CN118193959A - 一种电涌能量的监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种电涌能量的监测方法及系统。方法包括对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据；利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数，所述时序模式包括峰值、周期；将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。系统包括数据处理模块、数据识别模块、分析模块、预测模块，通过此方法和系统能够对电涌能量监测数据进行时序预测，可以预警异常的电涌事件。

Description

一种电涌能量的监测方法及系统

技术领域

本发明涉及电涌能量的监测技术领域，特别涉及一种电涌能量的监测方法及系统。

背景技术

电涌是指电力系统中突然出现的短暂高电压脉冲，通常由雷电、电力系统切换、电子设备故障等原因引起。在电子设备中，半导体元件是非常敏感的，它们容易受到电压或电流波动的影响。如果开关电涌超过了半导体元件的承受能力，可能会导致元件损坏，从而影响设备的正常运行，因此对电涌能量进行监测和保护至关重要。

电涌能量的监测结果往往需要进行数据处理和分析，以便得出准确的评估和结论。然而，现有技术中的一些监测方法缺乏相应的数据处理和分析功能，导致监测结果的处理和分析工作较为繁琐和困难，并且不能对未来的电涌趋势进行预测和提前预警。

发明内容

本发明提供了一种电涌能量的监测方法及系统，用以解决上述技术问题：

一种电涌能量的监测方法，所述方法包括：

对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据；

利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形；

根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征；并将其作为模型参数，所述时序模式包括峰值、周期；

将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

进一步的，对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据，包括：

对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据；

将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据；

将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据。

进一步的，利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形，包括：

根据所述预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，所述时间戳信息以日期和时间的形式表示，并将其转换为时间序列数据；

根据所述历史数据的特征识别电涌事件，当所述历史数据超过设定的阈值时，即认为发生了电涌事件；

通过所述电涌事件开始时间戳和所述电涌事件结束时间戳之间的时间差获得电涌持续时间；

对每个电涌事件，提取与所述每个电涌事件相关的波形数据。

进一步的，根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数，包括：

通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式；

通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数。

进一步的，将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号，包括：

选择时序分析模型，将模型参数设置为时序分析模型的比较数据；

利用所述比较数据对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

一种电涌能量的监测系统，其特征在于，所述系统包括：

数据处理模块，对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据；

数据识别模块，利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形；

分析模块，根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征；并将其作为模型参数，所述时序模式包括峰值、周期；

预测模块，将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

进一步的，所述数据处理模块包括：

数据清洗模块，对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据；

数据去噪模块，将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据；

数据标准化模块，将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据。

进一步的，所述数据识别模块包括：

时间信息识别模块，根据所述预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，所述时间戳信息以日期和时间的形式表示，并将其转换为时间序列数据；

电涌事件确定模块，根据所述历史数据的特征识别电涌事件，当所述历史数据超过设定的阈值时，即认为发生了电涌事件；

持续时间获得模块，通过所述电涌事件开始时间戳和所述电涌事件结束时间戳之间的时间差获得电涌持续时间；

波形数据获得模块，对每个电涌事件，提取与所述每个电涌事件相关的波形数据。

进一步的，所述分析模块包括：

峰值获取模块，通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式；

周期获取模块，通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

频率获取模块，通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

模型参数获得模块，通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数。

进一步的，所述预测模块包括：

模型选择模块，选择时序分析模型，将模型参数设置为时序分析模型的比较数据；

预测预警模块，利用所述比较数据对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

本发明有益效果：通过数据预处理，可以去除无效或异常数据，确保分析的准确性。预处理步骤包括数据清洗、格式转换等，有助于提高数据的质量和可靠性。通过获取电涌发生的时间、持续时间和波形等时序数据，可以更全面地了解电涌现象的特征，这些特征为后续的模型训练和预测提供了丰富的数据基础。基于时序数据的特征提取和分析，可以提取出与电涌能量相关的时序模式，这些模式作为模型参数，能够显著提高预测模型的准确性和可靠性。通过实时电涌能量监测数据的输入，可以获得未来的电涌趋势，为预防和应对措施提供依据。根据模型的预测结果，如果预测值超过了预设的阈值，可以及时发出预警信号。这为相关人员提供了宝贵的时间，可以提前采取应对措施，避免设备损坏或系统崩溃。预警信号的及时性和准确性对于预防电涌风险至关重要。通过对未来电涌趋势的预测，电网管理者可以提前规划和分配资源。这有助于提高资源利用效率和应对突发状况的能力，确保电网的稳定运行。基于时序分析模型的预测功能，可以为智能电网的建设提供有力支持。通过实时监测和预警，可以实现电网运行的智能化管理，提高电网的自动化水平。这有助于降低运营成本、减少人力投入，并提升电网的整体性能。准确的电涌预测和预警可以减少因电涌事件导致的停电或设备故障等问题。这将有效改善用户的用电体验，提高电力服务的可靠性和满意度。通过时序分析模型和预警机制，可以为决策者提供更加科学和可靠的依据。这有助于做出更加明智和及时的决策，优化电网的运行和管理。

附图说明

图1为本发明所述一种电涌能量的监测方法示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例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。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

本实施例一种电涌能量的监测方法，所述方法包括：

对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据；

利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形；

根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征；并将其作为模型参数，所述时序模式包括峰值、周期；

将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

上述技术方案的工作原理为：对电涌能量监测数据进行预处理（包括去除异常值、平滑处理等操作），以获得预处理后的数据，提高分析的准确性和可靠性。利用预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，这些时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间以及电涌的波形。然后，根据时序数据进行特征提取，获取与电涌能量相关的时序模式，这些时序模式包括峰值和周期等特征。对这些时序模式进行分析，以获取电涌能量的时序特征和规律，特征和规律将被用作模型参数，以便后续的预测和分析。将模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，可以帮助获得未来的电涌趋势，并发出预警信号。

上述技术方案的效果为：通过数据预处理，能够显著提高电涌能量监测数据的准确性和可靠性。异常值的去除可以消除数据中的噪声和异常值，确保分析的准确性。平滑处理可以减少数据的波动和随机性，使数据更加平滑和稳定，有助于后续的特征提取和分析。利用预处理后的数据，能够准确获取与电涌能量相关的时序数据。这些时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间以及电涌的波形等，能够全面反映电涌能量的变化趋势和特征。这些数据的获取为后续的特征提取和分析提供了有力的数据支持。通过对时序数据进行特征提取，能够获取与电涌能量相关的时序模式。这些时序模式可能包括峰值、周期等特征，能够反映电涌能量的变化规律和特征。对这些时序模式进行分析，能够深入了解电涌能量的特性和趋势，为后续的预测和预警提供有力支持。将时序模式的特征参数作为模型参数，能够建立时序分析模型。该模型能够对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势。根据预测结果，能够及时发出预警信号，提醒相关人员采取措施，避免或减少电涌对设备或系统的影响。这种预测技术能够提高设备或系统的稳定性和可靠性，减少潜在的风险。通过对电涌能量监测数据进行预处理、时序数据获取、特征提取与时序模式分析，以及模型参数与预警，能够实现对电涌能量的有效监测和预测，提高设备或系统的稳定性和可靠性。这些技术效果为相关人员提供了更加准确、可靠和及时的电涌能量监测和分析方法。

本实施例一种电涌能量的监测方法，对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据，包括：

对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据，其中，无效数据指的是缺失或错误的数据，重复数据指的是重复记录的数据，异常值指的是明显偏离正常范围的数据；

将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据，其中，噪声是指数据中的随机干扰或误差，波动是指数据中的快速变化或不稳定的部分；

将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据；首先，对每个特征的数据进行统计，计算其均值和标准差，然后对于每个特征的数据，使用以下公式进行表转化处理：

标准化后的数据=（原数据-均值）/标准差

通过标准化处理，所有特征的数据都会被转换到0到1的范围内，其中，均值为0，标准差为1，这样可以使数据的分布更加均匀，并且避免不同特征之间的权重失衡。

上述技术方案的工作原理为：首先，对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据，其中，无效数据指的是缺失或错误的数据，重复数据指的是重复记录的数据，异常值指的是明显偏离正常范围的数据；然后，将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据，其中，噪声是指数据中的随机干扰或误差，波动是指数据中的快速变化或不稳定的部分；最后，将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据；首先，对每个特征的数据进行统计，计算其均值和标准差，然后对于每个特征的数据，使用以下公式进行表转化处理：

标准化后的数据=（原数据-均值）/标准差

通过标准化处理，所有特征的数据都会被转换到0到1的范围内，其中，均值为0，标准差为1，这样可以使数据的分布更加均匀，并且避免不同特征之间的权重失衡。

上述技术方案的效果为：通过删除无效数据和重复数据，可以提高数据的质量和准确性，使得数据分析的结果更加可靠和有意义。通过处理缺失或错误的数据，可以增强数据的完整性和一致性，能够减少数据的不确定性和不完整性，提高数据的可信度和可用性。通过删除重复记录的数据，可以减少数据的冗余和浪费，使得数据分析的过程更加高效和简洁，减少不必要的计算和存储资源消耗。通过处理异常值，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加明显和易于理解，方便数据分析师和决策者进行数据分析和决策。通过数据清洗和处理，可以使得数据处理的过程更加高效和简洁，能够减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。对历史数据进行数据清洗，删除无效数据、重复数据和异常值，可以提高数据的质量和完整性，减少数据的冗余和浪费，改善数据的可视化效果，提高数据处理的效率，有助于提高数据分析的准确性和效率，为决策者提供更加可靠和有用的数据支持。通过去除数据中的噪声和波动，可以提高数据的稳定性和可靠性，使得数据分析的结果更加准确和可靠，减少误差和不确定性的影响。通过去噪处理，可以增强数据的趋势性，使得数据的分布和趋势更加明显和易于理解，方便数据分析师和决策者进行数据分析和决策。通过去噪处理，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加清晰和易于理解，方便决策者进行决策。通过去噪处理，可以使得数据处理的过程更加高效和简洁，减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。对清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，可以提高数据的稳定性和可靠性，增强数据的趋势性，改善数据的可视化效果，提高数据处理的效率，将有助于提高数据分析的准确性和效率，为决策者提供更加可靠和有用的数据支持。通过标准化处理，不同特征的数据被转换到同一尺度下，使得不同特征之间的数据具有可比性，有助于发现数据之间的关联和模式，为后续的数据分析和决策提供更加准确和可靠的支持。通过标准化处理，所有特征的数据都被转换到0到1的范围内，使得数据的分布更加均匀，有助于减少数据的波动和不稳定性，提高数据的稳定性和可靠性。通过标准化处理，不同特征之间的权重更加平衡，有助于避免某些特征对数据分析结果的过度影响，使得数据分析的结果更加客观和准确。通过标准化处理，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加清晰和易于理解，方便决策者进行决策。通过标准化处理，可以使得数据处理的过程更加高效和简洁，减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。对去噪后的数据进行标准化处理，可以提高数据的可比较性、分布均匀性、特征权重平衡、可视化效果和处理效率，有助于提高数据分析的准确性和效率，为决策者提供更加可靠和有用的数据支持。

本实施例一种电涌能量的监测方法，利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形，包括：

根据所述预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，所述时间戳信息以日期和时间的形式表示，并将其转换为时间序列数据，可以使用日期时间处理库或编程语言提供的函数来实现此转换，如果时间戳以字符串形式表示，例如“2023-07-07 18:30:00”，可以使用日期时间处理库中的函数将其转换为时间对象或时间戳格式；

根据所述历史数据的特征识别电涌事件，当所述历史数据超过设定的阈值时，即认为发生了电涌事件，首先，确定用于识别电涌事件的特征，如电压、电流等，然后，设定一个阈值，当历史数据中的特征超过该阈值时，即认为发生了电涌事件，可以使用条件判断语句或其他相关的算法来实现电涌事件的识别；

通过所述电涌事件开始时间戳和所述电涌事件结束时间戳之间的时间差获得电涌持续时间；

对每个电涌事件，提取与所述每个电涌事件相关的波形数据，可以根据电涌事件的开始时间戳和结束时间戳，在历史数据中截取相应的波形数据段，通过选择时间戳范围内的数据来实现，提取的波形数据可以用于进一步分析和评估电涌事件的特征和影响。

上述技术方案的工作原理为：首先，从原始数据中提取时间戳信息，该时间戳以日期和时间的形式表示。如果时间戳以字符串形式表示，可以使用日期时间处理库中的函数将其转换为时间对象或时间戳格式，例如将字符串“2023-07-07 18:30:00”转换为时间对象。根据历史数据的特征来识别电涌事件。首先，确定用于识别电涌事件的特征，如电压、电流等。然后，设定一个阈值，当历史数据中的特征超过该阈值时，即认为发生了电涌事件。可以使用条件判断语句或其他相关的算法来实现电涌事件的识别。然后，通过计算电涌事件开始时间戳和结束时间戳之间的时间差，可以获得电涌持续时间，例如，可以使用日期时间处理库或编程语言提供的函数来计算时间差。最后，对于每个电涌事件，根据其开始时间戳和结束时间戳，在历史数据中截取相应的波形数据段。可以通过选择时间戳范围内的数据来实现。提取的波形数据可以用于进一步分析和评估电涌事件的特征和影响。

上述技术方案的效果为：通过提取预处理后的数据中的时间戳信息，可以准确地确定电涌发生的时间，有助于更好地了解电涌发生的时间规律和趋势，为后续的数据分析和决策提供更加准确和可靠的支持。将时间戳信息转换为时间序列数据，可以方便地对其进行处理和分析，使得数据分析的过程更加高效和简洁，提高数据处理的速度和效率。通过将时间戳信息转换为时间序列数据，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加清晰和易于理解，方便决策者进行决策。通过使用日期时间处理库或编程语言提供的函数来实现时间戳信息的转换，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。根据预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，并将其转换为时间序列数据，可以提高时间信息提取的准确性、方便时间序列数据处理、改善数据可视化效果和提高数据处理效率，有助于提高电涌监测的准确性和效率，为保护设备和系统的正常运行提供更加可靠的支持。通过使用历史数据的特征和设定阈值，可以准确地检测到电涌事件的发生，有助于保护设备和系统的正常运行，减少电涌对设备和系统的影响。通过对历史数据进行实时监测，可以及时发现电涌事件的发生，并采取相应的措施进行保护，有助于减少设备和系统的故障率，提高设备和系统的可靠性和稳定性。通过设定阈值，可以根据实际情况进行调整，以适应不同的设备和系统要求，能够提高电涌事件检测的灵活性和可扩展性，满足不同设备和系统的需求。通过使用条件判断语句或其他相关的算法来实现电涌事件的识别，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。根据历史数据的特征识别电涌事件，当历史数据超过设定的阈值时即认为发生了电涌事件，可以提高电涌事件检测的准确性、增强实时监测能力、提高阈值可调整性和数据处理效率，有助于保护设备和系统的正常运行，提高设备和系统的可靠性和稳定性。通过精确计算电涌事件的开始和结束时间戳，可以获得准确的电涌持续时间，有助于了解电涌事件的具体影响范围和程度，为后续的故障排查和设备维护提供更加准确和可靠的数据支持。通过获取电涌事件的持续时间，可以更加准确地定位故障发生的时间段，有助于快速定位故障原因，减少故障排查的时间和成本。通过对电涌事件的持续时间进行分析，可以发现电涌事件的发生规律和趋势，为故障预防和预测提供更加准确和可靠的数据支持，有助于减少设备故障的发生率，提高设备的可靠性和稳定性。通过计算电涌事件的持续时间，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。通过计算电涌事件的持续时间，可以提高电涌持续时间的精确度、故障定位准确性、故障预防和预测能力以及数据处理效率，有助于提高电涌监测的准确性和效率，为保护设备和系统的正常运行提供更加可靠的支持。通过截取与电涌事件相关的波形数据段，可以确保提取的波形数据与电涌事件的时间范围相匹配，从而保持数据的完整性和准确性。提取的波形数据可以用于进一步分析和评估电涌事件的特征和影响。通过对波形数据的分析，可以了解电涌事件的幅度、频率、持续时间等特征，以及其对设备和系统的影响程度，有助于深入了解电涌事件的性质和规律，为故障排查和设备维护提供更加准确和可靠的数据支持。通过对提取的波形数据进行可视化处理，可以更加直观地展示电涌事件的特征和影响，有助于决策者快速了解电涌事件的情况，并做出相应的决策。通过选择时间戳范围内的数据来提取波形数据，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。

本实施例一种电涌能量的监测方法，根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数，包括：

通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式，其中，将时序数据进行一阶差分运算，得到差分序列，所述差分序列表示相邻数据之间的变化量；

；

其中，表示第n个数据点，/>表示第n个数据点与前一个数据点之间的变化量，遍历所述差分序列，判断每个差分值的正负，当/>时，表示相邻数据递增，当/>时，表示相邻数据递减；

将所述差分序列进行二阶差分运算，得到二阶差分序列，二阶差分序列表示相邻差分值之间的变化量；

；

其中，表示第n个差分值与前一个差分值之间的变化量，遍历所述二阶差分序列，判断每个二阶差分值的正负，当/>时，表示一阶差分从递增转为递减，即为峰值P；

通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

；

其中，Z表示周期，表示当前峰值所在时间戳，/>表示上一峰值所在时间戳；

通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

；

其中，F表示电涌发生的频率，Z表示周期，表示电涌持续时间；

通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数；

，

；

其中，S为时序模型参数，表示权重，P表示峰值点，Z表示电涌的周期，F表示电涌发生的频率，/>为调节系数，C为电容。

上述技术方案的工作原理为：首先，通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式，其中，将时序数据进行一阶差分运算，得到差分序列，所述差分序列表示相邻数据之间的变化量；

；

其中，表示第n个数据点，/>表示第n个数据点与前一个数据点之间的变化量，遍历所述差分序列，判断每个差分值的正负，当/>时，表示相邻数据递增，当/>时，表示相邻数据递减；

将所述差分序列进行二阶差分运算，得到二阶差分序列，二阶差分序列表示相邻差分值之间的变化量；

；

其中，表示第n个差分值与前一个差分值之间的变化量，遍历所述二阶差分序列，判断每个二阶差分值的正负，当/>时，表示一阶差分从递增转为递减，即为峰值P；

通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

；

其中，Z表示周期，表示当前峰值所在时间戳，/>表示上一峰值所在时间戳；

通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

；

其中，F表示电涌发生的频率，Z表示周期，表示电涌持续时间；

通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数；

，

；

其中，S为时序模型参数，表示权重，P表示峰值点，Z表示电涌的周期，F表示电涌发生的频率，/>为调节系数，C为电容。

上述技术方案的效果为：通过对历史数据的峰值进行提取，可以准确地识别出电涌事件。峰值通常代表电涌发生时的最大能量，是电涌现象的重要特征。分析历史数据中的峰值间隔时间有助于揭示电涌的周期性特征。了解电涌的周期对于预测未来可能发生的电涌事件以及规划相应的应对措施至关重要。通过分析提取的峰值和周期数据，可以计算出电涌发生的频率。频率信息反映了电网系统受到电涌影响的频繁程度，有助于评估系统的稳定性和可靠性。将提取出的峰值、周期和电涌频率等时序模式进行综合分析，可以获取电涌能量的时序特征。这些特征在构建预测模型时作为参数使用，能够显著提高模型的准确性和预测能力。通过对电涌能量的时序特征进行深入分析，电网管理者可以更加精准地掌握电网的运行状态和健康状况。这有助于制定针对性的维护计划和优化电网运行策略，从而提高电网的整体效能和安全性。基于对历史数据的全面分析，可以建立起一套完善的电涌预警机制。这有助于在电涌事件发生前采取必要的预防措施，减少设备损坏和停电事故的风险。随着大数据和人工智能技术的不断发展，对历史数据的分析将更加精确和高效。这将为智能电网的建设提供有力支持，推动电网运行管理的智能化和自动化水平不断提升。

本实施例一种电涌能量的监测方法，将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号，包括：

选择时序分析模型，将模型参数设置为时序分析模型的比较数据；

利用所述比较数据对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

上述技术方案的工作原理为：将历史电涌能量数据作为比较数据，用于训练和验证时序分析模型。这些数据应该包括过去一段时间内的电涌能量监测数据，以便模型能够学习到电涌能量的变化规律。利用训练好的时序分析模型，我们可以对实时电涌能量监测数据进行预测。首先，我们将实时电涌能量数据输入到模型中，得到预测值。然后，我们将预测值与实际值进行比较，评估模型的预测准确性。根据模型的预测结果，我们可以获得未来的电涌趋势。如果预测值超过了预设的阈值，我们可以发出预警信号，提醒相关人员采取措施进行干预。例如，当预测到未来一段时间内电涌能量将显著增加时，可以提前启动相应的保护措施，以避免设备损坏或系统崩溃。

上述技术方案的效果为：通过训练时序分析模型，可以学习到电涌能量的变化规律，进而对实时电涌能量监测数据进行预测。利用训练好的模型，可以准确预测未来的电涌趋势，为预防和应对措施提供依据。将实时电涌能量数据输入到模型中，可以及时获得预测值。通过将预测值与实际值进行比较，可以评估模型的预测准确性。如果预测值超过了预设的阈值，可以发出预警信号，提醒相关人员采取干预措施，预防设备损坏或系统崩溃。通过对未来电涌趋势的预测，可以提前规划和分配资源。例如，根据预测结果，可以合理安排维护人员、调整设备运行策略或储备必要的应急物资。这有助于提高资源利用效率和应对突发状况的能力。准确的电涌趋势预测有助于电网管理者提前采取措施，优化电网的运行状态。通过预警机制，可以及时发现潜在的电涌风险，并采取相应的预防措施，从而提高电网的稳定性和可靠性。基于时序分析模型的预测功能，可以为智能电网的建设提供有力支持。通过实时监测和预警，可以实现电网运行的智能化管理，提高电网的自动化水平。这有助于降低运营成本、减少人力投入，并提升电网的整体性能。通过历史电涌能量数据的分析和模型训练，可以积累大量的数据驱动决策经验。这些经验可以为其他类似场景提供参考，例如在其他领域进行类似的时序分析和预测。准确的电涌预测和预警可以减少因电涌事件导致的停电或设备故障等问题。这将有效改善用户的用电体验，提高电力服务的可靠性和满意度。

本实施例一种电涌能量的监测系统，所述系统包括：

数据处理模块，对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据；

数据识别模块，利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形；

分析模块，根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征；并将其作为模型参数，所述时序模式包括峰值、周期；

预测模块，将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

上述技术方案的工作原理为：对电涌能量监测数据进行预处理（包括去除异常值、平滑处理等操作），以获得预处理后的数据，提高分析的准确性和可靠性。利用预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，这些时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间以及电涌的波形。然后，根据时序数据进行特征提取，获取与电涌能量相关的时序模式，这些时序模式包括峰值和周期等特征。对这些时序模式进行分析，以获取电涌能量的时序特征和规律，特征和规律将被用作模型参数，以便后续的预测和分析。将模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，可以帮助获得未来的电涌趋势，并发出预警信号。

上述技术方案的效果为：通过数据预处理，能够显著提高电涌能量监测数据的准确性和可靠性。异常值的去除可以消除数据中的噪声和异常值，确保分析的准确性。平滑处理可以减少数据的波动和随机性，使数据更加平滑和稳定，有助于后续的特征提取和分析。利用预处理后的数据，能够准确获取与电涌能量相关的时序数据。这些时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间以及电涌的波形等，能够全面反映电涌能量的变化趋势和特征。这些数据的获取为后续的特征提取和分析提供了有力的数据支持。通过对时序数据进行特征提取，能够获取与电涌能量相关的时序模式。这些时序模式可能包括峰值、周期等特征，能够反映电涌能量的变化规律和特征。对这些时序模式进行分析，能够深入了解电涌能量的特性和趋势，为后续的预测和预警提供有力支持。将时序模式的特征参数作为模型参数，能够建立时序分析模型。该模型能够对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势。根据预测结果，能够及时发出预警信号，提醒相关人员采取措施，避免或减少电涌对设备或系统的影响。这种预测技术能够提高设备或系统的稳定性和可靠性，减少潜在的风险。通过对电涌能量监测数据进行预处理、时序数据获取、特征提取与时序模式分析，以及模型参数与预警，能够实现对电涌能量的有效监测和预测，提高设备或系统的稳定性和可靠性。这些技术效果为相关人员提供了更加准确、可靠和及时的电涌能量监测和分析方法。

本实施例一种电涌能量的监测系统，所述数据处理模块包括：

数据清洗模块，对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据，其中，无效数据指的是缺失或错误的数据，重复数据指的是重复记录的数据，异常值指的是明显偏离正常范围的数据；

数据去噪模块，将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据，其中，噪声是指数据中的随机干扰或误差，波动是指数据中的快速变化或不稳定的部分；

数据标准化模块，将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据；首先，对每个特征的数据进行统计，计算其均值和标准差，然后对于每个特征的数据，使用以下公式进行表转化处理：

标准化后的数据=（原数据-均值）/标准差

通过标准化处理，所有特征的数据都会被转换到0到1的范围内，其中，均值为0，标准差为1，这样可以使数据的分布更加均匀，并且避免不同特征之间的权重失衡。

上述技术方案的工作原理为：首先，对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据，其中，无效数据指的是缺失或错误的数据，重复数据指的是重复记录的数据，异常值指的是明显偏离正常范围的数据；然后，将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据，其中，噪声是指数据中的随机干扰或误差，波动是指数据中的快速变化或不稳定的部分；最后，将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据；首先，对每个特征的数据进行统计，计算其均值和标准差，然后对于每个特征的数据，使用以下公式进行表转化处理：

标准化后的数据=（原数据-均值）/标准差

通过标准化处理，所有特征的数据都会被转换到0到1的范围内，其中，均值为0，标准差为1，这样可以使数据的分布更加均匀，并且避免不同特征之间的权重失衡。

上述技术方案的效果为：通过删除无效数据和重复数据，可以提高数据的质量和准确性，使得数据分析的结果更加可靠和有意义。通过处理缺失或错误的数据，可以增强数据的完整性和一致性，能够减少数据的不确定性和不完整性，提高数据的可信度和可用性。通过删除重复记录的数据，可以减少数据的冗余和浪费，使得数据分析的过程更加高效和简洁，减少不必要的计算和存储资源消耗。通过处理异常值，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加明显和易于理解，方便数据分析师和决策者进行数据分析和决策。通过数据清洗和处理，可以使得数据处理的过程更加高效和简洁，能够减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。对历史数据进行数据清洗，删除无效数据、重复数据和异常值，可以提高数据的质量和完整性，减少数据的冗余和浪费，改善数据的可视化效果，提高数据处理的效率，有助于提高数据分析的准确性和效率，为决策者提供更加可靠和有用的数据支持。通过去除数据中的噪声和波动，可以提高数据的稳定性和可靠性，使得数据分析的结果更加准确和可靠，减少误差和不确定性的影响。通过去噪处理，可以增强数据的趋势性，使得数据的分布和趋势更加明显和易于理解，方便数据分析师和决策者进行数据分析和决策。通过去噪处理，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加清晰和易于理解，方便决策者进行决策。通过去噪处理，可以使得数据处理的过程更加高效和简洁，减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。对清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，可以提高数据的稳定性和可靠性，增强数据的趋势性，改善数据的可视化效果，提高数据处理的效率，将有助于提高数据分析的准确性和效率，为决策者提供更加可靠和有用的数据支持。通过标准化处理，不同特征的数据被转换到同一尺度下，使得不同特征之间的数据具有可比性，有助于发现数据之间的关联和模式，为后续的数据分析和决策提供更加准确和可靠的支持。通过标准化处理，所有特征的数据都被转换到0到1的范围内，使得数据的分布更加均匀，有助于减少数据的波动和不稳定性，提高数据的稳定性和可靠性。通过标准化处理，不同特征之间的权重更加平衡，有助于避免某些特征对数据分析结果的过度影响，使得数据分析的结果更加客观和准确。通过标准化处理，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加清晰和易于理解，方便决策者进行决策。通过标准化处理，可以使得数据处理的过程更加高效和简洁，减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。对去噪后的数据进行标准化处理，可以提高数据的可比较性、分布均匀性、特征权重平衡、可视化效果和处理效率，有助于提高数据分析的准确性和效率，为决策者提供更加可靠和有用的数据支持。

本实施例一种电涌能量的监测系统，所述数据识别模块包括：

时间信息识别模块，根据所述预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，所述时间戳信息以日期和时间的形式表示，并将其转换为时间序列数据，可以使用日期时间处理库或编程语言提供的函数来实现此转换，如果时间戳以字符串形式表示，例如“2023-07-07 18:30:00”，可以使用日期时间处理库中的函数将其转换为时间对象或时间戳格式；

电涌事件确定模块，根据所述历史数据的特征识别电涌事件，当所述历史数据超过设定的阈值时，即认为发生了电涌事件，首先，确定用于识别电涌事件的特征，如电压、电流等，然后，设定一个阈值，当历史数据中的特征超过该阈值时，即认为发生了电涌事件，可以使用条件判断语句或其他相关的算法来实现电涌事件的识别；

持续时间获得模块，通过所述电涌事件开始时间戳和所述电涌事件结束时间戳之间的时间差获得电涌持续时间；

波形数据获得模块，提取与所述每个电涌事件相关的波形数据，可以根据电涌事件的开始时间戳和结束时间戳，在历史数据中截取相应的波形数据段，通过选择时间戳范围内的数据来实现，提取的波形数据可以用于进一步分析和评估电涌事件的特征和影响。

上述技术方案的工作原理为：首先，从原始数据中提取时间戳信息，该时间戳以日期和时间的形式表示。如果时间戳以字符串形式表示，可以使用日期时间处理库中的函数将其转换为时间对象或时间戳格式，例如将字符串“2023-07-07 18:30:00”转换为时间对象。根据历史数据的特征来识别电涌事件。首先，确定用于识别电涌事件的特征，如电压、电流等。然后，设定一个阈值，当历史数据中的特征超过该阈值时，即认为发生了电涌事件。可以使用条件判断语句或其他相关的算法来实现电涌事件的识别。然后，通过计算电涌事件开始时间戳和结束时间戳之间的时间差，可以获得电涌持续时间，例如，可以使用日期时间处理库或编程语言提供的函数来计算时间差。最后，对于每个电涌事件，根据其开始时间戳和结束时间戳，在历史数据中截取相应的波形数据段。可以通过选择时间戳范围内的数据来实现。提取的波形数据可以用于进一步分析和评估电涌事件的特征和影响。

上述技术方案的效果为：通过提取预处理后的数据中的时间戳信息，可以准确地确定电涌发生的时间，有助于更好地了解电涌发生的时间规律和趋势，为后续的数据分析和决策提供更加准确和可靠的支持。将时间戳信息转换为时间序列数据，可以方便地对其进行处理和分析，使得数据分析的过程更加高效和简洁，提高数据处理的速度和效率。通过将时间戳信息转换为时间序列数据，可以改善数据的可视化效果，使得数据的分布和趋势更加清晰和易于理解，方便决策者进行决策。通过使用日期时间处理库或编程语言提供的函数来实现时间戳信息的转换，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。根据预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，并将其转换为时间序列数据，可以提高时间信息提取的准确性、方便时间序列数据处理、改善数据可视化效果和提高数据处理效率，有助于提高电涌监测的准确性和效率，为保护设备和系统的正常运行提供更加可靠的支持。通过使用历史数据的特征和设定阈值，可以准确地检测到电涌事件的发生，有助于保护设备和系统的正常运行，减少电涌对设备和系统的影响。通过对历史数据进行实时监测，可以及时发现电涌事件的发生，并采取相应的措施进行保护，有助于减少设备和系统的故障率，提高设备和系统的可靠性和稳定性。通过设定阈值，可以根据实际情况进行调整，以适应不同的设备和系统要求，能够提高电涌事件检测的灵活性和可扩展性，满足不同设备和系统的需求。通过使用条件判断语句或其他相关的算法来实现电涌事件的识别，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。根据历史数据的特征识别电涌事件，当历史数据超过设定的阈值时即认为发生了电涌事件，可以提高电涌事件检测的准确性、增强实时监测能力、提高阈值可调整性和数据处理效率，有助于保护设备和系统的正常运行，提高设备和系统的可靠性和稳定性。通过精确计算电涌事件的开始和结束时间戳，可以获得准确的电涌持续时间，有助于了解电涌事件的具体影响范围和程度，为后续的故障排查和设备维护提供更加准确和可靠的数据支持。通过获取电涌事件的持续时间，可以更加准确地定位故障发生的时间段，有助于快速定位故障原因，减少故障排查的时间和成本。通过对电涌事件的持续时间进行分析，可以发现电涌事件的发生规律和趋势，为故障预防和预测提供更加准确和可靠的数据支持，有助于减少设备故障的发生率，提高设备的可靠性和稳定性。通过计算电涌事件的持续时间，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。通过计算电涌事件的持续时间，可以提高电涌持续时间的精确度、故障定位准确性、故障预防和预测能力以及数据处理效率，有助于提高电涌监测的准确性和效率，为保护设备和系统的正常运行提供更加可靠的支持。通过截取与电涌事件相关的波形数据段，可以确保提取的波形数据与电涌事件的时间范围相匹配，从而保持数据的完整性和准确性。提取的波形数据可以用于进一步分析和评估电涌事件的特征和影响。通过对波形数据的分析，可以了解电涌事件的幅度、频率、持续时间等特征，以及其对设备和系统的影响程度，有助于深入了解电涌事件的性质和规律，为故障排查和设备维护提供更加准确和可靠的数据支持。通过对提取的波形数据进行可视化处理，可以更加直观地展示电涌事件的特征和影响，有助于决策者快速了解电涌事件的情况，并做出相应的决策。通过选择时间戳范围内的数据来提取波形数据，可以减少数据处理的时间和资源消耗，提高数据处理的速度和效率。

本实施例一种电涌能量的监测系统，所述分析模块包括：

峰值获取模块，通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式，其中，将时序数据进行一阶差分运算，得到差分序列，所述差分序列表示相邻数据之间的变化量；

；

其中，表示第n个数据点，/>表示第n个数据点与前一个数据点之间的变化量，遍历所述差分序列，判断每个差分值的正负，当/>时，表示相邻数据递增，当/>时，表示相邻数据递减；

将所述差分序列进行二阶差分运算，得到二阶差分序列，二阶差分序列表示相邻差分值之间的变化量；

；

其中，表示第n个差分值与前一个差分值之间的变化量，遍历所述二阶差分序列，判断每个二阶差分值的正负，当/>时，表示一阶差分从递增转为递减，即为峰值P；

周期获取模块，通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

；

其中，Z表示周期，表示当前峰值所在时间戳，/>表示上一峰值所在时间戳；

频率获取模块，通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

；

其中，F表示电涌发生的频率，Z表示周期，表示电涌持续时间；

模型参数获得模块，通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数；

，

；

其中，S为时序模型参数，表示权重，P表示峰值点，Z表示电涌的周期，F表示电涌发生的频率，/>为调节系数，C为电容。

上述技术方案的工作原理为：首先，通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式，其中，将时序数据进行一阶差分运算，得到差分序列，所述差分序列表示相邻数据之间的变化量；

；

其中，表示第n个数据点，/>表示第n个数据点与前一个数据点之间的变化量，遍历所述差分序列，判断每个差分值的正负，当/>时，表示相邻数据递增，当/>时，表示相邻数据递减；

将所述差分序列进行二阶差分运算，得到二阶差分序列，二阶差分序列表示相邻差分值之间的变化量；

；

其中，表示第n个差分值与前一个差分值之间的变化量，遍历所述二阶差分序列，判断每个二阶差分值的正负，当/>时，表示一阶差分从递增转为递减，即为峰值P；

通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

；

其中，Z表示周期，表示当前峰值所在时间戳，/>表示上一峰值所在时间戳；

通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

；

其中，F表示电涌发生的频率，Z表示周期，表示电涌持续时间；

通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数；

，

；

其中，S为时序模型参数，表示权重，P表示峰值点，Z表示电涌的周期，F表示电涌发生的频率，/>为调节系数，C为电容。

上述技术方案的效果为：通过对历史数据的峰值进行提取，可以准确地识别出电涌事件。峰值通常代表电涌发生时的最大能量，是电涌现象的重要特征。分析历史数据中的峰值间隔时间有助于揭示电涌的周期性特征。了解电涌的周期对于预测未来可能发生的电涌事件以及规划相应的应对措施至关重要。通过分析提取的峰值和周期数据，可以计算出电涌发生的频率。频率信息反映了电网系统受到电涌影响的频繁程度，有助于评估系统的稳定性和可靠性。将提取出的峰值、周期和电涌频率等时序模式进行综合分析，可以获取电涌能量的时序特征。这些特征在构建预测模型时作为参数使用，能够显著提高模型的准确性和预测能力。通过对电涌能量的时序特征进行深入分析，电网管理者可以更加精准地掌握电网的运行状态和健康状况。这有助于制定针对性的维护计划和优化电网运行策略，从而提高电网的整体效能和安全性。基于对历史数据的全面分析，可以建立起一套完善的电涌预警机制。这有助于在电涌事件发生前采取必要的预防措施，减少设备损坏和停电事故的风险。随着大数据和人工智能技术的不断发展，对历史数据的分析将更加精确和高效。这将为智能电网的建设提供有力支持，推动电网运行管理的智能化和自动化水平不断提升。

本实施例一种电涌能量的监测系统，所述预测模块包括：

模型选择模块，选择时序分析模型，将模型参数设置为时序分析模型的比较数据；

预测预警模块，利用所述比较数据对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

上述技术方案的工作原理为：将历史电涌能量数据作为比较数据，用于训练和验证时序分析模型。这些数据应该包括过去一段时间内的电涌能量监测数据，以便模型能够学习到电涌能量的变化规律。利用训练好的时序分析模型，我们可以对实时电涌能量监测数据进行预测。首先，我们将实时电涌能量数据输入到模型中，得到预测值。然后，我们将预测值与实际值进行比较，评估模型的预测准确性。根据模型的预测结果，我们可以获得未来的电涌趋势。如果预测值超过了预设的阈值，我们可以发出预警信号，提醒相关人员采取措施进行干预。例如，当预测到未来一段时间内电涌能量将显著增加时，可以提前启动相应的保护措施，以避免设备损坏或系统崩溃。

上述技术方案的效果为：通过训练时序分析模型，可以学习到电涌能量的变化规律，进而对实时电涌能量监测数据进行预测。利用训练好的模型，可以准确预测未来的电涌趋势，为预防和应对措施提供依据。将实时电涌能量数据输入到模型中，可以及时获得预测值。通过将预测值与实际值进行比较，可以评估模型的预测准确性。如果预测值超过了预设的阈值，可以发出预警信号，提醒相关人员采取干预措施，预防设备损坏或系统崩溃。通过对未来电涌趋势的预测，可以提前规划和分配资源。例如，根据预测结果，可以合理安排维护人员、调整设备运行策略或储备必要的应急物资。这有助于提高资源利用效率和应对突发状况的能力。准确的电涌趋势预测有助于电网管理者提前采取措施，优化电网的运行状态。通过预警机制，可以及时发现潜在的电涌风险，并采取相应的预防措施，从而提高电网的稳定性和可靠性。基于时序分析模型的预测功能，可以为智能电网的建设提供有力支持。通过实时监测和预警，可以实现电网运行的智能化管理，提高电网的自动化水平。这有助于降低运营成本、减少人力投入，并提升电网的整体性能。通过历史电涌能量数据的分析和模型训练，可以积累大量的数据驱动决策经验。这些经验可以为其他类似场景提供参考，例如在其他领域进行类似的时序分析和预测。准确的电涌预测和预警可以减少因电涌事件导致的停电或设备故障等问题。这将有效改善用户的用电体验，提高电力服务的可靠性和满意度。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种电涌能量的监测方法，其特征在于，所述方法包括：

对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据；

利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间和电涌的波形；

根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数；

将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

2.根据权利要求1所述一种电涌能量的监测方法，其特征在于，对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据，包括：

对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据；

将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据；

将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据。

3.根据权利要求1所述一种电涌能量的监测方法，其特征在于，利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形，包括：

根据所述预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，所述时间戳信息以日期和时间的形式表示，并将其转换为时间序列数据；

根据所述历史数据的特征识别电涌事件，当所述历史数据超过设定的阈值时，即认为发生了电涌事件；

通过所述电涌事件开始时间戳和所述电涌事件结束时间戳之间的时间差获得电涌持续时间；

对每个电涌事件，提取与所述每个电涌事件相关的波形数据。

4.根据权利要求1所述一种电涌能量的监测方法，其特征在于，根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数，包括：

通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式；

通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数。

5.根据权利要求1所述一种电涌能量的监测方法，其特征在于，将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号，包括：

选择时序分析模型，将模型参数设置为时序分析模型的比较数据；

利用所述比较数据对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

6.一种电涌能量的监测系统，其特征在于，所述系统包括：

数据处理模块，对电涌能量监测数据进行预处理，获得预处理后的数据，其中，所述电涌能量监测数据为历史数据；

数据识别模块，利用所述预处理后的数据，获取与电涌能量相关的时序数据，所述时序数据包括电涌发生的时间、电涌的持续时间、电涌的波形；

分析模块，根据所述时序数据进行特征提取，获取与所述电涌能量相关的时序模式，并对所述时序模式进行分析，从而获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数；

预测模块，将所述模型参数作为时序分析模型的比较数据，通过时序分析模型对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。

7.根据权利要求6所述一种电涌能量的监测系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：

数据清洗模块，对所述历史数据进行数据清洗，删除所述监测数据中无效数据、重复数据和异常值，获得清洗后的数据；

数据去噪模块，将所述清洗后的数据进行去噪处理，去除数据中的噪声和波动，获得去噪后的数据；

数据标准化模块，将所述去噪后的数据进行标准化处理，将不同特征的数据转换到同一尺度下，使不同特征之间的权重更加平衡，获得预处理后的数据。

8.根据权利要求6所述一种电涌能量的监测系统，其特征在于，所述数据识别模块包括：

时间信息识别模块，根据所述预处理后的数据中提取的时间戳信息，确定电涌发生时间，所述时间戳信息以日期和时间的形式表示，并将其转换为时间序列数据；

电涌事件确定模块，根据所述历史数据的特征识别电涌事件，当所述历史数据超过设定的阈值时，即认为发生了电涌事件；

持续时间获得模块，通过所述电涌事件开始时间戳和所述电涌事件结束时间戳之间的时间差获得电涌持续时间；

波形数据获得模块，对每个电涌事件，提取与所述每个电涌事件相关的波形数据。

9.根据权利要求6所述一种电涌能量的监测系统，其特征在于，所述分析模块包括：

峰值获取模块，通过对所述历史数据进行分析，提取出所述历史数据的峰值，作为第一时序模式；

周期获取模块，通过对所述历史数据的峰值间隔时间进行分析，提取出所述历史数据的周期，作为第二时序模式；

频率获取模块，通过对提取出的所述峰值和所述周期进行分析，获取电涌发生的频率，作为第三时序模式；

模型参数获得模块，通过对所述时序模式进行分析，获取所述电涌能量的时序特征，并将其作为模型参数。

10.根据权利要求6所述一种电涌能量的监测系统，其特征在于，所述预测模块包括：

模型选择模块，选择时序分析模型，将模型参数设置为时序分析模型的比较数据；

预测预警模块，利用所述比较数据对实时电涌能量监测数据进行预测，获得未来的电涌趋势并发出预警信号。