CN112766831B - 一种应用于电力行业的数据处理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于电力行业的数据处理系统及方法，所述数据处理模块包括运行周期获取模块、统存储模块、电力参数分类模块和第二存储模块，所述运行周期获取模块用于获取风电机组所处的周期时间段，在风电机组处于其正常运行的第一个周期内时，统存储模块直接将风电机组运行的所有电力参数的数据信息进行上传存储到运行数据库，并令电力参数分类模块根据风电机组正常运行的第一个周期内数据对风电机组的电力参数进行分类，所述电力参数包括第一种类参数和第二种类参数，所述数据信息包括电力参数的数据值、采集时间。

Description

一种应用于电力行业的数据处理系统及方法

技术领域

本发明涉及电力技术领域，具体为一种应用于电力行业的数据处理系统及方法。

背景技术

火力发电是利用可燃物在燃烧时产生的热能，通过发电动力装置转换成电能的一种发电方式，他是我国主要的发电方式，但是因为火力发电主要使用化石燃料如煤炭等作为可燃物，导致在使用火力发电的过程中，会产生很多烟气污染和粉尘污染，对环境造成很大的不良影响。

随着科技技术的发展， 新能源发电开始盛行，风力发电便是其中的一种。风力发电是指把风的动能转为电能，他是一种清洁无公害的可再生能源。为了提高对风力发电情况的监测，需要对风力发电的数据进行采集监测，现有技术中对相关数据的监测处理较为麻烦。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应用于电力行业的数据处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种应用于电力行业的数据处理系统，所述数据处理系统包括运行周期获取模块、统存储模块、电力参数分类模块和第二存储模块，所述运行周期获取模块用于获取风电机组所处的周期时间段，在风电机组处于其正常运行的第一个周期内时，统存储模块直接将风电机组运行的所有电力参数的数据信息进行上传存储到运行数据库，并令电力参数分类模块根据风电机组正常运行的第一个周期内数据对风电机组的电力参数进行分类，所述电力参数包括第一种类参数和第二种类参数，所述数据信息包括电力参数的数据值、采集时间，在风电机组处于其正常运行的第一个周期之后的周期内时，第二存储模块根据数据值与标准值的比较情况以及电力参数的种类选择数据的存储方式。

进一步的，所述电力参数分类模块包括关联机组选取模块、第一分类值比较模块、标准差值比较模块和再选取模块，所述关联机组选取模块用于预先选取某台风电机组的关联机组，所述第一分类值比较模块采集该台风电机组在正常运行的第一个周期内的某个电力参数上传的所有数据值，并获取所有数据值中最大值和最小值之差为第一分类值，当第一分类值大于等于第一分类阈值时，选取该电力参数为第一种类参数，在第一分类值小于第一分类值时，令所述标准差值比较模块获取该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值，在标准差值小于等于标准差阈值时，令该电力参数为第二种类参数，在某个电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值大于标准差阈值时，令所述再选取模块获取该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第一种类参数或者作为第二种类参数的占比情况，并据此选取该电力参数为第一种类参数还是第二种类参数。

进一步的，所述关联机组选取模块包括候选风电机组选取模块、指数采集模块、指数处理模块、关联参考指数计算模块和关联参考指数比较模块，所述候选风电机组选取模块设该台风电机组为中心风电机组，以中心风电机组的所在位置为圆心，以预设长度为半径值绘制出一个圆形区域，从圆形区域中选取与中心风电机组所处海拔高度相同、并且型号相同的风电机组为候选风电机组，所述指数采集模块根据风电机组的发电功率、风电机组的朝向、风电机组的旋转角度得到第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d，所述指数处理模块对所有候选风电机组所对应的第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d分别进行标准化处理得到e、f、g、h；所述关联参考指数计算模块根据指数处理模块得到的数据计算关联参考指数，所述关联参考指数比较模块将候选风电机组的关联参考指数与关联参考阈值进行比较，在某个候选风电机组的关联参考指数小于关联参考阈值时，选取该候选风电机组为该中心风电机组的关联机组。

进一步的，所述第二存储模块包括参考指数计算比较模块、第一控制处理模块和第二控制处理模块，所述参考指数计算比较模块集到某个风电机组的电力参数时，将其数据值M0与相应的标准值MC进行比较，计算参考指数P=|M0-MC|/MC，并将参考指数与参考指数阈值进行比较，在参考指数大于参考指数阈值时，如果该个电力参数为第二种类参数，令第一控制处理模块传输警报信息，并直接将该个电力参数的对应数据信息上传存储到运行数据库，如果该个电力参数为第一种类参数，令第二控制处理模块工作，所述第二控制处理模块包括检测节点判断模块、临时缓存处理模块和周期比较模块，所述检测节点判断模块用于判断该次采集数据是否为当前周期的最后一次检测，如果不是当前周期的最后一次检测，直接令临时缓存处理模块该电力参数对应数据信息存入临时缓存库，如果是当前周期的最后一次检测，令周期比较模块获取该电力参数在上一周期内采集到的数据值和在当前周期内已采集到的数据值，据此计算上一周期的数据值的标准差Dx和当前周期内已采集到的数据值的标准差Dy，那么周期参考量F=(Dy-Dx)/Dx，在周期参考量小于等于周期参考阈值时，判断该电力参数正常，在周期参考量大于周期参考阈值时，传输警报信息。

一种应用于电力行业的数据处理方法，所述数据处理方法包括以下：

预先设定风电机组的周期时间长度，获取风电机组所处的周期时间段，

如果风电机组处于其正常运行的第一个周期内，直接将风电机组运行的所有电力参数的数据信息进行上传存储到运行数据库，并根据风电机组正常运行的第一个周期内数据对风电机组的电力参数进行分类，所述电力参数包括第一种类参数和第二种类参数，所述数据信息包括电力参数的数据值、采集时间；

否则，当采集到某个风电机组的电力参数时，将其数据值M0与相应的标准值MC进行比较，计算参考指数P=|M0-MC|/MC，

如果参考指数大于参考指数阈值，当该个电力参数为第二种类参数，传输警报信息，并直接将该个电力参数的对应数据信息上传存储到运行数据库；

当该个电力参数为第一种类参数，判断该次采集数据是否为当前周期的最后一次检测，如果不是当前周期的最后一次检测，直接该电力参数对应数据信息存入临时缓存库，如果是当前周期的最后一次检测，将该电力参数对应数据信息存入临时缓存库后将其打包压缩发送到运行数据库，并将当前周期的该电力参数与其上一周期内的数据值进行比较，判断是否要传输警报信息。

进一步的，所述将当前周期的该电力参数与其上一周期内的数据值进行比较包括以下：

获取该电力参数在上一周期内采集到的数据值和在当前周期内已采集到的数据值，据此计算上一周期的数据值的标准差Dx和当前周期内已采集到的数据值的标准差Dy，那么周期参考量F=(Dy-Dx)/Dx，

如果周期参考量小于等于周期参考阈值，那么该电力参数正常；如果周期参考量大于周期参考阈值，传输警报信息。

进一步的，所述预先对电力参数信息进行分类包括以下：

预先选取某台风电机组的关联机组，获取该台风电机组在正常运行的第一个周期内的某个电力参数上传的所有数据值，

获取所有数据值中最大值和最小值之差为第一分类值，当第一分类值大于等于第一分类阈值时，该电力参数为第一种类参数；

当第一分类值小于第一分类值时，如果该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值小于等于标准差阈值，那么该电力参数为第二种类参数；

如果该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值大于标准差阈值，获取该台风电机组的关联机组的第一种类参数，如果该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第一种类参数的占比大于第一占比阈值，那么该电力参数为第一种类参数；获取该台风电机组的关联机组的第二种类参数，如果该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第二种类参数的占比大于第二占比阈值，那么该电力参数为第二种类参数。

进一步的，所述预先选取某台风电机组的关联机组包括以下：

设该台风电机组为中心风电机组，以中心风电机组的所在位置为圆心，以预设长度为半径值绘制出一个圆形区域，从圆形区域中选取与中心风电机组所处海拔高度相同、并且型号相同的风电机组为候选风电机组；

采集某个候选风电机组第一个周期的发电功率与中心风电机组的第一个周期的发电功率之差的绝对值为第一指数a；

以中心风电机组的朝向为第一向量的方向，以单位长度为向量长度得到第一向量，以候选风电机组的朝向为第二向量的方向，以单位长度为向量长度得到第二向量，

采集当前时间节点第一向量和某个候选风电机组所对应的第二向量的夹角为第二指数b，

采集第一个周期中初始时间节点时第一向量和某个候选风电机组所对应的第二向量的夹角为第三指数c；

分别采集中心风电机组和候选风电机组在第一个周期内的每次的旋转角度之和以及旋转的次数，计算风电机组的平均每次旋转角度，其中，以风电机组顺时针转动为正向转动，转动角度大于0，

计算中心风电机组的平均每次旋转角度与某个候选风电机组平均每次旋转角度的差值的绝对值为第四指数d；

对所有候选风电机组所对应的第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d分别进行标准化处理得到e、f、g、h；

那么某个候选风电机组的关联参考指数Q=0.46*e+0.25*f+0.15*g+0.14*h；

如果某个候选风电机组的关联参考指数小于关联参考阈值，那么该候选风电机组为该中心风电机组的关联机组。

进一步的，所述标准化处理包括：

设对指数K进行标准化处理，获取指数K的最大值Kmax和最小值Kmin，

那么I=(K-Kmin)/(Kmax-Kmin)，其中,当K为a、b、c、d时，I分别对应为e、f、g、h。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明中预先对风力发电过程中的数据进行分类，分成数据基本不变化的电力参数和数据变化浮动较大的电力参数，针对不同的电力参数采取不同的存储方式和监测方式，不仅能够提高存储空间的利用率，而且在对数据进行分析时更加具有针对性，在保证一定的数据处理效果的同时，提高数据分析处理的效率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明应用于电力行业的数据处理系统及方法的结构示意图。

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。

请参阅图1，本发明提供技术方案：

一种应用于电力行业的数据处理系统，所述数据处理系统包括运行周期获取模块、统存储模块、电力参数分类模块和第二存储模块，所述运行周期获取模块用于获取风电机组所处的周期时间段，在风电机组处于其正常运行的第一个周期内时，统存储模块直接将风电机组运行的所有电力参数的数据信息进行上传存储到运行数据库，并令电力参数分类模块根据风电机组正常运行的第一个周期内数据对风电机组的电力参数进行分类，所述电力参数包括第一种类参数和第二种类参数，所述数据信息包括电力参数的数据值、采集时间，在风电机组处于其正常运行的第一个周期之后的周期内时，第二存储模块根据数据值与标准值的比较情况以及电力参数的种类选择数据的存储方式。

所述电力参数分类模块包括关联机组选取模块、第一分类值比较模块、标准差值比较模块和再选取模块，所述关联机组选取模块用于预先选取某台风电机组的关联机组，所述第一分类值比较模块采集该台风电机组在正常运行的第一个周期内的某个电力参数上传的所有数据值，并获取所有数据值中最大值和最小值之差为第一分类值，当第一分类值大于等于第一分类阈值时，选取该电力参数为第一种类参数，在第一分类值小于第一分类值时，令所述标准差值比较模块获取该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值，在标准差值小于等于标准差阈值时，令该电力参数为第二种类参数，在某个电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值大于标准差阈值时，令所述再选取模块获取该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第一种类参数或者作为第二种类参数的占比情况，并据此选取该电力参数为第一种类参数还是第二种类参数。

所述关联机组选取模块包括候选风电机组选取模块、指数采集模块、指数处理模块、关联参考指数计算模块和关联参考指数比较模块，所述候选风电机组选取模块设该台风电机组为中心风电机组，以中心风电机组的所在位置为圆心，以预设长度为半径值绘制出一个圆形区域，从圆形区域中选取与中心风电机组所处海拔高度相同、并且型号相同的风电机组为候选风电机组，所述指数采集模块根据风电机组的发电功率、风电机组的朝向、风电机组的旋转角度得到第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d，所述指数处理模块对所有候选风电机组所对应的第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d分别进行标准化处理得到e、f、g、h；所述关联参考指数计算模块根据指数处理模块得到的数据计算关联参考指数，所述关联参考指数比较模块将候选风电机组的关联参考指数与关联参考阈值进行比较，在某个候选风电机组的关联参考指数小于关联参考阈值时，选取该候选风电机组为该中心风电机组的关联机组。

所述第二存储模块包括参考指数计算比较模块、第一控制处理模块和第二控制处理模块，所述参考指数计算比较模块集到某个风电机组的电力参数时，将其数据值M0与相应的标准值MC进行比较，计算参考指数P=|M0-MC|/MC，并将参考指数与参考指数阈值进行比较，在参考指数大于参考指数阈值时，如果该个电力参数为第二种类参数，令第一控制处理模块传输警报信息，并直接将该个电力参数的对应数据信息上传存储到运行数据库，如果该个电力参数为第一种类参数，令第二控制处理模块工作，所述第二控制处理模块包括检测节点判断模块、临时缓存处理模块和周期比较模块，所述检测节点判断模块用于判断该次采集数据是否为当前周期的最后一次检测，如果不是当前周期的最后一次检测，直接令临时缓存处理模块该电力参数对应数据信息存入临时缓存库，如果是当前周期的最后一次检测，令周期比较模块获取该电力参数在上一周期内采集到的数据值和在当前周期内已采集到的数据值，据此计算上一周期的数据值的标准差Dx和当前周期内已采集到的数据值的标准差Dy，那么周期参考量F=(Dy-Dx)/Dx，在周期参考量小于等于周期参考阈值时，判断该电力参数正常，在周期参考量大于周期参考阈值时，传输警报信息。

一种应用于电力行业的数据处理方法，所述数据处理方法包括以下：

预先设定风电机组的周期时间长度，获取风电机组所处的周期时间段，

如果风电机组处于其正常运行的第一个周期内，直接将风电机组运行的所有电力参数的数据信息进行上传存储到运行数据库，并根据风电机组正常运行的第一个周期内数据对风电机组的电力参数进行分类，所述电力参数包括第一种类参数和第二种类参数，所述数据信息包括电力参数的数据值、采集时间；本申请中其正常运行的第一个周期是指在风电机组试运行正常后，风电机组正式投入使用的第一个周期；在风机运行的时候，有些电力参数比如风机内部轴承的温度，这个温度在风机正常运行时，温度的变化基本不变或者变化很小，将其每一个数据上传到运行数据库比较浪费存储空间，也因此当这种变化很小的电力参数，突然变化很大时，很有可能是风机运行中发生了异常，此时应当将该数据上传到运行数据库，便于后续追溯，同时予以警报，有些电力参数比如风电机组叶片的转速是相对变化比较大的，当风大的时候，叶片的转速会相对较大，当风小的时候，叶片的转速会相对较小，像这种变化相对比较大，但是他的值的变化范围、程度会比较大，单凭数据大小无法判断是否存在异常，因此将该种数据按照周期来进行存储，当一个周期结束后，再将其打包压缩上传到运行数据库，从而既能够便于后续追溯数据，又能够减少频繁上传数据到运行数据库，提高了传输效率；

否则，当采集到某个风电机组的电力参数时，将其数据值M0与相应的标准值MC进行比较，计算参考指数P=|M0-MC|/MC，

如果参考指数大于参考指数阈值，当该个电力参数为第二种类参数，传输警报信息，并直接将该个电力参数的对应数据信息上传存储到运行数据库；

当该个电力参数为第一种类参数，判断该次采集数据是否为当前周期的最后一次检测，如果不是当前周期的最后一次检测，直接该电力参数对应数据信息存入临时缓存库，如果是当前周期的最后一次检测，将该电力参数对应数据信息存入临时缓存库后将其打包压缩发送到运行数据库，并将当前周期的该电力参数与其上一周期内的数据值进行比较，判断是否要传输警报信息。如果参考指数小于等于参考指数阈值，当该个电力参数为第二种类参数时，该个电力参数对应的数据信息不上传存储到运行数据库，当电力参数为第一种类参数时，判断该次采集数据是否为当前周期的最后一次检测，如果不是当前周期的最后一次检测，直接该电力参数对应数据信息存入临时缓存库，如果是当前周期的最后一次检测，将该电力参数对应数据信息存入临时缓存库后将其打包压缩发送到运行数据库，便于后续在发现异常时对之前的数据进行检查追溯。

所述将当前周期的该电力参数与其上一周期内的数据值进行比较包括以下：

获取该电力参数在上一周期内采集到的数据值和在当前周期内已采集到的数据值，据此计算上一周期的数据值的标准差Dx和当前周期内已采集到的数据值的标准差Dy，那么周期参考量F=(Dy-Dx)/Dx，即使某些数据的变化幅度比较大，但是终究也是有限度的，因此，本申请中在第一种类参数的参考指数存在异常时又比较当前周期内与上一周期数据的采集的波动情况，并据此判断是否存在异常

如果周期参考量小于等于周期参考阈值，那么该电力参数正常；如果周期参考量大于周期参考阈值，传输警报信息。

所述预先对电力参数信息进行分类包括以下：

预先选取某台风电机组的关联机组，获取该台风电机组在正常运行的第一个周期内的某个电力参数上传的所有数据值，

获取所有数据值中最大值和最小值之差为第一分类值，当第一分类值大于等于第一分类阈值时，该电力参数为第一种类参数；

当第一分类值小于第一分类值时，如果该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值小于等于标准差阈值，那么该电力参数为第二种类参数；

如果该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值大于标准差阈值，获取该台风电机组的关联机组的第一种类参数，如果该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第一种类参数的占比大于第一占比阈值，那么该电力参数为第一种类参数；获取该台风电机组的关联机组的第二种类参数，如果该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第二种类参数的占比大于第二占比阈值，那么该电力参数为第二种类参数。第一种类参数为数据变化程度比较大的数据，第二种类参数为数据变化程度相对较小的数据；在存在某个电力参数根据第一分类值和标准差阈值无法判断属于第一种类参数还是第二种类参数时，通过风电机组的关联机组来辅助判断；同时，因为在运行过程中，第一种类参数也有可能在第一个周期内他的变化波动程度相对较小，在具体实施时，还可以通过关联机组的第一种类参数对该台风电机组的第二种类参数进行验证，如果该台风电机组的某个第二种类参数在大多数的关联机组中都作为第一种类参数，那么修改该台风电机组的第二种类参数为第一种类参数；

本申请中关联机组的第一种类参数是指通过将第一分类值与第一分类阈值进行比较得出的第一种类参数，本申请中“该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第一种类参数的占比” 是指该电力参数作为第一种类参数在该台风电机组的关联机组中的台数与该台风电机组的所有关联机组的台数之比， 同理“该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第二种类参数的占比”是指该电力参数作为第二种类参数在该台风电机组的关联机组中的台数与该台风电机组的所有关联机组的台数之比；

所述预先选取某台风电机组的关联机组包括以下：

设该台风电机组为中心风电机组，以中心风电机组的所在位置为圆心，以预设长度为半径值绘制出一个圆形区域，从圆形区域中选取与中心风电机组所处海拔高度相同、并且型号相同的风电机组为候选风电机组；

采集某个候选风电机组第一个周期的发电功率与中心风电机组的第一个周期的发电功率之差的绝对值为第一指数a；

以中心风电机组的朝向为第一向量的方向，以单位长度为向量长度得到第一向量，以候选风电机组的朝向为第二向量的方向，以单位长度为向量长度得到第二向量，

采集当前时间节点第一向量和某个候选风电机组所对应的第二向量的夹角为第二指数b，本申请中风电机组的朝向是指风轮的朝向，当第一向量和第二向量的夹角越小时，说明候选风电机组的朝向与中心风电机组的朝向越相近，此时，当朝向越相近，他们所收到的风力也越相近；

采集第一个周期中初始时间节点时第一向量和某个候选风电机组所对应的第二向量的夹角为第三指数c；本申请中第一个周期中初始时间节点是指在风电机组试运行正常后，风电机组正式投入使用的进入第一个周期时中心风电机组的第一向量和候选风电机组的第二向量；

分别采集中心风电机组和候选风电机组在第一个周期内的每次的旋转角度之和以及旋转的次数，计算风电机组的平均每次旋转角度，其中，以风电机组顺时针转动为正向转动，转动角度大于0，风电机组逆时针转动时，转动角度小于0，本申请中风电机组旋转是指风轮的旋转，当风的风向改变时，风电机组的偏航系统会带着风电机组的风轮进行转动，风轮面对风的风向的角度会影响风轮转动的情况，当风轮的朝向越相近，风轮每次转动的幅度越相近，那么这两个风电机组在运行时候得到的参数也越相近；

计算中心风电机组的平均每次旋转角度与某个候选风电机组平均每次旋转角度的差值的绝对值为第四指数d；

对所有候选风电机组所对应的第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d分别进行标准化处理得到e、f、g、h；

那么某个候选风电机组的关联参考指数Q=0.46*e+0.25*f+0.15*g+0.14*h；本申请在考虑选取某台风电机组的关联机组时，不仅仅是考虑其他机组与该台风电机组的位置、型号的关系，还考虑了风电机组的朝向以及风向发生改变时，风电机组的风轮旋转的角度，从而使得选取的关联机组与候选风电机组的相似性更高。

如果某个候选风电机组的关联参考指数小于关联参考阈值，那么该候选风电机组为该中心风电机组的关联机组。

所述标准化处理包括：

设对指数K进行标准化处理，获取指数K的最大值Kmax和最小值Kmin，

那么I=(K-Kmin)/(Kmax-Kmin)，其中,当K为a、b、c、d时，I分别对应为e、f、g、h。比如，当对第一指数a进行标准化处理时，先获取所有候选风电机组第一个周期的发电功率与中心风电机组的第一个周期的发电功率之差的绝对值为第一指数，然后选取候选风电机组的第一指数的最大值amax和最小值amin，然后计算某个候选风电机组的第一指数经过标准化处理得到的数值e=(a-amax)/（amax-amin）。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种应用于电力行业的数据处理系统，其特征在于，所述数据处理系统包括运行周期获取模块、统存储模块、电力参数分类模块和第二存储模块，所述运行周期获取模块用于获取风电机组所处的周期时间段，在风电机组处于其正常运行的第一个周期内时，统存储模块直接将风电机组运行的所有电力参数的数据信息进行上传存储到运行数据库，并令电力参数分类模块根据风电机组正常运行的第一个周期内数据对风电机组的电力参数进行分类，所述电力参数包括第一种类参数和第二种类参数，所述数据信息包括电力参数的数据值、采集时间，在风电机组处于其正常运行的第一个周期之后的周期内时，第二存储模块根据数据值与标准值的比较情况以及电力参数的种类选择数据的存储方式；

所述电力参数分类模块包括关联机组选取模块、第一分类值比较模块、标准差值比较模块和再选取模块，所述关联机组选取模块用于预先选取某台风电机组的关联机组，所述第一分类值比较模块采集该台风电机组在正常运行的第一个周期内的某个电力参数上传的所有数据值，并获取所有数据值中最大值和最小值之差为第一分类值，当第一分类值大于等于第一分类阈值时，选取该电力参数为第一种类参数，在第一分类值小于第一分类阈值时，令所述标准差值比较模块获取该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值，在标准差值小于等于标准差阈值时，令该电力参数为第二种类参数，在某个电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值大于标准差阈值时，令所述再选取模块获取该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第一种类参数或者作为第二种类参数的占比情况，并据此选取该电力参数为第一种类参数还是第二种类参数。

2.根据权利要求1所述的一种应用于电力行业的数据处理系统，其特征在于：所述关联机组选取模块包括候选风电机组选取模块、指数采集模块、指数处理模块、关联参考指数计算模块和关联参考指数比较模块，所述候选风电机组选取模块设该台风电机组为中心风电机组，以中心风电机组的所在位置为圆心，以预设长度为半径值绘制出一个圆形区域，从圆形区域中选取与中心风电机组所处海拔高度相同、并且型号相同的风电机组为候选风电机组，所述指数采集模块根据风电机组的发电功率、风电机组的朝向、风电机组的旋转角度得到第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d，所述指数处理模块对所有候选风电机组所对应的第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d分别进行标准化处理得到e、f、g、h；所述关联参考指数计算模块根据指数处理模块得到的数据计算关联参考指数，所述关联参考指数比较模块将候选风电机组的关联参考指数与关联参考阈值进行比较，在某个候选风电机组的关联参考指数小于关联参考阈值时，选取该候选风电机组为该中心风电机组的关联机组。

3.根据权利要求2所述的一种应用于电力行业的数据处理系统，其特征在于：所述第二存储模块包括参考指数计算比较模块、第一控制处理模块和第二控制处理模块，所述参考指数计算比较模块采集到某个风电机组的电力参数时，将其数据值M0与相应的标准值MC进行比较，计算参考指数P=|M0-MC|/MC，并将参考指数与参考指数阈值进行比较，在参考指数大于参考指数阈值时，如果该个电力参数为第二种类参数，令第一控制处理模块传输警报信息，并直接将该个电力参数的对应数据信息上传存储到运行数据库，如果该个电力参数为第一种类参数，令第二控制处理模块工作，所述第二控制处理模块包括检测节点判断模块、临时缓存处理模块和周期比较模块，所述检测节点判断模块用于判断该次采集数据是否为当前周期的最后一次检测，如果不是当前周期的最后一次检测，直接令临时缓存处理模块该电力参数对应数据信息存入临时缓存库，如果是当前周期的最后一次检测，令周期比较模块获取该电力参数在上一周期内采集到的数据值和在当前周期内已采集到的数据值，据此计算上一周期的数据值的标准差Dx和当前周期内已采集到的数据值的标准差Dy，那么周期参考量F=(Dy-Dx)/Dx，在周期参考量小于等于周期参考阈值时，判断该电力参数正常，在周期参考量大于周期参考阈值时，传输警报信息。

4.一种应用于电力行业的数据处理方法，其特征在于：所述数据处理方法包括以下：

预先设定风电机组的周期时间长度，获取风电机组所处的周期时间段，

如果风电机组处于其正常运行的第一个周期内，直接将风电机组运行的所有电力参数的数据信息进行上传存储到运行数据库，并根据风电机组正常运行的第一个周期内数据对风电机组的电力参数进行分类，所述电力参数包括第一种类参数和第二种类参数，所述数据信息包括电力参数的数据值、采集时间；

否则，当采集到某个风电机组的电力参数时，将其数据值M0与相应的标准值MC进行比较，计算参考指数P=|M0-MC|/MC，

如果参考指数大于参考指数阈值，当该个电力参数为第二种类参数，传输警报信息，并直接将该个电力参数的对应数据信息上传存储到运行数据库；

当该个电力参数为第一种类参数，判断该次采集数据是否为当前周期的最后一次检测，如果不是当前周期的最后一次检测，直接该电力参数对应数据信息存入临时缓存库，如果是当前周期的最后一次检测，将该电力参数对应数据信息存入临时缓存库后将其打包压缩发送到运行数据库，并将当前周期的该电力参数与其上一周期内的数据值进行比较，判断是否要传输警报信息；

所述对风电机组的电力参数进行分类包括以下：

预先选取某台风电机组的关联机组，获取该台风电机组在正常运行的第一个周期内的某个电力参数上传的所有数据值，

获取所有数据值中最大值和最小值之差为第一分类值，当第一分类值大于等于第一分类阈值时，该电力参数为第一种类参数；

当第一分类值小于第一分类阈值时，如果该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值小于等于标准差阈值，那么该电力参数为第二种类参数；

如果该电力参数在该周期内的各个数据值的标准差值大于标准差阈值，获取该台风电机组的关联机组的第一种类参数，如果该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第一种类参数的占比大于第一占比阈值，那么该电力参数为第一种类参数；获取该台风电机组的关联机组的第二种类参数，如果该电力参数在该台风电机组的关联机组中作为第二种类参数的占比大于第二占比阈值，那么该电力参数为第二种类参数。

5.根据权利要求4所述的一种应用于电力行业的数据处理方法，其特征在于：所述将当前周期的该电力参数与其上一周期内的数据值进行比较包括以下：

获取该电力参数在上一周期内采集到的数据值和在当前周期内已采集到的数据值，据此计算上一周期的数据值的标准差Dx和当前周期内已采集到的数据值的标准差Dy，那么周期参考量F=(Dy-Dx)/Dx，

如果周期参考量小于等于周期参考阈值，那么该电力参数正常；如果周期参考量大于周期参考阈值，传输警报信息。

6.根据权利要求4所述的一种应用于电力行业的数据处理方法，其特征在于：所述预先选取某台风电机组的关联机组包括以下：

设该台风电机组为中心风电机组，以中心风电机组的所在位置为圆心，以预设长度为半径值绘制出一个圆形区域，从圆形区域中选取与中心风电机组所处海拔高度相同、并且型号相同的风电机组为候选风电机组；

采集某个候选风电机组第一个周期的发电功率与中心风电机组的第一个周期的发电功率之差的绝对值为第一指数a；

以中心风电机组的朝向为第一向量的方向，以单位长度为向量长度得到第一向量，以候选风电机组的朝向为第二向量的方向，以单位长度为向量长度得到第二向量，

采集当前时间节点第一向量和某个候选风电机组所对应的第二向量的夹角为第二指数b，

采集第一个周期中初始时间节点时第一向量和某个候选风电机组所对应的第二向量的夹角为第三指数c；

分别采集中心风电机组和候选风电机组在第一个周期内的每次的旋转角度之和以及旋转的次数，计算风电机组的平均每次旋转角度，其中，以风电机组顺时针转动为正向转动，转动角度大于0，

计算中心风电机组的平均每次旋转角度与某个候选风电机组平均每次旋转角度的差值的绝对值为第四指数d；

对所有候选风电机组所对应的第一指数a、第二指数b、第三指数c、第四指数d分别进行标准化处理得到e、f、g、h；

那么某个候选风电机组的关联参考指数Q=0.46*e+0.25*f+0.15*g+0.14*h；

如果某个候选风电机组的关联参考指数小于关联参考阈值，那么该候选风电机组为该中心风电机组的关联机组。

7.根据权利要求6所述的一种应用于电力行业的数据处理方法，其特征在于：所述标准化处理包括：

设对指数K进行标准化处理，获取指数K的最大值Kmax和最小值Kmin，

那么I=(K-Kmin)/(Kmax-Kmin)，其中,当K为a、b、c、d时，I分别对应为e、f、g、h。

Images