CN117971815A - 变电监测数据的采集整理方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例的方案包括：采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值；对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别；对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理；基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。本发明实施例的方案通过对监测数据的清洗、整合、转换和规范化等多个方面的预处理。数据预处理可以帮助在数据分析过程中更好地理解和发现电力系统各部分数据之间的关系；减少数据分析中的错误和误差，提高数据分析结果的准确性和可靠性。

Description

变电监测数据的采集整理方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及变电监测数据的采集整理方法、装置、设备及介质。

背景技术

传统的人工经验检修方式已无法满足对高压设备运行状态的准确监测和维护需求，因此，引入数字化诊断技术具有重要的现实意义和广阔的应用前景。

随着大数据时代的到来，数据质量提升及数据清洗成为了当前的研究热点之一，目前，数据滤波去噪及数据清洗是指对数据进行规范化、标准化、去重，以保证数据的准确性和可靠性。

但常规的数据清洗手段没有针对电力系统的特性采取针对性的处理措施，无法实现针对于变电监测数据的数据整理。

发明内容

本发明提供了变电监测数据的采集整理方法、装置、设备及介质，以实现针对于变电监测数据的数据整理。

根据本发明的一方面，提供了一种变电监测数据的采集整理方法，包括：

采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值；

对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别；

对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理；

基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。

可选的，该方法还包括：

根据变电场景的分区建立每个分区关联的第一存储区域；

根据每个所述分区中的变电设备数量建立该分区关联的所述第一存储区域对应的第二存储区域；

根据各所述分区内的变电设备的所属分区，基于所述设备数据值，将每个所述变电设备与所属分区的第二存储区域相关联。

可选的，所述清洗类别，包括：缺失值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

当检测出某变电设备存在至少一个时间节点的设备数据值缺失时，基于所述第二存储区域中存储的该变电设备的监测数据，根据缺失的设备数据值前后的数据进行缺失值填充；

可选的，当第二存储区域中的数据存在设备标识缺失时，根据该第二存储区域与对应的设备关联关系获取设备标识，根据该设备标识进行缺失值填充；当第二存储区域中的数据存在设备所属区域缺失时，基于第二存储区域所在的一级存储区域关联的分区进行缺失值填充。

可选的，所述清洗类别，包括：重复值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

对各所述第二存储区域的数据序列中各个时间节点进行遍历，当出现连续相同的时间节点时，确定为重复值；

删除所述重复值或删除顺序靠后的重复值，并对删除的部分进行缺失值填充。

可选的，所述清洗类别，包括：异常值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

对各监测数据中的各个数据点进行异常值判定，将判定的数据点与前后的数据点进行比较，若判定的数据点与前后的数据点的差距均大于预设的正常范围，则该数据点为异常值；

对该异常值进行删除并进行缺失值填充。

可选的，所述对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理，包括：

按照预设格式对所述监测数据进行格式统一；

对格式统一后的所述监测数据进行标准化处理。

可选的，所述基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示，包括：

通过开源的图表转换工具对格式转换和标准化处理后的监测数据进行汇总统计；

基于预设模板对汇总统计后的监测数据进行可视化处理并展示。

根据本发明的另一方面，提供了一种变电监测数据的采集整理装置，包括：

采集单元，用于采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值；

数据清洗单元，用于对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别；

处理单元，用于对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理；

整合展示单元，用于基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。

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变电监测数据的采集整理方法。

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变电监测数据的采集整理方法。

本发明实施例的技术方案，采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值；对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别；对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理；基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。本发明实施例的方案通过对监测数据的清洗、整合、转换和规范化等多个方面的预处理。数据预处理可以帮助在数据分析过程中更好地理解和发现电力系统各部分数据之间的关系；减少数据分析中的错误和误差，提高数据分析结果的准确性和可靠性。

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是本发明实施例一提供的一种变电监测数据的采集整理方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种变电监测数据的采集整理装置的结构示意图；

图3是实现本发明实施例的变电监测数据的采集整理方法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是本发明实施例一提供的一种变电监测数据的采集整理方法的流程图，本实施例可适用于对变电监测数据进行采集整理的情况，该方法可以由变电监测数据的采集整理装置来执行，该变电监测数据的采集整理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该变电监测数据的采集整理装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值。

变电监测数据通常包括：

电压和电流：最基本的电力参数，用于了解电力系统的状态和电能质量。

变压器温度：对于变压器等大型设备的温度需要进行密切监控，以防止过热导致的设备损坏或故障。

设备状态：对于断路器、隔离开关、互感器等设备的状态也需要进行实时监测，以便及时发现并处理设备故障。

监测数据为序列的形式，序列中各个数据点包括设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值。

在本发明实施例中，该方法还可以包括以下步骤：

根据变电场景的分区建立每个分区关联的第一存储区域；

根据每个所述分区中的变电设备数量建立该分区关联的所述第一存储区域对应的第二存储区域；

根据各所述分区内的变电设备的所属分区，基于所述设备数据值，将每个所述变电设备与所属分区的第二存储区域相关联。

示例性的，第一存储区域的数量与变电场景下的分区数量一致；第二存储区域的数量与第一存储区域对应的区域中包括的变电设备的数量一致。根据变电设备所属的分区确定其对应的第一存储区域，进而从该第一存储区域中选择一个第二存储区域与变电设备相关联，即变电设备的设备标识与第二存储区域相关联。

S120、对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别。

在本发明实施例中，所述清洗类别，包括：缺失值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

当检测出某变电设备存在至少一个时间节点的设备数据值缺失时，基于所述第二存储区域中存储的该变电设备的监测数据，根据缺失的设备数据值前后的数据进行缺失值填充；

在本发明实施例中，当第二存储区域中的数据存在设备标识缺失时，根据该第二存储区域与对应的设备关联关系获取设备标识，根据该设备标识进行缺失值填充；当第二存储区域中的数据存在设备所属区域缺失时，基于第二存储区域所在的一级存储区域关联的分区进行缺失值填充。

当某一变电设备存在部分时间节点的设备数据值缺失(即数据序列出现部分断点)，基于第二存储区域中存储的对应变电设备的监测数据序列根据缺失值前后的数据通过插值法进行缺失值填充，也可基于对应变电设备在前几天该时间节点的均值进行填充。

当某一个第二存储区域中的数据存在设备标识缺失，根据该第二存储区域与对应的设备关联关系获取设备标识进行填充；当某一个第二存储区域中的数据存在设备所属区域缺失，基于第二存储区域所在的一级存储区域对应的区域关联关系获取所属区域进行填充。

在本发明实施例中，所述清洗类别，包括：重复值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

对各所述第二存储区域的数据序列中各个时间节点进行遍历，当出现连续相同的时间节点时，确定为重复值；

删除所述重复值或删除顺序靠后的重复值，并对删除的部分进行缺失值填充。

对各个二级存储区域的数据序列中各个时间节点进行遍历，当出现连续相同的时间节点，则为重复值；

重复值包括如下两种情况：

第一，重复数据为多余数据，则直接删除即可；

示例性的：1、2、3、4、4、5、6(数字表征对应时间节点表示的在序列中的数据点)，后一个4即为多余数据，则直接删除。

第二，重复数据将后续的时间节点的数据覆盖，则首先删除后续的重复数据，再通过插值法进行缺失值填充。

示例性的：1、2、3、4、4、6；删除后为1、2、3、4、缺失、6；然后对缺失的部分进行填充。

在本发明实施例中，所述清洗类别，包括：异常值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

对各监测数据中的各个数据点进行异常值判定，将判定的数据点与前后的数据点进行比较，若判定的数据点与前后的数据点的差距均大于预设的正常范围，则该数据点为异常值；

对该异常值进行删除并进行缺失值填充。

其中，对数据序列中各个数据点进行异常值判定，将判定的数据点与前后的数据点进行比较，如果判定的数据点与前后的数据点的差距均大于正常范围(不同的变电设备可以设置不同的阈值范围)，则标记判定的数据点为异常值；

变电设备数据通常趋于稳定，即使是出现设备故障的时候，则伴随的是后续大量长时间的数据变化，因此，为避免误判定，异常值的判定需节后前后节点的数据综合判定。

S130、对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理。

在本发明实施例中，步骤S130具体包括：

按照预设格式对所述监测数据进行格式统一；

对格式统一后的所述监测数据进行标准化处理。

在数据预处理的过程中，会遇到一些数据类型不匹配的情况。比如，在读取数据时，有些数值被读取为字符串类型，而有些字符串类型被读取为数值类型。这时候，需要对数据进行格式转换，以保证数据类型的一致性，方便后续的数据分析。类型转换指将数据从一种类型转换为另一种类型。在Python中，常用的数据类型有整型(int)、浮点型(float)、布尔型(bool)、字符串型(str)等。在数据处理中，常常需要将不同类型的数据转换为数值型或字符串型，以进行计算或格式化输出。为便于后续步骤对数据的计算以及整理展示，统一转换为数值型。

另一个非常重要的数据预处理步骤是数据标准化。数据标准化可以将数据缩放到一定的范围内，使得不同特征的数据具有可比性，避免因为数据尺度不同导致的结果偏差。数据标准化的方法很多，本发明可以采用min-max标准化或z-score标准化。

S140、基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。

在本发明实施例中，步骤S140具体包括：

通过开源的图表转换工具对格式转换和标准化处理后的监测数据进行汇总统计；

基于预设模板对汇总统计后的监测数据进行可视化处理并展示。

优选的，通过开源的图表转换工具对处理后的数据进行汇总统计，基于预设模板进行可视化处理；其中，汇总统计包括基于各个设备的数据实现单独汇总，进而基于各个区域的所有设备的综合汇总。

图表转换工具例如可采用Plotly，Plotly是一种基于Web的数据可视化工具，它提供了强大的数据分析和图表生成工具。Plotly支持多种编程语言，包括Python、R、JavaScript等，可以方便地在不同的开发环境中使用。使用Plotly可以快速生成各种类型的图表，包括条形图、折线图、饼图、热力图、地图等。同时，Plotly还提供了交互式数据可视化功能，可以方便地对数据进行探索和分析。

本发明通过对监测数据的清洗、整合、转换和规范化等多个方面的预处理。数据预处理可以帮助在数据分析过程中更好地理解和发现电力系统各部分数据之间的关系，也可以减少数据分析中的错误和误差，提高数据分析结果的准确性和可靠性。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种变电监测数据的采集整理装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：

采集单元210，用于采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值；

数据清洗单元220，用于对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别；

处理单元230，用于对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理；

整合展示单元240，用于基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。

可选的，该装置还包括：存储区域建立单元250；

存储区域建立单元250，用于根据变电场景的分区建立每个分区关联的第一存储区域；根据每个所述分区中的变电设备数量建立该分区关联的所述第一存储区域对应的第二存储区域；根据各所述分区内的变电设备的所属分区，基于所述设备数据值，将每个所述变电设备与所属分区的第二存储区域相关联。

可选的，所述清洗类别，包括：缺失值处理；相应的，数据清洗单元220，具体用于执行：

当检测出某变电设备存在至少一个时间节点的设备数据值缺失时，基于所述第二存储区域中存储的该变电设备的监测数据，根据缺失的设备数据值前后的数据进行缺失值填充；

当第二存储区域中的数据存在设备标识缺失时，根据该第二存储区域与对应的设备关联关系获取设备标识，根据该设备标识进行缺失值填充；当第二存储区域中的数据存在设备所属区域缺失时，基于第二存储区域所在的一级存储区域关联的分区进行缺失值填充。

可选的，所述清洗类别，包括：重复值处理；相应的，数据清洗单元220，具体用于执行：

对各所述第二存储区域的数据序列中各个时间节点进行遍历，当出现连续相同的时间节点时，确定为重复值；

删除所述重复值或删除顺序靠后的重复值，并对删除的部分进行缺失值填充。

可选的，所述清洗类别，包括：异常值处理；相应的，数据清洗单元220，具体用于执行：

对各监测数据中的各个数据点进行异常值判定，将判定的数据点与前后的数据点进行比较，若判定的数据点与前后的数据点的差距均大于预设的正常范围，则该数据点为异常值；

对该异常值进行删除并进行缺失值填充。

可选的，处理单元230，具体用于执行：

按照预设格式对所述监测数据进行格式统一；

对格式统一后的所述监测数据进行标准化处理。

可选的，整合展示单元240，具体用于执行：

通过开源的图表转换工具对格式转换和标准化处理后的监测数据进行汇总统计；

基于预设模板对汇总统计后的监测数据进行可视化处理并展示。

本发明实施例所提供的变电监测数据的采集整理装置可执行本发明任意实施例所提供的变电监测数据的采集整理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

图3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3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RAM13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、ROM12以及RAM13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，例如变电监测数据的采集整理方法·。

在一些实施例中，变电监测数据的采集整理方法·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ROM12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RAM13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的变电监测数据的采集整理方法·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)而被配置为执行变电监测数据的采集整理方法·。

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.变电监测数据的采集整理方法，其特征在于，包括：

采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值；

对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别；

对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理；

基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

根据变电场景的分区建立每个分区关联的第一存储区域；

根据每个所述分区中的变电设备数量建立该分区关联的所述第一存储区域对应的第二存储区域；

根据各所述分区内的变电设备的所属分区，基于所述设备数据值，将每个所述变电设备与所属分区的第二存储区域相关联。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述清洗类别，包括：缺失值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

当检测出某变电设备存在至少一个时间节点的设备数据值缺失时，基于所述第二存储区域中存储的该变电设备的监测数据，根据缺失的设备数据值前后的数据进行缺失值填充；

和/或，

当第二存储区域中的数据存在设备标识缺失时，根据该第二存储区域与对应的设备关联关系获取设备标识，根据该设备标识进行缺失值填充；当第二存储区域中的数据存在设备所属区域缺失时，基于第二存储区域所在的一级存储区域关联的分区进行缺失值填充。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述清洗类别，包括：重复值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

对各所述第二存储区域的数据序列中各个时间节点进行遍历，当出现连续相同的时间节点时，确定为重复值；

删除所述重复值或删除顺序靠后的重复值，并对删除的部分进行缺失值填充。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述清洗类别，包括：异常值处理；相应的，所述对所述监测数据进行数据清洗，包括：

对各监测数据中的各个数据点进行异常值判定，将判定的数据点与前后的数据点进行比较，若判定的数据点与前后的数据点的差距均大于预设的正常范围，则该数据点为异常值；

对该异常值进行删除并进行缺失值填充。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理，包括：

按照预设格式对所述监测数据进行格式统一；

对格式统一后的所述监测数据进行标准化处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示，包括：

通过开源的图表转换工具对格式转换和标准化处理后的监测数据进行汇总统计；

基于预设模板对汇总统计后的监测数据进行可视化处理并展示。

8.变电监测数据的采集整理装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集各变电设备的监测数据，所述监测数据为序列形式且序列中的数据点包含设备标识、设备所属区域、时间节点标识以及设备数据值；

数据清洗单元，用于对所述监测数据进行数据清洗，所述数据清洗包括至少一种清洗类别；

处理单元，用于对数据清洗后的所述监测数据进行格式转换和标准化处理；

整合展示单元，用于基于预设的图表模板，将格式转换和标准化处理后的监测数据进行整合展示。

9.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中任一项所述的变电监测数据的采集整理方法。

10.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中任一项所述的变电监测数据的采集整理方法。