【技术实现步骤摘要】
一种数据的处理方法、系统以及电子设备
本说明书实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据的处理方法、系统以及电子设备。
技术介绍
日常站点实际耗电量主要由直流设备的用电量、交流空调的用电量、蓄电池充放电的用电量、油机发电的用电量和普通照明的用电量组成。传统方法判断一个站点的用电量是否合理都是依靠现场对耗电设备实际用电情况检测(如用钳型表测试站点用电设备的电流、电压等)或通过对电费报销进行稽核的方式来判断的。通过现有技术中的传统方法在对实际站点的用电量进行核实时，人工进行现场检测导致人工成本高、覆盖率低，并且各资源站点众多、站点环境复杂导致人工进行现场检测时只能抽检。对各站点的报销费用稽核只是对费用报销的合同、发票、报销周期、电量、报销金额的逻辑合理性进行审核，并不能一一对各站点的用电情况是否正常进行核实。所以现有技术中在对各站点的用电情况进行检测时不能全面、准确的核实站点耗电量是否异常。并且随着公司对降本增效的重视，急需一种更好的方法来自动准确判断站点的用电量是否异常。
技术实现思路
为了解...
【技术保护点】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：/n基于目标配置额定功率下的多个站点功耗比数据划分的聚类中心个数及聚类中心个数所对应的聚类后各组内平方和，确定所述多个站点功耗比数据的聚类中心个数K，其中，每个站点功耗比数据用于表示所属站点在预设时间段内的实际耗电量与额定功率的比值；/n在所述多个站点功耗比数据中确定K个站点功耗比数据以作为初始聚类中心，并将余下的站点功耗比数据划分到最近的初始聚类中心，以得到K个簇；/n基于萤火虫优化的K-medoids聚类算法重新确定各簇的聚类中心；/n如果各站点功耗比数据的最近聚类中心等于各站点功耗比数据所属聚类中心，则将各聚类中心对应的簇的最...
【技术特征摘要】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：
基于目标配置额定功率下的多个站点功耗比数据划分的聚类中心个数及聚类中心个数所对应的聚类后各组内平方和，确定所述多个站点功耗比数据的聚类中心个数K，其中，每个站点功耗比数据用于表示所属站点在预设时间段内的实际耗电量与额定功率的比值；
在所述多个站点功耗比数据中确定K个站点功耗比数据以作为初始聚类中心，并将余下的站点功耗比数据划分到最近的初始聚类中心，以得到K个簇；
基于萤火虫优化的K-medoids聚类算法重新确定各簇的聚类中心；
如果各站点功耗比数据的最近聚类中心等于各站点功耗比数据所属聚类中心，则将各聚类中心对应的簇的最大值及最小值构成的耗电区间比作为目标配置额定功率的耗电区间比。
2.根据权利要求1所述的处理方法，基于目标配置额定功率下的多个站点功耗比数据划分的聚类中心个数及聚类中心个数所对应的聚类后各组内平方和，确定所述多个站点功耗比数据的聚类中心个数K，包括：
获取所述目标配置额定功率下的多个站点功耗比数据；
多次选取K个站点功耗比数据作为聚类中心分别进行聚类，并计算聚类后各类的组内平方和，每次选取的K值均不同；
将不同聚类中心个数所对应的聚类后各组内平方和的总和的变化率最大的聚类中心个数，作为所述多个站点功耗比数据的聚类中心个数K。
3.根据权利要求1所述的处理方法，在所述多个站点功耗比数据中确定K个站点功耗比数据以作为初始聚类中心，包括：
在所述多个站点功耗比数据中任意选取K个聚类中心；
通过混沌搜索对K个聚类中心进行更新，并将通过混沌搜索更新后的聚类中心作为初始聚类中心。
4.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，如果目标站点功耗比数据的最近聚类中心不等于各站点功耗比数据所属聚类中心，则重新将目标站点功耗比数据划分到最近初始聚类中心，并重新基于萤火虫优化的K-medoids聚类算法确定每个簇的新的聚类中心。
5.根据权利要求2所述的处理方法，其特征在于，获取目...
【专利技术属性】
技术研发人员：李成，孙娟，刘杰，王维，
申请(专利权)人：中国移动通信集团四川有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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