本发明涉及数据处理，具体涉及一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法。
背景技术：
1、高速公路服务设施的碳排放监测是一项关键任务，其中智能路灯作为重要设备之一，其能耗管理尤为关键。智能路灯可以根据周围环境的光线，自适应调节亮度来适应周围环境的亮暗情况，在自适应调节亮度的过程中影响路灯的碳排放能耗。通过对智能路灯能耗的监测和管理，工作人员可以及时了解路灯的能源消耗情况，进而优化资源分配和节约能源，同时也可以及时通过路灯的异常能源消耗数据，解决路灯故障或者异常情况，保障高速公路的正常运行，故需要对高速公路碳排放能耗进行异常监测。
2、目前一般利用连续若干天的碳排放能耗对比进行异常监测，但是在监测过程中，由于每天天气的不同，导致不同天的碳排放能耗存在差异，导致高速公路碳排放能耗异常监测结果不准确。
技术实现思路
1、本发明提供一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，以解决现有的问题。
2、本发明的一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法采用如下技术方案：
3、本发明一个实施例提供了一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取每一天的碳排放功率序列；所述碳排放功率序列中的每一个元素值为一个碳排放功率；
5、获取目标碳排放功率序列和参考碳排放功率序列；根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的碳排放功率，得到目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度；根据目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，得到目标碳排放功率序列中的若干疑似异常功率段；获取参考碳排放功率序列中的若干疑似异常功率段；
6、根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的疑似异常功率段，获取目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的参考异常功率段，进而得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的偏离程度及异常指标；
7、根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的疑似异常功率段，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的目标扩展功率段和参考扩展功率段及其包含功率段；获取目标扩展功率段的异常指标以及每个参考扩展功率段的每个包含功率段的异常指标；根据目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的异常指标、每个疑似异常功率段的目标扩展功率段的异常指标以及每个参考扩展功率段的每个包含功率段的异常指标，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的真实概率；
8、根据目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的真实概率，得到高速公路碳排放能耗异常的监测结果。
9、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的碳排放功率，得到目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，包括的具体步骤如下：
10、对于任意一个碳排放功率序列中的任意一个碳排放功率，从碳排放功率前的第m个元素值到碳排放功率后的第m个元素值的区间内，计算每两个相邻元素值的差值的均值，将所述均值记为所述碳排放功率的波动程度；
11、根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的碳排放功率及其波动程度，得到目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度。
12、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的碳排放功率及其波动程度，得到目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，包括的具体计算方法如下：
13、
14、式中，为目标碳排放功率序列中第r个碳排放功率的异常程度；为目标碳排放功率序列中第r个碳排放功率；为所有参考碳排放功率序列中第r个碳排放功率的平均值；为目标碳排放功率序列中第r个碳排放功率的波动程度；为所有参考碳排放功率序列中第r个碳排放功率的波动程度的平均值；为绝对值函数；为归一化函数。
15、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，得到目标碳排放功率序列中的若干疑似异常功率段，包括的具体步骤如下：
16、根据预设的异常阈值，在目标碳排放功率序列中，将异常程度大于的碳排放功率记为疑似异常功率；在目标碳排放功率序列中，将连续的疑似异常功率构成一个疑似异常功率段。
17、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的疑似异常功率段，获取目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的参考异常功率段，进而得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的偏离程度及异常指标，包括的具体步骤如下：
18、对于目标碳排放功率序列中的任意一个疑似异常功率段，获取所有参考碳排放功率序列中与该疑似异常功率段对应时刻相同的数据段，记为该疑似异常功率段的参考异常功率段；
19、根据目标碳排放功率序列中的每个疑似异常功率段及其参考异常功率段，得到每个疑似异常功率段的偏离程度及异常指标。
20、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列中的每个疑似异常功率段及其参考异常功率段，得到每个疑似异常功率段的偏离程度，包括的具体步骤如下：
21、对于目标碳排放功率序列中的任意一个疑似异常功率段，获取该疑似异常功率段的每个参考异常功率段中碳排放功率的最大值，将所有最大值的平均值记作该疑似异常功率段的参考最大功率；获取该疑似异常功率段的每个参考异常功率段中碳排放功率的最小值，将所有最小值的平均值记作该疑似异常功率段的参考最小功率；
22、计算该疑似异常功率段的参考最大功率与该疑似异常功率段中碳排放功率的最大值的差值绝对值，以及该疑似异常功率段的参考最小功率与该疑似异常功率段中碳排放功率的最小值的差值绝对值，将两个差值绝对值的和值，记作该疑似异常功率段的偏离程度；
23、根据目标碳排放功率序列中的每个疑似异常功率段及其偏离程度，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的异常指标。
24、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列中的每个疑似异常功率段及其偏离程度，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的异常指标，包括的具体计算方法如下：
25、
26、式中，为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的异常指标；为目标碳排放功率序列中不属于疑似异常功率段的碳排放功率的个数；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段中碳排放功率的个数；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的偏离程度；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段中碳排放功率的最大值；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段中碳排放功率的最小值；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段中的第i个碳排放功率；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段中的第i-1个碳排放功率；为自然常数；为绝对值函数。
27、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的疑似异常功率段，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的目标扩展功率段和参考扩展功率段及其包含功率段，包括的具体步骤如下：
28、对于目标碳排放功率序列中任意一个疑似异常功率段，以该疑似异常功率段为中心，向两侧分别扩展一个该疑似异常功率段的长度，将所得的区间记为该疑似异常功率段的目标扩展功率段；将目标扩展功率段的时刻区间对应到每一个参考碳排放功率序列中，将每一个对应的时刻区间记为该疑似异常功率段的一个参考扩展功率段；获取该疑似异常功率段的所有参考扩展功率段内包含的所有完整的疑似异常功率段，记为该参考扩展功率段的包含功率段。
29、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的异常指标、每个疑似异常功率段的目标扩展功率段的异常指标以及每个参考扩展功率段的每个包含功率段的异常指标，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的真实概率，包括的具体计算方法如下：
30、
31、式中，为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的真实概率；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的异常指标；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的目标扩展功率段的异常指标；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的所有参考扩展功率段的所有包含功率段的总个数；为目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的所有参考扩展功率段中第h个包含功率段的异常指标；为绝对值函数；为归一化函数。
32、进一步地，所述根据目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的真实概率，得到高速公路碳排放能耗异常的监测结果，包括的具体步骤如下：
33、若目标碳排放功率序列中第v个疑似异常功率段的真实概率大于或等于预设的可能性阈值，将该疑似异常功率段记为真实异常功率段；获取当前天内所有真实异常功率段内碳排放功率的个数，若当前天内所有真实异常功率段内碳排放功率的个数大于或等于预设的能耗异常阈值，判断为高速公路碳排放能耗异常。
34、本发明的技术方案的有益效果是：本发明根据目标碳排放功率序列中的碳排放功率和参考碳排放功率序列中的碳排放功率，得到目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，对每个碳排放功率的异常程度进行了初步判断，为提高高速公路碳排放能耗异常结果的准确性提供了初始依据；根据目标碳排放功率序列中的每个疑似异常功率段及其偏离程度，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的异常指标，避免因天气发生变化导致高速公路碳排放能耗异常程度偏高的问题，提高了高速公路碳排放能耗异常结果的准确性；根据每个疑似异常功率段的异常指标、每个疑似异常功率段的目标扩展功率段的异常指标以及每个参考扩展功率段的每个包含功率段的异常指标，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的真实概率，准确判断了每个疑似异常功率段为真实异常功率段的可能性，进一步提高了高速公路碳排放能耗异常结果的准确性。至此本发明通过准确可信的真实概率对每个疑似异常功率段进行判断，得到更加准确的高速公路碳排放能耗异常结果。
1.一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的碳排放功率，得到目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的碳排放功率及其波动程度，得到目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，包括的具体计算方法如下：
4.根据权利要求1所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列中每个碳排放功率的异常程度，得到目标碳排放功率序列中的若干疑似异常功率段，包括的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的疑似异常功率段，获取目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的参考异常功率段，进而得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的偏离程度及异常指标，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列中的每个疑似异常功率段及其参考异常功率段，得到每个疑似异常功率段的偏离程度，包括的具体步骤如下：
7.根据权利要求6所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列中的每个疑似异常功率段及其偏离程度，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的异常指标，包括的具体计算方法如下：
8.根据权利要求1所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列及参考碳排放功率序列中的疑似异常功率段，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的目标扩展功率段和参考扩展功率段及其包含功率段，包括的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的异常指标、每个疑似异常功率段的目标扩展功率段的异常指标以及每个参考扩展功率段的每个包含功率段的异常指标，得到目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的真实概率，包括的具体计算方法如下：
10.根据权利要求1所述一种高速公路碳排放能耗异常实时监测方法，其特征在于，所述根据目标碳排放功率序列中每个疑似异常功率段的真实概率，得到高速公路碳排放能耗异常的监测结果，包括的具体步骤如下：
