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基于POD-LSE-FCD的iBES异常能耗数据检测方法

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我国已经建立了大量的建筑能源系统互联网(iBES)能耗监测平台,然而平台底层网络和数据传输与处理过程中的数据质量问题较为突出.本文针对iBES建筑能耗监测平台数据异常问题,提出了一种将本征正交分解法,线性随机估计法以及分型关联维数相结合的POD-LSE-FCD异常数据检测方法,并将该方法应用于大连市某高校能耗监测数据,分别模拟计算了同一时间跨度不同步长的情况.结果表明,异常值出现的时间步骤,其直接POD和POD-LSE时间系数的FCD标准差明显高于其余计算步骤的标准差,可根据异常值检测准确度和计算量两个条件确定一个最优步长.POD-LSE-FCD法可以准确并快速的检测出能耗异常数据,适宜应用于iBES建筑能耗监测平台异常数据诊断.
Detection Method of iBES Abnormal Energy Consumption Data Based on POD-LSE-FCD

马忠娇、张吉礼

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大连理工大学建设工程学部

本征正交分解 建筑能源系统互联网 异常数据检测 数据质量

国家重点研发计划

2017YFC0704200

2022

建筑热能通风空调
中国建筑学会

建筑热能通风空调

影响因子：0.293
ISSN：1003-0344
年,卷(期)：2022.41(9)
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