电力数据智能处理方法及系统

技术领域

本发明涉及智能电网技术领域，具体为电力数据智能处理方法及系统。

背景技术

智能电网技术是一种结合先进的信息、通信、传感等技术，对电力系统进行全面感知、分布式控制和优化调度的技术。其目标是提高电力系统的可靠性、经济性和可持续性，实现对电能的智能感知、管理和调度，该系统是一种基于先进算法和数据处理技术的电力数据处理系统，旨在提高对电力数据的智能化处理和利用效率。

现有的电力数据智能处理方法及系统是通过智能处理电力数据，实现对电力系统的更加精准的监测、分析和控制，以提高电网的响应速度和稳定性，但是现有的电力数据智能处理方法及系统存在数据质量较低、性能预测和异常检测结果较差、需要手动输入数据的问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了电力数据智能处理方法及系统，解决了数据质量较低、性能预测和异常检测结果较差、需要手动输入数据的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：电力数据智能处理方法，其特征在于包括以下步骤：

S1：数据采集与预处理，从电力系统中收集实时数据，对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填充缺失值，以确保数据的质量和一致性；

S2：特征提取与选择，基于数据采集与预处理中得到的清洁数据集，采用特征工程方法，提取与电力系统性能相关的特征，利用特征选择算法，筛选出最重要的特征，以减少维度和提高模型效率；

S3：智能分析与预测，利用特征提取与选择中得到的特征集，采用机器学习算法，建立电力系统性能模型；

S4：智能优化与调控，基于智能分析与预测中的模型，实施智能优化和调控策略，根据实时数据，模型可以推荐最佳的电力系统调整措施，以确保高效、可靠和可持续的电力供应。

优选的，所述数据采集与预处理的具体步骤为；

S101：数据采集，使用传感器设备采集电力系统的实时数据；

S102：数据清洗，使用滤波器和信号处理算法，去除噪声、异常值和不良数据点；

S103：数据插值，如果存在缺失值，使用插值技术填充缺失的数据点；

S104：数据归一化，对数据进行归一化，将不同尺度的数据映射到相同的范围，以便后续特征提取和建模。

优选的，所述特征提取与选择的具体步骤为：

S201：特征提取，使用频域分析、时域分析技术，提取电力数据的特征；

S202：特征选择，采用特征选择算法，筛选最具信息量的特征。

优选的，所述智能分析与预测的具体步骤为：

S301：模型选择，选择机器学习算法，作为电力系统性能模型的基础；

S302：模型训练，使用历史数据，对选定的模型进行训练，以学习电力系统性能的模式和关联；

S303：模型测试与评估，使用测试数据集对训练好的模型进行评估，以验证其性能和泛化能力；

S304：性能预测和异常检测，利用训练好的模型，对实时数据进行分析，实现电力系统性能的预测和异常检测。

优选的，所述智能优化与调控的具体步骤为：

S401：实时数据采集，采集实时电力系统数据；

S402：性能优化建议，基于性能预测和异常检测的性能预测结果，生成性能优化建议；

S403：优化调度执行，执行性能优化建议，调整电力系统参数，以实现性能优化；

S404：性能监测，持续监测电力系统的性能，以验证优化策略的效果。

电力数据智能处理系统，其特征在于包括：数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块、结果报告模块；

数据收集模块，使用网络爬虫算法从指定网站收集数据，然后应用数据清洗算法去除重复和不完整的数据，接着将数据存储到数据库中，最后，进行数据质量检测，以确保数据的准确性；

数据预处理模块，数据预处理模块首先进行特征选择，以确定用于分析的关键特征，然后，使用填充算法来处理数据集中的缺失值，最后，对数据进行标准化处理以确保所有特征具有相同的尺度；

数据分析模块，包括统计分析、机器学习模型和数据可视化来执行不同类型的数据分析；

结果报告模块，负责生成数据分析结果的报告，它还可以将不同模块的结果进行汇总，生成综合报告，以便用户更容易理解和分享结果；

所述数据收集模块包括，数据抓取子模块、数据清洗子模块、数据存储子模块、数据质量检测子模块；

所述数据预处理模块包括，特征选择子模块、缺失数据填充子模块、标准化子模块；

所述数据分析模块包括，统计分析子模块、机器学习模型子模块、数据可视化子模块；

所述结果报告模块包括，报告生成子模块、结果汇总子模块。

优选的，数据抓取子模块，采用网络爬虫算法，从指定网站收集数据；

数据清洗子模块，基于原始数据，采用数据清洗算法，去除重复和不完整的数据；

数据存储子模块，将干净的数据存储到数据库中；

数据质量检测子模块，检测存储的数据质量，确保数据准确性。

优选的，特征选择子模块，基于高质量数据，采用特征选择算法，选择关键特征；

缺失数据填充子模块，基于精选特征的数据，采用缺失数据填充算法，处理数据集中的缺失值；

标准化子模块，基于填充后的数据，采用数据标准化方法，确保所有特征具有相同的尺度。

优选的，统计分析子模块，基于标准化数据，采用统计分析方法，进行数据分析；

机器学习模型子模块，基于标准化数据，采用机器学习模型，进行数据分析；

数据可视化子模块，基于统计分析结果或机器学习模型的结果，采用数据可视化方法，生成可视化图表。

优选的，报告生成子模块，基于数据分析结果和数据可视化结果，采用报告生成算法，生成数据分析报告；

结果汇总子模块，基于数据收集、预处理、数据分析的结果，汇总所有结果，生成综合报告。

本发明提供了电力数据智能处理方法及系统。具备以下有益效果：

本发明通过数据采集与预处理阶段，有效清洁和修复电力系统的数据，从而提高了数据的质量和一致性。此外，通过特征提取与选择步骤，它能够精确提取与电力系统性能相关的特征，并使用特征选择算法减少维度，从而提高了建模效率。在智能分析与预测方面，这一方法使用机器学习算法建立性能模型，允许更准确的性能预测和异常检测。最重要的是，在智能优化与调控阶段，该方法能够根据实时数据生成性能优化建议，帮助调整电力系统参数以实现高效、可靠和可持续的电力供应。这些效果共同为电力系统管理和运维带来了显著的提升，提高了电力系统的可用性和效率的效果，通过数据收集模块中的数据抓取子模块采用了网络爬虫算法，这使得数据的获取更为高效和自动化，不再需要手动输入数据，节省了时间和人力资源。此外，数据清洗子模块基于原始数据采用数据清洗算法，能够有效去除重复和不完整的数据，提高了数据的质量。数据存储子模块将清洁的数据存储到数据库中，确保了数据的安全性和易于访问性。最重要的是，数据质量检测子模块进一步确保了数据的准确性，从而提高了数据分析的可信度的效果，通过特征选择子模块基于高质量数据采用特征选择算法，精确地选择了关键特征，使数据更具信息量。缺失数据填充子模块则处理了数据集中的缺失值，确保数据的完整性。标准化子模块进一步确保了所有特征具有相同的尺度，使得数据更适合进行各种分析方法的效果。

附图说明

图1为本发明处理方法的主步骤示意图；

图2为本发明处理方法S1的细化示意图；

图3为本发明处理方法S2的细化示意图；

图4为本发明处理方法S3的细化示意图；

图5为本发明处理方法S4的细化示意图；

图6为本发明处理系统的框图；

图7为本发明处理系统的工作流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

如图1-5所示，本发明实施例提供电力数据智能处理方法，包括以下步骤：

S1：数据采集与预处理，首先，从电力系统中收集实时数据，包括电流、电压、负荷等信息。然后，对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填充缺失值，以确保数据的质量和一致性，生成清洁的电力数据集；

S2：特征提取与选择，基于数据采集与预处理中得到的清洁数据集，采用特征工程方法，提取与电力系统性能相关的特征，如频率、功率因数、谐波含量等。然后，利用特征选择算法，筛选出最重要的特征，以减少维度和提高模型效率，生成经过特征提取和选择的特征集；

S3：智能分析与预测，利用特征提取与选择中得到的特征集，采用机器学习算法，如深度神经网络或支持向量机，建立电力系统性能模型。这个模型可以用于实时监测电力系统状态，检测异常和预测未来的性能。在模型的训练和测试过程中，使用时间序列分析方法，考虑历史数据的趋势和季节性，生成电力系统性能预测和异常检测模型；

S4：智能优化与调控，基于智能分析与预测中的模型，实施智能优化和调控策略。根据实时数据，模型可以推荐最佳的电力系统调整措施，以确保高效、可靠和可持续的电力供应。这包括调整发电机输出、负荷分配等，生成智能化电力系统控制策略，以优化电力系统性能。

所述数据采集与预处理的具体步骤为；

S101：数据采集，使用传感器设备采集电力系统的实时数据，包括电流、电压、负荷等，生成原始电力数据；

S102：使用滤波器和信号处理算法，去除噪声、异常值和不良数据点，生成清洁的电力数据；

S103：如果存在缺失值，使用插值技术(如线性插值或多项式插值)填充缺失的数据点，生成完整的电力数据；

S104：数据归一化，对数据进行归一化，将不同尺度的数据映射到相同的范围，以便后续特征提取和建模，生成归一化的电力数据。

所述特征提取与选择的具体步骤为：

S201：特征提取，使用频域分析、时域分析等技术，提取电力数据的特征，如频率、功率因数、谐波含量等，生成原始特征集；

S202：特征选择，采用特征选择算法，如方差阈值、互信息、递归特征消除等，筛选最具信息量的特征，生成经过特征选择的特征集。

所述智能分析与预测的具体步骤为：

S301：模型选择，选择适当的机器学习算法，如神经网络、支持向量机、时间序列分析等，作为电力系统性能模型的基础，确定所采用的模型类型；

S302：模型训练，使用历史数据，对选定的模型进行训练，以学习电力系统性能的模式和关联，生成训练好的模型；

S303：模型测试与评估，使用测试数据集对训练好的模型进行评估，以验证其性能和泛化能力，生成模型的性能评估报告；

S304：性能预测和异常检测，利用训练好的模型，对实时数据进行分析，实现电力系统性能的预测和异常检测，生成性能预测和异常检测结果。

所述智能优化与调控的具体步骤为：

S401：实时数据采集，采集实时电力系统数据，包括当前负载、电压、频率等信息，生成实时数据；

S402：性能优化建议，基于性能预测和异常检测的性能预测结果，生成性能优化建议，如调整发电机输出或负载分配，生成性能优化建议；

S403：优化调度执行，执行性能优化建议，调整电力系统参数，以实现性能优化，生成优化后的电力系统配置；

S404：性能监测，持续监测电力系统的性能，以验证优化策略的效果，生成性能监测报告。

实施例二：

如图6-7所示，本发明实施例提供电力数据智能处理系统，包括：数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块、结果报告模块；

数据收集模块，使用网络爬虫算法从指定网站收集数据，然后应用数据清洗算法去除重复和不完整的数据，接着将数据存储到数据库中，最后，进行数据质量检测，以确保数据的准确性；

数据预处理模块，数据预处理模块首先进行特征选择，以确定用于分析的关键特征，然后，使用填充算法来处理数据集中的缺失值，最后，对数据进行标准化处理以确保所有特征具有相同的尺度；

数据分析模块，包括统计分析、机器学习模型和数据可视化来执行不同类型的数据分析；

结果报告模块，负责生成数据分析结果的报告，它还可以将不同模块的结果进行汇总，生成综合报告，以便用户更容易理解和分享结果；

所述数据收集模块包括，数据抓取子模块、数据清洗子模块、数据存储子模块、数据质量检测子模块；

所述数据预处理模块包括，特征选择子模块、缺失数据填充子模块、标准化子模块；

所述数据分析模块包括，统计分析子模块、机器学习模型子模块、数据可视化子模块；

所述结果报告模块包括，报告生成子模块、结果汇总子模块。

数据抓取子模块，采用网络爬虫算法，从指定网站收集数据；

数据清洗子模块，基于原始数据，采用数据清洗算法，去除重复和不完整的数据；

数据存储子模块，将干净的数据存储到数据库中；

数据质量检测子模块，检测存储的数据质量，确保数据准确性。

特征选择子模块，基于高质量数据，采用特征选择算法，选择关键特征；

缺失数据填充子模块，基于精选特征的数据，采用缺失数据填充算法，处理数据集中的缺失值；

标准化子模块，基于填充后的数据，采用数据标准化方法，确保所有特征具有相同的尺度。

统计分析子模块，基于标准化数据，采用统计分析方法，进行数据分析；

机器学习模型子模块，基于标准化数据，采用机器学习模型，进行数据分析；

数据可视化子模块，基于统计分析结果或机器学习模型的结果，采用数据可视化方法，生成可视化图表。

报告生成子模块，基于数据分析结果和数据可视化结果，采用报告生成算法，生成数据分析报告；

结果汇总子模块，基于数据收集、预处理、数据分析的结果，汇总所有结果，生成综合报告。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。