【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及核电，具体地，涉及一种液位时段指纹模型识别方法及系统。
技术介绍
1、在核电站中，经常需要涉及到对液位进行监控的情况，若液位过高会过低，很容易会造成安全事故。
2、现有相关技术中，公开号为cn110160611b的专利技术专利，公开了一种液位校准方法和系统，该方法仅是对液位某一时刻的液位数值进行校准，但是监测本身依赖于监测设备的灵敏程度，同时缺乏对液位变化的分析。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种液位时段指纹模型识别方法及系统。
2、根据本专利技术提供的一种液位时段指纹模型识别方法及系统，所述方案如下：
3、第一方面，提供了一种液位时段指纹模型识别方法，所述方法包括：
4、步骤s1：设置液位仪监测设备的数据采集频率，并将设置完成的液位仪监测设备安装部署在指定污水窨井内，实时监测采集窨井下的液位数值；
5、步骤s2：根据积累的液位数值计算窨井时段极值，即将采集到的数月的检测数据作为数据样本，分别计算该窨井在数月内一天中每个时间段中的最大值和最小值，即时段极值；
6、步骤s3：通过时段极值，求得修正最大值和修正最小值，形成窨井的液位时段指纹模型；
7、步骤s4：获取窨井的液位时段指纹模型后，以该模型为参考依据，辅助窨井液位进行异常状态识别。
8、优选地，所述步骤s2包括：选取数据样本时，数据样本中需排除异常情况下的数据，包括短时间的极端天气导致的液位异
9、优选地，所述步骤s3包括：将时段极值加上或减去一个值，得到修正最大值或修正最小值；
10、
11、
12、其中，值用于控制变量区间，是根据实际情况变化调整的数值。
13、优选地，所述值根据窨井的时间情况不断调整，先设置初始值，根据后续一段时间实际液位值跟修正的液位值进行比较，若连续在设定个数的时段产生报警，则系统自动将值提升一倍，重新修正液位值；若液位值再次产生在设定个数的时段报警，则再次将值提升一倍，直到连续在设定的最大个数时段经修正的液位值均产生报警，体现窨井内液位出于持续上涨状态，则需现场核查井内情况。
14、优选地，所述步骤s4包括：
15、根据历史数据计算而来窨井液位时段指纹，作为参考区间，当实时液位数值超过窨井时段指纹区间时，则说明存在液位异常；当液位异常数值持续超过设定时间段时，则判断需要核查问题，以此为依据指导管网运行状态分析。
16、第二方面，提供了一种液位时段指纹模型识别系统，所述系统包括：
17、模块m1：设置液位仪监测设备的数据采集频率，并将设置完成的液位仪监测设备安装部署在指定污水窨井内，实时监测采集窨井下的液位数值；
18、模块m2：根据积累的液位数值计算窨井时段极值，即将采集到的数月的检测数据作为数据样本，分别计算该窨井在数月内一天中每个时间段中的最大值和最小值，即时段极值；
19、模块m3：通过时段极值形成窨井的液位时段指纹模型；根据所述时段极值，求得修正最大值和修正最小值；
20、模块m4：计算出一天中每个时间段的修正最大值和修正最小值，形成该窨井的液位时段指纹模型，以该模型为参考依据，辅助窨井液位进行异常状态识别。
21、优选地，所述模块m2包括：选取数据样本时，数据样本中需排除异常情况下的数据，包括短时间的极端天气导致的液位异常。
22、优选地，所述模块m3包括：将时段极值加上或减去一个值，得到修正最大值或修正最小值；
23、
24、
25、其中，值用于控制变量区间，是根据实际情况变化调整的数值。
26、优选地，所述值根据窨井的时间情况不断调整，先设置初始值，根据后续一段时间实际液位值跟修正的液位值进行比较，若连续在设定个数的时段产生报警，则系统自动将值提升一倍，重新修正液位值；若液位值再次产生在设定个数的时段报警，则再次将值提升一倍，直到连续在设定的最大个数时段经修正的液位值均产生报警，体现窨井内液位出于持续上涨状态，则需现场核查井内情况。
27、优选地，所述模型m4包括：
28、根据历史数据计算而来窨井液位时段指纹，作为参考区间，当实时液位数值超过窨井时段指纹区间时，则说明存在液位异常；当液位异常数值持续超过设定时间段时，则判断需要核查问题，以此为依据指导管网运行状态分析。
29、与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
30、本专利技术通过采用液位时段指纹模型识别算法，弥补了日常养护工作中对窨井液位情况判断的空白，有效减少了单纯采用液位数值预警告警而导致的误报情况，能更真实准确的反映实际情况，且能真实的应用于实际的养护工作之中，有效的提高了养护效率。
31、本专利技术的其他有益效果，将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述，本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍，应能理解所述技术特征和技术方案带来的有益技术效果。
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1.一种液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：选取数据样本时，数据样本中需排除异常情况下的数据，包括短时间的极端天气导致的液位异常。
3.根据权利要求1所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括：将时段极值加上或减去一个值，得到修正最大值或修正最小值；
4.根据权利要求3所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述值根据窨井的时间情况不断调整，先设置初始值，根据后续一段时间实际液位值跟修正的液位值进行比较，若连续在设定个数的时段产生报警，则系统自动将值提升一倍，重新修正液位值；若液位值再次产生在设定个数的时段报警，则再次将值提升一倍，直到连续在设定的最大个数时段经修正的液位值均产生报警，体现窨井内液位出于持续上涨状态，则需现场核查井内情况。
5.根据权利要求1所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
6.一种液位时段指纹模型识别系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的液
8.根据权利要求6所述的液位时段指纹模型识别系统，其特征在于，所述模块M3包括：将时段极值加上或减去一个值，得到修正最大值或修正最小值；
9.根据权利要求8所述的液位时段指纹模型识别系统，其特征在于，所述值根据窨井的时间情况不断调整，先设置初始值，根据后续一段时间实际液位值跟修正的液位值进行比较，若连续在设定个数的时段产生报警，则系统自动将值提升一倍，重新修正液位值；若液位值再次产生在设定个数的时段报警，则再次将值提升一倍，直到连续在设定的最大个数时段经修正的液位值均产生报警，体现窨井内液位出于持续上涨状态，则需现场核查井内情况。
10.根据权利要求6所述的液位时段指纹模型识别系统，其特征在于，所述模型M4包括：
...【技术特征摘要】
1.一种液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述步骤s2包括：选取数据样本时，数据样本中需排除异常情况下的数据，包括短时间的极端天气导致的液位异常。
3.根据权利要求1所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述步骤s3包括：将时段极值加上或减去一个值，得到修正最大值或修正最小值；
4.根据权利要求3所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述值根据窨井的时间情况不断调整，先设置初始值，根据后续一段时间实际液位值跟修正的液位值进行比较，若连续在设定个数的时段产生报警，则系统自动将值提升一倍，重新修正液位值；若液位值再次产生在设定个数的时段报警，则再次将值提升一倍，直到连续在设定的最大个数时段经修正的液位值均产生报警，体现窨井内液位出于持续上涨状态，则需现场核查井内情况。
5.根据权利要求1所述的液位时段指纹模型识别方法，其特征在于，所述步骤s4包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：潘莹婕，潘国乔，常仲禹，
申请(专利权)人：上海乔智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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