公开(公告)号：CN106250905B

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201610535494.2

申请日：2016-07-08

Applicant: 复旦大学

Inventor： 卢暾 ,  江航 ,  顾寒苏 ,  丁向华 ,  顾宁

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明属于实时异常检测技术领域，具体为一种结合高校建筑结构特征的实时能耗异常检测方法。本发明采用SA‑DBSCAN算法自适应地识别建筑的能耗模式，并采用C4.5算法构建能耗模式的判定树；如果采集子节点没有出现机器故障，则根据建筑节点父子结构的变化先处理实时到来的能耗，然后根据判定树得到该实时能耗的类别后再采用LOF算法检测异常；如果判定异常，则根据是否达到边界阈值来调整该判定树；批量地把判定正常的能耗数据增量更新到建筑的能耗模式，并根据能耗模式的类别是否改变来动态调整异常检测模型。本发明能有效地检测异常的能耗并能动态地调整检测模型减少误判。

公开(公告)号：CN106250905A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610535494.2

申请日：2016-07-08

Applicant: 复旦大学

Inventor： 卢暾 ,  江航 ,  顾寒苏 ,  丁向华 ,  顾宁

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明属于实时异常检测技术领域，具体为一种结合高校建筑结构特征的实时能耗异常检测方法。本发明采用SA-DBSCAN算法自适应地识别建筑的能耗模式，并采用C4.5算法构建能耗模式的判定树；如果采集子节点没有出现机器故障，则根据建筑节点父子结构的变化先处理实时到来的能耗，然后根据判定树得到该实时能耗的类别后再采用LOF算法检测异常；如果判定异常，则根据是否达到边界阈值来调整该判定树；批量地把判定正常的能耗数据增量更新到建筑的能耗模式，并根据能耗模式的类别是否改变来动态调整异常检测模型。本发明能有效地检测异常的能耗并能动态地调整检测模型减少误判。