CN117474584A - 一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力客户需求预测与分析技术领域，且公开了一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，包括用于传输电力系统中各种设备和部件的历史数据的数据传输模块，预测与分析系统的系统模块包括用于引入先进传感器设备进行实时数据感知以及数据采集获取的智能检测模块，用于从智能检测模块中收集、整理和分析相关的电力客户需求数据，为系统提供数据支持和统计分析的数据统计获取模块，用于对电力客户需求以及电力客户的用电行为进行分析的分析管理模块，用于根据分析管理模块实时分析的结果进行实预警以及故障诊断的实时检测预警模块，用于根据实时检测预警模块的故障诊断情况进行决策生成的决策生成模块。
Description
技术领域
本发明涉及电力客户需求预测与分析技术领域，具体为一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统。
背景技术
目前，随着基于大数据的电力客户需求预测与分析系统需要在越来越庞大的数据集中发现潜在的故障模式和异常情况，传统的大数据分析故障检测方法可能无法捕捉到一些微妙的故障迹象，例如一些随机性故障，这些故障由于随机不可预测的因素引起，与过去的数据没有明显的关联，因此，大数据分析可能无法有效地预测这些故障，所以，在此提出了一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，通过基于大数据引用智能诊断算法，通过对历大数据进行综合分析，对历史数据进行分析和建模，发现其中的关联性，然后根据设备运行状态的变化趋势，提前预测设备故障的可能性，并采取相应的预防性维护措施，避免设备故障给电力系统带来更大的损失提供更精确的故障检测结果。
发明内容
针对现有技术中大数据分析可能无法有效地预测随机性故障的不足，本发明提供了一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，具备提前预测设备故障的优点。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，包括用于传输电力系统中各种设备和部件的历史数据的数据传输模块，预测与分析系统的系统模块包括；
用于引入先进传感器设备进行实时数据感知以及数据采集获取的智能检测模块；
用于从智能检测模块中收集、整理和分析相关的电力客户需求数据，为系统提供数据支持和统计分析的数据统计获取模块；
用于对电力客户需求以及电力客户的用电行为进行分析的分析管理模块；
用于根据分析管理模块实时分析的结果进行实预警以及故障诊断的实时检测预警模块；
用于根据实时检测预警模块的故障诊断情况进行决策生成的决策生成模块；
用于将预测和分析结果进行可视化展示，提供给相关决策者和运营人员的结果展示与应用模块。
所述数据统计获取模块通过智能检测模块的各种数据源(如传感器、智能电表、监测设备等)进行数据采集整合，收集电力的使用量、负荷曲线、温度、湿度等相关数据，然后将采集到的原始数据中存在的噪声、缺失值和异常值等问题进行数据清洗与处理，去除不可靠的数据，并进行插值、平滑或者异常值检测与处理，确保数据的完整性和可靠性。
所述分析管理模块中包括了趋势分析功能模块，所述趋势分析中使用了回归模型分析技术，所述趋势分析中包括历史特征提取、预测模型建立和模型评估验证，基于回归模型分析，趋势分析的分析过程为首先进行历史特征提取，然后进行预测模型建立，最后进行模型评估验证。
所述趋势分析首先通过历史特征提取针对不同的趋势需求，通过数据统计获取模块获取相关的特征数据，例如，若要分析一段时间内电力客户的用电量趋势，可以选择每日或每周的平均用电量作为特征，然后根据选定的特征数据，使用回归模型分析建立合适的模型进行趋势预测，例如，使用回归分析模型预测未来一段时间内电力客户用电量的变化趋势，最后通过模型评估验证通过收集的历史数据对建立的模型进行验证和调整。
所述实时检测预警模块中包括故障诊断模型建立，所述故障诊断模型建立使用了机器学习算法，所述故障诊断模型建立中包括趋势特征提取、故障模型建立和故障预测报警，基于机器学习算法，故障诊断模型建立的模型建立过程为首先进行趋势特征提取，然后根据提取特征进行故障模型建立，最后基于训练的模型进行故障预测警报。
所述故障诊断模型建立首先通过趋势特征提取根据趋势分析的趋势预测数据提取诊断故障的特征数据，然后通过故障模型建立建立故障模型，基于机器学习算法训练故障模型，设置故障阈值，最后通过故障预测警报利用建立的故障预测模型对当前电力系统中运行的设备进行故障预测，当某一数值超过故障阈值时提醒系统进行警报。
所述决策生成模块根据趋势分析以及故障诊断模型建立趋势的分析和诊断处理的结果，生成相应的决策方案和建议，决策生成模块基于机器学习算法根据电力客户需求的变化趋势和分析结果，决策生成模块可以提供资源调配和优化方案，在需求高峰期时，决策生成模块可以生成合理安排电力资源使用的决策，来平衡供需关系，在需求低谷期，决策生成模块可以调整供电设备的运行的决策，以节约能源和降低成本。
所述结果展示与应用模块将趋势分析和决策生成模块的预测结果以及决策结果进行可视化展示，并提供给相关决策者和运营人员，指导电力系统的规划、运营和管理决策。
有益效果：
1、该基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，通过使用将大数据分析技术以及智能诊断算法(机器学习)相结合，可以更好的从庞大的数据集中发现潜在的故障模式和异常情况，实现对实时数据的收集、处理和分析，使得系统能够快速监测电力客户需求的变化和潜在的故障情况，并能够及时响应，提高了故障检测的准确性。
2、该基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，通过设置了基于回归模型的趋势分析功能模块，帮助系统提前预测设备的故障和失效风险，通过对历史数据进行分析和建模，根据设备运行状态的变化趋势，提前预测设备故障的可能性，并采取相应的预防性维护措施，避免设备故障给电力系统带来更大的损失，提升了整体系统的安全性。
附图说明
图1为一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统的系统框图。
图中：1、智能检测模块；2、数据统计获取模块；3、数据传输模块；4、分析管理模块；5、实时检测预警模块；6、决策生成模块；7、结果展示与应用模块；8、回归模型分析；9、趋势分析；10、机器学习算法；11、故障诊断模型建立；12、历史特征提取；13、预测模型建立；14、模型评估验证；15、趋势特征提取；16、故障模型建立；17、故障预测警报。
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。
实施例一
请参阅图1，一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，包括用于传输电力系统中各种设备和部件的历史数据的数据传输模块2，预测与分析系统的系统模块包括；
用于引入先进传感器设备进行实时数据感知以及数据采集获取的智能检测模块1；
用于从智能检测模块1中收集、整理和分析相关的电力客户需求数据，为系统提供数据支持和统计分析的数据统计获取模块2；
用于对电力客户需求以及电力客户的用电行为进行分析的分析管理模块4；
用于根据分析管理模块4实时分析的结果进行实预警以及故障诊断的实时检测预警模块5；
用于根据实时检测预警模块5的故障诊断情况进行决策生成的决策生成模块6；
用于将预测和分析结果进行可视化展示，提供给相关决策者和运营人员的结果展示与应用模块7。
数据统计获取模块2通过智能检测模块1的各种数据源如传感器、智能电表、监测设备等进行数据采集整合，收集电力的使用量、负荷曲线、温度、湿度等相关数据，然后将采集到的原始数据中存在的噪声、缺失值和异常值等问题进行数据清洗与处理，去除不可靠的数据，并进行插值、平滑或者异常值检测与处理，确保数据的完整性和可靠性。
分析管理模块4中包括了趋势分析9功能模块，趋势分析9中使用了回归模型分析8技术，趋势分析9中包括历史特征提取12、预测模型建立13和模型评估验证14，基于回归模型分析8，趋势分析9的分析过程为首先进行历史特征提取12，然后进行预测模型建立13，最后进行模型评估验证14。
趋势分析9首先通过历史特征提取12针对不同的趋势分析需求，通过数据统计获取模块2获取相关的特征数据，例如，若要分析一段时间内电力客户的用电量趋势，可以选择每日或每周的平均用电量作为特征，然后根据选定的特征数据，使用回归建模分析8建立合适的模型进行趋势分析，例如，使用回归分析模型预测未来一段时间内电力客户用电量的变化趋势，最后通过模型评估验证14通过收集的历史数据对建立的模型进行验证和调整。
其中：趋势分析9通过智能检测模块1从各个数据源中收集相关的电力客户数据，例如历史用电数据、用户信息、天气数据等。然后通过数据统计获取模块2对收集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等，以确保数据的准确性和完整性，数据处理完成后通过数据传输模块3将数据传输至分析管理模块4，然后趋势分析9根据需求预测和分析的目标，通过历史特征提取12从整合后的数据中提取相关特征，这些特征可以是历史用电量、季节性因素、气象数据等，以及用户属性和行为数据等，同时，基于提取和选择的特征，基于回归模型分析8通过预测模型建立13构建预测模型以及分析模型，这些模型可以根据历史数据和特征进行训练和优化，以对未来的电力客户需求进行预测和分析，最后通过模型评估验证14对建立的预测模型或分析模型进行评估和验证，检查其准确性和可靠性。可以使用交叉验证、误差分析等方法来评估模型的性能，并根据评估结果进行调整和改进。
实施例二
请参阅图1，在实施例一基础上进一步的，实时检测预警模块5中包括故障诊断模型建立11，故障诊断模型建立11使用了机器学习算法10，故障诊断模型建立11中包括趋势特征提取15、故障模型建立16和故障预测报警17，基于机器学习算法10，故障诊断模型建立11的模型建立过程为首先进行趋势特征提取15，然后根据提取特征进行故障模型建立16，最后基于训练的模型进行故障预测警报17。
故障诊断模型建立11首先通过趋势特征提取15根据趋势分析9的趋势预测数据提取诊断故障的特征数据，然后通过故障模型建立16建立故障模型，基于机器学习算法10训练故障模型，设置故障阈值，最后通过故障预测警报利用建立的故障预测模型对当前电力系统中运行的设备进行故障预测，当某一数值超过故障阈值时提醒系统进行警报。
决策生成模块6根据趋势分析9以及故障诊断模型建立11趋势分析和诊断处理的结果，生成相应的决策方案和建议，决策生成模块6基于机器学习算法10根据电力客户需求的变化趋势和分析结果，决策生成模块可以提供资源调配和优化方案，在需求高峰期时，决策生成模块6可以生成合理安排电力资源使用的决策，来平衡供需关系，在需求低谷期，决策生成模块6可以调整供电设备的运行的决策，以节约能源和降低成本。
结果展示与应用模块7将趋势分析9和决策生成模块6的预测结果以及决策结果进行可视化展示，并提供给相关决策者和运营人员，指导电力系统的规划、运营和管理决策。
其中：决策生成模块6的具体决策过程为，首先进行需求分析，根据历史电力客户需求数据以及实时检测预警模块5的故障诊断，利用统计方法以及机器学习算法10等技术进行需求预测，并生成未来一段时间内的电力客户需求预测结果，然后决策生成模块6基于对电力客户需求数据的故障诊断模型建立11，决策生成模块6提供负荷优化方案，通过优化电力资源的分配和负荷曲线管理，减少能源消耗和电力系统的负荷波动，提高供电效率和质量，并且决策生成模块6还可以根据电力客户需求的变化趋势和分析结果，提供资源调配和优化方案，例如，在需求高峰期，可以通过合理安排电力资源的使用，来平衡供需关系；在需求低谷期，可以调整供电设备的运行，以节约能源和降低成本。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，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)
1.一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，包括用于传输电力系统中各种设备和部件的历史数据的数据传输模块(3)，其特征在于：预测与分析系统的系统模块包括；
用于引入先进传感器设备进行实时数据感知以及数据采集获取的智能检测模块(1)；
用于从智能检测模块(1)中收集、整理和分析相关的电力客户需求数据，为系统提供数据支持和统计分析的数据统计获取模块(2)；
用于对电力客户需求以及电力客户的用电行为进行分析的分析管理模块(4)；
用于根据分析管理模块(4)实时分析的结果进行实预警以及故障诊断的实时检测预警模块(5)；
用于根据实时检测预警模块(5)的故障诊断情况进行决策生成的决策生成模块(6)；
用于将预测和分析结果进行可视化展示，提供给相关决策者和运营人员的结果展示与应用模块(7)。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，其特征在于：所述数据统计获取模块(2)通过智能检测模块(1)的各种数据源(如传感器、智能电表、监测设备等)进行数据采集整合，收集电力的使用量、负荷曲线、温度、湿度等相关数据，然后将采集到的原始数据中存在的噪声、缺失值和异常值等问题进行数据清洗与处理，去除不可靠的数据，并进行插值、平滑或者异常值检测与处理，确保数据的完整性和可靠性。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，其特征在于：所述分析管理模块(4)中包括了趋势分析(9)功能模块，所述趋势分析(9)中使用了回归模型分析(8)技术，所述趋势分析(9)中包括历史特征提取(12)、预测模型建立(13)和模型评估验证(14)，基于回归模型分析(8)，趋势分析(9)的分析过程为首先进行历史特征提取(12)，然后进行预测模型建立(13)，最后进行模型评估验证(14)。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，其特征在于：所述趋势分析(9)首先通过历史特征提取(12)针对不同的趋势需求，通过数据统计获取模块(2)获取相关的特征数据，(例如，若要分析一段时间内电力客户的用电量趋势，可以选择每日或每周的平均用电量作为特征)，然后根据选定的特征数据，使用回归模型分析(8)建立合适的模型进行趋势预测，例如，使用回归分析模型预测未来一段时间内电力客户用电量的变化趋势，最后通过模型评估验证(14)通过收集的历史数据对建立的模型进行验证和调整。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，其特征在于：所述实时检测预警模块(5)中包括故障诊断模型建立(11)，所述故障诊断模型建立(11)使用了机器学习算法(10)，所述故障诊断模型建立(11)中包括趋势特征提取(15)、故障模型建立(16)和故障预测报警(17)，基于机器学习算法(10)，故障诊断模型建立(11)的模型建立过程为首先进行趋势特征提取(15)，然后根据提取特征进行故障模型建立(16)，最后基于训练的模型进行故障预测警报(17)。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，其特征在于：所述故障诊断模型建立(11)首先通过趋势特征提取(15)根据趋势分析(9)的趋势预测数据提取诊断故障的特征数据，然后通过故障模型建立(16)建立故障模型，基于机器学习算法(10)训练故障模型，设置故障阈值，最后通过故障预测警报利用建立的故障预测模型对当前电力系统中运行的设备进行故障预测，当某一数值超过故障阈值时提醒系统进行警报。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，其特征在于：所述决策生成模块(6)根据趋势分析(9)以及故障诊断模型建立(11)趋势的分析和诊断处理的结果，生成相应的决策方案和建议，决策生成模块(6)基于机器学习算法(10)根据电力客户需求的变化趋势和分析结果，决策生成模块(6)可以提供资源调配和优化方案，在需求高峰期时，决策生成模块(6)可以生成合理安排电力资源使用的决策，来平衡供需关系，在需求低谷期，决策生成模块(6)可以调整供电设备的运行的决策，以节约能源和降低成本。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力客户需求预测与分析系统，其特征在于：所述结果展示与应用模块(7)将趋势分析(9)和决策生成模块(6)的预测结果以及决策结果进行可视化展示，并提供给相关决策者和运营人员，指导电力系统的规划、运营和管理决策。
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