CN116186103A - 一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提出了一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法及系统，涉及大数据领域。一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法包括：获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据；将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据；按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑。能够进行统一的、综合的分析，提高数据整合的能力。此外本申请还提出了一种基于大数据分析的电力数据在线分析系统，包括：数据采集模块、预处理模块及分析模块。

Description

一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法及系统

技术领域

本申请涉及大数据领域，具体而言，涉及一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法及系统。

背景技术

随着网络的全球化发展，信息技术已经运用于各行各业，计算机技术的不断发展和在电力系统中的有效运用，使电力系统自动化程度不断完善，提高了数据的处理效率，分析电力系统的数据类型以及电力系统数据应用现状，诸如此类的探究大数据背景下如何应用电力系统数据是十分必要的，而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

本申请的目的在于提供一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其能够进行统一的、综合的分析，提高数据整合的能力。

本申请的另一目的在于提供一种基于大数据分析的电力数据在线分析系统，其能够运行一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法。

本申请的实施例是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其包括获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据；将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据；按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑。

在本申请的一些实施例中，上述获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据包括：对分布式电力终端的用电量进行实时采集，通过分布式电力终端的用电户数进行记录采集，并对用电户的类型及情况进行登记记录。

在本申请的一些实施例中，上述将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据包括：基于预先定义的数据质量规则、对获取的运行数据、环境数据及原始数据进行抽取、清洗、合并和装载操作后生成电力特征数据。

在本申请的一些实施例中，上述还包括：针对获取的运行数据、环境数据及原始数据中的错误值进行数据更正，得到更正数据，针对更正数据进行数据清洗，得到预处理后的数据。

在本申请的一些实施例中，上述还包括：分析更正数据中是否包含缺失值，若存在缺失值则将缺失值清除，分析更正数据中是否包含异常值，若存在异常值则将异常值更新后填充。

在本申请的一些实施例中，上述按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑包括：将电力特征数据按照数据类型进行分类，再对不同类型的数据进行二进制化处理、转化为数值型的特征数据，并对特征数据进行归一化处理。

在本申请的一些实施例中，上述还包括：将分类存储和管理后的电力特征数据输入大数据分析模型中，分析得到相应的分布式电力终端的电力数据。

第二方面，本申请实施例提供一种基于大数据分析的电力数据在线分析系统，其包括数据采集模块，用于获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据；

预处理模块，用于将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据；

分析模块，用于按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑。

在本申请的一些实施例中，上述包括：用于存储计算机指令的至少一个存储器；与上述存储器通讯的至少一个处理器，其中当上述至少一个处理器执行上述计算机指令时，上述至少一个处理器使上述系统执行：数据采集模块、预处理模块及分析模块。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法中任一项的方法。

相对于现有技术，本申请的实施例至少具有如下优点或有益效果：

能够实时收集分布式电力终端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，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。经过处理后电力特征数据进行整理分析，为电力管理提供参考和依据，还可以通过电力数据管理模组直观反应分布式电力终端的属性参数、运行状态，对设备及监测点数据的异常状态预警，便于企业或用户及时处理，该系统便于电力系统的大数据平台对来自各设备、系统及数据源的数据进行整合并提供了高效的查询和计算服务。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法步骤示意图；

图2为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法详细步骤示意图；

图3为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的电力数据在线分析系统模块示意图；

图4为本申请实施例提供的一种电子设备。

图标：10-数据采集模块；20-预处理模块；30-分析模块。101-存储器；102-处理器；103-通信接口。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

需要说明的是，术语“包括”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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。

实施例1

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法步骤示意图，其如下所示：

步骤S100，获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据；

在一些实施方式中，获取包括多个用于输入和采集需要数据的分布式电力终端和数据存储端；分布式电力终端包括用分布式电力终端、用电户数采集端、GDP数据采集端、供电地区地理数据采集端；通过用分布式电力终端对电力信息采集地区的用电量进行实时采集，按照月份、日期、时段得出不同时间段的用电量数据，并形成用电量数据变化图；通过用电户数采集端对电力信息采集地区的用电户数进行记录采集，并对用电户的类型及情况进行登记记录，其类型包括一般民用户、工矿企业户等，其中对工矿企业户按照行业类别进行分类，获得详细的用电户资料，并通过动态数据变化，得出用电户的数据变化图；GDP数据采集端用于对电力信息采集地区的GDP数据进行采集与整理，获得GDP数据的各年度的变化曲线，获得各年度各月份的变化曲线；数据的采集方式有很多种，主要是通过数据输入的方式进行，通过数据分析后形成各种需要的数据表现形式；电量数据是最能够直观的展现出电量使用变化的数据，能够根据电量数据对后期电网承载的能力以及变化的情况进行初步的预判；用电户数能够体现出地区的用电人信息，可以根据用电户每户的用电量及变化趋势，获得电网细化层面的一些数据端倪，合理的对线路进行布局，比如，在工矿企业比较密集的地区可能就需要将电网布置的更加密一些，而对于仅仅是民用户的区域，其电网分布可能就会疏一点；另外，一个地区GDP的变化，往往和用电量呈正相关，将GDP的变化，纳入电网规划的参数，能够对电网规划给予一定的指导。

步骤S110，将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据；

在一些实施方式中，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。对运行数据、环境数据及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S120，按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑。

在一些实施方式中，电力企业的不同部门通过电力数据管理模组获取数据的整理分析结果，以此作为电力管理提供参考和依据。其中，电力数据管理模组提供的显示包括多窗口显示、滚动画面显示、图像缩放显示和区域板块可视化，以及包括实时数据和历史数据多时间尺度展示的GIS和极端气象下的分析展示，为大数据平台提供多层级结构可视化呈现能力。分布式电力终端向电力数据管理模组传输采集的分布式终端设备的属性参数，直观反应分布式终端设备的属性参数、运行状态。通过可视化大屏实时展示各终端设备及监测点的运行。可以对设备及监测点数据的异常状态预警，便于企业或用户及时处理。

实施例2

请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法详细步骤示意图，其如下所示：

步骤S200，对分布式电力终端的用电量进行实时采集，通过分布式电力终端的用电户数进行记录采集，并对用电户的类型及情况进行登记记录。

步骤S210，基于预先定义的数据质量规则、对获取的运行数据、环境数据及原始数据进行抽取、清洗、合并和装载操作后生成电力特征数据。

步骤S220，针对获取的运行数据、环境数据及原始数据中的错误值进行数据更正，得到更正数据，针对更正数据进行数据清洗，得到预处理后的数据。

步骤S230，分析更正数据中是否包含缺失值，若存在缺失值则将缺失值清除，分析更正数据中是否包含异常值，若存在异常值则将异常值更新后填充。

步骤S240，将电力特征数据按照数据类型进行分类，再对不同类型的数据进行二进制化处理、转化为数值型的特征数据，并对特征数据进行归一化处理。

步骤S250，将分类存储和管理后的电力特征数据输入大数据分析模型中，分析得到相应的分布式电力终端的电力数据。

在一些实施方式中，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。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

实施例3

请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种基于大数据分析的电力数据在线分析系统模块示意图，其如下所示：

数据采集模块10，用于获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据；

预处理模块20，用于将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据；

分析模块30，用于按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑。

如图4所示，本申请实施例提供一种电子设备，其包括存储器101，用于存储一个或多个程序；处理器102。当一个或多个程序被处理器102执行时，实现如上述第一方面中任一项的方法。

还包括通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。

其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器101(Random Access Memory，RAM)，只读存储器101(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器101(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器101(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器101(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。

处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器102，包括中央处理器102(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器102(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器102(Digital Signal Processing，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。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法及系统，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法及系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的方法及系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

另一方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器102执行时实现如上述第一方面中任一项的方法。所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器101(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器101(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，本申请实施例提供的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法及系统，能够实时收集分布式电力终端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，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。经过处理后电力特征数据进行整理分析，为电力管理提供参考和依据，还可以通过电力数据管理模组直观反应分布式电力终端的属性参数、运行状态，对设备及监测点数据的异常状态预警，便于企业或用户及时处理，该系统便于电力系统的大数据平台对来自各设备、系统及数据源的数据进行整合并提供了高效的查询和计算服务。

以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (10)

1.一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其特征在于，包括：

获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据；

将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据；

按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑。

2.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其特征在于，所述获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据包括：

对分布式电力终端的用电量进行实时采集，通过分布式电力终端的用电户数进行记录采集，并对用电户的类型及情况进行登记记录。

3.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其特征在于，所述将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据包括：

基于预先定义的数据质量规则、对获取的运行数据、环境数据及原始数据进行抽取、清洗、合并和装载操作后生成电力特征数据。

4.如权利要求3所述的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其特征在于，还包括：

针对获取的运行数据、环境数据及原始数据中的错误值进行数据更正，得到更正数据，针对更正数据进行数据清洗，得到预处理后的数据。

5.如权利要求4所述的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其特征在于，还包括：

分析更正数据中是否包含缺失值，若存在缺失值则将缺失值清除，分析更正数据中是否包含异常值，若存在异常值则将异常值更新后填充。

6.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其特征在于，所述按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑包括：

将电力特征数据按照数据类型进行分类，再对不同类型的数据进行二进制化处理、转化为数值型的特征数据，并对特征数据进行归一化处理。

7.如权利要求6所述的一种基于大数据分析的电力数据在线分析方法，其特征在于，还包括：

将分类存储和管理后的电力特征数据输入大数据分析模型中，分析得到相应的分布式电力终端的电力数据。

8.一种基于大数据分析的电力数据在线分析系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于获取分布式电力终端的运行数据及属性参数、分布式电力终端周围的外界环境数据及由分布式电力终端所构建的电网中各节点的原始数据；

预处理模块，用于将获取的运行数据、环境数据及原始数据进行数据预处理得到电力特征数据；

分析模块，用于按照电力特征数据的类型进行分类存储和管理，对来自大数据的海量数据查询提供分析支撑。

9.如权利要求8所述的一种基于大数据分析的电力数据在线分析系统，其特征在于，包括：

用于存储计算机指令的至少一个存储器；

与所述存储器通讯的至少一个处理器，其中当所述至少一个处理器执行所述计算机指令时，所述至少一个处理器使所述系统执行：数据采集模块、预处理模块及分析模块。

10.一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，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

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