1、基于DBSCAN算法的燃气流量数据异常检测讲解了如何针对具有周期性模式的城市燃气输配与储运中的实际日流量数据，提出了改进的基于DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法的异常流量检测技术。通过对某门站近几个月燃气流量记录作为实验对象，论文首先将总样本按每日常规流量分割为多个子样本来模拟实际运营环境，然后使用DBSCAN算法对这些日流量样本开展聚类分析来辨识出不符合预期流动模式的数据即异常工况点，并确定总体样本中被视作潜在问题发生的比例作为识别标准的异常数量阈值。为进一步精确定位个别的异常时段，通过寻
2、找最接近正常情况的典型样本来对比计算差异值，以该差异的均方根误差确立每小时数据间的允许偏差限度。研究发现，此改进方法可有效捕获并分离那些难以察觉但可能严重影响数据准确性和预测模型构建质量的异常小时段，证明在燃气数据分析领域的应用具有较高可行性和准确性。此外，文章综述了当前领域内关于燃气用户用气量异常检测的主要手段，对比了统计学方法如箱型图和准则检测、机器学习算法以及其他组合预测策略各自的优劣势，强调了密度聚类方法能够捕捉复杂背景下的局部离群情况的优势，突显DBSCAN对于处理周期性和规律性强的数据集合所具有的适应能力及潜力，为提升城市管网智能维护水平提供了有价值的参考依据。基于DBSCAN算法的燃气流量数据异常检测适用于燃气供应商以及从事燃气管理的企业或部门，特别是涉及到大型市政基础设施运行安全的专业团队和技术人员。这类从业人员经常需要处理来自多个来源的时间序列燃气流量数据，并依赖高效准确的方法识别潜在的问题信号，以便采取及时合理的措施确保系统的稳定可靠运作。同时，本文也适合作为高等院校能源工程、电气自动化等相关专业的教学案例，帮助学生掌握前沿技术和实际解决问题的能力。对科研机构来讲，在探索新的异常流量检测技术和智能诊断系统的开发方面也具备重要价值，有助于深化跨学科交叉融合的研究视角。
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