一种电热冷综合能源系统数据处理方法及系统技术方案

本公开提供了一种电热冷综合能源系统数据处理方法及系统，获取采集到的电热冷综合能源系统的运行状态数据和环境监测数据；将获取的数据进行聚类，设置有效数据区间，将数据分为无效数据和有效数据；放弃无效数据，利用决策树归纳算法推理相应时序位置的缺失数据；保留有效数据，对有效数据进行局部光滑处理，拟合且平滑处理后消除噪声；综合决策树归纳算法推理得到的数据和有效数据的处理结果，得到最终的电热冷综合能源系统监控数据；本公开既考虑了对无效数据源的处理，又考虑了对数据源噪声的处理，提高了数据源的质量。提高了数据源的质量。提高了数据源的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种电热冷综合能源系统数据处理方法及系统


[0001]本公开涉及电热冷综合能源系统监测
，特别涉及一种电热冷综合能源系统数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]建筑能耗监测和能效分析在很大程度上反映了用户的用电质量，高效的能耗监测和能效分析为制定建筑物能量管理方案、实现节能减排奠定了基础。但是目前仍缺乏数据精细化的建筑物能耗监测系统，数据源质量是能耗监测和能效分析的基础、是决定能效分析结果准确度的关键因素，而现有能耗监测和能效分析技术非常依赖传感器的精度和数据传输的可靠性，导致能耗监测和能效分析的数据源经常出现数据缺失、数据噪声等质量问题。
[0004]专利技术人发现，现有的数据预处理方法主要包括插值法、直接删除法以及单一的滤波方法，这些方法不加分类的运用或单一的使用，无法对数据源进行精细化的处理，因此无法大幅度提升数据源的质量。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种电热冷综合能源系统数据处理方法及系统，既考虑了对无效数据源的处理，又考虑了对数据源噪声的处理，充分发挥了K
‑
Means聚类、决策树归纳法、分箱法和回归法各自的优势，提高了数据源的质量。
[0006]为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
[0007]本公开第一方面提供了一种电热冷综合能源系统数据处理方法。
[0008]一种电热冷综合能源系统数据处理方法，包括以下步骤：
[0009]获取采集到的电热冷综合能源系统的运行状态数据和环境监测数据；
[0010]将获取的数据进行聚类，设置有效数据区间，将数据分为无效数据和有效数据；
[0011]放弃无效数据，利用决策树归纳算法推理相应时序位置的缺失数据；
[0012]保留有效数据，对有效数据进行局部光滑处理，拟合且平滑处理后消除噪声；
[0013]综合决策树归纳算法推理得到的数据和有效数据的处理结果，得到最终的电热冷综合能源系统监控数据。
[0014]作为可选的一些实现方式，利用K
‑
Means聚类算法对获取的数据进行聚类。
[0015]作为可选的一些实现方式，利用分箱算法对属性值大于使用价值预设阈值的有效数据进行局部光滑处理。
[0016]作为可选的一些实现方式，利用回归法进行回归拟合处理，辅助分箱法平滑数据并消除数据噪声。
[0017]作为可选的一些实现方式，将时序数据的缺失值或离群点划定为无效数据，放弃超过标准的离群点，记录缺失值时序位置，并利用决策树归纳法推理相应时序位置的缺失
数据。
[0018]作为可选的一些实现方式，利用忽略元组法放弃属性值的使用价值小于预设阈值的数据。
[0019]本公开第二方面提供了一种电热冷综合能源系统数据处理系统。
[0020]一种电热冷综合能源系统数据处理系统，包括：
[0021]数据获取模块，被配置为：获取采集到的电热冷综合能源系统的运行状态数据和环境监测数据；
[0022]数据划分模块，被配置为：将获取的数据进行聚类，设置有效数据区间，将数据分为无效数据和有效数据；
[0023]数据推理模块，被配置为：放弃无效数据，利用决策树归纳算法推理相应时序位置的缺失数据；
[0024]有效数据处理模块，被配置为：保留有效数据，对有效数据进行局部光滑处理，拟合且平滑处理后消除噪声；
[0025]数据拼接模块，被配置为：综合决策树归纳算法推理得到的数据和有效数据的处理结果，得到最终的电热冷综合能源系统监控数据。
[0026]本公开第三方面提供了一种电热冷综合能源系统数据处理系统。
[0027]一种电热冷综合能源系统数据处理系统，包括：
[0028]数据采集模块、云平台和客户端；
[0029]数据采集模块包括控制负荷监测模块和环境监测模块，负荷监测模块被配置为获取电热冷综合能源系统的运行状态数据，环境监测模块被配置为获取环境温度、空气相对湿度和光照度数据；
[0030]云平台包括云服务器和云存储器，数据采集模块与云服务器通信连接，云服务器利用本公开第一方面所述的电热冷综合能源系统数据处理方法对接收到的数据采集模块的数据进行数据处理，并将处理后的数据存储到云存储器；
[0031]客户端与云服务器通信连接，用于提供人机交户界面。
[0032]本公开第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的电热冷综合能源系统数据处理方法中的步骤。
[0033]本公开第五方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的电热冷综合能源系统数据处理方法中的步骤。
[0034]与现有技术相比，本公开的有益效果是：
[0035]本公开所述的方法、系统、介质或电子设备，融合了聚类方法、缺失值处理方法和数据噪声处理方法各自的优势，首先利用K
‑
Means聚类分析数据源设置有效数据区间，将问题数据源分为无效问题数据和有效问题数据两大类；然后放弃无效问题数据源(包括缺失值)，并利用决策树归纳法(DTI)推理相应时序位置的缺失数据；保留有效问题数据源，并设置属性值使用价值标准，利用忽略元组法主动放弃属性值使用价值过小的数据，利用分箱法对属性值高于使用价值标准的有效问题数据源进行局部光滑处理，利用回归法在全局辅助分箱法平滑数据、消除噪声；即考虑了对无效数据源的处理，又考虑了对数据源噪声的处
理，充分发挥K
‑
Means聚类、DTI、分箱法和回归法各自的优势，从而提高了数据源的质量。
[0036]本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
[0037]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
[0038]图1为本公开实施例1提供的电热冷综合能源系统数据处理方法的流程示意图。
[0039]图2为本公开实施例3提供的电热冷综合能源系统数据处理系统的结构示意图。
[0040]图3为本公开实施例3提供的数据采集模块示意图。
具体实施方式
[0041]下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0042]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0043]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电热冷综合能源系统数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：获取采集到的电热冷综合能源系统的运行状态数据和环境监测数据；将获取的数据进行聚类，设置有效数据区间，将数据分为无效数据和有效数据；放弃无效数据，利用决策树归纳算法推理相应时序位置的缺失数据；保留有效数据，对有效数据进行局部光滑处理，拟合且平滑处理后消除噪声；综合决策树归纳算法推理得到的数据和有效数据的处理结果，得到最终的电热冷综合能源系统监控数据。2.如权利要求1所述的电热冷综合能源系统数据处理方法，其特征在于：利用K
‑
Means聚类算法对获取的数据进行聚类。3.如权利要求1所述的电热冷综合能源系统数据处理方法，其特征在于：利用分箱算法对属性值大于使用价值预设阈值的有效数据进行局部光滑处理。4.如权利要求1所述的电热冷综合能源系统数据处理方法，其特征在于：利用回归法进行回归拟合处理，辅助分箱法平滑数据并消除数据噪声。5.如权利要求1所述的电热冷综合能源系统数据处理方法，其特征在于：将时序数据的缺失值或离群点划定为无效数据，放弃超过标准的离群点，记录缺失值时序位置，并利用决策树归纳法推理相应时序位置的缺失数据。6.如权利要求1所述的电热冷综合能源系统数据处理方法，其特征在于：利用忽略元组法放弃属性值的使用价值小于预设阈值的数据。7.一种电热冷综合能源系统数据处理系统，其特征在于：包括：数据获取模块，被配置为：获取采集到的电热冷综合能源系统的运行状态数据和环境监测数据；数据划分模块，被配置为：将获取的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙波，于彬彬，李建靖，张承慧，郑刚，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：