摘要
本发明涉及数据处理领域,具体涉及一种集中器运行数据管理方法,通过对来自智能电表和传感器的运行数据进行实时采集、预处理及异常检测,确保数据的高效、准确管理。采用改进的LOF(局部离群因子)异常检测算法,通过动态调整邻域大小(k值),结合局部密度差异和多维度数据波动相似度,能够准确识别潜在的异常数据点。最终识别出的异常数据点将被标记并存储,系统触发报警机制,及时通知运维人员进行处理。本发明通过改进LOF算法,动态调整邻域大小k值,结合局部密度差异和多维度波动相似度,实现了高效、准确的异常检测。