【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络算法的配变重过载数据治理方法
本专利技术涉及电网数据治理方法，特别指一种基于BP神经网络算法的配变重过载数据治理方法。
技术介绍
由于计算配变的数据质量不高，不但异常报警数多，存在许多漏报和误报的情况，通过分析影响配变重过载发生的因素，造成以上数据不准确的原因有：变户关系交叉互换，导致配电变压器变比、容量等信息错误；用户侧设备更新，而计量系统或营销系统中的配电变压器变比数据未及时同步或填写不规范；由于计费原因不能同步更新，直接影响PQIU等量测数据计算；设备现场出现问题，部分异常疑似与用户负荷特性有关。
技术实现思路
本专利技术是一种基于BP神经网络算法的配变重过载数据治理方法，本专利技术从数据质量检查、数据真实性校验和数据修正三个方面着手，实现提高数据质量，降低漏告警和误告警的次数。数据质量检查从时间、设备、报警和严重程度四个维度进行质量检查。在数据校验和数据修正阶段，引入BP神经网络算法，实现数据质量的提高。本专利技术具体流程，首先获取XX省...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络算法的配变重过载数据治理方法，其特征在于，包括获取台账数据，启动重过载数据校验机制，检查计量数据与台账数据是否匹配，过滤数据库中不匹配数据，如果数据匹配，检查重过载异常数据，连入数据库接口提取异常数据和报警信息特征，报警信息特征主成分分析PCA，线性判别分析LDA，奇异值分辨提取因子SVD，分类算法将报警信息特征分类。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络算法的配变重过载数据治理方法，其特征在于，包括获取台账数据，启动重过载数据校验机制，检查计量数据与台账数据是否匹配，过滤数据库中不匹配数据，如果数据匹配，检查重过载异常数据，连入数据库接口提取异常数据和报警信息特征，报警信息特征主成分分析PCA，线性判别分析LDA，奇异值分辨提取因子SVD，分类算法将报警信息特征分类。
2.根据权利要求1所述的数据治理方法，其特征在于：从数据质量检查、数据真实性校验和数据修正三个方面着手，实现提高数据质量，降低漏告警和误告警的次数，数据质量检查从时间、设备、报警和严重程度四个维度进行质量检查，在数据校验和数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李保平，谢超，王辉，尉建兴，
申请(专利权)人：广州汇通国信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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