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水位监视系统数据异常识别技术需结合数据特征、设备状态、环境因素，构建多维度识别体系，及时发现并处理异常数据，确保监测数据的准确性。首先要建立数据特征分析模型，通过历史数据挖掘正常水位的变化规律，包括日变化、季节变化趋势，以及水位波动的合理范围，当实时数据超出该范围时，初步判定为异常。例如，水库水位在无泄洪、无大量引水的情况下，短时间内出现超过 10cm 的骤升或骤降，即可触发异常预警。
其次，结合设备运行状态识别异常，通过远程监控平台实时获取水位传感器、数据采集器、通信模块的运行参数，如传感器供电电压、通信信号强度、采集频率等。当设备参数异常时，如传感器供电不足、通信信号中断，可能导致数据缺失或失真，此时需将对应时段的数据标记为异常，并及时排查设备故障。
同时，引入环境因素辅助识别，例如暴雨天气可能导致水位快速上涨，属于正常现象;但若在无降雨情况下水位异常上涨，需结合周边是否有非法取水、管道泄漏等情况进一步判断。可通过关联降雨量、风速、水温等环境数据，验证水位数据的合理性，减少误判。
此外，采用机器学习算法提升识别精度，通过大量历史正常与异常数据训练模型，使系统具备自主学习能力，能够识别复杂场景下的异常数据，如传感器漂移导致的缓慢偏差、数据传输过程中的丢包错包等。当识别到异常数据后，系统需自动发出预警，通知管理人员进行人工核实，并提供异常原因分析建议，如设备故障、环境干扰等，便于快速处理。通过多技术融合，实现水位数据异常的精准识别，为后续决策提供可靠数据基础。
