CN117194576A - 一种电网客户信息数据整合处理方法及系统 - Google Patents
一种电网客户信息数据整合处理方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117194576A CN117194576A CN202311286723.8A CN202311286723A CN117194576A CN 117194576 A CN117194576 A CN 117194576A CN 202311286723 A CN202311286723 A CN 202311286723A CN 117194576 A CN117194576 A CN 117194576A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power grid
- data
- customer information
- information data
- processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000010354 integration Effects 0.000 title claims description 19
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 10
- 238000012098 association analyses Methods 0.000 claims description 8
- 230000008909 emotion recognition Effects 0.000 claims description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 3
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 3
- 230000007787 long-term memory Effects 0.000 claims description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 claims description 3
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 claims description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 3
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电网客户信息数据整合处理方法及系统，具体包括如下步骤：步骤一：从多个数据源收集电网客户信息数据，包括用电量、用电时间、用电设备，并在采集中，引入量子加密技术，保护电网客户信息数据的传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和攻击；步骤二：将收集的电网客户信息数据存储于区块链数据库中，并利用智能合约技术，实现电网客户信息数据的自动化验证和更新，确保数据的准确性和一致性；数据安全性和准确性：引入量子加密技术，保护电网客户信息数据的传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和攻击，同时利用区块链数据库和智能合约技术，实现电网客户信息数据的自动化验证和更新，确保数据的准确性和一致性。
Description
技术领域
本发明属于电网信息数据技术领域，具体涉及一种电网客户信息数据整合处理方法及系统。
背景技术
电网客户信息数据是指与电网系统中的客户相关的各种数据，这些数据包括客户的个人或组织信息，如姓名、地址、联系方式等，以及与客户用电相关的数据，如用电量、用电时间、电费等，电网客户信息数据对于电网运营商和服务提供商来说非常重要，因为它们提供了关于客户的基本信息和用电行为的洞察；电网客户信息数据的收集和管理需要遵守相关的隐私和数据保护法规，确保客户的个人信息得到妥善处理和保护。
目前电网客户信息数据整合处理方法存在如下缺陷：
1、缺乏量子加密技术的保护，电网客户信息数据的传输和存储过程容易受到数据泄露和攻击的风险，导致客户隐私泄露、数据篡改或未经授权的访问；缺乏区块链数据库和智能合约技术的支持，电网客户信息数据的验证和更新可能依赖于人工操作，容易出现数据错误、重复或不一致的情况。这可能导致电网运营者基于不准确或不一致的数据做出错误的决策；
2、缺乏流式处理技术的支持，电网客户信息数据的处理和整合可能会面临延迟，无法及时获取实时的数据分析结果，导致电网运营者无法及时发现潜在问题或做出及时的决策；
3、缺乏自然语言处理技术和量子并行计算能力的应用，电网客户信息数据的分析可能局限于表面层次，无法获取更深层次的洞察和决策支持，导致电网运营者无法全面理解客户用电行为和需求，从而无法做出更精确的决策；
4、缺乏图数据库技术的支持，电网客户信息数据的图形化表示和关联分析可能受到限制，导致电网运营者难以直观地理解数据之间的关系和趋势，从而无法充分利用数据进行决策和优化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电网客户信息数据整合处理方法及系统，以解决上述背景技术中提出的数据安全风险大、延迟的数据处理和整合、缺乏深层次的洞察和决策支持，以及数据可视化和关联分析困难的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电网客户信息数据整合处理方法，具体包括如下步骤：
步骤一：从多个数据源收集电网客户信息数据，包括用电量、用电时间、用电设备，并在采集中，引入量子加密技术，保护电网客户信息数据的传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和攻击；
步骤二：将收集的电网客户信息数据存储于区块链数据库中，并利用智能合约技术，实现电网客户信息数据的自动化验证和更新，确保数据的准确性和一致性；
步骤三：引入流式处理技术，实现对电网客户信息数据的实时处理和快速整合，通过自然语言处理技术与量子并行计算能力，对电网客户信息数据进行语义分析和情感识别，获取更深层次的洞察和决策支持，并提高数据处理效率；
步骤四：利用图数据库技术，将处理后的电网客户信息数据进行图形化表示和关联分析；
步骤五：对客户提供用电行为的洞察和决策支持。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤一中的数据源包括电表读数、用户注册信息、电网监控系统。
作为本发明中一种优选的技术方案，在所述步骤二中，结合区域性能源市场，利用区块链和智能合约技术，实现电网客户之间的能源交易和共享，促进能源的高效利用和可持续发展。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤三中的自然语言处理技术包括：词袋模型、词嵌入、递归神经网络、卷积神经网络、长短时记忆网络、注意力机制、序列到序列模型、转换器模型。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述步骤四中，量子并行计算能力的公式由量子计算机的量子比特数(qubits)和经典计算机的经典比特数(bits)来表示的；公式如下：
量子并行计算能力＝2^qubits。
作为本发明中一种优选的技术方案，在所述步骤五中，利用量子机器学习算法，对电网客户信息数据进行分析和预测，提供个性化的能源消费建议和优化方案。
本发明还公开了一种电网客户信息数据整合处理系统，该处理系统执行指令时实现所述数据整合处理方法的步骤，该处理系统包括
主控终端；
与主控终端相连的数据收集模块，用于对数据源的数据；
与数据收集模块相连的存储模块，用于对收集的数据安全存储；
与存储模块相连的数据处理单元，用于对存储后的数据进行处理；
与数据处理单元相连接的输出模块，用于将最终整合结果输出。
作为本发明中一种优选的技术方案，所述数据处理单元上设置有对电网客户信息数据进行语义分析和情感识别自然语言处理模块、对电网客户信息数据快速处理的量子并行计算模块，以及将电网客户信息数据进行图形化表示和关联分析的图数据库模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、数据安全性和准确性：引入量子加密技术，保护电网客户信息数据的传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和攻击，同时利用区块链数据库和智能合约技术，实现电网客户信息数据的自动化验证和更新，确保数据的准确性和一致性；
2、实时处理和快速整合：引入流式处理技术，实现对电网客户信息数据的实时处理和快速整合，使数据能够及时被分析和利用；
3、深层次的洞察和决策支持：通过自然语言处理技术与量子并行计算能力，对电网客户信息数据进行语义分析和情感识别，获取更深层次的洞察和决策支持，帮助电网运营者更好地理解客户用电行为和需求；
4、数据可视化和关联分析：利用图数据库技术，将处理后的电网客户信息数据进行图形化表示和关联分析，使电网运营者能够更直观地理解数据之间的关系和趋势。
附图说明
图1为本发明的步骤示意图；
图2为本发明的系统示意图。
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和图2，本发明提供一种技术方案：一种电网客户信息数据整合处理方法，具体包括如下步骤：
步骤一：从多个数据源收集电网客户信息数据，包括用电量、用电时间、用电设备，并在采集中，引入量子加密技术，保护电网客户信息数据的传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和攻击；
步骤二：将收集的电网客户信息数据存储于区块链数据库中，并利用智能合约技术，实现电网客户信息数据的自动化验证和更新，确保数据的准确性和一致性；
步骤三：引入流式处理技术，实现对电网客户信息数据的实时处理和快速整合，通过自然语言处理技术与量子并行计算能力，对电网客户信息数据进行语义分析和情感识别，获取更深层次的洞察和决策支持，并提高数据处理效率；
步骤四：利用图数据库技术，将处理后的电网客户信息数据进行图形化表示和关联分析；
步骤五：对客户提供用电行为的洞察和决策支持。
本实施例中，步骤一中的数据源包括电表读数、用户注册信息、电网监控系统。
本实施例中，在步骤二中，结合区域性能源市场，利用区块链和智能合约技术，实现电网客户之间的能源交易和共享，促进能源的高效利用和可持续发展。
本实施例中，步骤三中的自然语言处理技术包括：词袋模型：将文本分解为单词或短语，并将其表示为向量，这种方法忽略了单词之间的顺序和语法结构，仅关注单词的出现频率；
词嵌入：通过将单词映射到低维向量空间，将语义信息编码为向量表示，常见的词嵌入算法包括Word2Vec、GloVe和FastText；
递归神经网络：通过递归地处理语言结构，捕捉句子中的上下文信息。RNN在处理序列数据和语言模型任务中表现出色；
卷积神经网络：通过卷积操作捕捉文本中的局部特征，用于文本分类、情感分析等任务；
长短时记忆网络：一种特殊的RNN变体，通过门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，适用于处理长序列数据；
注意力机制：通过对输入序列中不同位置的关注程度进行加权，提高模型对重要信息的关注度；注意力机制在机器翻译、问答系统等任务中得到广泛应用；
序列到序列模型：由编码器和解码器组成的模型，用于处理输入序列和生成输出序列的任务，如机器翻译和对话生成；
转换器模型：一种基于自注意力机制的模型，用于处理序列数据。
本实施例中，步骤四中，量子并行计算能力的公式由量子计算机的量子比特数(qubits)和经典计算机的经典比特数(bits)来表示的；公式如下：
量子并行计算能力＝2^qubits。
本实施例中，在步骤五中，利用量子机器学习算法，对电网客户信息数据进行分析和预测，提供个性化的能源消费建议和优化方案。
本发明还公开了一种电网客户信息数据整合处理系统，该处理系统执行指令时实现数据整合处理方法的步骤，该处理系统包括
主控终端；
与主控终端相连的数据收集模块，用于对数据源的数据；
与数据收集模块相连的存储模块，用于对收集的数据安全存储；
与存储模块相连的数据处理单元，用于对存储后的数据进行处理；
与数据处理单元相连接的输出模块，用于将最终整合结果输出。
本实施例中，数据处理单元上设置有对电网客户信息数据进行语义分析和情感识别自然语言处理模块、对电网客户信息数据快速处理的量子并行计算模块，以及将电网客户信息数据进行图形化表示和关联分析的图数据库模块。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例(详见上述详尽的描述)，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种电网客户信息数据整合处理方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
步骤一：从多个数据源收集电网客户信息数据，包括用电量、用电时间、用电设备，并在采集中，引入量子加密技术，保护电网客户信息数据的传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和攻击；
步骤二：将收集的电网客户信息数据存储于区块链数据库中，并利用智能合约技术，实现电网客户信息数据的自动化验证和更新，确保数据的准确性和一致性；
步骤三：引入流式处理技术，实现对电网客户信息数据的实时处理和快速整合，通过自然语言处理技术与量子并行计算能力，对电网客户信息数据进行语义分析和情感识别，获取更深层次的洞察和决策支持，并提高数据处理效率；
步骤四：利用图数据库技术，将处理后的电网客户信息数据进行图形化表示和关联分析；
步骤五：对客户提供用电行为的洞察和决策支持。
2.根据权利要求1所述的一种电网客户信息数据整合处理方法，其特征在于：所述步骤一中的数据源包括电表读数、用户注册信息、电网监控系统。
3.根据权利要求1所述的一种电网客户信息数据整合处理方法，其特征在于：在所述步骤二中，结合区域性能源市场，利用区块链和智能合约技术，实现电网客户之间的能源交易和共享，促进能源的高效利用和可持续发展。
4.根据权利要求1所述的一种电网客户信息数据整合处理方法，其特征在于：所述步骤三中的自然语言处理技术包括：词袋模型、词嵌入、递归神经网络、卷积神经网络、长短时记忆网络、注意力机制、序列到序列模型、转换器模型。
5.根据权利要求1所述的一种电网客户信息数据整合处理方法，其特征在于：所述步骤四中，量子并行计算能力的公式由量子计算机的量子比特数(qubits)和经典计算机的经典比特数(bits)来表示的；公式如下：
量子并行计算能力＝2^qubits。
6.根据权利要求1所述的一种电网客户信息数据整合处理方法，其特征在于：在所述步骤五中，利用量子机器学习算法，对电网客户信息数据进行分析和预测，提供个性化的能源消费建议和优化方案。
7.一种电网客户信息数据整合处理系统，其特征在于：该处理系统执行指令时实现权利要求1至6任意一项所述数据整合处理方法的步骤，该处理系统包括
主控终端；
与主控终端相连的数据收集模块，用于对数据源的数据；
与数据收集模块相连的存储模块，用于对收集的数据安全存储；
与存储模块相连的数据处理单元，用于对存储后的数据进行处理；
与数据处理单元相连接的输出模块，用于将最终整合结果输出。
8.根据权利要求7所述的一种电网客户信息数据整合处理系统，其特征在于：所述数据处理单元上设置有对电网客户信息数据进行语义分析和情感识别自然语言处理模块、对电网客户信息数据快速处理的量子并行计算模块，以及将电网客户信息数据进行图形化表示和关联分析的图数据库模块。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311286723.8A CN117194576A (zh) | 2023-10-07 | 2023-10-07 | 一种电网客户信息数据整合处理方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311286723.8A CN117194576A (zh) | 2023-10-07 | 2023-10-07 | 一种电网客户信息数据整合处理方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117194576A true CN117194576A (zh) | 2023-12-08 |
Family
ID=88990658
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311286723.8A Pending CN117194576A (zh) | 2023-10-07 | 2023-10-07 | 一种电网客户信息数据整合处理方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117194576A (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190266622A1 (en) * | 2018-02-27 | 2019-08-29 | Thinkcx Technologies, Inc. | System and method for measuring and predicting user behavior indicating satisfaction and churn probability |
| CN110704531A (zh) * | 2019-04-25 | 2020-01-17 | 中国南方电网有限责任公司 | 基于区块链的用电客户信用管理方法及系统 |
| CN111177202A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-05-19 | 浙商银行股份有限公司 | 一种基于区块链的供应链金融系统数据查询优化方法及平台 |
| CN111447283A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-24 | 江苏润和智融科技有限公司 | 一种用于实现配电站房系统信息安全的方法 |
| CN111950197A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-17 | 珠海市鸿瑞信息技术股份有限公司 | 一种基于人工智能语义的配网攻击及故障采集分析系统 |
| CN112735549A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-04-30 | 陕西太古科技有限公司 | 一种基于医保数据的数据处理方法及数据处理系统 |
| US20230112482A1 (en) * | 2021-10-11 | 2023-04-13 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for managing communication networks with quantum blockchains |
| CN116015874A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-25 | 北京神州新桥科技有限公司 | 一种基于区块链的用户隐私防窃取系统 |
| CN116680459A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-09-01 | 长沙紫喇叭电子商务有限公司 | 基于ai技术的外贸内容数据处理系统 |
-
2023
- 2023-10-07 CN CN202311286723.8A patent/CN117194576A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190266622A1 (en) * | 2018-02-27 | 2019-08-29 | Thinkcx Technologies, Inc. | System and method for measuring and predicting user behavior indicating satisfaction and churn probability |
| CN110704531A (zh) * | 2019-04-25 | 2020-01-17 | 中国南方电网有限责任公司 | 基于区块链的用电客户信用管理方法及系统 |
| CN111177202A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-05-19 | 浙商银行股份有限公司 | 一种基于区块链的供应链金融系统数据查询优化方法及平台 |
| CN111447283A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-24 | 江苏润和智融科技有限公司 | 一种用于实现配电站房系统信息安全的方法 |
| CN111950197A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-17 | 珠海市鸿瑞信息技术股份有限公司 | 一种基于人工智能语义的配网攻击及故障采集分析系统 |
| CN112735549A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-04-30 | 陕西太古科技有限公司 | 一种基于医保数据的数据处理方法及数据处理系统 |
| US20230112482A1 (en) * | 2021-10-11 | 2023-04-13 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method for managing communication networks with quantum blockchains |
| CN116015874A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-25 | 北京神州新桥科技有限公司 | 一种基于区块链的用户隐私防窃取系统 |
| CN116680459A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-09-01 | 长沙紫喇叭电子商务有限公司 | 基于ai技术的外贸内容数据处理系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 周玲 等: "用户画像和标签在电力服务系统中的应用研究", 自动化仪表, vol. 42, no. 5, 31 May 2021 (2021-05-31), pages 10 - 13 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Tay et al. | Compare, compress and propagate: Enhancing neural architectures with alignment factorization for natural language inference | |
| CN109918511B (zh) | 一种基于bfs和lpa的知识图谱反欺诈特征提取方法 | |
| Weber et al. | Machine learning based system identification tool for data-based energy and resource modeling and simulation | |
| CN116245107B (zh) | 电力审计文本实体识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113870046A (zh) | 电力设备故障诊断方法及设备 | |
| Mandelli et al. | Dynamic PRA: an overview of new algorithms to generate, analyze and visualize data | |
| CN111178701B (zh) | 一种基于特征衍生技术的风险控制方法方法、装置和电子设备 | |
| CN112865089A (zh) | 一种改进的主动配电网大规模场景分析方法 | |
| CN116821646A (zh) | 数据处理链构建方法、数据缩减方法、装置、设备及介质 | |
| Hindistan et al. | A hybrid approach with gan and dp for privacy preservation of iiot data | |
| CN116992274B (zh) | 基于改进主成分回归模型的短期风速预测方法及系统 | |
| CN117596191A (zh) | 一种电力物联网异常检测方法、装置及存储介质 | |
| CN117194576A (zh) | 一种电网客户信息数据整合处理方法及系统 | |
| Mosavi | Extracting most discriminative features on transient multivariate time series by bi-mode hybrid feature selection scheme for transient stability prediction | |
| CN114925757B (zh) | 多源威胁情报融合方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN115982570A (zh) | 联邦学习建模的多环节自定义优化方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN114580534A (zh) | 一种工业数据异常检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| Yu et al. | A regression prediction model based on incremental iteration for big industrial data | |
| CN116383883B (zh) | 一种基于大数据的数据管理权限处理方法及系统 | |
| Hu | Data mining in the application of criminal cases based on decision tree | |
| Li et al. | A review of data representation methods for vulnerability mining using deep learning | |
| Liu | RETRACTED: Research on the Application of Artificial Intelligence in Energy Science and Engineering Monitoring Software Engineering Technology under the Background of Big Data | |
| CN115238805B (zh) | 异常数据识别模型的训练方法及相关设备 | |
| Dimitrova et al. | ICT Innovations 2020 | |
| Su et al. | Non-invasive load monitoring based on deep learning to identify unknown loads |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |