一种基于电网调控数据的数据挖掘方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电网调控数据的数据挖掘方法，包括：利用数据梳理模型对电网调控数据挖掘对象进行数据梳理；根据指数平滑算法计算的平滑值建立二次指数平滑算法预测模型及灰度算法预测模型；基于所述二次指数平滑算法预测模型结合所述灰度算法预测模型深度分析预测梳理后的数据，得到线路及配变未来几年最大负载的预测值，完成数据挖掘。本发明专利技术能够深度的分析主配网调控数据，能对数据进行深度分析预测，从而提高电网调控数据的数据利用率；实现对设备状态的预测，提高了电网调度控制的及时性。制的及时性。制的及时性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电网调控数据的数据挖掘方法


[0001]本专利技术涉及数据挖掘的
，尤其涉及一种基于电网调控数据的数据挖掘方法。

技术介绍

[0002]随着电网规模的翻倍增长，客户对供电可靠性要求的增高，对供电企业的生产运维工作的效率和质量提出了更高的要求，变电站数量的逐渐增加，尤其是老城区的线路改造、新城区的电缆配电网路径的铺设，导致电网调控数据的数据体量成倍增长，调控数据体量大，数据结构不一，数据杂乱等原因，导致现有的调控数据分析只能停留在简单统计分析层面，对调控人员的决策分析提供了简单数据基础，缺少对调控数据的深度数据挖掘和分析。

技术实现思路

[0003]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0004]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的电网调控数据分析停留在简单的统计分析展示层面，缺少深度的分析，缺少对数据的总体分析，所以现在有的统计分析只存在于对数据浅层面进行分析，没有充分利用调控数据。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：利用数据梳理模型对电网调控数据挖掘对象进行数据梳理；根据指数平滑算法计算的平滑值建立二次指数平滑算法预测模型及灰度算法预测模型；基于所述二次指数平滑算法预测模型结合所述灰度算法预测模型深度分析预测梳理后的数据，得到线路及配变未来几年最大负载的预测值，完成数据挖掘。
[0007]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述二次指数平滑法的预测模型包括，
[0008][0009]其中，a
t
、b
t
分别表示模型参数，T表示预测超前期数。
[0010]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述灰度预测算法模型包括GM(1,1)模型，具体包括1阶的、1个变量的微分方程模型。
[0011]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述电网调控数据包括主网数据和配网数据。
[0012]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述数据梳理清洗原则包括数据填充、前后均值替换、直接删除样本。
[0013]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所
述a
t
和b
t
计算如下所示：
[0014][0015]其中，表示第t+T期预测值，表示第t期的一次指数平滑值，表示第t期的二次指数平滑值。
[0016]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述一次指数平滑算法包括，
[0017][0018]其中，α表示平滑常数(0≤α≤1)。
[0019]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述二次指数平滑法包括，基于实际观察值计算两次平滑值，并在此基础上建立预测模型并进行预测。
[0020]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述二次指数平滑算法进一步包括，
[0021][0022][0023]作为本专利技术所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法的一种优选方案，其中：所述主网数据和配网数据具体包括配电变压器详情数据、停电信息数据、线路负载数据。
[0024]本专利技术的有益效果：本专利技术能够深度的分析主配网调控数据，能对数据进行深度分析预测，从而提高电网调控数据的数据利用率；实现对设备状态的预测，提高了电网调度控制的及时性。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0026]图1为本专利技术一个实施例提供的基于电网调控数据的数据挖掘方法的基本流程示意图；
[0027]图2为本专利技术一个实施例提供的基于电网调控数据的数据挖掘方法的二次指数平滑算法和灰度预测算法结合的样例图；
[0028]图3为本专利技术一个实施例提供的基于电网调控数据的数据挖掘方法的灰度预测算法模型图；
[0029]图4为本专利技术一个实施例提供的基于电网调控数据的数据挖掘方法的试验数据效果图。
具体实施方式
[0030]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通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，都应当属于本专利技术的保护的范围。
[0031]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。
[0032]其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本专利技术至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0033]本专利技术结合示意图进行详细描述，在详述本专利技术实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0034]同时在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0035]本专利技术中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0036]实施例1
[0037]在电网信息化的今天，数据就是财富，对调控数据的深入分析，得到的预测结果对电网调度分析有着重要的作用，本专利技术提高了电网调控数据的利用率，通过对电网调控数据的深度分析与数据挖掘，能够得出电网的预测值，能够提前给与调度员提醒。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电网调控数据的数据挖掘方法，其特性在于，包括：利用数据梳理模型对电网调控数据挖掘对象进行数据梳理；根据指数平滑算法计算的平滑值建立二次指数平滑算法预测模型及灰度算法预测模型；基于所述二次指数平滑算法预测模型结合所述灰度算法预测模型深度分析预测梳理后的数据，得到线路及配变未来几年最大负载的预测值，完成数据挖掘。2.如权利要求1所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法，其特征在于：所述二次指数平滑法的预测模型包括，其中，a
t
、b
t
分别表示模型参数，T表示预测超前期数。3.如权利要求1所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法，其特征在于：所述灰度预测算法模型包括GM(1，1)模型，具体包括1阶的、1个变量的微分方程模型。4.如权利要求1所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法，其特征在于：所述电网调控数据包括主网数据和配网数据。5.如权利要求1所述的基于电网调控数据的数据挖掘方法，其特征在于：所述数...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁，卢人杰，樊映，蒙雷，罗兴智，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：