CN113010595A - 一种电力能源数据分析与监控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种电力能源数据的分析与监控方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取原始数据，通过不同电力业务系统采集原始电力数据；对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据，将预处理后的所有标准化数据收集至有效数据集；构建分析与监控模型，基于电力业务的业务内容、业务规则和数据需求，构建若干个指标分析模型，所述指标分析模型通过有效数据集计算电力业务数据，对电力业务需求进行抽象化表达；基于指标分析模型构建若干个监控模型，所述监控模型提取至少一个指标分析模型进行监控，设定监控阈值对所述指标分析模型得出的电力业务数据进行监控；可视化输出，通过图像处理技术，对所述指标分析模型和监控模型进行可视化展示。

Description

一种电力能源数据分析与监控方法及系统
技术领域
本发明涉及一种电力能源数据分析与监控方法及系统，属于电力系统和数据处理技术领域。
背景技术
近年来，随着用户对供电质量与服务需求的不断提升，对电网精益化管理、运维的要求也就越来越高，人员业务量高速增长，不少智能化程序的应用提高了不少效率，然而对大数据应用程度仍然不高，未能深度挖掘数据用以提高电网管理、运维精益化程度。因此，急需构建主网配网运行高风险数据分析应用，提供数据支撑系统，提升专业管理水平和技术支撑能力，满足电网运行发展的需要。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种电力能源大数据分析与监控方法及系统，对电力能源信息进行分析与监控。
本发明的技术方案如下：
技术方案一：
一种电力能源数据的分析与监控方法，包括以下步骤：
获取原始数据，通过不同电力业务系统采集原始电力数据；
对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据，将预处理后的所有标准化数据收集至有效数据集；
构建分析与监控模型，基于电力业务的业务内容、业务规则和数据需求，构建若干个指标分析模型，所述指标分析模型通过有效数据集计算电力业务数据，对电力业务需求进行抽象化表达；基于指标分析模型构建若干个监控模型，所述监控模型提取至少一个指标分析模型进行监控，设定监控阈值对所述指标分析模型得出的电力业务数据进行监控；
可视化输出，通过图像处理技术，对所述指标分析模型和监控模型进行可视化展示。
进一步的，所述对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据的步骤具体包括：
数据融合，遍历所有原始电力数据，融合表达不一致但实质相同的数据；
数据清洗，对进行数据融合后的电力数据进行数据清洗，清洗无效数据；
脱敏处理，制定数据安全规则，根据该数据安全规则对进行数据清洗后的电力数据进行数据脱敏；
数据加密，对进行脱敏处理后的电力数据进行数据加密处理，形成所述标准化数据。
进一步的，所述指标分析模型通过神经网络模型搭建，具体步骤为：
搭建神经网络模型，建立电力业务数据的抽象化表达模型；
以有效数据集作为训练集输入至所述电力业务数据的抽象化表达模型进行计算，获取计算结果；
对所述计算结果添加评价标签，以输入的有效数据和输出的评价标签作为一组数据对所述抽象化表达模型进行迭代训练；
调整神经网络模型的参数，当抽象化表达模型输出的计算结果的精度达到阈值时，结束训练，得到对应的指标分析模型。
技术方案二：
一种电力能源数据的分析与监控系统，包括：
数据采集模块，用于通过不同电力业务系统采集原始电力数据；
预处理模块，用于对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据，将预处理后的所有标准化数据收集至有效数据集；
分析与监控模型构建模块，所述分析与监控模型构建模块基于电力业务的业务内容、业务规则和数据需求，构建若干个指标分析模型，所述指标分析模型通过有效数据集计算电力业务数据，对电力业务需求进行抽象化表达；基于指标分析模型构建若干个监控模型，所述监控模型提取至少一个指标分析模型进行监控，设定监控阈值对所述指标分析模型得出的电力业务数据进行监控；
结构展示模块，用于通过图像处理技术，对所述指标分析模型和监控模型进行可视化展示。
进一步的，所述预处理模块具体包括：
数据融合模块，遍历所有原始电力数据，融合表达不一致但实质相同的数据；
数据清洗模块，对进行数据融合后的电力数据进行数据清洗，清洗无效数据；
脱敏处理模块，制定数据安全规则，根据该数据安全规则对进行数据清洗后的电力数据进行数据脱敏；
数据加密模块，对进行脱敏处理后的电力数据进行数据加密处理，形成所述标准化数据。
进一步的，在所述分析与监控模型构建模块，包括一神经网络搭建模块，用于搭建所述指标分析模型，所述神经网络搭建模块具体包括：
表达式建立模块，用于建立电力业务数据的抽象化表达模型；
计算模块，用于将有效数据集作为训练集输入至所述电力业务数据的抽象化表达模型进行计算，获取计算结果；
训练模块，用于对所述计算结果添加评价标签，并以输入的有效数据和输出的评价标签作为一组数据对所述抽象化表达模型进行迭代训练；
优化模块，用于调整神经网络模型的参数，当抽象化表达模型输出的计算结果的精度达到阈值时，结束训练，得到对应的指标分析模型。
本发明具有如下有益效果：
本发明一种电力能源数据的分析与监控方法及系统，通过采集不同电路业务系统中的原始电力数据，并进行预处理，得到标准化数据，通过构建指标分析模型和监控模型对标准化数据进行处理，自动计算电力业务数据并进行监控，并通过可视化技术对结果进行展示，提高了电力业务系统的运维效率。
附图说明
图1为本发明一实施例的流程图；
图2为本发明实施例中的一指标分析模型的示例图；
图3为本发明实施例中的一监控模型的示例图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例来对本发明进行详细的说明。
实施例一：
参见图1，一种电力能源数据的分析与监控方法，包括以下步骤：
获取原始数据，通过在线或者离线的方式收集各电力单位的数据上传需求和必要的数据信息；调研数据上传表所属层级、来源业务系统、历史数据量、增量数据量、数据上传频率、增量上传识别字段、上传方式等,并与电力业务应用方开展数据上传需求确认；根据相关制度审定需求，在线维护需求清单；及时反馈需求落实情况；制定不同电力业务系统的数据采集方案，根据不同电力业务系统的数据采集方案对从内、外部业务系统或线下采集数据，并提取出需要的原始电力数据；
对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据，将预处理后的所有标准化数据收集至有效数据集；
构建分析与监控模型，基于电力业务的业务内容、业务规则和数据需求，构建若干个指标分析模型，所述指标分析模型通过有效数据集计算电力业务数据，对电力业务需求进行抽象化表达；基于指标分析模型构建若干个监控模型，所述监控模型提取至少一个指标分析模型进行监控，设定监控阈值对所述指标分析模型得出的电力业务数据进行监控；
可视化输出，通过图像处理技术，对所述指标分析模型和监控模型进行可视化展示。
具体参见图2，图2给出了本实施例的一种实施方案，具体为“批零住餐”四行业的用电指标分析模型。对某市批发、零售、住宿、餐饮四个行业需求时间段内用电情况进行汇集和分析，从电力视角真实反映四行业的发展现状，对政府部门开展经济评价发挥辅助作用，并自动生成需求的分析报告。
具体参见图3，图3给出了本实施例的另一种实施方案，具体为重点企业用电监控模型。按照预设定的若干重点工业客户清单，提供每户每日实时负荷、日用电量，通过环比、同比数据实现重点企业日监测、周分析，及时预警重点企业生产异动情况，可以根据需求定制多家大工业企业用电分析报告提供给政府、工信局等相关部门。
进一步的，所述对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据的步骤具体包括：
数据融合，遍历所有原始电力数据，融合表达不一致但实质相同的数据；
数据清洗，对进行数据融合后的电力数据进行数据清洗，清洗无效数据；
脱敏处理，制定数据安全规则，根据该数据安全规则对进行数据清洗后的电力数据进行数据脱敏；
数据加密，对进行脱敏处理后的电力数据进行数据加密处理，形成所述标准化数据。
进一步的，所述指标分析模型通过神经网络模型搭建，具体步骤为：
搭建神经网络模型，建立电力业务数据的抽象化表达模型；
以有效数据集作为训练集输入至所述电力业务数据的抽象化表达模型进行计算，获取计算结果；
对所述计算结果添加评价标签，以输入的有效数据和输出的评价标签作为一组数据对所述抽象化表达模型进行迭代训练；
调整神经网络模型的参数，当抽象化表达模型输出的计算结果的精度达到阈值时，结束训练，得到对应的指标分析模型。
技术方案二：
一种电力能源数据的分析与监控系统，包括：
数据采集模块，用于通过不同电力业务系统采集原始电力数据；
预处理模块，用于对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据，将预处理后的所有标准化数据收集至有效数据集；
分析与监控模型构建模块，所述分析与监控模型构建模块基于电力业务的业务内容、业务规则和数据需求，构建若干个指标分析模型，所述指标分析模型通过有效数据集计算电力业务数据，对电力业务需求进行抽象化表达；基于指标分析模型构建若干个监控模型，所述监控模型提取至少一个指标分析模型进行监控，设定监控阈值对所述指标分析模型得出的电力业务数据进行监控；
结构展示模块，用于通过图像处理技术，对所述指标分析模型和监控模型进行可视化展示。
进一步的，所述预处理模块具体包括：
数据融合模块，遍历所有原始电力数据，融合表达不一致但实质相同的数据；
数据清洗模块，对进行数据融合后的电力数据进行数据清洗，清洗无效数据；
脱敏处理模块，制定数据安全规则，根据该数据安全规则对进行数据清洗后的电力数据进行数据脱敏；
数据加密模块，对进行脱敏处理后的电力数据进行数据加密处理，形成所述标准化数据。
进一步的，在所述分析与监控模型构建模块，包括一神经网络搭建模块，用于搭建所述指标分析模型，所述神经网络搭建模块具体包括：
表达式建立模块，用于建立电力业务数据的抽象化表达模型；
计算模块，用于将有效数据集作为训练集输入至所述电力业务数据的抽象化表达模型进行计算，获取计算结果；
训练模块，用于对所述计算结果添加评价标签，并以输入的有效数据和输出的评价标签作为一组数据对所述抽象化表达模型进行迭代训练；
优化模块，用于调整神经网络模型的参数，当抽象化表达模型输出的计算结果的精度达到阈值时，结束训练，得到对应的指标分析模型。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种电力能源数据的分析与监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取原始数据，通过不同电力业务系统采集原始电力数据；
对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据，将预处理后的所有标准化数据收集至有效数据集；
构建分析与监控模型，基于电力业务的业务内容、业务规则和数据需求，构建若干个指标分析模型，所述指标分析模型通过有效数据集计算电力业务数据，对电力业务需求进行抽象化表达；基于指标分析模型构建若干个监控模型，所述监控模型提取至少一个指标分析模型进行监控，设定监控阈值对所述指标分析模型得出的电力业务数据进行监控；
可视化输出，通过图像处理技术，对所述指标分析模型和监控模型进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的一种电力能源数据分析与监控方法，其特征在于，所述对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据的步骤具体包括：
数据融合，遍历所有原始电力数据，融合表达不一致但实质相同的数据；
数据清洗，对进行数据融合后的电力数据进行数据清洗，清洗无效数据；
脱敏处理，制定数据安全规则，根据该数据安全规则对进行数据清洗后的电力数据进行数据脱敏；
数据加密，对进行脱敏处理后的电力数据进行数据加密处理，形成所述标准化数据。
3.根据权利要求1所述的一种电力能源数据分析与监控方法，其特征在于，所述指标分析模型通过神经网络模型搭建，具体步骤为：
搭建神经网络模型，建立电力业务数据的抽象化表达模型；
以有效数据集作为训练集输入至所述电力业务数据的抽象化表达模型进行计算，获取计算结果；
对所述计算结果添加评价标签，以输入的有效数据和输出的评价标签作为一组数据对所述抽象化表达模型进行迭代训练；
调整神经网络模型的参数，当抽象化表达模型输出的计算结果的精度达到阈值时，结束训练，得到对应的指标分析模型。
4.一种电力能源数据的分析与监控系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于通过不同电力业务系统采集原始电力数据；
预处理模块，用于对所述原始电力数据进行预处理，生成标准化数据，将预处理后的所有标准化数据收集至有效数据集；
分析与监控模型构建模块，所述分析与监控模型构建模块基于电力业务的业务内容、业务规则和数据需求，构建若干个指标分析模型，所述指标分析模型通过有效数据集计算电力业务数据，对电力业务需求进行抽象化表达；基于指标分析模型构建若干个监控模型，所述监控模型提取至少一个指标分析模型进行监控，设定监控阈值对所述指标分析模型得出的电力业务数据进行监控；
结构展示模块，用于通过图像处理技术，对所述指标分析模型和监控模型进行可视化展示。
5.根据权利要求4所述的一种电力能源数据分析与监控系统，其特征在于，所述预处理模块具体包括：
数据融合模块，遍历所有原始电力数据，融合表达不一致但实质相同的数据；
数据清洗模块，对进行数据融合后的电力数据进行数据清洗，清洗无效数据；
脱敏处理模块，制定数据安全规则，根据该数据安全规则对进行数据清洗后的电力数据进行数据脱敏；
数据加密模块，对进行脱敏处理后的电力数据进行数据加密处理，形成所述标准化数据。
6.根据权利要求4所述的一种电力能源数据分析与监控系统，其特征在于：在所述分析与监控模型构建模块，包括一神经网络搭建模块，用于搭建所述指标分析模型，所述神经网络搭建模块具体包括：
表达式建立模块，用于建立电力业务数据的抽象化表达模型；
计算模块，用于将有效数据集作为训练集输入至所述电力业务数据的抽象化表达模型进行计算，获取计算结果；
训练模块，用于对所述计算结果添加评价标签，并以输入的有效数据和输出的评价标签作为一组数据对所述抽象化表达模型进行迭代训练；
优化模块，用于调整神经网络模型的参数，当抽象化表达模型输出的计算结果的精度达到阈值时，结束训练，得到对应的指标分析模型。
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