CN116777674A - 配电网数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种配电网数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线；其中，所述用电参数包括有功功率和用电量；基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据；基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。基于上述技术方案，通过确定与待处理用户相对应的负荷曲线以及目标变压器的损耗曲线确定出目标数据，并对该目标数据进行处理得到特征数据组，基于该特征数据组进行线损分析，提高了电网线损分析的效率。

Description

配电网数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种配电网数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

为了评价配电网在运行过程中的经济指标，会通过计算线路的线损以实现对线路的经济性评价，进而保证线路的线损处于合理的水平，当线路的线损出现异常时，会通过采集电能计量装置用电参数，进而基于用电参数判断是否出现计量误差。

但是，传统的线损分析方法无法直观的体现所有的问题，例如设备故障、倍率档案错误、分流窃电问题，因此，需要对传统的线损分析方法进行改进。

发明内容

本发明提供了一种配电网数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过对各用户的用电参数进行处理，筛选得到目标数据，并基于该目标数据确定特征数据组，根据该特征数据组进行线损分析，以解决现有的线损分析方法分析效率差的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种配电网数据处理方法，所述方法包括：

基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线；其中，所述用电参数包括有功功率和用电量；

基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据；

基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。

根据本发明的另一方面，提供了一种配电网数据处理装置，所述装置包括：

数据处理模块，用于基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线；其中，所述用电参数包括有功功率和用电量；

目标数据提取模块，用于基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据；

分析模块，用于基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的配电网数据处理方法。

根据本发明的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的配电网数据处理方法。

本发明实施例的技术方案，通过基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线，用电参数包括有功功率和用电量，进而基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据，最后基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。基于上述技术方案，通过确定与待处理用户相对应的负荷曲线以及目标变压器的损耗曲线确定出目标数据，并对该目标数据进行处理得到特征数据组，基于该特征数据组进行线损分析，提高了电网线损分析的效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1是本发明实施例提供的一种配电网数据处理方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种配电网数据处理方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种配电网数据处理装置的结构框图；

图4是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1是本发明实施例提供的一种配电网数据处理方法的流程示意图，本实施例可适用于基于目标变压器的用电参数确定对应的目标数据，并基于该目标数据确定对应的特征数据组，基于特征数据组完成目标变压的线损分析的情况，该方法可以由配电网数据处理装置来执行，该配电网数据处理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该配电网数据处理装置可配置于电子设备中。

如图1所示，该方法包括：

S110、基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线。

其中，用电参数可以设置于配电线路中的传感器采集得到的参数信息，例如可以通过电流传感器采集得到的电流参数。待处理用户可以是与目标变压器相对应的各用户。用电参数包括有功功率和用电量。有功功率可以是与当前用户相对应的消耗电能的功率。用电量可以理解为当前用电周期内的电能消耗量。目标变压器可以是需要进行线损的分析的变压器。负荷曲线可以是待处理用户的电力负荷随时间变化的曲线。损耗曲线可以是目标变压器中有功功率的损耗曲线。

具体的，获取与各待处理用户相对应的用电参数，基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于负荷曲线确定与目标变压器相对应的损耗曲线。例如，可以获取目标变压器的运行信息，并基于该运行信息确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，基于负荷曲线确定与目标变压器相对应的损耗曲线。需要说明的是，在配电网运行的过程中，变压器往往负责一个区域内用户的供电，在此基础上，如果需要对目标变压器的线损进行分析，则可以获取到目标变压的供电区域内的用户，并将其作为待处理用户，进而在获取到与待处理用户相对应的用电参数后，可以基于该用电参数绘制各待处理用户的的负荷曲线，基于该负荷曲线得到与目标变压器相对应的损耗曲线，曲线的横坐标可以是预设用电周期内的各时间点，例如一个月内的每一天，还可以是预先的信息采集周期，如15min等。

在上述技术方案的基础上，在所述基于配电网数据确定与各待处理对象相对应的负荷曲线之前，还包括：基于预设用电周期获取与目标变压器相对应的配电网数据集，并确定与所述目标变压器相对应的各待处理用户；基于配电网数据集集确定与所述各待处理用户相对应的所述用电参数。

其中，预设用电周期可以是预先设定的用电信息获取周期，例如可以以月为单位获取目标变压器的用电信息。配电网数据集可以理解为目标变压器在预设用电周期内产生的历史运行数据，例如用电量数据等。

具体的，基于预设用电周期获取与目标变压器相对应的配电网数据集，并确定与目标变压器相对应的各待处理用户，进而基于配电网数据集确定与各待处理用户相对应的用电参数。例如可以是按照预设用电周期从配电网数据库中获取与目标变压器相对应的配电网数据集，并获取与目标变压器相对应的用户，并将其作为待处理用户，进而基于配电网数据集确定与待处理用户相对应的用电参数。需要说明的是，由于在配电网运行的过程中各待处理用户的参数均是通过设置在电网中的采集设备采集到的数据，因此可以将采集得到的数据以用户名为索引存至与目标变压器相对应的存储地址中，进而当需要对目标变压器进行线损分析时，可以从该存储地址中获取与目标变压器对应的配电网数据集。

S120、基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据。

其中，目标处理对象可以理解为用电参数异常的用户。目标数据可以是与目标处理对象相对应的用电参数。

具体的，在获取到负荷曲线和损耗曲线后，基于各待处理用户的负荷曲线以及目标变压器的损耗曲线进行分析，确定出数据存在异常的用户，并将其作为目标处理对象，并从配电网数据集中提取与目标处理对象相对应的目标数据。

在上述技术方案的基础上，所述基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，包括：基于所述损耗曲线确定相邻时间点之间的损耗变化量；基于所述负荷曲线确定与所述各待处理用户相对应的负荷变化量，并基于所述负荷变化量确定负荷变化总量；若所述负荷变化总量和所述损耗变化量在预设用电周期内为负相关，则基于所述负荷变化量、所述损耗变化量和所述用电量确定所述目标用户。

其中，相邻时间点可以理解为在预设用电周内的两个相邻时间点，例如相邻两天，或者两个数据采集周期等。损耗变化量可以是两个时间中损耗的差值数据，相应的，负荷变化量可以理解为各待处理用户在相邻时间点内的负荷差值数据。负荷变化总量可以是各负荷变化量的总和。

具体的，基于损耗曲线确定相邻时间点之间的损耗变化量，并基于所述负荷曲线确定与所述各待处理用户相对应的负荷变化量，并基于所述负荷变化量确定负荷变化总量，若所述负荷变化总量和所述损耗变化量在预设用电周期内为负相关，则基于所述负荷变化量、所述损耗变化量和所述用电量确定所述目标用户。需要说明的是，计算相邻时间点之间的损耗变化量、每个待处理用户的负荷变化量以及全部待处理用户的负荷变化总量。分析是否存在局部时间段内某个待处理用户的负荷变化量与损耗变化量呈负相关关系。在电网正常运行的过程中，每个待处理用户的负荷变化量与损耗变化量应该是呈正相关关系，假若某个时间段内存在负相关关系，那么表明存在一部分待处理用户的数据是异常的。

在上述技术方案的基础上，所述基于所述负荷变化量、所述损耗变化量和所述用电参数确定所述目标用户，包括：获取所述各待处理用户在所述预设用电周期内，所述负荷变化量和所述损耗变化量为正相关的时间点数量；将所述时间点数量大于预设数量阈值的用户作为候选用户；将所述候选用户中所述用电量小于预设用电阈值的用户作为所述目标用户。

其中，预设数量阈值可以是预先设置的时间点数量值，例如该阈值可以是15。预设用电阈值可以理解为预先设定的用电量数据。候选用户可以是用电数据可能存在异常的用户。

具体的，获取所述各待处理用户在所述预设用电周期内，所述负荷变化量和所述损耗变化量为正相关的时间点数量，将所述时间点数量大于预设数量阈值的用户作为候选用户，将所述候选用户中所述用电量小于预设用电阈值的用户作为所述目标用户。需要说明的是，在某个待处理用户的负荷变化量与损耗变化量呈负相关关系的预设长度的时间段内统计出各时间点负荷变化量和损耗变化量呈正相关关系的待处理用户，并统计用户在时间段内所占时间点的数量。按统计出的时间点数由大到小的顺序排序，将所占时间点的数量超过预设数量阈值的待处理用户确定为候选用户，将候选用户中用电量低于预设用电阈值的待处理用户确定为存在数据异常的目标用户。

S130、基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。

其中，特征数据组可以是基于目标数据确定的特征数据。线损分析可以理解为分析目标变压器是否存在线损，以及线损的类型，例如可以是管理线损等。

具体的，基于所述目标数据确定特征数据组，基于特征数据组对所述目标变压器进行线损分析，例如，可以对目标数据进行处理后，得到与目标变压器相关联的特征数据组，进而基于该特征数据组可以分析目标变压器是否存在线损以及线损的类型。

在上述技术方案的基础上，所述基于所述目标数据确定特征数据组，包括：基于各所述目标数据确定目标数据组，并确定与所述目标数据组相对应的隶属度矩阵；基于所述隶属度矩阵将所述目标数据组划分预设数量的各模糊数据组，基于所述各模糊数据组确定所述特征数据组。

其中，目标数据组可以是基于目标数据形成的数据集。隶属度矩阵可以是基于隶属度函数得到的与各目标数据相对应的隶属度组成的矩阵。预设数量可以是预先设置的分组数量，例如3组。模糊数据组可以理解为进行分组后的各数据组。

具体的，基于各目标数据确定目标数据组，并确定与所述目标数据组相对应的隶属度矩阵，进而基于所述隶属度矩阵将所述目标数据组划分预设数量的各模糊数据组，基于所述各模糊数据组确定所述特征数据组。例如，可以是确定目标数据组的隶属度矩阵，基于隶属度矩阵，将数据集中的各个数据单元划分为c个模糊组，c为大于1的整数，用于表示指定数量。

在上述技术方案的基础上，所述基于所述各模糊数据组确定所述特征数据组，包括：获取与所述各模糊数据组相对应的聚类中心矩阵；基于当前聚类中心矩阵和所述隶属度矩阵确定与当前模糊数据组相对应的价值函数值，基于所述价值函数值确定所述目标特征数据组。

其中，聚类中心矩阵可以是与模糊数据组相对应的聚类中心组成的矩阵，例如可以是通过K均值聚类法得到的聚类中心等。价值函数值可以是用于评价当前聚类中心是否合理的函数值。

具体的，在确定出模糊数据组之后，获取与所述各模糊数据组相对应的聚类中心矩阵，进而基于当前聚类中心矩阵和所述隶属度矩阵确定与当前模糊数据组相对应的价值函数值，并基于所述价值函数值确定所述目标特征数据组。

在上述技术方案的基础上，所述基于所述价值函数值确定所述目标特征数据组，包括：若所述价值函数值小于预设函数值，则将所述隶属度矩阵和所述聚类中心矩阵进行卷积，确定所述特征数据组；若所述价值函数值不小于所述预设函数值，则返回确定所述隶属度矩阵。

其中，预设函数值可以是理解为预先设置的函数值。

具体的，基于价值函数值确定当前聚类中心矩阵是否满足预设条件，若所述价值函数值小于预设函数值，则将所述隶属度矩阵和所述聚类中心矩阵进行卷积，确定所述特征数据组；若所述价值函数值不小于所述预设函数值，则返回确定所述隶属度矩阵。

本发明实施例的技术方案，通过基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线，用电参数包括有功功率和用电量，进而基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据，最后基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。基于上述技术方案，通过确定与待处理用户相对应的负荷曲线以及目标变压器的损耗曲线确定出目标数据，并对该目标数据进行处理得到特征数据组，基于该特征数据组进行线损分析，提高了电网线损分析的效率。

实施例二

图2为本发明实施例提供的一种配电网数据处理方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，进一步优化了上述配电网数据处理方法。其具体的实施方式可以参见本实施例技术方案。其中，与上述实施例相同或者相应的技术术语在此不再赘述。

如图2所示，本发明实施例的方法包括：

获取与待处理用户对应的目标数据：具体的，采集台区边缘物联代理、台区总线、分支进线、分支出线、用户进线以及用户电能表多个层级阶段的数据；基于采集的数据获取一个用电周期内的用电线路中每个用户的有功功率和指定用电参数，并计算用电线路中全部用户的有功功率损耗值。

确定目标用户：具体的，根据有功功率绘制负荷曲线，并根据有功功率损耗值绘制损耗曲线，从而得到每个用户的负荷曲线和全部用户的损耗曲线；根据每个用户的负荷曲线、全部用户的损耗曲线和指定用电参数从全部用户中确定出存在线路线损的目标用户，例如可以是根据损耗曲线确定相邻时间点之间的损耗变化量，根据每个用户的负荷曲线确定相邻时间点之间的每个用户的负荷变化量以及全部用户的负荷变化总量；在预设长度的时间段内，判断是否存在负荷变化总量和损耗变化量呈负相关关系；预设长度的时间段包含于一个用电周期；若存在，则在时间段内的每个时间点上确定出负荷变化量和损耗变化量呈正相关关系的用户，并统计用户在时间段内所占时间点的数量；将所占时间点的数量超过第一阈值的用户确定为候选用户；将候选用户中用电量低于第二阈值的用户确定为存在管理线损的目标用户。

确定特征数据组并进行线损分析：具体的，采集存在线路线损的目标用户的用电数据，从用电数据中筛选出线损特征数据，基于线损特征数据形成数据集，将数据集输入至Tableau可视化分析软件进行聚类分析，将数据集划分为指定数量的线损特征数据组，例如，可以是确定数据集的隶属度矩阵；基于隶属度矩阵，将数据集中的各个数据单元划分为c个模糊组，其中，c为大于1的整数，用于表示指定数量；计算各模糊组的聚类中心矩阵；基于隶属度矩阵以及聚类中心矩阵，计算价值函数；若价值函数小于指定值，则输出本次确定的隶属度矩阵以及本次计算得到的聚类中心矩阵；若价值函数不小于指定值，则跳转至确定数据集的隶属度矩阵的步骤；基于输出的隶属度矩阵以及聚类中心矩阵，确定线损特征数据组，并基于特征数据组对目标变压器进行线损分析。

本发明实施例的技术方案，通过基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线，用电参数包括有功功率和用电量，进而基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据，最后基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。基于上述技术方案，通过确定与待处理用户相对应的负荷曲线以及目标变压器的损耗曲线确定出目标数据，并对该目标数据进行处理得到特征数据组，基于该特征数据组进行线损分析，提高了电网线损分析的效率。

实施例三

图3为本发明实施例提供的一种配电网数据处理装置的结构框图。如图3所示，该装置包括：数据处理模块310、目标数据提取模块320以及分析模块330。

数据处理模块310，用于基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线；其中，所述用电参数包括有功功率和用电量；

目标数据提取模块320，用于基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据；

分析模块330，用于基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。

在上述技术方案的基础上，所述分析模块用于基于各所述目标数据确定目标数据组，并确定与所述目标数据组相对应的隶属度矩阵；基于所述隶属度矩阵将所述目标数据组划分预设数量的各模糊数据组，基于所述各模糊数据组确定所述特征数据组。

在上述技术方案的基础上，所述分析模块用于获取与所述各模糊数据组相对应的聚类中心矩阵；基于当前聚类中心矩阵和所述隶属度矩阵确定与当前模糊数据组相对应的价值函数值，基于所述价值函数值确定所述目标特征数据组。

在上述技术方案的基础上，所述分析模块用于若所述价值函数值小于预设函数值，则将所述隶属度矩阵和所述聚类中心矩阵进行卷积，确定所述特征数据组；若所述价值函数值不小于所述预设函数值，则返回确定所述隶属度矩阵。

在上述技术方案的基础上，所述装置包括：用电参数获取模块，用于在所述基于配电网数据确定与各待处理对象相对应的负荷曲线之前，基于预设用电周期获取与目标变压相对应的配电网数据集，并确定与所述目标变压器相对应的各待处理用户；基于配电网数据集集确定与所述各待处理用户相对应的所述用电参数。

在上述技术方案的基础上，所述目标数据提取模块用于基于所述损耗曲线确定相邻时间点之间的损耗变化量；基于所述负荷曲线确定与所述各待处理用户相对应的负荷变化量，并基于所述负荷变化量确定负荷变化总量；若所述负荷变化总量和所述损耗变化量在预设用电周期内为负相关，则基于所述负荷变化量、所述损耗变化量和所述用电量确定所述目标用户。

在上述技术方案的基础上，所述目标数据提取模块用于获取所述各待处理用户在所述预设用电周期内，所述负荷变化量和所述损耗变化量为正相关的时间点数量；将所述时间点数量大于预设数量阈值的用户作为候选用户；将所述候选用户中所述用电量小于预设用电阈值的用户作为所述目标用户。

本发明实施例的技术方案，通过基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线，用电参数包括有功功率和用电量，进而基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据，最后基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。基于上述技术方案，通过确定与待处理用户相对应的负荷曲线以及目标变压器的损耗曲线确定出目标数据，并对该目标数据进行处理得到特征数据组，基于该特征数据组进行线损分析，提高了电网线损分析的效率。

本发明实施例所提供的配电网数据处理装置可执行本发明任意实施例所提供的配电网数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如配电网数据处理方法。

在一些实施例中，配电网数据处理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的配电网数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行配电网数据处理方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种配电网数据处理方法，其特征在于，包括：

基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线；其中，所述用电参数包括有功功率和用电量；

基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据；

基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标数据确定特征数据组，包括：

基于各所述目标数据确定目标数据组，并确定与所述目标数据组相对应的隶属度矩阵；

基于所述隶属度矩阵将所述目标数据组划分预设数量的各模糊数据组，基于所述各模糊数据组确定所述特征数据组。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各模糊数据组确定所述特征数据组，包括：

获取与所述各模糊数据组相对应的聚类中心矩阵；

基于当前聚类中心矩阵和所述隶属度矩阵确定与当前模糊数据组相对应的价值函数值，基于所述价值函数值确定所述目标特征数据组。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述价值函数值确定所述目标特征数据组，包括：

若所述价值函数值小于预设函数值，则将所述隶属度矩阵和所述聚类中心矩阵进行卷积，确定所述特征数据组；

若所述价值函数值不小于所述预设函数值，则返回确定所述隶属度矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于配电网数据确定与各待处理对象相对应的负荷曲线之前，还包括：

基于预设用电周期获取与目标变压相对应的配电网数据集，并确定与所述目标变压器相对应的各待处理用户；

基于所述配电网数据集集确定与所述各待处理用户相对应的所述用电参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，包括：

基于所述损耗曲线确定相邻时间点之间的损耗变化量；

基于所述负荷曲线确定与所述各待处理用户相对应的负荷变化量，并基于所述负荷变化量确定负荷变化总量；

若所述负荷变化总量和所述损耗变化量在预设用电周期内为负相关，则基于所述负荷变化量、所述损耗变化量和所述用电量确定所述目标用户。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述负荷变化量、所述损耗变化量和所述用电参数确定所述目标用户，包括：

获取所述各待处理用户在所述预设用电周期内，所述负荷变化量和所述损耗变化量为正相关的时间点数量；

将所述时间点数量大于预设数量阈值的用户作为候选用户；

将所述候选用户中所述用电量小于预设用电阈值的用户作为所述目标用户。

8.一种配电网数据处理装置，其特征在于，包括：

数据处理模块，用于基于用电参数确定与各待处理用户相对应的负荷曲线，并基于所述负荷曲线确定与目标变压器对应的损耗曲线；其中，所述用电参数包括有功功率和用电量；

目标数据提取模块，用于基于所述负荷曲线和所述损耗曲线确定目标处理对象，并从配电网数据集提取与所述目标处理对象相对应的目标数据；

分析模块，用于基于所述目标数据确定特征数据组，基于所述特征数据组对所述目标变压器进行线损分析。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的配电网数据处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的配电网数据处理方法。