能源数据异常检测方法、装置及能源系统与流程

1.本技术属于能源系统技术领域，具体涉及一种能源数据异常检测方法、装置及能源系统。


背景技术：

2.能源数据可以帮助企业、单位了解自身在某段时间内的能耗情况，从而为企业、单位在节能减排的运维和决策中提供参考。同时，能源数据的异常也会直接和间接的表征该企业、单位能源系统的运行状态是否异常，为了有效地定位、评估和解决异常状态，需要对能源数据进行异常检测与分析。但是数据的异常有时可能是由系统异常和误差所导致的，而误差则存在偶然性和瞬时性的特点，能源数据数量巨大，在其中难免夹杂着因系统误差而产生的异常数据，但是其并不意味着系统产生的能源数据存在异常，因此，需要甄别数据异常是由系统异常导致还是由误差导致。目前，针对数据的异常检测方法主要分为基于统计、距离计算或机器学习三类，但这些方法都需要大量数据做数据拟合，时效性低且准确性低，而能源数据应用于需求侧响应，其时效性和响应准确度就要求对小范围内数据进行精确分析，因此，现有数据异常检测方法不能满足能源互联网领域的电力交易和需求侧响应的需求。


技术实现要素：

3.为至少在一定程度上克服现有数据的异常检测方法需要大量数据做数据拟合，时效性低且准确性低的问题，本技术提供一种能源数据异常检测方法、装置及能源系统。
4.第一方面，本技术提供一种能源数据异常检测方法，包括：
5.获取预设数量的能源数据样本；
6.判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型；
7.若是，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度；
8.将所述偏离度与对应标准值进行比较；
9.根据比较结果确定所述属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据。
10.进一步的，所述计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度，包括：
11.将属于预设异常类型对应的能源数据样本代入卡方公式得到样本的卡方值，卡方公式为：
[0012][0013]
其中，χ2为卡方值，k为能源数据样本的预设数量，i为当前能源数据样本，fi为当前能源数据样本值，npi为从第一个能源数据样本到当前能源数据样本的平均值；
[0014]
将卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0015]
进一步的，所述对应标准值获取方法包括：
[0016]
建立显著性水平、能源数据样本数量与标准值对照表；
[0017]
将所述能源数据样本的预设数量和设置的显著性水平与所述显著性水平、能源数据样本数量与标准值对照表进行匹配得到对应标准值。
[0018]
进一步的，所述异常类型包括负数数据，所述计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度包括：
[0019]
选取属于负数数据异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0020]
将属于负数数据异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第一卡方值；
[0021]
将所述第一卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0022]
进一步的，所述根据比较结果确定所述属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据，包括：
[0023]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于负数数据异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0024]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于负数数据异常类型对应的能源数据为负数异常能源数据，发送数据为负和监测设备异常重启的报警信息。
[0025]
进一步的，还包括：
[0026]
若预设时间段内负数异常能源数据出现次数超出预设第一次数阈值，发送被采集数据的设备和/或监测设备出现异常的报警信息。
[0027]
进一步的，所述异常类型包括数据为0，所述计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度包括：
[0028]
选取属于数据为0异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0029]
将属于数据为0异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第二卡方值；
[0030]
将所述第二卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0031]
进一步的，所述根据比较结果确定所述属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据，包括：
[0032]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于数据为0异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0033]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于数据为0异常类型对应的能源数据为数据为0异常能源数据，发送数据为0和监测设备数据传输异常的报警信息。
[0034]
进一步的，还包括：
[0035]
若预设时间段内数据为0异常能源数据出现次数超出预设第二次数阈值，发送被采集数据的设备异常断电的报警信息。
[0036]
进一步的，所述异常类型包括无数据，还包括：
[0037]
对属于无数据异常类型对应的能源数据样本后面传输的能源数据样本进行检测，若均为无数据，则发送监测设备异常离线的报警信息。
[0038]
进一步的，若属于无数据异常类型对应的能源数据样本后面有数据传输，还包括：
[0039]
选取属于无数据异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0040]
将属于无数据异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代
入卡方公式得到第三卡方值；
[0041]
将所述第三卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0042]
进一步的，所述根据比较结果确定所述属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据，包括：
[0043]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于无数据异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0044]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于无数据异常类型对应的能源数据为无数据异常能源数据，发送无数据和监测设备异常的报警信息。
[0045]
进一步的，所述异常类型包括数据超出预设范围，所述计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度包括：
[0046]
选取属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0047]
将属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第四卡方值；
[0048]
将所述第四卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0049]
进一步的，所述根据比较结果确定所述属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据，包括：
[0050]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0051]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据为超出预设范围异常能源数据，发送数据超出预设范围和监测设备异常重启的报警信息。
[0052]
进一步的，还包括：
[0053]
若预设时间段内超出预设范围异常能源数据出现次数超出预设第三次数阈值，发送设备存在超负荷运行或有新设备并入的报警信息。
[0054]
进一步的，所述计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度，包括：
[0055]
将属于预设异常类型对应的能源数据样本代入二项式检验公式得到样本的偏离度。
[0056]
第二方面，本技术提供一种能源数据异常检测装置，包括：
[0057]
获取模块，用于获取预设数量的能源数据样本；
[0058]
判断模块，用于判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型；
[0059]
计算模块，用于在能源数据样本属于预设异常类型时，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度；
[0060]
比较模块，用于将所述偏离度与对应标准值进行比较；
[0061]
确定模块，用于根据比较结果确定所述属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据。
[0062]
第三方面，本技术提供一种能源系统，包括：
[0063]
如第二方面所述的能源数据异常检测装置。
[0064]
本技术的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0065]
本发明实施例提供的能源数据异常检测方法、装置及能源系统，能源数据异常检测方法包括获取预设数量的能源数据样本，判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型，若是，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度，将偏离度与对应标准值进行比较，根据比较结果确定属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据，可以保证能源数据异常检测的时效性和准确性，避免出现报警预判错误的问题，增强用户体验。
[0066]
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
[0067]
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
[0068]
图1为本技术一个实施例提供的一种能源数据异常检测方法的流程图。
[0069]
图2为本技术另一个实施例提供的一种能源数据异常检测方法的流程图。
[0070]
图3为本技术另一个实施例提供的另一种能源数据异常检测方法的流程图。
[0071]
图4为本技术另一个实施例提供的另一种能源数据异常检测方法的流程图。
[0072]
图5为本技术另一个实施例提供的另一种能源数据异常检测方法的流程图。
[0073]
图6为本技术另一个实施例提供的另一种能源数据异常检测方法的流程图。
[0074]
图7为本技术一个实施例提供的一种能源数据异常检测装置的功能结构图。
具体实施方式
[0075]
为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本技术的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本技术所保护的范围。
[0076]
图1为本技术一个实施例提供的能源数据异常检测方法的流程图，如图1所示，该能源数据异常检测方法，包括：
[0077]
s11：获取预设数量的能源数据样本；
[0078]
s12：判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型；
[0079]
s13：若是，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度；
[0080]
s14：将偏离度与对应标准值进行比较；
[0081]
s15：根据比较结果确定属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据。
[0082]
传统的异常能源数据检测方法需要大量数据做数据拟合，时效性低且准确性低，而能源数据应用于需求侧响应，其时效性和响应准确度就要求对小范围内数据进行精确分析，因此，现有能源数据异常检测方法不能满足能源互联网领域的电力交易和需求侧响应的需求。
[0083]
本实施例中，能源数据异常检测方法包括获取预设数量的能源数据样本，判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型，若是，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度，将偏离度与对应标准值进行比较，根据比较结果确定属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据，可以保证能源数据异常检测的时效性和准确性，避免出
现报警预判错误的问题，减少报警频次，增强用户体验。
[0084]
图2为本技术另一个实施例提供的能源数据异常检测方法的流程图，如图2所示，该能源数据异常检测方法，包括：
[0085]
s21：获取预设数量的能源数据样本；
[0086]
s22：判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型；
[0087]
s23：若是，将属于预设异常类型对应的能源数据样本代入卡方公式得到样本的卡方值，卡方公式为：
[0088][0089]
其中，χ2为卡方值，k为能源数据样本的预设数量，i为当前能源数据样本，fi为当前能源数据样本值，npi为从第一个能源数据样本到当前能源数据样本的平均值；
[0090]
需要说明的是，k值与计算机的运算能力和检测响应时间及用户体验相关联，为避免检测响应时间太长，k值不宜过大；显著性水平即精度水平，可视实际情况而设定，例显著性水平ρ＝0.05表示该数据有95％的可行度。
[0091]
s24：将卡方值作为能源数据样本的偏离度；
[0092]
s25：建立显著性水平、能源数据样本数量与标准值对照表；
[0093]
s26：将能源数据样本的预设数量和设置的显著性水平与显著性水平、能源数据样本数量与标准值对照表进行匹配得到对应标准值；
[0094]
s27：将偏离度与对应标准值进行比较；
[0095]
s28：根据比较结果确定属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据。
[0096]
χ2检验的样本数量可以很小，这是利用数据拟合、机器学习等预测方法不具备的。χ2检验的优点在于样本数量小、要求数据精确的局部数据采样，更适合应用于能源数据异常检测领域。
[0097]
如图3所示，异常类型包括负数数据，该能源数据异常检测方法，包括：
[0098]
s31：选取属于负数数据异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0099]
若能源数据样本的预设数量为k,属于负数数据异常类型对应的能源数据样本为第i个能源数据样本，则预设范围为[i-k/2,i k/2]区间。
[0100]
s32：将属于负数数据异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第一卡方值；
[0101]
s33：将第一卡方值作为能源数据样本的偏离度；
[0102]
s34：若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定该能源数据不是异常能源数据；
[0103]
s35：若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定该能源数据为负数异常能源数据，发送数据为负和监测设备异常重启的报警信息。
[0104]
s36：若预设时间段内负数异常能源数据出现次数超出预设第一次数阈值，发送被采集数据的设备和/或监测设备出现异常的报警信息。
[0105]
第一次数阈值例如为5。例如能源数据段中检测存在有负数数据即检测到的能源
数据《0，则对该样本i扩展检验范围至[i-k/2,i k/2]，将[i-k/2,i k/2]内的能源数据样本代入卡方公式计算χ2值，若在设定的显著性水平对应的标准值范围内，则认为该异常为误差导致，不做处理；若不在设定的显著性水平对应的标准值范围内，则可能存在数据监测设备(电表等)的异常重启等问题，发送数据为负的报警短信，提醒运维人员检测。若在一天内重复多次出现此类异常(5次及以上)，则报警提醒运维人员检测被采集数据的设备和监测设备的异常情况。
[0106]
如图4所示，异常类型包括数据为0，该能源数据异常检测方法，包括：
[0107]
s41：选取属于数据为0异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0108]
s42：将属于数据为0异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第二卡方值；
[0109]
s43：将第二卡方值作为能源数据样本的偏离度；
[0110]
s44：若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定该能源数据不是异常能源数据；
[0111]
s45：若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定该能源数据为数据为0异常能源数据，发送数据为0和监测设备数据传输异常的报警信息。
[0112]
s46：若预设时间段内数据为0异常能源数据出现次数超出预设第二次数阈值，发送被采集数据的设备异常断电的报警信息。
[0113]
例如，能源数据段中检测存在有值为0数据，则对该样本i扩展检验范围至[i-k/2,i k/2]，将[i-k/2,i k/2]范围内能源数据样本代入卡方公式计算χ2值，若在设定的显著性水平对应的标准值范围内，则认为该异常为误差导致，不做处理；若不在范围内，则可能存在监测设备的数据传输问题，发送数据为负的报警短信，提醒运维人员关注监测设备(电表等)的异常情况。若连续多次出现此类异常则，报警提醒运维人员被采集设备异常断电。
[0114]
如图5所示，异常类型包括无数据，该能源数据异常检测方法，包括：
[0115]
s51：对属于无数据异常类型对应的能源数据样本后面传输的能源数据样本进行检测，若均为无数据，则发送监测设备异常离线的报警信息。
[0116]
s52：若属于无数据异常类型对应的能源数据样本后面有数据传输，选取属于无数据异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0117]
s53：将属于无数据异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第三卡方值；
[0118]
s54：将第三卡方值作为能源数据样本的偏离度；
[0119]
s55：若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于无数据异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0120]
s56：若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于无数据异常类型对应的能源数据为无数据异常能源数据，发送无数据和监测设备异常的报警信息。
[0121]
例如，能源数据段中检测存在无数据的断点，需首先对其后传输的几个样本进行检测，若均无数据，则报警监测设备异常离线，若其后有数据上报，则对以该断点为中心，扩展检验范围至[i-k/2,i k/2]，代入卡方公式计算χ2值，若在设定的显著性水平对应的标准值范围内，则认为数据无异常；若不在范围内，则判定监测设备存在异常。
[0122]
如图6所示，异常类型包括数据超出预设范围，该能源数据异常检测方法，包括：
[0123]
s61：选取属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0124]
例如，在能源数据段中一个能源数据的值较相邻能源数据值相差超出预设范围如10倍、100倍等，则判断该能源数据属于数据超出预设范围异常类型。
[0125]
s62：将属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第四卡方值；
[0126]
s63：将第四卡方值作为能源数据样本的偏离度；
[0127]
s64：若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0128]
s65：若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据为超出预设范围异常能源数据，发送数据超出预设范围和监测设备异常重启的报警信息。
[0129]
s66：若预设时间段内超出预设范围异常能源数据出现次数超出预设第三次数阈值，发送设备存在超负荷运行或有新设备并入的报警信息。
[0130]
例如，能源数据段中检测存在有数据超出预设范围，则对该样本i，扩展检验范围至[i-k/2,i k/2]，代入卡方公式计算χ2值，若在设定的显著性水平对应的标准值范围内，则认为该异常为误差导致，不做处理；若不在范围内，则可能存在数据监测设备(电表等)的异常重启等问题，发送数据为负的报警短信，提醒运维人员检测。若在连续多次出现此类异常(5次及以上)则，报警提醒运维人员检查设备存在超负荷运行或有新设备并入的异常情况。
[0131]
一些实施例中，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度，包括：
[0132]
将属于预设异常类型对应的能源数据样本代入代入二项式检验公式得到样本的偏离度。
[0133]
可以理解的是，二项式检验方法属于本领域现有技术，这里不再赘述。
[0134]
二项式检验方法适用于数据量比较小的场景，或异常类型较少的应用场景。
[0135]
局部数据的准确性会显著的影响能源系统在需求侧响应的精确水平，通过χ2检验可以在小样本的情况下有效地甄别出异常数据，进而判断其是误差造成的还是真的存在设备或系统异常，从而可以很好地判断局部数据的异常类型，并及时作出报警，避免误报。
[0136]
本实施例中，可以避免由于出现了突变数据而导致报警预判错误的问题，提高报警的准确性的同时，减少报警频次，增强用户体验；并且可以准确的预测出数据的异常类型如数据为负、数据为0、无数据和数据超出预设范围等，根据不能异常类型发送不同报警信息，便于维护人员进行修复，减少修复时间。
[0137]
本发明实施例提供一种能源数据异常检测装置，如图7所示的功能结构图，该能源数据异常检测装置包括：
[0138]
获取模块71，用于获取预设数量的能源数据样本；
[0139]
判断模块72，用于判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型；
[0140]
计算模块73，用于在能源数据样本属于预设异常类型时，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度；
[0141]
比较模块74，用于将偏离度与对应标准值进行比较；
[0142]
确定模块75，用于根据比较结果确定所述属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据。
[0143]
一些实施例中，计算模块73被配置为：
[0144]
将属于预设异常类型对应的能源数据样本代入卡方公式得到样本的卡方值，卡方公式为：
[0145][0146]
其中，χ2为卡方值，k为能源数据样本的预设数量，i为当前能源数据样本，fi为当前能源数据样本值，npi为从第一个能源数据样本到当前能源数据样本的平均值；
[0147]
将卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0148]
比较模块74还包括对应标准值获取单元，用于建立显著性水平、能源数据样本数量与标准值对照表，将能源数据样本的预设数量和设置的显著性水平与所述显著性水平、能源数据样本数量与标准值对照表进行匹配得到对应标准值。
[0149]
一些实施例中，异常类型包括负数数据，计算模块73被配置为：
[0150]
选取属于负数数据异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0151]
将属于负数数据异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第一卡方值；
[0152]
将第一卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0153]
进一步的，确定模块75被配置为：
[0154]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于负数数据异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0155]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于负数数据异常类型对应的能源数据为负数异常能源数据，发送数据为负和监测设备异常重启的报警信息。
[0156]
确定模块75还被配置为：
[0157]
若预设时间段内负数异常能源数据出现次数超出预设第一次数阈值，发送被采集数据的设备和/或监测设备出现异常的报警信息。
[0158]
一些实施例中，异常类型包括数据为0，计算模块73被配置为：
[0159]
选取属于数据为0异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0160]
将属于数据为0异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第二卡方值；
[0161]
将第二卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0162]
确定模块75被配置为：
[0163]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于数据为0异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0164]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于数据为0异常类型对应的能源数据为数据为0异常能源数据，发送数据为0和监测设备数据传输异常的报警信息。
[0165]
确定模块75还被配置为：若预设时间段内数据为0异常能源数据出现次数超出预
设第二次数阈值，发送被采集数据的设备异常断电的报警信息。
[0166]
一些实施例中，异常类型包括无数据，还包括继续检测单元，用于对属于无数据异常类型对应的能源数据样本后面传输的能源数据样本进行检测，若均为无数据，则发送监测设备异常离线的报警信息。
[0167]
若属于无数据异常类型对应的能源数据样本后面有数据传输，计算模块73被配置为：
[0168]
选取属于无数据异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0169]
将属于无数据异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第三卡方值；
[0170]
将第三卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0171]
确定模块75被配置为：
[0172]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于无数据异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0173]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于无数据异常类型对应的能源数据为无数据异常能源数据，发送无数据和监测设备异常的报警信息。
[0174]
一些实施例中，异常类型包括数据超出预设范围，计算模块73被配置为：
[0175]
选取属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据样本预设范围内的能源数据样本；
[0176]
将属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据样本及其预设范围内的能源数据样本代入卡方公式得到第四卡方值；
[0177]
将第四卡方值作为能源数据样本的偏离度。
[0178]
确定模块75被配置为：
[0179]
若能源数据样本的偏离度小于对应标准值，判定属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据不是异常能源数据；
[0180]
若能源数据样本的偏离度不小于对应标准值，判定属于数据超出预设范围异常类型对应的能源数据为超出预设范围异常能源数据，发送数据超出预设范围和监测设备异常重启的报警信息。
[0181]
确定模块75还被配置为：若预设时间段内超出预设范围异常能源数据出现次数超出预设第三次数阈值，发送设备存在超负荷运行或有新设备并入的报警信息。
[0182]
一些实施例中，计算模块还被配置为将属于预设异常类型对应的能源数据样本代入二项式检验公式得到样本的偏离度。
[0183]
本实施例中，通过获取模块获取预设数量的能源数据样本，判断模块判断每个能源数据样本是否属于预设异常类型，计算模块在能源数据样本属于预设异常类型时，计算属于预设异常类型对应的能源数据样本的偏离度，比较模块将偏离度与对应标准值进行比较，确定模块根据比较结果确定属于预设异常类型对应的能源数据是否为异常能源数据，以保证能源数据异常检测的时效性和准确性，避免出现报警预判错误的问题，减少报警频次，增强用户体验。
[0184]
本发明实施例提供一种能源系统，包括：如上述实施例所述的能源数据异常检测装置。
[0185]
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
[0186]
需要说明的是，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
[0187]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0188]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0189]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0190]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0191]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0192]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0193]
尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
[0194]
需要说明的是，本发明不局限于上述最佳实施方式，本领域技术人员在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本技术相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。