端归一化用电量与上述初始聚类中心用电量组中每个初始聚类中心用电量的用电距离值,得到用电距离值组。实践中,首先,上述执行主体可以对于上述初始聚类中心用电量组中的每个初始聚类中心用电量,将上述初始聚类中心用电量和上述供应端归一化用电量的差值的绝对值确定为用电距离值。然后,上述执行主体可以将所确定的各个用电距离值确定为用电距离值组。
第二添加步骤,将上述供应端归一化用电量添加至上述用电距离值组中最小的用电距离值、对应的初始用电量簇中,以对上述初始用电量簇进行更新。
第五步,将更新后的各个初始用电量簇确定为用电量簇组。
第六步,对于上述用电量簇组中的每个用电量簇,将上述用电量簇中各个用电量的平均值确定为供应端中心用电量。
第七步,将所确定的各个供应端中心用电量确定为供应端中心用电量组。
步骤105结合步骤107中的相关技术内容作为本公开的实施例的一个发明点,解决了背景技术提及的技术问题二“难以对部分异常用电供应端进行告警处理”。难以对部分异常用电供应端进行告警处理的因素往往如下:预设阈值的准确度较低,通过历史供应端用电量和预设阈值得到的供应端用电阈值的准确度较低,导致识别出异常用电供应端的准确度较低。如果解决了上述因素,就能达到可以对部分异常用电供应端进行告警处理的效果。为了达到这一效果,首先,对上述供应端用电清洗信息组进行归一化处理,以生成供应端归一化用电量组。由此,可以通过归一化处理得到较为准确的供应端归一化用电量组。其次,从上述供应端归一化用电量组中选取初始聚类中心用电量组。由此,可以选取出初始聚类中心用电量组,以便后续识别出用电量簇组。接着,将上述初始聚类中心用电量组中每个初始聚类中心用电量确定为初始用电量簇,得到初始用电量簇组。由此,可以得到初始用电量簇组,以便后续将各个供应端归一化用电量添加至对应的初始用电量簇中。然后,对于上述供应端归一化用电量组中的每个供应端归一化用电量,执行以下添加步骤:第一,生成上述供应端归一化用电量与上述初始聚类中心用电量组中每个初始聚类中心用电量的用电距离值,得到用电距离值组。第二,将上述供应端归一化用电量添加至上述用电距离值组中最小的用电距离值、对应的初始用电量簇中,以对上述初始用电量簇进行更新。由此,可以将每个供应端归一化用电量分别添加至距离最近的初始用电量簇中。之后,将更新后的各个初始用电量簇确定为用电量簇组。由此,可以得到用电量簇组,以便后续确定供应端中心用电量组。这之后,对于上述用电量簇组中的每个用电量簇,将上述用电量簇中各个用电量的平均值确定为供应端中心用电量。由此,可以将每个用电量簇中的用电量平均值确定为供应端中心用电量,以便得到较为准确的供应端中心用电量。最后,将所确定的各个供应端中心用电量确定为供应端中心用电量组。由此,可以得到较为准确的供应端中心用电量组。从而,可以得到较为准确的供应端用电等级值序列集,以便识别出较为准确的异常用电供应端。进而,可以对部分异常用电供应端进行告警处理。
实践中,上述执行主体可以对上述供应端用电清洗信息组进行归一化处理,以生成供应端归一化用电量组:
第一步,将上述供应端用电清洗信息组中各个供应端用电清洗信息包括的各个供应端清洗用电量中最大的供应端清洗用电量确定为最大用电量。
第二步,将上述供应端用电清洗信息组中各个供应端用电清洗信息包括的各个供应端清洗用电量中最小的供应端清洗用电量确定为最小用电量。
第三步,将上述最大用电量和上述最小用电量的差值确定为用电量差值。
第四步,对于上述供应端用电清洗信息组中的每个供应端用电清洗信息,基于上述供应端用电清洗信息包括的供应端清洗用电量、上述最小用电量和上述用电量差值,确定供应端归一化用电量。实践中,对于上述供应端用电清洗信息组中的每个供应端用电清洗信息,首先,上述执行主体可以将上述供应端用电清洗信息包括的供应端清洗用电量与上述最小用电量的差值确定为最小用电量差值。然后,上述执行主体可以将上述最小用电量差值与上述用电量差值的比值确定为供应端归一化用电量。
第五步,将所确定的各个供应端归一化用电量确定为供应端归一化用电量组。
实践中,上述执行主体可以通过以下步骤从上述供应端归一化用电量组中选取初始聚类中心用电量组:
第一步,基于上述供应端归一化用电量组,执行以下选取步骤:
第一选取步骤,从上述供应端归一化用电量组中选取供应端归一化用电量作为初始质心用电量。实践中,上述执行主体可以从上述供应端归一化用电量组中随机选取一个供应端归一化用电量作为初始质心用电量。
第二选取步骤,将上述初始质心用电量确定为初始质心用电量簇。
第三选取步骤,从上述供应端归一化用电量组中去除上述初始质心用电量,得到第一用电量组。
第四选取步骤,对于上述第一用电量组中的每个第一用电量,执行以下处理步骤:
第一处理步骤,将上述第一用电量与上述初始质心用电量的差值的绝对值确定为初始用电距离值。
第二处理步骤,响应于确定上述初始用电距离值小于第一预设距离值,将上述第一用电量添加至上述初始质心用电量簇中,以对上述初始质心用电量簇进行更新。例如,上述第一预设距离值可以是20。
第三处理步骤,响应于确定上述初始用电距离值小于第二预设距离值,从上述第一用电量组中去除上述第一用电量,得到第二用电量组。其中,上述第二预设距离值小于上述第一预设距离值。例如,上述第二预设距离值可以是10。
第五选取步骤,将所更新后的初始质心用电量簇中各个初始质心用电量的平均值确定为初始聚类中心用电量。
第六选取步骤,将上述初始聚类中心用电量添加至初始聚类中心用电量组中。其中,上述初始聚类中心用电量组初始可以为空。
第二步,响应于确定第二用电量组不为空,将第二用电量组作为供应端归一化用电量组,以供再次执行上述选取步骤。
步骤105结合步骤107中的相关技术内容作为本公开的实施例的一个发明点,解决了背景技术提及的技术问题三“造成难以对部分异常用电供应端进行告警处理”。造成难以对部分异常用电供应端进行告警处理的因素往往如下:随机选取的聚类中心用电量的准确度较低,通过准确度较低的聚类中心用电量得到的用电量簇的准确度较低,导致识别出异常用电供应端的准确度较低。如果解决了上述因素,就能达到可以对部分异常用电供应端进行告警处理的效果。为了达到这一效果,首先,基于上述供应端归一化用电量组,执行以下选取步骤:第一,从上述供应端归一化用电量组中选取供应端归一化用电量作为初始质心用电量。由此,可以随机选取一个初始质心用电量,以便后续根据初始质心用电量确定为初始质心用电量簇。第二,将上述初始质心用电量确定为初始质心用电量簇。第三,从上述供应端归一化用电量组中去除上述初始质心用电量,得到第一用电量组。由此,可以得到第一用电量组,以便后续重新执行选取步骤时不会重复选取到同一个归一化用电量。第四,对于上述第一用电量组中的每个第一用电量,执行以下处理步骤:将上述第一用电量与上述初始质心用电量的差值的绝对值确定为初始用电距离值。响应于确定上述初始用电距离值小于第一预设距离值,将上述第一用电量添加至上述初始质心用电量簇中,以对上述初始质心用电量簇进行更新。响应于确定上述初始用电距离值小于第二预设距离值,从上述第一用电量组中去除上述第一用电量,得到第二用电量组。由此,可以得到与选取到的初始质心用电量距离较近的各个第一用电量作为一个簇,以及可以得到去除了距离初始质心用电量距离更近的各个第一用电量的第二用电量组以减少重复计算得到相同的簇。第五,将所更新后的初始质心用电量簇中各个初始质心用电量的平均值确定为初始聚类中心用电量。由此,可以得到簇对应的聚类中心用电量。第六,将上述初始聚类中心用电量添加至初始聚类中心用电量组中。其次,响应于确定第二用电量组不为空,将第二用电量组作为供应端归一化用电量组,以供再次执行上述选取步骤。由此,可以重复执行选取步骤以便找到供应端归一化用电量组中的各个簇,以及簇对应的聚类中心用电量。因此,可以通过以上步骤代替随机选取的方式确定出聚类中心用电量,可以得到较为准确的聚类中心用电量。从而,可以识别出较为准确的用电量簇。进而,可以较为准确的识别出异常用电供应端,可以对部分异常用电供应端进行告警处理。
步骤106,对目标供应端用电信息和供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果。
在一些实施例中,上述执行主体可以对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果。
实践中,上述执行主体可以通过以下步骤对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果:
第一步,从上述供应端用电等级值序列集中选取对应上述目标供应端用电信息的供应端用电等级值序列作为目标供应端用电等级值序列。实践中,上述执行主体可以从上述供应端用电等级值序列集中选取满足预设等级选取条件的供应端用电等级值序列作为目标供应端用电等级值序列。其中,上述预设等级选取条件可以供应端用电等级值序列对应的供应端与上述目标供应端用电信息对应的供应端相同。
第二步,响应于确定上述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量小于上述目标供应端用电等级值序列中的第一个目标供应端用电等级值,将第一预设等级信息确定为对比结果。例如,第一预设等级信息可以表征“供应端基本未生产”。
第三步,响应于确定上述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量大于等于上述目标供应端用电等级值序列中的第一个目标供应端用电等级值,以及上述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量小于上述目标供应端用电等级值序列中的最后一个目标供应端用电等级值,将第二预设等级信息确定为对比结果。例如,第二预设等级信息可以表征“供应端正常生产”。
第四步,响应于确定上述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量大于等于上述目标供应端用电等级值序列中的最后一个目标供应端用电等级值,将第三预设等级信息确定为对比结果。例如,第三预设等级信息可以表征“供应端异常生产”。
步骤107,响应于确定对比结果满足预设异常用电条件,对目标供应端进行告警处理。
在一些实施例中,上述执行主体可以响应于确定上述对比结果满足预设异常用电条件,对上述目标供应端进行告警处理。其中,上述预设异常用电条件可以是对比结果是第三预设等级信息。上述告警处理可以是显示警告性的文字或控制扬声器发出提示音。
可选地,上述方法还包括:
第一步,获取预设区域内每个供应端在预设时间段内的供应端用电信息组,得到供应端用电信息组集。
在一些实施例中,上述执行主体可以通过有线连接或无线连接的方式从终端设备中获取预设区域内每个供应端在预设时间段内的供应端用电信息组,得到供应端用电信息组集。其中,上述供应端用电信息组集中的供应端用电信息可以包括但不限于以下至少一项:供应端标识、时间标识、供应端用电量。例如,预设区域可以是但不限于:省、市、县。例如,预设时间段可以是2023.5.1-2023.5.10。例如,预设时间段还可以是2022.10.1-2022.10.14。这里,供应端用电信息组集中的供应端用电信息可以对应上述预设时间段的一时间粒度。例如,时间粒度可以是一天。
第二步,对于上述供应端用电信息组集中的每个供应端用电信息组,执行以下确定步骤:
第一确定步骤,从上述供应端用电等级值序列集中选取对应上述供应端用电信息组的供应端用电等级值序列作为第一用电等级值序列。实践中,上述执行主体可以从上述供应端用电等级值序列集中选取与上述供应端用电信息组对应的供应端相同的供应端用电等级值序列、作为第一用电等级值序列。
第二确定步骤,基于上述供应端用电信息组和上述第一用电等级值序列,确定第一时间状态信息和第二时间状态信息。
第三确定步骤,将上述第一时间状态信息和上述第二时间状态信息组合为供应端时间状态信息。
第三步,将所组合的各个供应端时间状态信息确定为供应端时间状态信息集。
第四步,从上述供应端时间状态信息集中选取满足第一预设选取条件的各个供应端时间状态信息作为初始供应端时间状态信息集。其中,上述第一预设选取条件由上述供应端时间状态信息集中的供应端时间状态信息包括的第一时间状态信息所确定。上述初始供应端时间状态信息集中的初始供应端时间状态信息可以包括但不限于以下至少一项:第一时间状态信息和第二时间状态信息。这里,上述第一预设选取条件可以是供应端时间状态信息包括的第一时间状态信息表征第一预设时间状态信息。第一预设时间状态信息可以表征“供应端未生产”。
第五步,从上述初始供应端时间状态信息集中选取满足第二预设选取条件的各个初始供应端时间状态信息作为目标供应端时间状态信息集。其中,上述第二预设选取条件由上述初始供应端时间状态信息集中的初始供应端时间状态信息包括的第二时间状态信息所确定。这里,上述第二预设选取条件可以是初始供应端时间状态信息包括的第二时间状态信息表征第二预设时间状态信息。第二预设时间状态信息可以表征“供应端正常生产”。
第六步,将上述目标时间状态信息集中目标时间状态信息的数量、与上述初始时间状态信息集中初始时间状态信息的数量、的比值确定为供应端生产指标。
实践中,上述执行主体可以通过以下步骤基于上述供应端用电信息组和上述第一用电等级值序列,确定第一时间状态信息和第二时间状态信息:
第一步,基于上述供应端用电信息组,确定供应端状态信息组。实践中,首先,对于上述供应端用电信息组中的每个供应端用电信息,上述执行主体可以执行以下子步骤:第一子步骤,响应于确定上述供应端用电信息包括的供应端用电量大于等于上述第一用电等级值序列中的第一个第一用电等级值,第一状态信息确定为供应端状态信息。第二子步骤,响应于确定上述供应端用电信息包括的供应端用电量小于上述第一用电等级值序列中的第一个第一用电等级值,将第二状态信息确定为供应端状态信息。然后,上述执行主体可以将所确定为的各个供应端状态信息确定为供应端状态信息组。例如,第一状态信息可以表征“供应端开始生产”。第二状态信息可以表征“供应端未生产”。
第二步,对上述供应端状态信息组进行划分处理,以生成第一供应端状态信息组和第二供应端状态信息组。实践中,对于上述供应端状态信息组中的每个供应端状态信息,上述执行主体可以执行以下子步骤:第一子步骤,响应于确定上述供应端状态信息对应的供应端用电信息对应的时间粒度在第一时间段内,将上述供应端状态信息添加至第一供应端状态信息组中。其中,上述第一供应端状态信息组初始为空。第二子步骤,响应于确定上述供应端状态信息对应的供应端用电信息对应的时间粒度在第二时间段内,将上述供应端状态信息添加至第二供应端状态信息组中。其中,上述第二供应端状态信息组初始为空。这里,第一时间段可以在第二时间段之前。上述预设时间段可以拆分为第一时间段和第二时间段。例如,当预设时间段是2023.5.1-2023.5.10时,第一时间段可以是2023.5.1-2023.5.5,第二时间段可以是2023.5.6-2023.5.10。例如,当预设时间段是2022.10.1-2022.10.14时,第一时间段可以是2022.10.1-2022.10.7,第二时间段可以是2022.10.8-2022.10.14。
第三步,响应于确定上述第一供应端状态信息组中满足第一预设状态条件的第一供应端状态信息的数量、与上述第一供应端状态信息组中第一供应端状态信息的数量、的比值小于预设比值,将第一预设时间状态信息确定为第一时间状态信息。其中,第一预设时间状态信息可以表征“供应端未生产”。例如,预设比值可以是0.5。其中,第一预设状态条件可以是第一供应端状态信息是第一状态信息。
第四步,响应于确定上述第一供应端状态信息组中满足上述第一预设状态条件的第一供应端状态信息的数量、与上述第一供应端状态信息组中第一供应端状态信息的数量、的比值大于等于上述预设比值,将第二预设时间状态信息确定为第一时间状态信息。其中,上述第二预设时间状态信息可以表征“供应端正常生产”。
第五步,响应于确定上述第二供应端状态信息组中满足第二预设状态条件的第二供应端状态信息的数量、与上述第二供应端状态信息组中第二供应端状态信息的数量、的比值小于上述预设比值,将上述第一预设时间状态信息确定为第二时间状态信息。上述第二预设状态条件可以是第二供应端状态信息是第一状态信息。
第六步,响应于确定上述第二供应端状态信息组中满足上述第二预设状态条件的第二供应端状态信息的数量、与上述第二供应端状态信息组中第二供应端状态信息的数量、的比值大于等于上述预设比值,将上述第二预设时间状态信息确定为第二时间状态信息。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果:通过本公开的一些实施例的异常生产状态监测方法,可以对部分异常用电供应端进行告警处理。具体来说,难以对部分异常用电供应端进行告警处理的原因在于:由于历史供应端用电量可能包括异常数据(例如,极大值、极小值),通过历史供应端用电量得到的供应端用电阈值的准确度较低,导致识别出的异常用电供应端的准确度较低。基于此,本公开的一些实施例的异常生产状态监测方法,首先,获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集。由此,可以得到历史的供应端初始用电信息组集。其次,获取目标供应端的目标供应端用电信息。由此,可以得到目标供应端当前的目标供应端用电信息。接着,对上述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集。由此,可以筛选出需要进行检测的各个供应端的供应端用电筛选信息组集。然后,对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集。由此,可以得到去除了极大值极小值等异常数据的较为准确的供应端用电清洗信息组集。之后,对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集。由此,可以通过较为准确的供应端用电清洗信息组集,得到表征不同等级的较为准确的供应端用电等级值序列集。这之后,对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果。由此,可以对目标供应端用电信息和供应端用电等级值序列集中与目标供应端对应的最大的供应端用电等级值进行对比,以识别出目标供应端是否是异常用电供应端。最后,响应于确定上述对比结果满足预设异常用电条件,对上述目标供应端进行告警处理。由此,可以对识别出的异常用电供应端进行告警处理。从而,可以在去除了历史供应端用电量包括的异常数据的基础上,较为准确的识别出异常用电供应端。因此,可以对部分异常用电供应端进行告警处理。
进一步参考图2,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种异常生产状态监测装置的一些实施例,这些异常生产状态监测装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应,该异常生产状态监测装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图2所示,一些实施例的异常生产状态监测装置200包括:第一获取单元201、第二获取单元202、数据筛选单元203、数据清洗单元204、聚类单元205、对比单元206、告警单元207。其中,第一获取单元201,被配置成获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集;第二获取单元202,被配置成获取目标供应端的目标供应端用电信息;数据筛选单元203,被配置成对上述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集;数据清洗单元204,被配置成对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集;聚类单元205,被配置成对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集;对比单元206,被配置成对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果;告警单元207,被配置成响应于确定上述对比结果满足预设异常用电条件,对上述目标供应端进行告警处理。
可以理解的是,该异常生产状态监测装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此,上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于异常生产状态监测装置200及其中包含的单元,在此不再赘述。
下面参考图3,其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如计算设备)300的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示,电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM303中,还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
通常,以下装置可以连接至I/O接口305:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307;包括例如磁带、硬盘等的存储装置308;以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置,也可以根据需要代表多个装置。
特别地,根据本公开的一些实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中,该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装,或者从存储装置308被安装,或者从ROM302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时,执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集;获取目标供应端的目标供应端用电信息;对上述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集;对上述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集;对上述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集;对上述目标供应端用电信息和上述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果;响应于确定上述对比结果满足预设异常用电条件,对上述目标供应端进行告警处理。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括第一获取单元、第二获取单元、数据筛选单元、数据清洗单元、聚类单元、对比单元和告警单元。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,第一获取单元还可以被描述为“获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开的实施例中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (7)
1.一种异常生产状态监测方法,包括:
获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集;
获取目标供应端的目标供应端用电信息;
对所述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集,其中,所述供应端用电筛选信息组集中的供应端用电筛选信息包括:供应端筛选用电量;
对所述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集;
对所述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集;
对所述目标供应端用电信息和所述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果;
响应于确定所述对比结果满足预设异常用电条件,对所述目标供应端进行告警处理;
其中,所述对所述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集,包括:
从所述供应端初始用电信息组集中选取满足预设筛选条件的供应端初始用电信息组作为供应端用电筛选信息组,得到供应端用电筛选信息组集,其中,预设筛选条件是供应端类型是第一供应端类型、第二供应端类型、第三供应端类型或第四供应端类型;
其中,所述对所述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集,包括:
对于所述供应端用电筛选信息组集中的每个供应端用电筛选信息组,执行以下去除步骤:
将所述供应端用电筛选信息组中的各个供应端用电筛选信息包括的各个供应端筛选用电量的平均值确定为初始供应端用电阈值;
将所述初始供应端用电阈值与预设比值的乘积确定为供应端用电阈值;
对于所述供应端用电筛选信息组中的每个供应端用电筛选信息,响应于确定所述供应端用电筛选信息包括的供应端筛选用电量大于所述供应端用电阈值,将所述供应端用电筛选信息从所述供应端用电筛选信息组中去除;
将去除后的供应端用电筛选信息组确定为初始供应端用电清洗信息组;
对于所述初始供应端用电清洗信息组中的每个初始供应端用电清洗信息,响应于确定所述初始供应端用电清洗信息满足预设极小条件,将所述初始供应端用电清洗信息从所述初始供应端用电清洗信息组中去除;
将去除后的初始供应端用电清洗信息组确定为供应端用电清洗信息组;
将所确定的各个供应端用电清洗信息组确定为供应端用电清洗信息组集;
其中,所述对所述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集,包括:
对所述供应端用电清洗信息组集中的每个供应端用电清洗信息组进行聚类处理,以生成供应端中心用电量组,得到供应端中心用电量组集;
对于所述供应端中心用电量组集中的每个供应端中心用电量组,执行以下排序步骤:
对所述供应端中心用电量组进行排序处理,以生成供应端排序中心用电量序列;
将所述供应端排序中心用电量序列中的每相邻两个的供应端排序中心用电量的平均值确定为供应端用电等级值,得到供应端用电等级值序列;
将所得到的各个供应端用电等级值序列确定为供应端用电等级值序列集。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
获取预设区域内每个供应端在预设时间段内的供应端用电信息组,得到供应端用电信息组集,其中,所述供应端用电信息组集中的供应端用电信息包括:供应端用电量;
对于所述供应端用电信息组集中的每个供应端用电信息组,执行以下确定步骤:
从所述供应端用电等级值序列集中选取对应所述供应端用电信息组的供应端用电等级值序列作为第一用电等级值序列;
基于所述供应端用电信息组和所述第一用电等级值序列,确定第一时间状态信息和第二时间状态信息;
将所述第一时间状态信息和所述第二时间状态信息组合为供应端时间状态信息;
将所组合的各个供应端时间状态信息确定为供应端时间状态信息集;
从所述供应端时间状态信息集中选取满足第一预设选取条件的各个供应端时间状态信息作为初始供应端时间状态信息集,其中,所述第一预设选取条件由所述供应端时间状态信息集中的供应端时间状态信息包括的第一时间状态信息所确定,所述初始供应端时间状态信息集中的初始供应端时间状态信息包括:第一时间状态信息和第二时间状态信息;
从所述初始供应端时间状态信息集中选取满足第二预设选取条件的各个初始供应端时间状态信息作为目标供应端时间状态信息集,其中,所述第二预设选取条件由所述初始供应端时间状态信息集中的初始供应端时间状态信息包括的第二时间状态信息所确定;
将所述目标供应端时间状态信息集中目标供应端时间状态信息的数量、与所述初始供应端时间状态信息集中初始供应端时间状态信息的数量、的比值确定为供应端生产指标。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述基于所述供应端用电信息组和所述第一用电等级值序列,确定第一时间状态信息和第二时间状态信息,包括:
基于所述供应端用电信息组,确定供应端状态信息组;
对所述供应端状态信息组进行划分处理,以生成第一供应端状态信息组和第二供应端状态信息组;
响应于确定所述第一供应端状态信息组中满足第一预设状态条件的第一供应端状态信息的数量、与所述第一供应端状态信息组中第一供应端状态信息的数量、的比值小于预设比值,将第一预设时间状态信息确定为第一时间状态信息;
响应于确定所述第一供应端状态信息组中满足所述第一预设状态条件的第一供应端状态信息的数量、与所述第一供应端状态信息组中第一供应端状态信息的数量、的比值大于等于所述预设比值,将第二预设时间状态信息确定为第一时间状态信息;
响应于确定所述第二供应端状态信息组中满足第二预设状态条件的第二供应端状态信息的数量、与所述第二供应端状态信息组中第二供应端状态信息的数量、的比值小于所述预设比值,将所述第一预设时间状态信息确定为第二时间状态信息;
响应于确定所述第二供应端状态信息组中满足所述第二预设状态条件的第二供应端状态信息的数量、与所述第二供应端状态信息组中第二供应端状态信息的数量、的比值大于等于所述预设比值,将所述第二预设时间状态信息确定为第二时间状态信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述目标供应端用电信息包括:目标供应端用电量;以及
所述对所述目标供应端用电信息和所述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果,包括:
从所述供应端用电等级值序列集中选取对应所述目标供应端用电信息的供应端用电等级值序列作为目标供应端用电等级值序列;
响应于确定所述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量小于所述目标供应端用电等级值序列中的第一个目标供应端用电等级值,将第一预设等级信息确定为对比结果;
响应于确定所述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量大于等于所述目标供应端用电等级值序列中的第一个目标供应端用电等级值,以及所述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量小于所述目标供应端用电等级值序列中的最后一个目标供应端用电等级值,将第二预设等级信息确定为对比结果;
响应于确定所述目标供应端用电信息包括的目标供应端用电量大于等于所述目标供应端用电等级值序列中的最后一个目标供应端用电等级值,将第三预设等级信息确定为对比结果。
5.一种异常生产状态监测装置,包括:
第一获取单元,被配置成获取每个供应端的供应端初始用电信息组,得到供应端初始用电信息组集;
第二获取单元,被配置成获取目标供应端的目标供应端用电信息;
数据筛选单元,被配置成对所述供应端初始用电信息组集进行数据筛选处理,以生成供应端用电筛选信息组集,其中,所述供应端用电筛选信息组集中的供应端用电筛选信息包括:供应端筛选用电量;数据筛选单元,被进一步配置成:
从所述供应端初始用电信息组集中选取满足预设筛选条件的供应端初始用电信息组作为供应端用电筛选信息组,得到供应端用电筛选信息组集,其中,预设筛选条件是供应端类型是第一供应端类型、第二供应端类型、第三供应端类型或第四供应端类型;
数据清洗单元,被配置成对所述供应端用电筛选信息组集进行数据清洗处理,以生成供应端用电清洗信息组集;数据清洗单元,被进一步配置成:
对于所述供应端用电筛选信息组集中的每个供应端用电筛选信息组,执行以下去除步骤:
将所述供应端用电筛选信息组中的各个供应端用电筛选信息包括的各个供应端筛选用电量的平均值确定为初始供应端用电阈值;
将所述初始供应端用电阈值与预设比值的乘积确定为供应端用电阈值;
对于所述供应端用电筛选信息组中的每个供应端用电筛选信息,响应于确定所述供应端用电筛选信息包括的供应端筛选用电量大于所述供应端用电阈值,将所述供应端用电筛选信息从所述供应端用电筛选信息组中去除;
将去除后的供应端用电筛选信息组确定为初始供应端用电清洗信息组;
对于所述初始供应端用电清洗信息组中的每个初始供应端用电清洗信息,响应于确定所述初始供应端用电清洗信息满足预设极小条件,将所述初始供应端用电清洗信息从所述初始供应端用电清洗信息组中去除;
将去除后的初始供应端用电清洗信息组确定为供应端用电清洗信息组;
将所确定的各个供应端用电清洗信息组确定为供应端用电清洗信息组集;
聚类单元,被配置成对所述供应端用电清洗信息组集进行聚类处理,以生成供应端用电等级值序列集;聚类单元,被进一步配置成:
对所述供应端用电清洗信息组集中的每个供应端用电清洗信息组进行聚类处理,以生成供应端中心用电量组,得到供应端中心用电量组集;
对于所述供应端中心用电量组集中的每个供应端中心用电量组,执行以下排序步骤:
对所述供应端中心用电量组进行排序处理,以生成供应端排序中心用电量序列;
将所述供应端排序中心用电量序列中的每相邻两个的供应端排序中心用电量的平均值确定为供应端用电等级值,得到供应端用电等级值序列;
将所得到的各个供应端用电等级值序列确定为供应端用电等级值序列集;
对比单元,被配置成对所述目标供应端用电信息和所述供应端用电等级值序列集进行对比处理,以生成对比结果;
告警单元,被配置成响应于确定所述对比结果满足预设异常用电条件,对所述目标供应端进行告警处理。
6.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述方法。
7.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111695792A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-22 | 北方国际合作股份有限公司 | 基于多属性聚类的地铁照明系统异常能耗分析方法 |
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Patent Citations (4)
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---|---|---|---|---|
CN111695792A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-22 | 北方国际合作股份有限公司 | 基于多属性聚类的地铁照明系统异常能耗分析方法 |
CN114022307A (zh) * | 2021-11-03 | 2022-02-08 | 福州大学 | 分等级、分时级的孤寡老人用电量异常变化分析方法 |
CN114615158A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-06-10 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法 |
CN116258410A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-06-13 | 珠海采筑电子商务有限公司 | 一种基于多评估指标的采集终端供应厂商评价方法 |
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