1.一种基于压力监测时序数据的输油管线泄漏监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)基于滑动时间窗口对历史输油管线时序压力数据依次进行分段和统计指标特征提取，然后进行归一化，得到历史时序压力特征数据集，历史时序压力特征数据集中每个历史时序压力特征数据包含对应分段归一化后的统计指标特征和是否发生波动突变的标签；

(2)基于历史时序压力特征数据集，训练一分类支持向量机，得到初步异常探测模型；

(3)将探测的输油管线实时压力数据采用与步骤(1)相同的分段和统计指标特征提取，然后进行归一化，得到探测时序压力特征数据；

(4)将所述探测时序压力特征数据输入到初步异常探测模型中进行异常探测，将判断为波动突变的预处理后的输油管线实时压力数据标记，形成异常时序压力数据；

(5)对于所述异常时序压力数据，识别出其中波动突变的异常压力片段，当两个异常压力片段的间隔小于一个时长阈值时，则将这两个异常压力片段以及之间的输油管线压力时序数据标记为真正异常，将与其他异常压力片段的时间间隔均不小所述时长阈值的异常压力片段删除；

(6)对于所述异常时序压力数据中标记为真正异常的数据，采用与步骤(1)中相同的滑动时间窗口再次进行分段，分段时，对该滑动时间窗口的数据进行截取，不足滑动时间窗口长度的，用正常压力数据进行填充，超过滑动时间窗口长度的，进行截断，并对截断后不足滑动时间窗口长度的数据，再用正常压力数据进行填充；然后分段进行统计指标特征提取，然后进行归一化，得到探测异常压力时序特征数据集；所述探测异常压力时序特征数据集中每个数据包含对应分段归一化后的统计指标特征；

(7)将所述探测异常压力时序特征数据集和历史时序压力特征数据集中标签为输油管线泄漏的标签的归一化后的统计指标特征一起输入到层次聚类模型，得到不同层次的异常簇类，将选择历史真实泄漏异常所在的簇类作为泄漏异常簇，根据所述探测异常压力时序特征数据集中是否存在被分类到泄漏异常簇中的归一化后的统计指标特征，来判断是否存在输油管线泄漏。

2.根据权利要求1所述的基于压力监测时序数据的输油管线泄漏监测方法，其特征在于，步骤(1)中所述依次进行分段和统计指标特征提取具体包括如下步骤：首先对预处理后的数据分割处理为固定滑动时间窗口的分段数据，然后计算各个固定时间窗口内输油管线压力的最大值、最小值、均值、中值、方差以及一阶自相关值作为所述统计指标特征。

3.根据权利要求1所述的基于压力监测时序数据的输油管线泄漏监测方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：将所述历史时序压力特征数据集分为训练集和验证集，采用训练集分别训练多个一分类支持向量机，这些一分类支持向量机的模型参数互相之间不完全相同，训练完成之后，然后利用验证集进行验证，选择最优的一分类支持向量机作为所述初步异常探测模型。

4.根据权利要求1所述的基于压力监测时序数据的输油管线泄漏监测方法，其特征在于，在进行分段和统计指标特征时，所述历史输油管线时序压力数据与所述待探测的输油管线实时压力数据均被分为多组，采用多线程分别进行处理，对于每个线程处理的数据，对数据进行清洗，以把数据中的空值、负值、字符串及异常值给去掉，若是去掉的数据小于预设比例，则对于去掉的数据部分采用线型插值进行填充。