【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及設備布點優化，尤其是涉及一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法及裝置。
技術介紹
1、統污水廠的監測設備布點通常依賴于工程師的經驗判斷，這不僅可能導致監測盲區的存在，還可能因為監測點分布不合理而造成資源浪費。隨著物聯網技術和大數據的發展，越來越多的實時監測數據被收集起來，如何有效地利用這些數據進行監測點的優化成為了一個新的挑戰。
2、在相關技術中，通常通過協方差分析方法揭示不同監測設備之間參數等級之間的相關性，但協方差分析方法不僅需要假設數據服從正態分布，局限了數據類型，而且無法進行有效的處理小樣本且重復值多的數據和進行穩健性分析，導致對參數代表性和有效性有一定的限制，不利于確定冗余的參數對應的監測設備，提高了監測設備維護成本，降低了污水處理廠的運行效率。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術的目的在于提供一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法及裝置，以有效確定參數的冗余性，從而降低了監測設備維護成本，提高了污水處理廠的運行效率。
2、第一方面，本專利技術實施例提供了一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法，應用于污水處理廠，方法包括：獲取污水處理廠的多個水質數據集合；其中，水質數據集合包括多個在預設時間間隔下獲取的多個歷史水質數據，每個水質數據集合對應一種參數；對多個水質數據集合進行數據清洗及正態分布檢測，得到檢測結果；基于檢測結果和清洗后的水質數據集合中的歷史水質數據值確定相關性分析方式；若相關性分析方式為肯德爾秩相
3、在本專利技術較佳的實施例中，上述對多個水質數據集合進行數據清洗及正態分布檢測，得到檢測結果，包括：剔除水質數據集合中不符合預設標準差范圍的歷史水質數據，得到多個目標歷史水質數據；基于相鄰的目標歷史水質數據間的距離，線性填充缺失值后進行歸一化處理，得到目標水質數據集合；目標水質數據集合中包括多個歷史水質數據值；對多個目標水質數據集合分別進行正態分布檢測得到檢測結果。
4、在本專利技術較佳的實施例中，上述基于檢測結果和清洗后的水質數據集合中的歷史水質數據值確定相關性分析方式，包括：確定多個歷史水質數據值中數值相同的數據數量；若歷史水質數據值的數量小于預先設置的數量閾值，確定數據數量與歷史水質數據值的數量的比值；若檢測結果為多個目標水質數據集合中存在不符合正態分布的序列，且每個目標水質數據集合各自對應的比值均不大于預先設置的比例閾值，則相關性分析方式為肯德爾秩相關分析。
5、在本專利技術較佳的實施例中，上述基于相關性系數和預先設置的系數閾值進行參數分組得到多個顯著性參數組，包括：確定相關性系數大于系數閾值的至少一個目標相關性系數；將目標相關性系數對應的第一水質數據集合和第二水質數據集合作為初始顯著性參數組；若存在第三水質數據集合，與第一水質數據集合的相關性系數以及與第二水質數據集合的相關性系數均為目標相關性系數，則將第三水質數據集合加入至初始顯著性參數組中得到顯著性參數組。
6、在本專利技術較佳的實施例中，上述基于相關性系數和預先設置的擬合方式，確定待優化參數，包括：對每個顯著性參數組中的每個參數與其在顯著性參數組內其余參數的相關性系數的平均值進行順序排列，得到排序結果；基于排序結果和預先設置的擬合方式，確定待優化參數。
7、在本專利技術較佳的實施例中，上述基于排序結果和預先設置的擬合方式確定待優化參數，確定待優化參數，包括：將排序結果中排名第一的參數按照排序結果對應的順序依次與排名第一之后的同顯著性參數組參數進行參數擬合，得到第一擬合結果；若第一擬合結果中包含與排名第一的參數的決定系數大于預先設置的系數閾值的第一參數，則將第一參數作為待優化參數并將第一參數從排序結果中剔除；將排序結果中下一個排名的參數按照剔除第一參數后的排序結果對應的順序依次與下一個排名之后的同顯著性參數組參數進行參數擬合，得到第二擬合結果；若第二擬合結果中包含與下一個排名的參數的決定系數大于預先設置的系數閾值的第二參數，則將第二參數作為待優化參數并將第二參數從剔除第一參數后的排序結果中剔除。
8、在本專利技術較佳的實施例中，決定系數的確定方式為：基于殘差平方和與總平方和通過以下算式確定決定系數：；其中，表示殘差平方和，表示總平方和；殘差平方和基于實際觀測值和預測值確定，總平方和基于所有觀測值的平均值進行確定。
9、第二方面，本專利技術實施例還提供一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化裝置，應用于污水處理廠，裝置包括：水質數據集合獲取模塊，用于獲取污水處理廠的多個水質數據集合；其中，水質數據集合包括多個在預設時間間隔下獲取的多個歷史水質數據，每個水質數據集合對應一種參數；檢測結果獲得模塊，用于對多個水質數據集合進行數據清洗及正態分布檢測，得到檢測結果；相關性分析方式確定模塊，用于基于檢測結果和清洗后的水質數據集合中的歷史水質數據值確定相關性分析方式；相關性分析模塊，用于若相關性分析方式為肯德爾秩相關分析，基于肯德爾秩相關分析對多個水質數據集合進行相關性分析得到相關性系數；參數分組模塊，用于基于顯著性參數組對應的相關性系數和預先設置的系數閾值進行參數分組得到多個顯著性參數組；其中，每個顯著性參數組中包括至少兩種參數；待優化參數確定模塊，用于基于相關性系數和預先設置的擬合方式，確定待優化參數；待優化參數對應的監測設備為待優化設備。
10、第三方面，本專利技術實施例還提供一種電子設備，包括處理器和存儲器，存儲器存儲有能夠被處理器執行的計算機可執行指令，處理器執行計算機可執行指令以實現上述第一方面的基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法。
11、第四方面，本專利技術實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質存儲有計算機可執行指令，計算機可執行指令在被處理器調用和執行時，計算機可執行指令促使處理器實現上述第一方面的基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法。
12、本專利技術實施例帶來了以下有益效果：
13、本專利技術實施例提供了一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法及裝置，通過獲取污水處理廠的多個水質數據集合，其中，水質數據集合包括多個在預設時間間隔下獲取的多個歷史水質數據，每個水質數據集合對應一種參數，對多個水質數據集合進行數據清洗及正態分布檢測，得到檢測結果，基于檢測結果和清洗后的水質數據集合中的歷史水質數據值確定相關性分析方式，若相關性分析方式為肯德爾秩相關分析，基于肯德爾秩相關分析對多個水質數據集合進行相關性分析得到相關性系數，基于顯著性參數組對應的相關性系數和預先設置的系數閾值進行參數分組得到多個顯著性參數組，其中，每個顯著性參數組中包括至少兩種參數，基于相關性系數和預先本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法，其特征在于，應用于污水處理廠，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個所述水質數據集合進行數據清洗及正態分布檢測，得到檢測結果，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述檢測結果和清洗后的水質數據集合中的歷史水質數據值確定相關性分析方式，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相關性系數和預先設置的系數閾值進行參數分組得到多個顯著性參數組，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述顯著性參數組對應的相關性系數和預先設置的擬合方式，確定待優化參數，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于排序結果和預先設置的擬合方式，確定待優化參數，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述決定系數的確定方式為：
8.一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化裝置，其特征在于，應用于污水處理廠，所述裝置包括：
9.一種電子設備，其特征在
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令在被處理器調用和執行時，所述計算機可執行指令促使處理器實現權利要求1至7任一項所述的基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于肯德爾秩相關分析的監測設備布點優化方法，其特征在于，應用于污水處理廠，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個所述水質數據集合進行數據清洗及正態分布檢測，得到檢測結果，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述檢測結果和清洗后的水質數據集合中的歷史水質數據值確定相關性分析方式，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相關性系數和預先設置的系數閾值進行參數分組得到多個顯著性參數組，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述顯著性參數組對應的相關性系數和預先設置的擬合方式，確定待優化參數，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于排序結果...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陸東輝，包建國，陳婷婷，魏俊，朱亮，郭聰，潘秋羽，
申請(專利權)人：中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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