基于时间序列检测的电力微气象数据清洗方法及处理器技术

本发明专利技术实施例提供一种基于时间序列检测的电力微气象数据清洗方法、处理器及存储介质，方法包括：对气象数据进行标准化转换；检测标准化转换后的气象数据的时间一致性；对标准化转换后的气象数据进行基于反时间距离插值的数据清洗；判断异常数据所处站点的不同时间段的合格样本个数，并判断是否返回对标准化转换后的气象数据进行基于反时间距离插值的数据清洗的步骤。通过上述技术方案，其方法模型简洁高效，具有较强的实用性，对提高电力灾情预报预警分析的精度具有重要意义。预报预警分析的精度具有重要意义。预报预警分析的精度具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于时间序列检测的电力微气象数据清洗方法及处理器


[0001]本专利技术涉及一种基于时间序列检测的电力微气象数据清洗方法、处理器及机器可读存储介质。

技术介绍

[0002]基于电力微气象在线监测数据的灾害预警对于降低极端天气对电网的损害、保障电网的安全稳定运行有重要意义。目前，电力微气象在线监测装置基本能实现对输电杆塔、架空线路的实时监测，但受限于现有传感器技术条件和复杂的观测环境，在线监测装置传回的数据不总是能反映真实的气候参数变化。实际上，在后台的可视化灾情监测系统中时常出现某一参数值异常的突变现象，给灾情预报预警分析带来严重的影响。为提高系统数据库质量，减少异常突变值，数据清洗发挥着关键作用。
[0003]当前，国内外对数据清洗技术的研究主要集中于统计回归、聚类等方法，但这类方法往往效率较低，不适用于规模庞大、种类属性繁多的电力微气象在线监测数据。近年来，有学者开发了基于时间序列的数据清洗方案，能在保留原始时间序列动态变化的前提下，有效提升系统处理速度，但现有方法往往处理对象单一。此外，在时间一致性检测方面，电力微气象在线监测数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列检测的电力微气象数据清洗方法，其特征在于，包括：对气象数据进行标准化转换；检测标准化转换后的气象数据的时间一致性；对标准化转换后的气象数据进行基于反时间距离插值的数据清洗；判断异常数据所处站点的不同时间段的合格样本个数，并判断是否返回对标准化转换后的气象数据进行基于反时间距离插值的数据清洗的步骤。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对气象数据进行标准化转换，包括：对所述气象数据进行非标准值检测；基于插值方法对非标准数据进行标准化转换；对标准化转换后的数据进行重复非标准值检测，当存在能进行标准化替换的数据时，返回进行标准化转换的步骤；对标准化的数据进行质量评估，当质量评估分数达到设定阈值时，将质量评估分数达到设定阈值的数据标记为可用。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述非标准值检测包括以下中的至少一者：数据缺失值检测、站台参数的检测、气候界限值检测、内部一致性检测、空间一致性检测。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测标准化转换后的气象数据的时间一致性包括：检测标准化转换后的气象数据中的最高温度、最低温度以及相对湿度的时间一致性；检测标准化转换后的气象数据中的降水、风速以及风向的时间一致性。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测标准化转换后的气象数据中的最高温度、最低温度以及相对湿度的时间一致性包括：如果一站点在设定时间段内连续预设小时数没有发生变化，则相应数据被判断为错误；如果当前时次气温与上个时次相差8℃以上,则当前时次气温数据作为可疑数据；如果相对湿度1小时变量≥10％，则相应数据判断为错误。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测标准化转换后的气象数据中的降水、风速以及风向的时间一致性包括：针对小时降水数据的质量控制，按照降水量属于(0，0.5)mm、[0.5,1.0)mm以及≥1.0mm这3个级别，进行以下的时间一致性检查：连续至少N1个小时降水量相等且小时降水量∈(o,0.5)mm时，则相应的小时降水数据均被判为错误；连续至少N2个小时降水量相等且小时降水量∈[0.5，1.0)mm时，则相应的小时降水数据均被判...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯文卿，皮新宇，欧阳亿，何立夫，罗晶，曹启明，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：