DCS数据包括来自各个传感器、执行器以及其他控制设备的测量数据、状态数据、报警信息等。这些数据通过DCS采集、处理和存储，并通过网络传输到监控中心或其他相关系统进行进一步的分析和控制。DCS能够实时采集和传输硅碳棒电炉运行数据，提供准确的实时反馈。通过即时获取硅碳棒电炉的耗电情况，可以及时识别高耗电异常，并采取相应的措施进行处理。这有助于快速响应和调整，防止潜在的问题进一步升级。在实际情况下，由于受传感器故障影响，工业加热硅碳棒电炉原始用电数据通常会包含异常值、缺失值和噪声等问题，导致异常用电数据主动采集结果不准确。因此，为了提高数据质量和可靠性，需要对用电数据预处理，为后续的异常数据采集提供更精确的基础。预处理步骤如下:

       计算缺失DCS数据并插补局部平均值方法是基于平滑的思想，使得相邻时间点的数据具有一定的相关性，可以降低数据中的噪声和突变，并提供更稳定和连续的数据。因此，工业硅碳棒电炉用电数据的缺失值可以利用局部平均值求出，假如在某一位置上缺失了数字Null值，则可以通过下式计算出该点上的缺失数据g(x):式中:A，为第L个硅碳棒电炉的用电率，为局部平均值;U，为第z项的值通过I值化生成的二进制值。

       拉格朗日插值法可以利用数据的相似性进行缺失值插补。对于工业硅碳棒电炉用电数据而言，相邻时间点的用电情况存在一定的相关性和相似性，因此，根据计算得到的缺失数据，采用拉格朗日插值法对其插补，方法如下:从原始DCS数据集中确定自变量和因变量，利用下式对所有缺失值依次插补:式中:二、x为与用电率数据缺失值以及非缺失值g(二)所对应的下标序号;Z(二)为缺失值的插值结果;(劝为拉格朗日多项式。

       由于工业加热硅碳棒电炉用电数据中各数据的占比不同，且数据中较小的特征极易被较大的特征代替，而造成数据遗漏的现象出现。因此，必须对插补后的数据标准化处理，并使之介(0,1)的范围内，从而实现数据预处理，其具体计算方法为式中:b和b分别为原始用电率数据和标准化后的用电率数据;bx和b为原始用电率数据在标准化前的最大值和最小值。http://www.zbqunqiang.cn/