CN108171617A - 一种电网大数据分析方法及装置 - Google Patents
一种电网大数据分析方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108171617A CN108171617A CN201711296663.2A CN201711296663A CN108171617A CN 108171617 A CN108171617 A CN 108171617A CN 201711296663 A CN201711296663 A CN 201711296663A CN 108171617 A CN108171617 A CN 108171617A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- analysis
- analyzed
- power grid
- instruction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 121
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 25
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 21
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 13
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 11
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 10
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 241001269238 Data Species 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 210000000352 storage cell Anatomy 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N moclobemide Chemical compound C1=CC(Cl)=CC=C1C(=O)NCCN1CCOCC1 YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/26—Visual data mining; Browsing structured data
Abstract
本发明提供了一种电网大数据分析方法及装置，该电网大数据分析方法包括：接收用户的分析指令，根据该分析指令从数据源获取待分析数据，并根据该分析指令确定用户选择的分析模式，使用用户选择的分析模式对待分析数据进行分析，生成分析结果，并对分析结果进行图形化展示。本发明提供的电网大数据分析方法及装置实现了图像化、过程友好的数据可视化分析和展现。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种电网大数据分析方法及装置。
背景技术
电网大数据是通过传感器、智能化设备、视频监控设备、音频通信设备和移动终端等各种渠道采集到，覆盖电力公司生产运行和经营管理各个环节，是结构化、半结构化和非结构化的海量数据的集合,具有体量大、类型多、纬度高、价值高及实时性强等典型特征。目前电力企业建设其大数据平台，实现数据资产的全生命周期管理和挖掘分析，推进大数据应用，为规划、建设、运行、营销等提供决策支持，对基于电力大数据的分析挖掘和应用构建的工具及系统需求迫切。
现有的电网大数据分析工具，虽然在一定程度上实现了数据统计与挖掘分析，但缺少可视化分析和展现功能，而现有可视化分析技术受限于编程语言，对业务人员的要求较高，因此，如何实现图像化、过程友好的可视化分析和展现成为亟待解决的问题。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明提出了一种电网大数据分析方法及装置，用以实现图像化、过程友好的可视化分析和展现。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明提供一种电网大数据分析方法，包括：接收用户的分析指令，根据所述分析指令从数据源获取待分析数据，并根据所述分析指令确定用户选择的分析模式；使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，生成分析结果；对所述分析结果进行图形化展示。
在一实施例中，所述待分析数据包括：指标数据、明细数据或非结构化数据。
在一实施例中，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，包括：使用数据可视化分析方法对所述待分析数据进行分析；或使用地理信息系统可视化分析方法对所述待分析数据进行分析。
在一实施例中，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，还包括：使用以下分析方法中的一种，对所述待分析数据进行分析：统计分析方法、挖掘分析方法、分布式挖掘方法或文本挖掘方法。
在一实施例中，在根据所述分析指令确定用户选择的分析模式之后，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析之前，还包括：对所述待分析数据创建数据集；对创建数据集后的待分析数据进行数据筛选。
在一实施例中，对所述待分析数据创建数据集包括：图形化创建数据集或使用结构化查询语言创建数据集。
在一实施例中，对创建数据集之后的待分析数据进行数据筛选，包括：检查数据一致性及删除无效值。
在一实施例中，在生成分析结果之后，对所述分析结果进行图形化展示之前，还包括：对所述分析结果进行组合，形成场景数据；对所述场景数据进行组合，形成故事数据。
本发明还提供一种电网大数据分析装置，包括：数据获取模块，用于接收用户的分析指令，根据所述分析指令从数据源获取待分析数据；分析模式确定模块，根据所述分析指令确定用户选择的分析模式；数据分析模块，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，生成分析结果；数据展示模块，对所述分析结果进行图形化展示。
在一实施例中，所述数据分析模块包括：数据可视化分析模块，用于使用数据可视化分析方法对所述待分析数据进行分析；地理信息系统可视化分析模块，用于使用地理信息系统可视化分析方法对所述待分析数据进行分析。
在一实施例中，所述数据分析模块还包括：统计分析模块，用于使用统计分析方法对所述待分析数据进行分析；挖掘分析模块，用于使用挖掘分析方法对所述待分析数据进行分析；分布式挖掘模块，用于使用分布式挖掘方法对所述待分析数据进行分析；文本挖掘模块，用于使用文本挖掘方法对所述待分析数据进行分析。
在一实施例中，所述电网大数据分析装置还包括：数据集创建模块，用于对所述待分析数据创建数据集；数据筛选模块，用于对创建数据集后的待分析数据进行数据筛选。
在一实施例中，所述电网大数据分析装置还包括：场景形成模块，用于对所述分析结果进行组合，形成场景数据；故事形成模块，用于对所述场景数据进行组合，形成故事数据。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行所述的电网大数据分析方法。
本发明还提供一种电网大数据分析设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述的电网大数据分析方法。
本发明技术方案，与现有技术相比，至少具有如下优点：
本发明提供了一种电网大数据分析方法及装置，电网大数据分析方法包括：接收用户的分析指令，根据该分析指令从数据源获取待分析数据，并根据该分析指令确定用户选择的分析模式，使用用户选择的分析模式对待分析数据进行分析，生成分析结果，并对分析结果进行图形化展示，实现了图像化、过程友好的数据可视化分析和展现。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中电网大数据分析方法的一个具体示例的流程图；
图2为本发明实施例中电网大数据分析方法的另一个具体示例的流程图；
图3为本发明实施例中电网大数据分析装置的一个具体示例的原理框图；
图4为本发明实施例中电网大数据分析装置的另一个具体示例的原理框图；
图5为本发明实施例中数据分析模块的一个具体示例的原理框图；
图6为本发明实施例中电网大数据分析设备的一个具体示例的原理框图；
图7为本发明实施例中电网大数据分析平台底层架构的一个具体示例的原理框图；
图8为本发明实施例中电网大数据分析平台逻辑架构的一个具体示例的原理框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例提供了一种电网大数据分析方法，如图1所示，该电网大数据分析方法包括：
步骤S1：接收用户的分析指令，根据该分析指令从数据源获取待分析数据，并根据该分析指令确定用户选择的分析模式。
上述待分析数据包括：成本、负荷等指标数据，用户新增的指标、维度及单位等明细数据，或文本等非结构化数据。
步骤S2：使用分析模式对上述待分析数据进行分析，生成分析结果。
步骤S3：对上述分析结果进行图形化展示。
通过上述步骤S1、步骤S2及步骤S3，本发明实施例提供的电网大数据分析方法，根据用户的分析指令，采用用户选择的分析模式，对从数据源获取的待分析数据进行分析，生成分析结果，并对该分析结果进行可视化展示，实现了图像化、过程友好以及零代码基础的数据可视化分析和展现。
如图2所示，通过上述步骤S1根据分析指令确定用户选择的分析模式之后，通过上述步骤S2使用分析模式对待分析数据进行分析之前，还包括：
步骤S4：对待分析数据创建数据集；具体地，可以是采用图形化方式对上述待分析数据创建数据集，也可以是使用结构化查询语言(SQL)创建数据集。
步骤S5：对创建数据集后的待分析数据进行数据筛选；具体地，对创建数据集后的待分析数据进行数据筛选的过程，可以是检查数据集中数据的一致性，也可以是删除数据集中的无效值，还可以是检查和填充数据集中数据的缺失值，具体应用中，根据用户需求对不同的待分析数据采用不同的数据筛选方法，本发明不以此为限。
通过上述步骤S2使用分析模式对上述待分析数据进行分析，可以是使用数据可视化分析方法、地理信息系统可视化分析方法、统计分析方法、挖掘分析方法、分布式挖掘方法和文本挖掘方法的其中一种，具体应用过程中，根据用户的选择采用相应的分析方法。
具体地，采用数据可视化分析方法或地理信息系统(GIS)可视化分析方法对上述待分析数据进行分析时，接收用户对上述待分析数据的选择指令，对用户选择的待分析数据创建数据集，接收用户对要处理数据集的选择指令，并利用可视化工具组件对用户选择的数据集进行拖拽式分析，在一较佳实施例中，该可视化组件可以是FusionCharts，FusionCharts支持丰富的可视化图库，包括常规图形(如饼图、柱图、线图、仪表盘、标尺等)以及高维图形(如散点图，弦图，雷达图，词云图，网络图，聚类图，箱图，圈图，层次图，象限图等)，对用户选择的数据集进行拖拽式分析，由于拖拽式分析不需要用户有任何的编程基础，大大降低了用户进行数据分析的难度；采用统计分析方法、挖掘分析方法、分布式挖掘方法或文本挖掘方法对上述待分析数据进行分析时，接收用户对上述待分析数据的选择指令，对用户选择的待分析数据创建数据集，接收用户对要处理数据集的选择指令及用户对分析算法的选择指令，使用用户选择的分析算法对用户选择的数据集进行分析。
具体地，上述的统计分析方法、挖掘分析方法、分布式挖掘方法和文本挖掘方法分别对应若干个分析算法。对于统计分析方法，可以是采用相关系数法或描述统计法对上述待分析数据进行分析，例如，可以是采用Pearson相关系数，其按离差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两列数据的协方差及各自方差来进一步计算相关系数，以反映两列的相关程度；或者，也可以是通过平均值、标准差、最小值、最大值、中位数及分位数等指标对上述待分析数据进行描述统计，从而简单全面地表达数据所蕴含的数值范围、分布等信息。对于挖掘分析方法以及分布式挖掘方法，可以是采用回归算法、聚类算法、关联算法或者时间序列算法，例如，可以是采用线性回归、决策树回归或者随机森林回归等回归算法对待分析数据进行分析；或者，也可以是采用K-Means、层次聚类或高斯混合等聚类算法对待分析数据进行分析；或者，也可以是采用Apriori等关联算法对待分析数据进行分析；或者，也可以是采用ARIMA模型对待分析数据进行分析。对于文本挖掘方法，可以是通过分词、文本过滤或向量空间对待分析数据进行分析。
本发明实施例中的统计分析方法、挖掘分析方法、分布式挖掘方法和文本挖掘方法，所用分析算法包含但不限于上述各分析模式下的算法举例，实际应用过程中，根据用户需求选择相应的分析算法，本发明不以此为限。
如图2所示，通过上述步骤S2生成分析结果之后，通过上述步骤S3对分析结果进行图形化展示之前，还包括：
步骤S6：对分析结果进行组合，形成场景数据。
步骤S7：对场景数据进行组合，形成故事数据。
具体地，根据用户需求，将分析结果进行组合，利用文字进行描述，形成场景数据；进一步地，将上述场景数据进行页面组织，得到全面、系统的分析结论，形成故事数据；进而对形成故事数据后的分析结果进行图形化展示，直观地向用户展示分析结果。
本发明实施例还提供一种电网大数据分析装置，如图3所示，该电网大数据分析装置包括：数据获取模块1，用于接收用户的分析指令，根据分析指令从数据源获取待分析数据；分析模式确定模块2，根据分析指令确定用户选择的分析模式；数据分析模块3，使用分析模式对待分析数据进行分析，生成分析结果；数据展示模块4，对分析结果进行图形化展示。
通过上述数据获取模块1、分析模式确定模块2、数据分析模块3及数据展示模块4，本发明实施例提供的电网大数据分析装置，根据用户的分析指令，采用用户选择的分析模式，对从数据源获取的待分析数据进行分析，生成分析结果，并对该分析结果进行可视化展示，实现了图像化、过程友好以及零代码基础的数据可视化分析和展现。
如图5所示，上述数据分析模块3包括：数据可视化分析模块31，用于使用数据可视化分析方法对所述待分析数据进行分析；地理信息系统可视化分析模块32，用于使用地理信息系统可视化分析方法对所述待分析数据进行分析。
如图5所示，上述数据分析模块还包括：统计分析模块33，用于使用统计分析方法对上述待分析数据进行分析；挖掘分析模块34，用于使用挖掘分析方法对上述待分析数据进行分析；分布式挖掘模块35，用于使用分布式挖掘方法对上述待分析数据进行分析；文本挖掘模块36，用于使用文本挖掘方法对上述待分析数据进行分析。
如图4所示，上述电网大数据分析装置还包括：数据集创建模块5，用于对上述待分析数据创建数据集；数据筛选模块6，用于对创建数据集后的待分析数据进行数据筛选。
如图4所示，上述电网大数据分析装置还包括：场景形成模块7，用于对上述分析结果进行组合，形成场景数据；故事形成模块8，用于对上述场景数据进行组合，形成故事数据。
本发明实施例还提供一种电网大数据分析平台，图7为该电网大数据平台的底层架构，该底层架构包括数据接入单元、数据存储单元、数据计算单元及数据分析单元，其中，数据接入单元相当于上述电网大数据分析装置实施例中的数据获取模块1，用于接入各种数据库、文本文件及接口服务等，以获取待分析数据；数据存储单元用于将数据接入模块接入的数据存储在电网大数据分析平台上；数据计算单元用于对待分析数据进行分布式查询、分布式计算及分布式流处理等；数据分析单元相当于上述电网大数据分析装置实施例中的数据分析模块3，用于对待分析数据进行可视化分析及挖掘分析等。
图8为上述电网大数据分析平台的逻辑架构，自底向上集成了数据源接入管理、数据质量管理、标准数据ETL(Extract-Transform-Load)、业务视图管理、分析工作管理、分析任务执行、分析成果管理及分析对外接口。数据来源渠道和数据格式多种多样，需将数据接入统一管理；数据接入以后，对数据进行清洗，保证数据质量满足数据分析需求；标准数据ETL，将数据从不同的数据源抽取到系统，进行汇总存储；将汇总存储后的数据按照各项指标的维度和维度值，维护为统一业务视图；分析工作管理，使用汇总数据或业务视图，制作分析模型，进行数据分析；按照一定的频度执行分析模型，得出分析成果；将分析成果统一管理；提供分析对外接口，满足SOA(Service-Oriented Architecture)需求，提供集成功能。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行上述任意方法实施例所述的电网大数据分析方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本发明实施例还提供一种电网大数据分析设备，如图6所示，该电网大数据分析设备可以包括：至少一个处理器601和至少一个存储器602，其中处理器601和存储器602可以通过总线或者其他方式通信连接。
处理器601可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器601还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器602作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的电网大数据分析方法对应的程序指令/模块(例如，图3所示的数据获取模块1、分析模式确定模块2、数据分析模块3和数据展示模块4)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的电网大数据分析方法。
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器601所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器601。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
上述存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令，该指令被至少一个处理器601执行时，以使至少一个处理器601执行如图1-2所示实施例中的电网大数据分析方法。
如图6所示，上述电网大数据分析设备还可以包括：输入装置603和输出装置604，输入装置603可接收输入的数字或字符信息，产生与用户设置以及功能控制有关的键信号输入，输出装置604可包括显示屏等显示设备。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (10)
1.一种电网大数据分析方法，其特征在于，包括：
接收用户的分析指令，根据所述分析指令从数据源获取待分析数据，并根据所述分析指令确定用户选择的分析模式；
使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，生成分析结果；
对所述分析结果进行图形化展示。
2.根据权利要求1所述的电网大数据分析方法，其特征在于，所述待分析数据包括：指标数据、明细数据或非结构化数据。
3.根据权利要求1所述的电网大数据分析方法，其特征在于，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，包括：
使用数据可视化分析方法对所述待分析数据进行分析；或
使用地理信息系统可视化分析方法对所述待分析数据进行分析。
4.根据权利要求3所述的电网大数据分析方法，其特征在于，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，还包括：使用以下分析方法中的一种，对所述待分析数据进行分析：统计分析方法、挖掘分析方法、分布式挖掘方法或文本挖掘方法。
5.根据权利要求1所述的电网大数据分析方法，其特征在于，在根据所述分析指令确定用户选择的分析模式之后，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析之前，还包括：
对所述待分析数据创建数据集；
对创建数据集后的待分析数据进行数据筛选。
6.根据权利要求5所述的电网大数据分析方法，其特征在于，对所述待分析数据创建数据集包括：图形化创建数据集或使用结构化查询语言创建数据集。
7.根据权利要求1所述的电网大数据分析方法，其特征在于，在生成分析结果之后，对所述分析结果进行图形化展示之前，还包括：
对所述分析结果进行组合，形成场景数据；
对所述场景数据进行组合，形成故事数据。
8.一种电网大数据分析装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于接收用户的分析指令，根据所述分析指令从数据源获取待分析数据；
分析模式确定模块，根据所述分析指令确定用户选择的分析模式；
数据分析模块，使用所述分析模式对所述待分析数据进行分析，生成分析结果；
数据展示模块，对所述分析结果进行图形化展示。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如权利要求1-7任一项所述的电网大数据分析方法。
10.一种电网大数据分析设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-7任一项所述的电网大数据分析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711296663.2A CN108171617A (zh) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 一种电网大数据分析方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711296663.2A CN108171617A (zh) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 一种电网大数据分析方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108171617A true CN108171617A (zh) | 2018-06-15 |
Family
ID=62525579
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711296663.2A Pending CN108171617A (zh) | 2017-12-08 | 2017-12-08 | 一种电网大数据分析方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108171617A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108989116A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-11 | 河北华沃通信科技有限公司 | 大数据收集分析系统及方法 |
| CN109670015A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-23 | 中科恒运股份有限公司 | 数据分析方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
| CN109684383A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 广州天鹏计算机科技有限公司 | 数据分析结果的获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109885607A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-06-14 | 中广核工程有限公司 | 一种工业海量非结构化数据处理方法及系统 |
| CN110175191A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-27 | 复旦大学 | 数据分析中的数据过滤规则建模方法 |
| CN110290209A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-27 | 绿漫科技有限公司 | 园区数据云图与移动终端联动的方法 |
| CN110376926A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-25 | 武汉恒泰通技术有限公司 | 一种用于智能一体化电源保护开关的智能管理系统 |
| CN111046304A (zh) * | 2018-10-12 | 2020-04-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据搜索方法及装置 |
| CN112069245A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-11 | 福建博思软件股份有限公司 | 一种基于可视化web页面生成数据分析模型的方法和存储设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102750653A (zh) * | 2011-04-20 | 2012-10-24 | 中国南方电网有限责任公司 | 一种电力调度信息的多维对标分析方法及系统 |
| CN104657475A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-05-27 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 数据分析的方法及系统 |
| CN105678398A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 基于大数据技术的电力负荷预测方法及基于该方法的研究应用系统 |
| CN106339509A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-01-18 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | 一种基于大数据技术的电网运营数据共享系统 |
| CN107025288A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-08-08 | 四川九鼎瑞信软件开发有限公司 | 分布式数据挖掘方法及系统 |
-
2017
- 2017-12-08 CN CN201711296663.2A patent/CN108171617A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102750653A (zh) * | 2011-04-20 | 2012-10-24 | 中国南方电网有限责任公司 | 一种电力调度信息的多维对标分析方法及系统 |
| CN104657475A (zh) * | 2015-02-16 | 2015-05-27 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 数据分析的方法及系统 |
| CN105678398A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-15 | 国家电网公司 | 基于大数据技术的电力负荷预测方法及基于该方法的研究应用系统 |
| CN106339509A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-01-18 | 国网山东省电力公司临沂供电公司 | 一种基于大数据技术的电网运营数据共享系统 |
| CN107025288A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-08-08 | 四川九鼎瑞信软件开发有限公司 | 分布式数据挖掘方法及系统 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108989116A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-11 | 河北华沃通信科技有限公司 | 大数据收集分析系统及方法 |
| CN111046304A (zh) * | 2018-10-12 | 2020-04-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据搜索方法及装置 |
| CN111046304B (zh) * | 2018-10-12 | 2023-10-13 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据搜索方法及装置 |
| CN109670015A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-23 | 中科恒运股份有限公司 | 数据分析方法、计算机可读存储介质及终端设备 |
| CN109684383A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-26 | 广州天鹏计算机科技有限公司 | 数据分析结果的获取方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109885607A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-06-14 | 中广核工程有限公司 | 一种工业海量非结构化数据处理方法及系统 |
| CN110175191A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-27 | 复旦大学 | 数据分析中的数据过滤规则建模方法 |
| CN110290209A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-27 | 绿漫科技有限公司 | 园区数据云图与移动终端联动的方法 |
| CN110376926A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-25 | 武汉恒泰通技术有限公司 | 一种用于智能一体化电源保护开关的智能管理系统 |
| CN112069245A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-12-11 | 福建博思软件股份有限公司 | 一种基于可视化web页面生成数据分析模型的方法和存储设备 |
| CN112069245B (zh) * | 2020-08-28 | 2022-08-09 | 福建博思软件股份有限公司 | 基于可视化web页面生成数据分析模型方法和存储设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108171617A (zh) | 一种电网大数据分析方法及装置 | |
| US10866991B1 (en) | Monitoring service-level performance using defined searches of machine data | |
| US11003866B1 (en) | Applied artificial intelligence technology for narrative generation using an invocable analysis service and data re-organization | |
| US10205643B2 (en) | Systems and methods for monitoring and analyzing performance in a computer system with severity-state sorting | |
| US10243818B2 (en) | User interface that provides a proactive monitoring tree with state distribution ring | |
| US9015716B2 (en) | Proactive monitoring tree with node pinning for concurrent node comparisons | |
| CN104573071A (zh) | 一种基于大数据技术的校情智能分析系统及方法 | |
| US11928716B2 (en) | Recommendation non-transitory computer-readable medium, method, and system for micro services | |
| CN1734428A (zh) | 基于事务性能模型的自动配置 | |
| KR20060061758A (ko) | 트랜잭션 기반 성능 모델의 자동 구성 | |
| US20090307508A1 (en) | Optimizing the Efficiency of an Organization's Technology Infrastructure | |
| US8839208B2 (en) | Rating interestingness of profiling data subsets | |
| CN108073582B (zh) | 一种计算框架选择方法和装置 | |
| Kaouni et al. | Visual Analytics in Process Mining for Supporting Business Process Improvement. | |
| CN113722564A (zh) | 基于空间图卷积能源物资供应链的可视化方法及装置 | |
| CN114489574B (zh) | 一种基于svm的流处理框架的自动调优方法 | |
| Zhang et al. | Visually-driven parallel solving of multi-objective land-use allocation problems: a case study in Chelan, Washington | |
| Cioruţa et al. | ENVIRONMENTAL INFORMATICS-SOLUTIONS AND EMERGING CHALLENGES IN ENVIRONMENTAL PROTECTION. | |
| CN113159573A (zh) | 城市数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| van der Aalst et al. | Tool support | |
| CN108230209A (zh) | 基于容器技术的智慧城市应用统一管理系统及方法 | |
| CN107908726A (zh) | 一种社会‑技术紧耦合框架及其使用方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 102209 18 Riverside Avenue, Changping District science and Technology City, Beijing Applicant after: GLOBAL ENERGY INTERCONNECTION RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd. Applicant after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA Address before: 102209 18 Riverside Avenue, Changping District science and Technology City, Beijing Applicant before: GLOBAL ENERGY INTERCONNECTION RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd. Applicant before: State Grid Corporation of China |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20180925 Address after: 102209 18 Riverside Avenue, Changping District science and Technology City, Beijing Applicant after: GLOBAL ENERGY INTERCONNECTION RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd. Applicant after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA Applicant after: STATE GRID SHANGHAI MUNICIPAL ELECTRIC POWER Co. Address before: 102209 18 Riverside Avenue, Changping District science and Technology City, Beijing Applicant before: GLOBAL ENERGY INTERCONNECTION RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd. Applicant before: State Grid Corporation of China |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180615 |