CN112214526A - 一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，属于数据处理及查询领域。本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法包括数据库、查询指令、数据库查询系统、数据处理、数据输出；所述的数据处理能够通过数据组分类、归一化处理、相关性分析、主成分分析、克里格插值等方法将系统历史运行数据更为直观的呈现给运维人员，极大的降低了运维人员的工作量。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统数据处理领域，更具体地说，涉及一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法。
背景技术
随着国内经济的飞速发展，社会对电力需求越来越大，电力系统的负荷也越来越重。为了更好的对电力系统的运行进行维护，定期调取其运行的历史数据进行分析是非常必要的。但运行过程中，整个电力系统，如锅炉运行，电力网络等，每天运行的数据量非常庞大，巨大的数据量往往会增大运维人员的工作量，导致工作人员进行数据分析时的不便，也容易造成错误；并且，许多电力系统的运行数据如锅炉烟气参数等，其峰值和谷值数据相差较大，数据分析作图时极为不便，不能有效的反映这些参数的变化趋势以及其与参考变量的相关性。因此，建立一套便捷、有效的数据查询分析系统是极为必要的，将电力系统储存的较为复杂的数据，转换为简单直观的数据组，并通过直观的平面坐标图或二维空间云图展现出来，同时分析各数据组之间的相关系，将极大的便利电力系统的数据查询分析及维护。
发明内容
1.发明要解决的技术问题
本发明的目的在于提供了一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，效果良好，算法设计合理，通过相对标准偏差对数据组进行分类以降低数据输出量，并采用归一化的方法简化数据处理，将数据变化更直观的展现出来；同时，对于具有空间特性的运行数据(如锅炉烟气流速、污染物浓度等)，根据调用的历史数据，通过克里格插值法将数据扩展到整个二维平面空间，让数据展示更为直观；同时，直接后台运行处理获得相关系系数和主成分表达式，让各数据组之间的关系直接展现出来，降低了运维人员处理数据繁重的工作量。
2.技术方案
为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：
一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，其特征在于，数据处理与查询步骤包括：数据库、查询指令、数据库查询系统、数据处理、数据输出；所述的数据库查询系统能够获取数据的数据查询权限，数据库能够接收数据库查询系统发出的查询命令；所述的数据库查询系统发出查询指令从数据库中调取所需数据，将查询指令转化为查询计划；所述的查询计划包括将从数据库调取的数据进行数据分析并反馈至数据处理进行数据分析，经过处理后的数据返回至数据查询系统进行数据输出。
优选地，所述的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，所述的数据处理方法包括以下步骤：
第一步：设置时间变量i与数据查询变量jk(j1，j2……jk)，所述的i与jk均根据具体查询需求确定；
第二步：检索数据库存储数据N(Xi,Yjk),若Xi与Yjk均位于设定的查询变量i及j范围内，则数据保留，否则，剔除该数据；
第三步：将第二步保留的数据首先按照时间变量均分为m个数据组，m为大于等于1的整数；对m个数据组内数据求解均值，及相对标准偏差；若m个数据组存在不低于1个数据组相对标准偏差大于设定值，则执行第四步，若m个数据组相对标准偏差均小于设定值，则执行第五步；
第四步：将相对标准偏差大于设定值的数据组继续按照时间变量均分为z个数据组，返回执行第三步操作，直到所有数据组相对标准偏差低于设定值，执行第五步；由于所有数据组的相对标准偏差通过分组处理已全部低于设定的相对标准偏差值，单一数据组均值可以作为任意系统参数某一时间段运行状态特征数据；
第五步：对各数据组的特征数据通过“MAX-MIN标准化”进行归一化处理，使原本数值相差较大的运行数据全部归于区间[0,1]内，并放大了数据的变化趋势，可以更好地观察各组数据的变化趋势和不同运行数据之间的关联性；
第六步：若查询多组运行数据间的关联性，直接调取与第一组数据时间变量相同数据变量，并按照第一组数据已执行的分组方式进行分组，获取各个数据组均值作为数据组特征数据，并执行第五步，获取各数据组特征数据归一化后的数据变化；对任意两组数据执行相关性分析，获取任意两组数据之间的相关性系数。
优选地，所述的数据输出5在执行数据输出时，若判定数据组类型具有空间分布特性，则利用各数据组通过克里格插值法对空间各未知点数据进行赋值，并绘制成空间分布云图输出。
3.有益效果
采用本发明提供的技术方案，与已有的公知技术相比，具有如下有益效果：
(1)本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，系统结构简单方便，设计合理；
(2)本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，通过数据组分类及相对标准偏差将数据组分类，极大的降低了数据处理工作量；
(3)本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，通过归一化的方法，降低数据的分布的上下限，更容易在数据图中直观反映出数据组的变化趋势；
(4)本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，根据有限的历史数据，通过克里格插值法对整个空间分布进行赋值，并绘制成云图显示，让数据的空间分布特性更加清晰的展现。
附图说明
图1为本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法示意图；
图2为本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法数据处理步骤逻辑结构图；
图3为本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法数据归一化后输出的变化曲线；
图4为本发明的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法通过克里格插值法绘制的空间分布特性曲线。
附图中的标号说明如下：
1、数据库；2、查询指令；3、数据库查询系统；4、数据处理；5、数据输出。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合附图对本发明作详细描述。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
实施例1
结合图1，本发明的一种电力系统运行参数的数据处理及查询方法，包括数据库1、查询指令2、数据库查询系统3、数据处理4、数据输出5；所述的数据库查询系统3能够获取数据1的数据查询权限，数据库1能够接收数据库查询系统3发出的查询命令2；所述的数据库查询系统3发出查询指令2从数据库1中调取所需数据，将查询指令转化为查询计划；所述的查询计划包括将从数据库1调取的数据进行数据分析并反馈至数据处理4进行数据分析，经过处理后的数据返回至数据查询系统3进行数据输出5。
结合图2，当进行数据查询时，首先调用历史数据库，设置时间变量i(如：2018年9月10日00:21:20-2018年9月18日23:21:20)，数据查询变量jk(如烟气流速：5m/s<jk<13m/s)，相对标准偏差值为2％；对满足设定变量范围内的90000个数据进行数据分类。设定数据类组数m为300，则将筛选出的所有数据按照时间变量均分为连续300个数据组，每组数据包含300个数据点。对每个数据组求取均值和数据点的相对标准偏差，对于相对标准偏差小于2％的数据组取均值后，作为此数据组的特征数据；对于相对标准偏差大于2％的数据组，继续执行数据分组，直至数据组内相对标准偏差小于2％，此时的数据组均值作为该数据组的特征数据。利用特征数据代表一数据组，将大大减少后期数据处理的工作量，为运维人员进行数据维护提供极大的便利。
当所有数据分组完成后，对各特征数据通过“MAX-MIN”标准化进行归一化处理，将数据全部归于区间[0,1]内，将归一化后的数据与时间变量作为一组数据形成特征变化趋势。归一化后，数值相差较大的数据归于小范围区间内，放大了数据的变化趋势，可以更好地观察各组数据的变化趋势和它们之间的关联性；
若查询多组运行数据间的关联性，直接调取与第一组数据时间变量相同的数据变量，并按照第一组数据已执行的分组方式进行分组，均值化获得各数据组特征数据，再执行第五步，获取归一化后的数据变化；对其中任意两组数据执行相关性分析，获取任意两组数据之间的相关性系数。如图3为电厂负荷及烟气流速数据归一化后的变化趋势，根据相关系分析可以获得电厂负荷及烟气流速的相关性为0.98，相关性极高，这与归一化后数据曲线变化趋势非常吻合。
实施例2
在实施例1的基础上，本实例提供了一种用于具备空间分布特性的数据变量输出方法。当数据变量被判定具有空间分布特性，如烟道截面多点流速测量，在某一测点流速速度全部查询完毕并输出图形后，重复第一组的数据查询变量设置将各点的流速数据全部进行归一化输出并导出，通过克里格插值法对空间内其他未知点进行赋值，并输出空间分布云图，如图4所示。
实施例3
本实施例与实施例1实施方案一致，唯一不同的是，设置数据组数为270组，数据总量为90000，以每组333个数据量均分后，仍剩余90个数据，大于每个数据子集数据总量的10％；因此将数据组数扩大至271组，此时每个数据组包含332个数据，且最后剩余28个数据，小于数据组内数据总量的10％，确定最后分组数为271组，并将剩余的28个数据添加至与其时间相邻的数据组内。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，其特征在于，数据处理与查询步骤包括：数据库(1)、查询指令(2)、数据库查询系统(3)、数据处理(4)、数据输出(5)；所述的数据库查询系统(3)能够获取数据库(1)的数据查询权限，数据库(1)能够接收数据库查询系统(3)发出的查询指令(2)；所述的数据库查询系统(3)发出查询指令(2)从数据库(1)中调取所需数据，将查询指令转化为查询计划；所述的查询计划包括将从数据库(1)调取的数据进行数据分析并反馈至数据处理(4)进行数据分析，经过处理后的数据返回至数据查询系统(3)进行数据输出(5)。
2.根据权利要求1所述的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，所述的数据处理(4)方法包括以下步骤：
第一步：设置时间变量i与数据查询变量jk(j1，j2……jk)，所述的i与jk均根据具体查询需求确定；
第二步：检索数据库存储数据N(Xi,Yjk),若Xi与Yjk均位于设定的查询变量i及j范围内，则数据保留，否则，剔除该数据；
第三步：将第二步保留的数据首先按照时间变量均分为m个数据组，m为大于等于1的整数；对m个数据组内数据求解均值，及相对标准偏差；若m个数据组存在不低于1个数据组相对标准偏差大于设定值，则执行第四步，若m个数据组相对标准偏差均小于设定值，则执行第五步；
第四步：将相对标准偏差大于设定值的数据组继续按照时间变量均分为z个数据组，返回执行第三步操作，直到所有数据组相对标准偏差低于设定值，执行第五步；由于所有数据组的相对标准偏差通过分组处理已全部低于设定的相对标准偏差值，单一数据组均值可以作为任意系统参数某一时间段运行状态特征数据；
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第六步：若查询多组运行数据间的关联性，直接调取与第一组数据时间变量相同数据变量，并按照第一组数据已执行的分组方式进行分组，获取各个数据组均值作为数据组特征数据，并执行第五步，获取各数据组特征数据归一化后的数据变化；对任意两组数据执行相关性分析，获取任意两组数据之间的相关性系数。
3.根据权利要求1所述的一种用于电力系统运行参数的数据处理及查询方法，其特征在于，所述的数据输出(5)在执行数据输出时，若判定数据组类型具有空间分布特性，则利用各数据组通过克里格插值法对空间各未知点数据进行赋值，并绘制成空间分布云图输出。
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