CN107368543A - 一种基于mcmc算法的电力采集数据修复方法 - Google Patents

一种基于mcmc算法的电力采集数据修复方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，属于电力采集数据修复领域，本发明是将基于采集的历史数据通过MCMC算法，可实现对电力采集数据空值的修复，并以多种算法相结合的方式进行数据填补，补充的数据准确度较高，对历史数据需求量相对较小，修复效率较高，并且有很高的复用性；通过本方法可以高效、准确的修复缺失数据，提升电网电量统计的准确性。解决现有技术中，实现方式单一、补充的数据准确度相对较低、计算效率较低的问题。

Description

一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法
技术领域
本发明涉及一种电力采集数据修复方法，特别涉及一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法。
背景技术
随着电力系统的发展，电力大数据在电力系统中的应用越来越广泛，而且对电力系统的战略性部署有着重要的决策支撑，所以稳定、准确的电力数据尤为重要。用电信息采集系统在采集用户电能表的电能示值信息时，由于通信故障、设备故障、电网波动以及管理等原因，出现大量异常数据(如空值、突增数据值、突降数据值等)，该部分异常数据会严重影响电网电量统计的准确性，因此采集数据异常值修复工作尤为重要。
用电信息采集系统经过多年的运行，积累了大量数据，数据价值亟待挖掘。同时，各类采集终端的现场故障较多，影响采集成功率、采集数据质量，并给使用人员带来了很大的现场维护压力，针对用电信息系统数据修复工作，当前普遍采用计算电能示值月均值、日均值的方法来补充相应的缺失数据，由于该方法实现方式单一，所以补充的数据准确度相对较低，且需要大量历史数据作为支撑，计算效率较低。
发明内容
本技术将基于采集的历史数据通过MCMC算法，可实现对电力采集数据空值的修复，提升电网电量统计的准确度，并采用多种算法相结合的方式进行数据填补，补充的数据准确度较高，对历史数据需求量相对较小，修复效率较高，并且有很高的复用性，通过本方法可以高效、准确的修复缺失数据，提升电网电量统计的准确性。
针对用电信息采集过程中发生电能表示数采集缺失，且数据修复质量差的情况，本发明通过电力用户用电数据修复模型，可对电能表采集丢失数据进行电能表示值修复。该数据修复方法是基于电能表历史电能示值结合MCMC算法填充缺失数据进行电能表示数修复。
一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，所述包括如下步骤：
步骤1通过采集终端(采集器、集中器数据采集设备)获取用户电能信息，采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值；
步骤2通过对空值判断功能对采集的电能示值进行数据空值判断，如果非空则直接存储相关数据，如果是空值则进行空值修复工作，通过对空值的修复可以提升电量统计准确度；
步骤3获取空值电能表的相关近3年的历史数据信息，包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值，作为修复电能示值的基础数据；
步骤4基于获取电能表的相关历史数据，利用MCMC算法修复模型进行数据修复，其中MCMC算法包括贝叶斯算法、蒙特卡洛算法、EM算法，M-H抽样算法等，通过修复达到提升电量准确度的目的；
步骤5按数据存储模型规则，对非空值数据和修复以后的电能表相关数据进行数据存储，该存储数据作为业务开展的支撑数据和修复空值的历史数据；
步骤6将存储的电能表电能示值数据分发至各业务应用模块，进行相应业务支撑数据计算，相应业务支撑包括电量统计、线损计算、电量预测；
步骤7各业务应用模块将计算后的数据通过软件程序下发至业务部门和电能采集终端中，开展电费收缴、停复电、电力调度工作；
所述步骤4中，基于MCMC数据修复方法为(1)通过采集终端获取用户电能信息，采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值等；(2)针对获取得电能示值进行空值判断；(3)针对某未采集成功的电能表，基于M-H抽样算法，通过电能表标识从已存储的历史数据中随机抽取近3年内的5组样本数据；(4)针对抽取的5组样本数据，基于数据样例特征和朴素贝叶斯分类器进行数据分类，并为样本数据分配数据处理标签即蒙特卡洛算法标签和EM算法标签；(5)根据样本数据标签，将样本数据推送至已封装的蒙特卡洛模型和EM模型中，将样本数据分别输入已封装好的蒙特卡洛模型和EM模型中，查看输出结果；(6)将各样本数据的输出结果，进行整合获取期望值；(7)将获取得数据最终修复值填补至缺失位置；(8)将修复后的数据提供给各项业务应用；
所述步骤2中，通过判断执行模块进行判断，将抽取的电能示值进行“是否为空”判断，成立则为空，不成立则为非空。”。
所述步骤3中，通过先获取空值电能表唯一标识，再通过该电能表唯一标识去历史库中查找该电能表三年的历史数据。
与现有技术相比有益效果：本方法实现简单，修复准确性高，修复成本较低，复用性高,能够及时对漏缺数据进行填补，提高数据可用性。
附图说明
图1数据修复流程图
图2MCMC算法修复流程图
具体的实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明：
如图1所示一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，所述包括如下步骤：
1、通过采集终端(采集器、集中器等数据采集设备)获取用户电能信息，采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值；
2、通过对空值判断功能对采集的电能示值进行数据空值判断，如果非空则直接存储相关数据，如果是空值则进行空值修复工作，通过对空值的修复可以提升电量统计准确度；
3、获取空值电能表的相关近3年的历史数据信息，包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值，作为修复电能示值的基础数据；
4、基于获取电能表的相关历史数据，利用MCMC算法修复模型进行数据修复，其中MCMC算法包括贝叶斯算法、蒙特卡洛算法、EM算法，M-H抽样算法，通过修复达到提升电量准确度的目的；
5、按数据存储模型规则，对非空值数据和修复以后的电能表相关数据进行数据存储，该存储数据作为业务开展的支撑数据和修复空值的历史数据；
6、将存储的电能表电能示值数据分发至各业务应用模块，进行相应业务支撑数据计算，相应业务支撑包括电量统计、线损计算、电量预测；
7、各业务应用模块将计算后的数据通过软件程序下发至业务部门和电能采集终端中，开展电费收缴、停复电、电力调度等工作；所述步骤4中，结合图2基于MCMC数据修复步骤如下：
(1)通过采集终端获取用户电能信息，采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值；
(2)针对获取得电能示值进行空值判断，(从电能表基础档案中获取所有电能表标识信息，在采集的数据中检索电能表采集情况，如果出现1.无某电能表采集的相关信息；2.有某电能表采集信息，但该条信息中电能示值为空，则判定某电能数据未采集成功)；
(3)针对某未采集成功的电能表，基于M-H抽样算法，通过电能表标识从已存储的历史数据中随机抽取近3年内的5组样本数据(每组数据至少360条数据)；
(4)针对抽取的5组样本数据，基于数据样例特征表(见表1)和朴素贝叶斯分类器进行数据分类，并为样本数据分配数据处理标签(蒙特卡洛算法标签和EM算法标签)；
(5)根据样本数据标签，将样本数据推送至已封装的蒙特卡洛模型和EM模型中。将样本数据(电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标识、电能示值)分别输入已封装好的蒙特卡洛模型和EM模型中，查看输出结果。
(6)将各样本数据的输出结果，进行整合获取期望值(取各样本数据预测结果的平均值和中位数的平均值)；
(7)将获取得数据最终修复值填补至缺失位置；
(8)将修复后的数据提供给各项业务应用。
表1数据样例特征表
序号 区域 空值情况 历史情况 数据连续性 处理标签
1 区域1 无数据 出现异常 高 蒙特
2 区域1 无数据 出现异常 低 EM
3 区域1 无数据 未出现过异常 高 蒙特
4 区域1 无数据 未出现过异常 低 EM
5 区域1 空值 出现异常 高 蒙特
6 区域1 空值 出现异常 低 EM
7 区域1 空值 未出现过异常 高 蒙特
8 区域1 空值 未出现过异常 低 EM
9 … … … … …
10 区域n 空值 未出现过异常 低 EM
所述步骤2中，通过判断执行模块进行判断，将抽取的电能示值进行“是否为空”判断，成立则为空，不成立则为非空。”。
所述步骤3中，通过先获取空值电能表唯一标识，再通过该电能表唯一标识去历史库中查找该电能表三年的历史数据。

Claims (4)

1.一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1 通过采集终端(采集器、集中器数据采集设备)获取用户电能信息，采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值；
步骤2 通过空值判断功能对采集的电能示值进行数据空值判断，如果非空则直接存储相关数据，如果是空值则进行空值修复工作，通过对空值的修复可以提升电量统计准确度；
步骤3 获取与空值电能表相关近3年的历史数据信息，包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值，作为修复电能示数的基础数据；
步骤4 基于获取电能表的相关历史数据，利用MCMC算法修复模型进行数据修复，其中MCMC算法包括贝叶斯算法、蒙特卡洛算法、EM算法，M-H抽样算法，通过修复达到提升电量准确度的目的；
步骤5 按数据存储模型规则，对非空值数据和修复以后的电能表相关数据进行数据存储，该存储数据作为业务开展的支撑数据和修复空值的历史数据；
步骤6 将存储的电能表电能示值数据分发至各业务应用模块，进行相应业务支撑数据计算，相应业务支撑包括电量统计、线损计算、电量预测；
步骤7 各业务应用模块将计算后的数据通过软件程序下发至业务部门和电能采集终端中，开展电费收缴、停复电、电力调度工作。
2.根据权利要求1中所述一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，其特征在于，步骤4中MCMC算法修复方法包括：(1)通过采集终端获取用户电能信息，采集信息包括电能表标识、数据日期、数据类型、数据点标志、电能示值；(2)针对获取得电能示值进行空值判断；(3)针对某未采集成功的电能表，基于M-H抽样算法，通过电能表标识从已存储的历史数据中随机抽取近3年内的5组样本数据；(4)针对抽取的5组样本数据，基于数据样例特征和朴素贝叶斯分类器进行数据分类，并为样本数据分配数据处理标签即蒙特卡洛算法标签和EM算法标签；(5)根据样本数据标签，将样本数据推送至已封装的蒙特卡洛模型和EM模型中，将样本数据分别输入已封装好的蒙特卡洛模型和EM模型中，查看输出结果；(6)将各样本数据的输出结果，进行整合获取期望值；(7)将获取得数据最终修复值填补至缺失位置；(8)将修复后的数据提供给各项业务应用。
3.根据权利要求1中所述一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，其特征在于，步骤2通过判断执行模块进行判断，将抽取的电能示值进行“是否为空”判断，成立则为空，不成立则为非空。
4.一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，其特征在于，步骤3通过先获取空值电能表唯一标识，再通过该电能表唯一标识去历史库中查找该电能表三年的历史数据。
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