CN114493268A - 电力大数据在线分析处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种电力大数据在线分析处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实时收集电力网络中各节点的观测数据，并能对大量观测数据进行数据挖掘，得到有用的电力特征数据，提高了大量不同种类数据的综合分析处理能力。该方法包括：获取电网中各节点的原始数据；针对原始数据进行数据预处理；将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；将电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。
Description
技术领域
本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种电力大数据在线分析处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
电网是电力系统中各种电压的变电所及输配电线路组成的整体，包含变电、输电、配电三个单元，电网的任务是输送与分配电能、改变电压。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；在线分析处理是操作储存在静态数据仓储内广泛资源的软件技术，其透过快速、一致、交谈式的界面对同一数据提供各种不同的呈现方式，供不同层面的使用者如分析师、经理及高阶主管等使用，使其具备透析数据反应出来信息的能力，对管理和决策非常有帮助。
随着电网规模不断扩大，电力通信网络结构逐渐向复杂化、部署分散化、设备异构化的方向发展，致使电力通信网的设备台账和告警数据呈现庞大化的趋势，检修数据也出现很强的多元化特征。
现有的电网数据分析方法仅仅是对电网数据进行收集、分类，已难以应对多维度的数据分析，难以分析出检修数据的内在特征，处理能力不足。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电力大数据在线分析处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种电力大数据在线分析处理方法。所述方法包括：
获取电网中各节点的原始数据；
针对所述原始数据进行数据预处理；
将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；
将所述电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。
在其中一个实施例中，所述获取电网中各节点的原始数据，还包括：
通过传感器采集所述各节点的原始数据；
将所述原始数据发送至预设可视化屏幕进行实时展示。
在其中一个实施例中，所述针对所述原始数据进行数据预处理，包括：
通过预设审计规则对所述原始数据进行数据审计，得到符合规范的审计数据；
针对所述审计数据中的错误值进行数据更正，得到更正数据；
针对所述更正数据进行数据清洗，得到所述预处理后的数据。
在其中一个实施例中，所述针对所述更正数据进行数据清洗，得到所述预处理后的数据，包括：
若所述更正数据中包含缺失值，则将所述缺失值清除；
若所述更正数据中包含异常值，则将所述异常值更新后填充。
在其中一个实施例中，所述将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据，包括：
基于属性重要度对所述预处理的数据进行属性筛选，得到所述电力特征数据。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
从所述预设数据库中提取所述分类后的数据；
将所述分类后的数据输入设备生命周期预测模型中，预测得到相应电力设备的生命周期；
或者，
将所述分类后的数据输入设备异常检修处理方法推荐模型中，计算得到相应电力设备的检修方法。
第二方面，本申请还提供了一种电力大数据在线分析处理装置。所述装置包括：
原始数据获取模块，用于获取电网中各节点的原始数据；
数据预处理模块，用于针对所述原始数据进行数据预处理；
数据属性规约模块，用于将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；
数据存储模块，用于将所述电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述电力大数据在线分析处理方法实施例中的各步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述电力大数据在线分析处理方法实施例中的各步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述电力大数据在线分析处理方法实施例中的各步骤。
上述电力大数据在线分析处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取电网中各节点的原始数据；针对原始数据进行数据预处理；将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；将电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。本申请能够实时收集电力网络中各节点的观测数据，并能对大量观测数据进行数据挖掘，得到有用的电力特征数据，提高了大量不同种类数据的综合分析处理能力。进一步地，本申请还能够基于这些电力特征数据实现设备生命周期预测、设备故障检修方法推荐等功能。
附图说明
图1为一个实施例中电力大数据在线分析处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中电力大数据在线分析处理方法的网络架构图；
图3为一个实施例中电力大数据在线分析处理方法的流程示意图；
图4为一个实施例中电力大数据在线分析处理装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
图6为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的电力大数据在线分析处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端101通过网络与服务器102进行通信。数据存储系统可以存储服务器102需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器102上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端101可以但不限于是各种电网设备例如变压器、PMU(PhasorMeasurement Unit，相量测量装置)、智能电表等。服务器102可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
本方案所涉及的方法还可以通过如图2所示的网络架构来实现，该网络架构中包括基于大数据的电网运行可视化监测平台、数据预处理部分、数据期望属性的规约部分和数据的处理和管理平台。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种电力大数据在线分析处理方法，以该方法应用于图1中的服务器102为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S301，获取电网中各节点的原始数据。
其中，节点包括电网中的网络节点或者各种电力设备，例如变压器、PMU(PhasorMeasurement Unit，相量测量装置)、智能电表等。原始数据是指实际观测值，例如电压、电流、负载状态等。
上述步骤S301具体包括：通过传感器采集各节点的原始数据；将原始数据发送至预设可视化屏幕进行实时展示。
具体地，在整个输变电网络的大量网络节点上设置设备检测点，通过传感器实时从各设备上采集原始数据，这些原始数据包括：设备运行指标及输变电的电压、电流、负载状态监测指标等，通过大数量的实时处理平台进行数据提取、加工及整合，再通过可视化屏幕实时展示各设备及监测点的运行。可选地，对于设备及检测点数据的异常及时预警和处理。
步骤S302，针对原始数据进行数据预处理。该步骤具体包括：通过预设审计规则对所述原始数据进行数据审计，得到符合规范的审计数据；针对所述审计数据中的错误值进行数据更正，得到更正数据；针对所述更正数据进行数据清洗，得到所述预处理后的数据。其中，数据清洗主要包括缺失值清除和异常值重新填充。
具体地，预处理过程中首先需要进行数据审计，之后进行数据更正与数据清洗工作以保证数据的质量。数据审计是指通过在计算机程序中设计审计规则，利用计算机程序根据这些预设审计规则进行快速数据审计。可选地，还可以采用人工分析对数据进行抽取、核对、审查等操作实现数据审计。
数据更正，是指依照相关业务流程处理错误数据，在处理过程中尽量避免对原始数据进行直接修改，依据数据类型和错误数据产生的原因，对其进行分类更正；
数据清洗处理的错误数据主要有缺失值数据和异常值数据两类，缺失值采用清除策略,异常值采用重新填充的补正策略。具体是指，若上述更正数据中包含缺失值，则将缺失值清除；若上述更正数据中包含异常值，则将异常值更新后填充。
对原始数据经过上述数据审计、数据更正和数据清洗后得到预处理后的数据。
步骤S303，将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据。具体包括：基于属性重要度对所述预处理的数据进行属性筛选，得到所述电力特征数据。
在对设备进行运行维护管理时，会产生大量的数据，尽管预处理的前期过程会完成一部分属性合并,但仍存在含有噪声影响的不精确数据，造成数据挖掘的不确定性，对分析和评估的稳定性产生重要影响；
其中，属性规约是数据处理中的一种方法，属性规约的目的是寻找出最小的属性子集，并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数据集的概率分布。属性规约的实现方式包括合并属性、主成分分析等。主成分分析是数据规约(包含属性规约和数值规约)的一种常用方法。用较少的变量去解释原始数据中的大部分变量，即将许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。
本方案中，需要对数据进行期望属性的规约,属性是指数据对象的性质，例如电流为具有同种属性的数据，电压为另一种属性的数据，定义信息系统
且
则属性重要度的定义如下:
其中,U为信息系统的论域；C为条件属性集；V为属性C的值域；red表示信息系统的一致关联属性集；core表示核心属性集，a表示C和B交集之外的条件属性数据；sig(a,B:C)表示条件属集的显著性；red(B(a))表示B和a信息系统的一致关联属性集。
步骤S304，将所述电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。
具体地，将上述经过属性规约后的数据进行数据分类，把不同的数据存入到数据库中的不同分区，并且建立起相互的关联，这样在数据检索时能够最快的定位到数据所在的分区，及时地调用数据。在数据存储和管理过程中，不断优化数据结构，采用分库、制表等方法节省数据库处理时调用的资源量，在每一个分区内进行数据分层，根据数据被调用的频率构建新的数据结构，实现资源的合理配置，当然，庞大的原始数据难免会出现数据自身冲突等问题，如何及时地解决矛盾，保持整体数据库的平稳是一个非常重要的问题，可以设置隔离沙漏，将不稳定的数据存入其中，即使出现数据的损坏也不会影响整体的数据结构，对于重要的数据信息，应当及时进行备份处理，避免在数据处理的过程中损坏数据同时遗失了原始数据。
进一步地，本方案还包括：从预设数据库中提取分类后的数据；将分类后的数据输入设备生命周期预测模型中，预测得到相应电力设备的生命周期；或者，将分类后的数据输入设备异常检修处理方法推荐模型中，计算得到相应电力设备的检修方法。
具体来说，将设备的运行数据及检修数据进行整理分析形成知识库，以此知识库通过大数据处理技术及数据挖掘进行设备生命周期预测、设备异常问题检修处理方法推荐、设备检修周期以可能问题预测，以及对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等的大数据支撑。
上述实施例，通过获取电网中各节点的原始数据；针对原始数据进行数据预处理；将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；将电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。本申请能够实时收集电力网络中各节点的观测数据，并能对大量观测数据进行数据挖掘，得到有用的电力特征数据，提高了大量不同种类数据的综合分析处理能力。进一步地，本申请还能够基于这些电力特征数据实现设备生命周期预测、设备故障检修方法推荐等功能。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电力大数据在线分析处理方法的电力大数据在线分析处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个电力大数据在线分析处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电力大数据在线分析处理方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种电力大数据在线分析处理装置400，包括：原始数据获取模块401、数据预处理模块402、数据属性规约模块403和数据存储模块404，其中：
原始数据获取模块401，用于获取电网中各节点的原始数据；
数据预处理模块402，用于针对所述原始数据进行数据预处理；
数据属性规约模块403，用于将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；
数据存储模块404，用于将所述电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。
在其中一个实施例中，上述原始数据获取模块401，进一步用于：通过传感器采集所述各节点的原始数据；将所述原始数据发送至预设可视化屏幕进行实时展示。
在其中一个实施例中，上述数据预处理模块402，进一步用于：通过预设审计规则对所述原始数据进行数据审计，得到符合规范的审计数据；针对所述审计数据中的错误值进行数据更正，得到更正数据；针对所述更正数据进行数据清洗，得到所述预处理后的数据。
在其中一个实施例中，上述数据预处理模块402，进一步用于：若所述更正数据中包含缺失值，则将所述缺失值清除；若所述更正数据中包含异常值，则将所述异常值更新后填充。
在其中一个实施例中，上述数据属性规约模块403，进一步用于：基于属性重要度对所述预处理的数据进行属性筛选，得到所述电力特征数据。
在其中一个实施例中，上述装置还包括数据应用单元，用于从所述预设数据库中提取所述分类后的数据；将所述分类后的数据输入设备生命周期预测模型中，预测得到相应电力设备的生命周期；或者，将所述分类后的数据输入设备异常检修处理方法推荐模型中，计算得到相应电力设备的检修方法。
上述电力大数据在线分析处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储原始数据以及电力特征数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电力大数据在线分析处理方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电力大数据在线分析处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图5至6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述电力大数据在线分析处理方法实施例中的各步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述电力大数据在线分析处理方法实施例中的各步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述电力大数据在线分析处理方法实施例中的各步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通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，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种电力大数据在线分析处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取电网中各节点的原始数据；
针对所述原始数据进行数据预处理；
将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；
将所述电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电网中各节点的原始数据，还包括：
通过传感器采集所述各节点的原始数据；
将所述原始数据发送至预设可视化屏幕进行实时展示。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述原始数据进行数据预处理，包括：
通过预设审计规则对所述原始数据进行数据审计，得到符合规范的审计数据；
针对所述审计数据中的错误值进行数据更正，得到更正数据；
针对所述更正数据进行数据清洗，得到所述预处理后的数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述更正数据进行数据清洗，得到所述预处理后的数据，包括：
若所述更正数据中包含缺失值，则将所述缺失值清除；
若所述更正数据中包含异常值，则将所述异常值更新后填充。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据，包括：
基于属性重要度对所述预处理的数据进行属性筛选，得到所述电力特征数据。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从所述预设数据库中提取所述分类后的数据；
将所述分类后的数据输入设备生命周期预测模型中，预测得到相应电力设备的生命周期；
或者，
将所述分类后的数据输入设备异常检修处理方法推荐模型中，计算得到相应电力设备的检修方法。
7.一种电力大数据在线分析处理装置，其特征在于，所述装置包括：
原始数据获取模块，用于获取电网中各节点的原始数据；
数据预处理模块，用于针对所述原始数据进行数据预处理；
数据属性规约模块，用于将预处理后的数据进行属性规约，得到电力特征数据；
数据存储模块，用于将所述电力特征数据按照预设存储结构分类，并将分类后的数据关联存储于预设数据库中，以供数据调用。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210094204.0A CN114493268A (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 电力大数据在线分析处理方法、装置、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210094204.0A CN114493268A (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 电力大数据在线分析处理方法、装置、设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114493268A true CN114493268A (zh) | 2022-05-13 |
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ID=81476741
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210094204.0A Pending CN114493268A (zh) | 2022-01-26 | 2022-01-26 | 电力大数据在线分析处理方法、装置、设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114493268A (zh) |
-
2022
- 2022-01-26 CN CN202210094204.0A patent/CN114493268A/zh active Pending
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