基于DBSCAN算法的燃氣流量數據異常檢測.pdf

《基于DBSCAN算法的燃氣流量數據異常檢測》講解了如何針對具有周期性模式的城市燃氣輸配與儲運中的實際日流量數據，提出了改進的基于DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法的異常流量檢測技術。通過對某門站近幾個月燃氣流量記錄作為實驗對象，論文首先將總樣本按每日常規流量分割為多個子樣本來模擬實際運營環境，然后使用DBSCAN算法對這些日流量樣本開展聚類分析來辨識出不符合預期流動模式的數據即異常工況點，并確定總體樣本中被視作潛在問題發生的比例作為識別標準的異常數量閾值。為進一步精確定位個別的異常時段，通過尋找最接近正常情況的典型樣本來對比計算差異值，以該差異的均方根誤差確立每小時數據間的允許偏差限度。研究發現，此改進方法可有效捕獲并分離那些難以察覺但可能嚴重影響數據準確性和預測模型構建質量的異常小時段，證明在燃氣數據分析領域的應用具有較高可行性和準確性。此外，文章綜述了當前領域內關于燃氣用戶用氣量異常檢測的主要手段，對比了統計學方法如箱型圖和準則檢測、機器學習算法以及其他組合預測策略各自的優劣勢，強調了密度聚類方法能夠捕捉復雜背景下的局部離群情況的優勢，突顯DBSCAN對于處理周期性和規律性強的數據集合所具有的適應能力及潛力，為提升城市管網智能維護水平提供了有價值的參考依據。

《基于DBSCAN算法的燃氣流量數據異常檢測》適用于燃氣供應商以及從事燃氣管理的企業或部門，特別是涉及到大型市政基礎設施運行安全的專業團隊和技術人員。這類從業人員經常需要處理來自多個來源的時間序列燃氣流量數據，并依賴高效準確的方法識別潛在的問題信號，以便采取及時合理的措施確保系統的穩定可靠運作。同時，本文也適合作為高等院校能源工程、電氣自動化等相關專業的教學案例，幫助學生掌握前沿技術和實際解決問題的能力。對科研機構來講，在探索新的異常流量檢測技術和智能診斷系統的開發方面也具備重要價值，有助于深化跨學科交叉融合的研究視角。