绍兴市上虞区供水有限公司

1.本公司可以根据监测的分区监测超置信区间数据合理安排供水量生产水阀门状态；可以更好地识别水管运行风险，比如由导致的生产过剩导致的有规律性报警。 2.本数据可以共享给本公司服务的上游供应商或生态伙伴（如物业、市政管理、外包运维等），帮助其调整巡检计划，以更好、更快地处理突发问题完成任务，排查所属地区水管网络故障对社会经济及居民生活的影响。 3.本数据可供相应的水管或与本产品相配套的流量计厂商，为研发、生产等经营活动决策提供辅助依据。 数据采集：实时采集超限报警的区域、时间、类别、等级、监测数据及描述信息。 算法加工：置信区间计算。首先提取过去30天的历史数据，并对其进行初步的数据清洗，删除缺失或明显错误的数据点。接着，对全天同一时刻的数据进行异常值检测，利用四分位数（Q1和Q3）和四分位距（IQR）来确定数据的正常范围，并将超出此范围的数据视为异常值并删除。在删除了异常值后，计算全天每个时刻数据的最大值和最小值，作为初步置信区间的上下限，并进行平滑处理以减少波动。随后，通过迭代调整的方法进一步优化置信区间，并在其基础上向上平移上限和向下平移下限，加入了等于置信区间宽度安全余量。最终，得到经过清洗、处理和调整后的监测数据及其置信区间，删除了置信区间外的所有数据点，为后续的监测和分析提供了可靠的数据基础。 报警等级的计算依据监测数据与置信区间的关系而定。当监测数据处于置信区间内部时，视为正常，不触发报警；若数据超出置信区间上限，则计算其与上限的差值占置信区间宽度的倍数，并向上取整作为报警等级；同样，当数据低于置信区间下限时，计算下限与数据的差值占区间宽度的倍数，并向上取整来确定报警等级。报警等级的高低直接反映了监测数据偏离正常范围的幅度。 针对每个等级，系统会提供可能的报警原因供参考。随后，工作人员会审核并确认这些报警信息，采取相应的处置措施，并记录处置的状态。当监测数据重新回归到合理范围内时，系统会结束报警，并记录报警结束的时间。