CN117093883A - 智慧燃气异常数据分析方法、物联网系统和装置及介质 - Google Patents

智慧燃气异常数据分析方法、物联网系统和装置及介质 Download PDF

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CN117093883A CN202311192558.XA CN202311192558A CN117093883A CN 117093883 A CN117093883 A CN 117093883A CN 202311192558 A CN202311192558 A CN 202311192558A CN 117093883 A CN117093883 A CN 117093883A
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Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd
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Abstract

本说明书实施例提供一种智慧燃气异常数据分析方法、物联网系统和装置及介质，方法基于智慧燃气物联网系统的智慧燃气设备管理平台执，该方法包括：获取多个燃气用户的用户特征以及管网运输特征；根据用户特征以及管网运输特征，分别对燃气用户进行聚类，对应得到第一聚类结果以及第二聚类结果，第一聚类结果以及第二聚类结果分别包括一个或多个燃气用户簇；对于一个燃气用户簇：根据燃气用户簇中燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据，确定潜在异常燃气用户；基于异常燃气用户确定目标异常用户；向目标异常用户发送预警信息。

Description

智慧燃气异常数据分析方法、物联网系统和装置及介质
技术领域
本说明书涉及燃气数据处理技术领域，特别涉及一种智慧燃气异常数据分析方法、物联网系统和装置及介质。
背景技术
燃气的广泛使用给社会生产、人民生活带来了极大的便利。但个别燃气用户在使用燃气时存在偷用或盗用燃气等异常行为。这不仅给燃气公司造成了经济损失，也可能影响其他燃气用户的使用体验，并且给社会安全埋下了隐患。
因此，需要提供一种智慧燃气异常数据分析方法、物联网系统和装置及介质，以快速并准确的确定异常用户并及时进行预警。
发明内容
本说明书实施例之一提供一种智慧燃气异常数据分析方法，所述方法基于智慧燃气物联网系统的智慧燃气设备管理平台执行，包括：获取多个燃气用户的用户特征以及管网运输特征；根据所述用户特征以及所述管网运输特征，分别对所述燃气用户进行聚类，对应得到第一聚类结果以及第二聚类结果，所述第一聚类结果以及所述第二聚类结果分别包括一个或多个燃气用户簇；对于任意一个所述燃气用户簇：根据所述燃气用户簇中所述燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据，确定潜在异常燃气用户；其中，所述设备使用数据包括燃气设备及其燃气使用量，所述燃气计量数据包括多个时刻的燃气累积用量值；所述潜在异常燃气用户包括第一异常用户、第二异常用户；基于所述第一异常用户、所述第二异常用户确定目标异常用户，所述第一异常用户为基于所述第一聚类结果确定的所述潜在异常燃气用户，所述第二异常用户为基于所述第二聚类结果确定的所述潜在异常燃气用户；向所述目标异常用户发送预警信息。
本说明书实施例之一提供一种用于燃气异常数据分析的智慧燃气物联网系统，所述系统包括智慧燃气设备管理平台，所述智慧燃气设备管理平台被配置为执行智慧燃气异常数据分析方法。
本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行智慧燃气异常数据分析方法。
本说明书实施例之一提供一种用于燃气异常数据分析的装置，包括处理器，所述处理器用于执行智慧燃气异常数据分析方法。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气物联网系统的示例性平台结构图；
图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气异常数据分析方法的示例性流程图；
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定第一异常用户的示例性示意图；
图4是根据本说明书一些实施例所示的离群用户分布的示例性示意图；
图5是根据本说明书一些实施例所示的确定第二异常用户的示例性示意图；
图6是根据本说明书一些实施例所示的确定目标异常用户的示例性示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气物联网系统的示例性平台结构图。如图1所示，基于智慧燃气物联网的燃气异常数据分析系统可以包括依次连接的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台以及智慧燃气对象平台。
智慧燃气用户平台是与用户进行交互的平台。在一些实施例中，智慧燃气用户平台可以被配置为终端设备。
在一些实施例中，智慧燃气用户平台可以包括燃气用户分平台、政府用户分平台和监管用户分平台。
燃气用户分平台是为燃气用户提供燃气使用相关数据以及燃气问题解决方案的平台。燃气用户可以是工业燃气用户、商业燃气用户、普通燃气用户等。
在一些实施例中，智慧燃气用户平台可以基于燃气用户分平台，将预警信息发送至燃气用户。关于预警信息的更多内容参看图2及相关说明。
政府用户分平台是为政府用户提供燃气运营相关数据的平台。政府用户可以是政府统计、城市运营管理等部门的人员。
监管用户分平台是监管用户对整个物联网系统的运行进行监管的平台。监管用户可以是安全管理部门的人员等。
智慧燃气服务平台是用于接收和传输数据和/或信息的平台。
在一些实施例中，智慧燃气服务平台可以包括智慧用气服务分平台、智慧运营服务分平台和智慧监管服务分平台。
智慧用气服务分平台是为燃气用户提供燃气设备相关信息的平台。
智慧运营服务分平台是为政府用户提供燃气运营相关信息的平台。
智慧监管服务分平台是为监管用户提供安全监管相关信息的平台。
在一些实施例中，智慧燃气服务平台的各个分平台可以与智慧燃气用户平台的各个分平台对应进行信息交互。
智慧燃气设备管理平台是指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作的平台。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平可以包括智慧燃气户内设备参数管理分平台、智慧燃气管网设备参数管理分平台和智慧燃气数据中心。
智慧燃气数据中心用于存储和管理运行信息。在一些实施例中，智慧燃气数据中心可以被配置为存储设备，用于存储和管理用户特征以及管网运输特征等。关于用户特征以及管网运输特征的更多内容参看图2及相关说明。
智慧燃气户内设备管理分平台是用于处理与户内设备相关信息的平台。
智慧燃气管网设备管理分平台是用于处理与管网设备相关信息的平台。
在一些实施例中，智慧燃气户内设备管理分平台、智慧燃气管网设备管理分平台包括但不限于设备运行参数监测预警模块和设备参数远程管理模块。
设备运行参数监测预警模块是对设备运行参数进行监测和预警的模块。在一些实施例中，智慧燃气户内设备管理分平台和智慧燃气管网设备管理分平台可以分别通过设备运行参数监测预警模块输出的数据进行分析处理。
设备参数远程管理模块是对燃气设备的相关参数进行远程管理的模块。在一些实施例中，智慧燃气户内设备管理分平台和智慧燃气管网设备管理分平台可以分别通过设备参数远程管理模块对用户特征以及管网运输特征进行远程设置、调整、远程授权等。
智慧燃气传感网络平台是对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台可以被配置为通信网络和网关。
在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台可以包括智慧燃气户内设备传感网络分平台和智慧燃气管网设备传感网络分平台。
智慧燃气户内设备传感网络分平台用于获取燃气户内设备的运行信息，可以与智慧燃气户内设备对象分平台进行信息交互。
智慧燃气管网设备传感网络分平台用于获燃气管网设备的运行信息，可以与智慧燃气管网设备对象分平台进行信息交互。
在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台的各个分平台可以与智慧燃气对象平台的各个分平台对应进行数据交互。
智慧燃气对象平台是指用于获取感知信息的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气对象平台可以被配置为各类设备，各类设备包括燃气设备(如户内设备和管网设备)和其他设备(如监控设备等)。
在一些实施例中，智慧燃气对象平台可以包括但不限于智慧燃气户内设备对象分平台和智慧燃气管网设备对象分平台。
在一些实施例中，燃气户内设备对象分平台可以被配置为燃气用户的各类燃气户内设备，如燃气用户的燃气表等。
在一些实施例中，燃气管网设备对象分平台可以被配置为各类管网设备和监测设备。管网设备可以包括燃气门站压缩机、燃气流量计、阀控设备等。监测设备可以包括温度传感器、压力传感器等。
在一些实施例中，智慧燃气服务平台可以与智慧燃气用户平台进行信息交互。例如，智慧燃气服务平台可以发送预警信息至智慧燃气用户平台。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气数据中心分别与智慧燃气服务平台、智慧燃气传感网络平台进行信息交互。例如，智慧燃气数据中心可以将预警信息发送至智慧燃气服务平台。又例如，智慧燃气数据中心可以发送获取用户特征以及管网运输特征的指令至智慧燃气传感网络平台，以获取用户特征以及管网运输特征。
在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台可以与智慧燃气对象平台进行信息交互。例如，智慧燃气传感网络平台可以将获取用户特征以及管网运输特征的指令下发至智慧燃气对象平台，以获取用户特征以及管网运输特征，并上传至智慧燃气数据中心。
关于上述内容的具体说明参见本说明书其他部分如图2至图6的描述。
需要注意的是，以上对于系统及其组成部分的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。
图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气异常数据分析方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程200可以由智慧燃气设备管理平台执行。如图2所示，流程200包括下述步骤：
步骤210，获取多个燃气用户的用户特征以及管网运输特征。
用户特征是指反映用户层面的特征。例如，用户特征可以包括燃气设备类型、用户类型、月使用量等。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气用户平台获取用户特征。
管网运输特征是指燃气管网中燃气运输相关的特征。例如，管网运输特征可以包括管道的复杂程度、管道是否属于同一分支等。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气对象平台获取管网运输特征。
步骤220，根据用户特征以及管网运输特征，分别对燃气用户进行聚类，对应得到第一聚类结果以及第二聚类结果。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以分别将燃气用户按照用户特征以及管网运输特征构建对应向量，使用向量距离度量对应特征的相似度，并基于相似度进行分组，使同一组的燃气用户对应的用户特征或管网运输特征具有较高的相似度，不同组之间的燃气用户对应的用户特征或管网运输特征具有较低的相似度，进而分别通过基于用户特征的聚类和基于管网运输特征的聚类，对应得到第一聚类结果以及第二聚类结果。第一聚类结果以及第二聚类结果分别包括一个或多个燃气用户簇。
燃气用户簇是指燃气用户的分组。一个燃气用户簇内包括一个或多个燃气用户。
第一聚类结果是指根据用户特征对燃气用户聚类获取到的一个或多个燃气用户簇。
第二聚类结果是指根据管网运输特征对燃气用户聚类获取到的一个或多个燃气用户簇。
步骤230，对于任意一个燃气用户簇：根据燃气用户簇中燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据，确定潜在异常燃气用户。
设备使用数据是指与设备使用燃气情况相关的数据。例如，设备使用数据可以包括燃气设备类型及其燃气使用量。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气对象平台获取设备使用数据。
燃气计量数据是指与燃气使用量相关的数据。例如，燃气计量数据可以包括多个时刻的燃气累积用量值。
潜在异常燃气用户是指有较大概率发生异常的燃气用户。智慧燃气设备管理平台可以通过多种方式确定潜在异常燃气用户。例如，智慧燃气设备管理平台可以基于历史数据确定标准设备使用数据和/或标准燃气计量数据，将设备使用数据和/或燃气计量数据与标准设备使用数据和/或标准燃气计量数据的差异大于数据阈值的燃气用户，确定为潜在异常燃气用户。
在一些实施例中，潜在异常燃气用户包括第一异常用户、第二异常用户。
第一异常用户为基于第一聚类结果确定的潜在异常燃气用户。智慧燃气设备管理平台可以通过多种方式确定第一异常用户。例如，智慧燃气设备管理平台可以预设第一聚类结果的各个燃气用户簇对应的标准用户特征，并确定各个燃气用户簇包含的燃气用户中，用户特征与其对应标准用户特征差异大于特征阈值的燃气用户为第一异常用户。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以基于直方分布确定第一异常用户。关于如何确定第一异常用户的更多说明参见图3及其相关描述。
第二异常用户为基于第二聚类结果确定的潜在异常燃气用户。智慧燃气设备管理平台可以采用与确定第一异常用户类似的方式确定第二异常用户。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台还可以基于参考相关系数确定第一异常用户。关于如何确定第二异常用户的更多说明参见图5及其相关描述。
步骤240，基于第一异常用户、第二异常用户确定目标异常用户。
目标异常用户是指确定的发生异常的用户。智慧燃气设备管理平台可以通过多种方式确定目标异常用户。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以将同时为第一异常用户和第二异常用户的燃气用户确定为目标异常用户。更多关于确定目标异常用户的说明参见图6。
步骤250，向所述目标异常用户发送预警信息。
预警信息是指基于异常发出的警告信息。在一些实施例中，预警信息可以通过提前预设确定。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过文字、语音等方式向目标异常用户的终端发送预警信息。
本说明书一些实施例，通过对聚类的燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据分析，可以联合大量燃气用户的数据筛分出潜在异常燃气用户，进而确定目标异常用户，可以及时向目标异常用户发送预警信息，避免潜在的安全风险和燃气泄漏等问题，提高燃气管理的效率和安全性。
应当注意的是，上述有关流程的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定第一异常用户的示例性示意图。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以针对第一聚类结果310中的一个或多个所述燃气用户簇，基于多个预设燃气使用特征320，分别生成多个直方分布330；对于任意一个直方分布330，确定直方分布330中的一个或多个离群用户340；统计第一聚类结果310中每个燃气用户在多个直方分布330中被确定为离群用户340的次数350；至少基于次数350，确定燃气用户簇中的第一异常用户360。
在一些实施例中，第一聚类结果310对应的聚类参数包括燃气设备类型、用户类型、月使用量中至少一种。
燃气设备类型是指用户使用的燃气设备的类别。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气用户平台获取燃气设备类型。
用户类型是指燃气用户使用性质的分类。例如，用户类型可以包括居民燃气用户、商业燃气用户和工业燃气用户等。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气用户平台获取用户类型。
月使用量是指燃气用户在一个月内的燃气使用总量。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气对象平台获取月使用量。
本说明书一些实施例，第一聚类结果对应的聚类参数包括燃气设备类型、用户类型、月使用量中至少一种，可以更全面地分析燃气用户的需求和行为模式，使第一聚类结果更加准确、有代表性。
预设燃气使用特征320是指燃气使用层面的特征。例如，预设燃气使用特征320可以包括燃气的平均每天使用量、平均每小时使用量、使用峰值区间、燃气开火频率等。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气对象平台获取预设燃气使用特征320。
直方分布330是指预设燃气使用特征在一定范围内取不同值的频率分布。该频率分布可以基于燃气用户的历史燃气使用数据确定。
在一些实施例中，直方分布330可以基于燃气用户簇中每个燃气用户的预设燃气使用特征320生成。例如，针对一个燃气用户簇内的多个燃气用户的一个预设燃气使用特征320，可以生成一个直方分布330。
离群用户340是指与其他燃气用户有较大差异的用户。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以将在直方分布中与其他燃气用户的数据点相距异常的数据点所对应的燃气用户，确定为离群用户340。例如，可以基于直方分布确定各个燃气用户与其他燃气用户的离群值，并将离群值超过距离阈值的燃气用户确认为离群用户340。例如，离群值可以基于马氏距离法获得。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以统计第一聚类结果310中每个燃气用户在多个直方分布330中被确定为离群用户340的次数350。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以将每个燃气用户簇中，被确定为离群用户340的次数最多的燃气用户，确定为该燃气用户簇中的第一异常用户360。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以将次数350满足预设次数条件的燃气用户确定为所述第一异常用户360，并确定第一异常用户360的第一异常概率。
在一些实施例中，预设次数条件包括离群阈值。例如，预设次数条件可以为被确定为离群用户340的次数350大于离群阈值。在一些实施例中，离群阈值可以预设。
在一些实施例中，离群阈值相关于燃气用户被确定为所述离群用户340时的离群程度。例如，离群程度越小，离群阈值越大。
离群程度可表示离群用户在直方分布图中，距离分布最集中的区间的距离情况。在一些实施例中，离群程度可以基于离群值表示或进行等量替换等。
在一些实施例中，一个燃气用户被确定为所述离群用户时的离群程度(后续简称为燃气用户的综合离群程度)可以基于其被认定为离群用户时对应的多个直方分布确定。例如，燃气用户的综合离群程度可以为在该燃气用户被认定为离群用户时对应的多个直方分布中，该燃气用户在多个直方分布中的离群值之和。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以将燃气用户在多个直方分布330中，多次被确认为离群用户340时的离群程度进行加权处理，将加权处理得到的值作为燃气用户被确定为离群用户时的离群程度，即该燃气用户的综合离群程度。
例如，燃气用户的综合离群程度还可以是该燃气用户被认定为离群用户340时对应的多个直方分布330中，该燃气用户在多个直方分布330中的离群值的权重和。
在一些实施例中，加权处理时的权重相关于预设燃气使用特征。例如，智慧燃气设备管理平台可以预设每个预设燃气使用特征对应的权重，则基于直方分布对应的预设燃气使用特征可以确定基于该直方分布确定的离群值对应的权重值。
本说明书一些实施例，通过将加权处理得到的值作为燃气用户被确定为离群用户时的离群程度，可以使离群程度更准确地反映用户行为。
本说明书一些实施例，预设次数条件包括离群阈值，可以全面分析用户的用气行为，更准确地确定离群用户。
第一异常用户360的第一异常概率是指第一异常用户360为目标异常燃气用户的概率。在一些实施例中，第一异常概率可以基于第一异常用户360被确定为离群用户的次数和离群阈值确定。例如，第一异常概率可以通过公式(1)计算得出：
其中，A表示第一异常概率，x是被确定为离群用户的次数，x0是离群阈值。
本说明书一些实施例，通过将次数满足预设次数条件的所述燃气用户确定为所述第一异常用户，可以提高确定第一异常用户的准确性，并且可以通过调整预设次数条件来控制判断的敏感度。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以至少基于所述次数350，通过预测模型，确定所述第一异常用户360。
预测模型可以为机器学习模型。例如，预测模型可以为深度神经网络(DeepNeural Networks，DNN)模型、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)模型等或其任意组合。
在一些实施例中，预测模型的输入可以包括各个预设燃气使用特征的直方分布330、离群用户分布，输出可以为第一异常用户360及其第一异常概率。
离群用户分布是指各个燃气用户被确定为离群用户340的次数分布。在一些实施例中，离群用户分布可以使用离群用户分布图表示。关于离群用户分布图的更多说明，参见图4及其相关内容。
在一些实施例中，预测模型可以通过带有第一标签的第一训练样本训练得到。可以将多个带有第一标签的第一训练样本输入初始预测模型，通过第一标签和初始预测模型输出的结果构建损失函数，基于损失函数迭代更新初始预测模型的参数。当初始预测模型的损失函数满足预设条件时模型训练完成，得到训练好的预测模型。其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
第一训练样本可以包括样本预设燃气使用特征的直方分布、样本离群用户分布，第一标签可以通过将样本离群用户分布对应的样本用户中，历史实际被确定为异常的样本用户标签记为1，非异常的样本用户标签记为0得到。第一训练样本和第一标签可以基于历史数据获得。
本说明书一些实施例，通过预测模型对预设燃气使用特征的直方分布和离群用户分布进行处理，可以利用机器学习模型的自学习能力，从大量预设燃气使用特征中找到规律，获取到第一异常用户与预设燃气使用特征之间的关联关系，提高确定第一异常用户的准确度和效率。
本说明书一些实施例，通过针对每个燃气用户簇，基于多个预设燃气使用特征，分别生成多个直方分布并确定其中的离群用户，基于次数确定第一异常用户，可以更全面地发现可能存在的第一异常用户，提高了异常检测的覆盖率和可靠性。
图4是根据本说明书一些实施例所示的离群用户分布的示例性示意图。
在一些实施例中，预测模型的输入包括离群用户分布图。
离群用户分布图是反映离群用户分布情况的图。在一些实施例中，离群用户节分布图可以包括节点及节点特征、边及边特征等。
节点对应被确认为离群用户的燃气用户。示例性的，图4中的圆圈可以表示离群用户分布图的节点。
在一些实施例中，节点特征可以包括燃气用户被确认为离群用户次数、燃气用户所处的环境、燃气用户的燃气计量设备的历史维修数据等。关于被确认为离群用户次数的更多内容参见图3及相关说明。
燃气用户所处的环境是指燃气用户所处的特定环境条件和情境。例如，燃气用户所处的环境可以包括地理环境(如位置、天气、气候等)和社会环境(如人口密度、居民生活方式等)。
燃气计量设备的历史维修数据是指燃气计量设备在过去进行维修时产生的维修相关数据。例如，燃气计量设备的历史维修数据可以包括维修记录、维修时间、维修地点、维修时长等。
边对应燃气用户之间的燃气管道。示例性的，图4中节点之间线段可以表示离群用户分布图的边。
在一些实施例中，边特征可以包括燃气用户之间的距离等。例如，节点A与节点B之间的边的边特征可以为节点A与节点B之间的边对应的管道长度。
在一些实施例中，通过离群用户分布图输入预测模型，可以对每个用户被确定为离群用户的次数与异常概率的内在关联进行分析，从而提高判断潜在异常燃气用户的精确度。
图5是根据本说明书一些实施例所示的确定第二异常用户的示例性示意图。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以针对第二聚类结果510中的一个燃气用户簇：基于历史燃气用户的燃气计量数据520，对燃气用户簇中的任意两个燃气用户，计算参考相关系数530；基于参考相关系数530，确定燃气用户簇中各个燃气用户的至少一个关联用户540；基于燃气用户及其关联用户540的设备使用数据550以及燃气计量数据520，确定燃气用户是否为第二异常用户560。
在一些实施例中，第二聚类结果510对应的聚类参数包括燃气用户所处管道的复杂程度、燃气用户所处管道是否属于同一分支中至少一种。关于聚类参数的进一步说明参考第一聚类结果中聚类参数的说明。
管道的复杂程度是指管道构成的复杂程度。例如，管道的复杂程度可以相关于管道组成件的种类与数量、管道形状等在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气对象平台获取管道的复杂程度。
管道是否属于同一分支是指燃气用户所处管道是否属于/位于同一管道分支。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以通过智慧燃气对象平台获取管道是否属于同一分支。
本说明书一些实施例，第二聚类结果对应的聚类参数包括管道的复杂程度、管道是否属于同一分支中至少一种，可以更全面地分析燃气管道的运输情况，使第二聚类结果更加准确、有代表性。
关于燃气计量数据520的更多说明，参见图2及其相关描述。
参考相关系数530是指基于燃气用户的历史燃气数据确定的，表示两个燃气用户间相关程度的参数。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以基于历史任意两个燃气用户的燃气计量数据，计算得出两个燃气用户的参考相关系数530。例如，燃气用户甲和燃气用户乙的参考相关系数530可以基于公式(2)得出：
其中，R是燃气用户甲和燃气用户乙的参考相关系数530，cov是燃气用户甲和燃气用户乙的历史燃气计量数据的协方差，ystd是燃气用户甲的历史燃气计量数据的标准差，zstd是燃气用户乙的历史燃气计量数据的标准差。
关联用户540是指与该燃气用户燃气计量数据相关性比较大的其他燃气用户。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以将燃气用户簇中与某燃气用户的参考相关系数大于系数阈值的燃气用户确定为在该燃气用户簇中，该燃气用户的关联用户540，进而可以确定该燃气用户的所有关联用户540。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以基于多种方式确定第二异常用户560。例如，智慧燃气设备管理平台可以基于燃气用户及其关联用户540的历史设备使用数据以及燃气计量数据，通过时间序列分析预测未来的设备使用数据以及燃气计量数据，将设备使用数据550以及燃气计量数据520与预测值的差异超出使用阈值的燃气用户确定为第二异常用户。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以针对一个所述燃气用户：获取燃气用户与一个关联用户540之间的实际相关系数；确定实际相关系数与其对应的参考相关系数53的子差异；对燃气用户的多个子差异进行加权处理，得到综合差异；响应于综合差异满足预设差异条件，确定燃气用户为第二异常用户560，并计算第二异常用户560的第二异常概率。
实际相关系数是指基于燃气用户的当前燃气数据确定的，表示燃气用户与其关联用户540间相关程度的参数。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以基于燃气用户与其关联用户540的当前燃气计量数据，计算得出实际相关系数。具体计算方式可以参考前述参考相关系数的方式。
子差异是指燃气用户和一个关联用户540间的，实际相关系数与参考相关系数之间的差异。在一些实施例中，子差异可以通过实际相关系数与其对应的参考相关系数530做差确定。
综合差异可以表示燃气用户与所有关联用户540的差异程度。在一些实施例中，综合差异可以通过对燃气用户和多个关联用户540间的多个子差异进行加权处理确定。
在一些实施例中，加权处理中，子差异的权重正相关于参考相关系数530的值。例如，某个参考相关系数530的值越大，则基于该参考相关系数530确定的子差异的权重越大。
本说明书一些实施例，子差异的权重正相关于参考相关系数的值，参考相关系数越大的燃气用户之间的差异会得到更高的重视，可以更准确地评估综合差异。
在一些实施例中，加权处理中，子差异的权重相关于燃气用户与关联用户540的第一聚类结果。
例如，燃气用户A与关联用户B在第一聚类结果中属于同一燃气用户簇，则关联用户B对应的子差异权重更大。
本说明书一些实施例，子差异的权重相关于燃气用户与关联用户的第一聚类结果，属于同一燃气用户簇的燃气用户之间的差异会得到更高的重视，可以更准确地评估综合差异。
预设差异条件是指被确定为第二异常用户560的燃气用户综合差异需要满足的条件。在一些实施例中，预设差异条件可以包括差异阈值。例如，预设差异条件可以为综合差异大于差异阈值。差异阈值可以人工设置确定。
第二异常用户560的第二异常概率是指第二异常用户为目标异常燃气用户的概率。在一些实施例中，第二异常概率可以基于综合差异和差异阈值确定。例如，第二异常概率可以通过公式(3)计算得出：
其中，B表示第二异常概率，t是综合差异，t0是差异阈值。
本说明书一些实施例，通过实际相关系数和对应的参考相关系数计算综合差异，可以参考关联用户的当前使用情况，以提高确定第二异常用户的准确性。
本说明书一些实施例，基于相关系数确定至少一个关联用户，基于燃气用户及其关联用户的设备使用数据以及燃气计量数据，确定燃气用户是否为所述第二异常用户，更好地根据用户之间的相关性发现潜在的第二异常用户，提高了异常检测的覆盖率和可靠性。
图5是根据本说明书一些实施例所示的确定目标异常用户的示例性示意图。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以确定同时属于第一异常用户360和第二异常用户560为候选异常用户620；基于候选异常用户620，确定目标异常用户640，目标异常用户640的第一异常概率610、第二异常概率630满足预设概率条件。
候选异常用户620是指待确认为目标异常用户640的燃气用户。智慧燃气设备管理平台。
预设概率条件是指被确定为目标异常用户需要满足的条件。
在一些实施例中，预设概率条件包括第一预设概率。例如，预设概率条件包括第一异常概率610、第二异常概率630中至少一个大于第一预设概率。第一预设概率可以预设。
在一些实施例中，第一预设概率相关于离群阈值、差异阈值中至少一种。例如，第一预设概率负相关于离群阈值和差异阈值。关于离群阈值的更多说明，参见图3及其相关描述。关于差异阈值的更多说明，参见图5及其相关描述。
本说明书一些实施例，离群阈值、差异阈值越大，对异常的监测越宽松，此时可以适当减小第一预设概率，对异常的监测力度加大，使得对目标异常燃气用户的选取更加合理。
在一些实施例中，预设概率条件包括概率求和值大于第一预设概率。
概率求和值为第一异常概率610和第二异常概率620的加权求和值。在一些实施例中，加权求和的权重可以预设。
本说明书一些实施例，预设概率条件包括概率求和值大于第一预设概率，可以充分考虑第一异常用户和第二异常用户同时出现的情况，更加准确地确定目标异常用户。
在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台可以将候选异常用户中，第一异常概率、第二异常概率满足前述预设概率条件的选异常用户确定为目标异常用户。
本说明书一些实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储计算机指令，当计算机指令被计算机执行时，实现本说明书实施例中任一项所述的智慧燃气异常数据分析方法。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种智慧燃气异常数据分析方法，基于智慧燃气物联网系统的智慧燃气设备管理平台执行，其特征在于，包括：
获取多个燃气用户的用户特征以及管网运输特征；
根据所述用户特征以及所述管网运输特征，分别对所述燃气用户进行聚类，对应得到第一聚类结果以及第二聚类结果，所述第一聚类结果以及所述第二聚类结果分别包括一个或多个燃气用户簇；
对于任意一个所述燃气用户簇：
根据所述燃气用户簇中所述燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据，确定潜在异常燃气用户；其中，所述设备使用数据包括燃气设备及其燃气使用量，所述燃气计量数据包括多个时刻的燃气累积用量值；所述潜在异常燃气用户包括第一异常用户、第二异常用户；
基于所述第一异常用户、所述第二异常用户确定目标异常用户，所述第一异常用户为基于所述第一聚类结果确定的所述潜在异常燃气用户，所述第二异常用户为基于所述第二聚类结果确定的所述潜在异常燃气用户；
向所述目标异常用户发送预警信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述燃气用户簇中所述燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据，确定潜在异常燃气用户包括：
针对所述第一聚类结果中的一个或多个所述燃气用户簇，基于多个预设燃气使用特征，分别生成多个直方分布；
对于任意一个所述直方分布，确定所述直方分布中的一个或多个离群用户；
统计所述第一聚类结果中每个所述燃气用户在多个所述直方分布中被确定为所述离群用户的次数；
至少基于所述次数，确定所述燃气用户簇中的所述第一异常用户。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述次数，确定所述燃气用户簇中的所述第一异常用户包括：
将所述次数满足预设次数条件的所述燃气用户确定为所述第一异常用户，并确定所述第一异常用户的第一异常概率。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少基于所述次数，确定所述燃气用户簇中的所述第一异常用户包括：
至少基于所述次数，通过预测模型，确定所述第一异常用户，所述预测模型为机器学习模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述燃气用户簇中所述燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据，确定潜在异常燃气用户包括：
针对所述第二聚类结果中的一个所述燃气用户簇：
基于历史燃气用户的燃气计量数据，对所述燃气用户簇中的任意两个所述燃气用户，计算参考相关系数；
基于所述参考相关系数，确定所述燃气用户簇中各个所述燃气用户的至少一个关联用户；
基于所述燃气用户及其关联用户的所述设备使用数据以及燃气计量数据，确定所述燃气用户是否为所述第二异常用户。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一异常用户、所述第二异常用户确定目标异常用户包括：
确定同时属于第一异常用户和第二异常用户为候选异常用户；
基于所述候选异常用户，确定所述目标异常用户，所述目标异常用户的第一异常概率、第二异常概率满足预设概率条件。
7.一种用于燃气异常数据分析的智慧燃气物联网系统，其特征在于，所述系统包括智慧燃气设备管理平台，所述智慧燃气设备管理平台被配置为执行以下操作：
获取多个燃气用户的用户特征以及管网运输特征；
根据所述用户特征以及所述管网运输特征，分别对所述燃气用户进行聚类，对应得到第一聚类结果以及第二聚类结果，所述第一聚类结果以及所述第二聚类结果分别包括一个或多个燃气用户簇；
对于一个所述燃气用户簇：
根据所述燃气用户簇中所述燃气用户的设备使用数据和/或燃气计量数据，确定潜在异常燃气用户；其中，所述设备使用数据包括燃气设备及其燃气使用量，所述燃气计量数据包括多个时刻的燃气累积用量值；所述潜在异常燃气用户包括第一异常用户、第二异常用户；
基于所述第一异常用户、所述第二异常用户确定目标异常用户，所述第一异常用户为基于所述第一聚类结果确定的所述潜在异常燃气用户，所述第二异常用户为基于所述第二聚类结果确定的所述潜在异常燃气用户；
向所述目标异常用户发送预警信息。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述智慧燃气物联网系统包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台和智慧燃气对象平台；
所述智慧燃气服务平台用于将所述预警信息发送至所述智慧燃气用户平台；
所述智慧燃气对象平台用于获取所述燃气用户特征、燃气管网运输特征、设备使用数据和燃气计量数据，并通过所述智慧燃气传感网络平台传递至所述智慧燃气设备管理平台；
其中，所述智慧燃气用户平台包括燃气用户分平台、政府用户分平台和监管用户分平台；
所述智慧燃气服务平台包括智慧用气服务分平台、智慧运营服务分平台和智慧监管服务分平台；
所述智慧燃气设备管理平台包括智慧燃气户内设备参数管理分平台、智慧燃气管网设备参数管理分平台和智慧燃气数据中心，其中，所述智慧燃气户内设备参数管理分平台包括设备运行参数监测预警模块和设备参数远程管理模块，所述智慧燃气管网设备参数管理分平台包括设备运行参数监测预警模块和设备参数远程管理模块；
所述智慧燃气传感网络平台包括智慧燃气户内设备传感网络分平台和智慧燃气管网设备传感网络分平台；
所述智慧燃气对象平台包括智慧燃气户内设备对象分平台和智慧燃气管网设备对象分平台。
9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求1-6中任一所述的智慧燃气异常数据分析方法。
10.一种用于燃气异常数据分析的装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于执行如权利要求1-6中任一所述的智慧燃气异常数据分析方法。
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