一种能源互联网中的数据处理方法和数据处理系统技术方案

本公开涉及一种能源互联网中的数据处理方法和数据处理系统。该方法可接收来自多个能源枢纽站的数据。可利用至少一个处理器，将接收数据划分为静态数据和动态数据，将静态数据划分为包括能源枢纽站的设施相关数据、归属相关数据和交易配置相关数据的各种数据，将动态数据划分为包括所述能源枢纽站的外部环境相关数据、内部运行相关数据和交易动态数据的各种数据。对于各种数据，可分别确定准确性、完整性、一致性和时效性的相关参数，并综合这些参数确定各种数据的质量评估参数。由此能对数据针对静态和动态的各个方面的主要应用场景进行针对性且高效的定量质量评估，并对数据进行修正和分类存储，提升数据的整体质量和可信度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种能源互联网中的数据处理方法和数据处理系统


[0001]本公开涉及能源互联网，更具体地，涉及能源互联网中的多站融合数据的处理方法。

技术介绍

[0002]智慧城市的运营管理需要在能源信息基础设施一体化下的能量与信息支撑，而多站融合则是实现能源信息基础设施一体化的重要途径。它以能源站、储能站和数据站等面向不同业务应用的统一规划、统一建设、统一运营为特征，是智慧城市建设的主要内容。多站融合通过将分布式数据中心与各类能源设施有机结合，可以将能源系统的效率与数据中心的运行效率联合管理和优化，对数据进行实时处理和控制，快速形成系统优化控制策略；同时提供数据中心服务，打造区域“能量流+信息流+价值流”的协调控制中心；最后通过大数据分析和新一代人工智能技术，提高能源信息站的智能化运行水平。
[0003]风、光、水等可再生新能源正逐步降低人类对化石能源的依赖程度。世界范围内，欧盟、美国和中国等国家相继提出到2050年实现可再生新能源在能源供给结构中占比要达到100％、80％和50％
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70％的激进目标，这都促进了分布式新能源站在用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种能源互联网中的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括：接收来自多个能源枢纽站的数据；利用至少一个处理器，将所接收的数据划分为静态数据和动态数据，将所述静态数据进一步划分为包括能源枢纽站的设施相关数据、归属相关数据和交易配置相关数据的各种数据，将所述动态数据进一步划分为包括所述能源枢纽站的外部环境相关数据、内部运行相关数据和交易动态数据的各种数据；利用所述至少一个处理器，对于所述各种数据，分别确定准确性相关参数、完整性相关参数、一致性相关参数和时效性相关参数，并综合所述准确性相关参数、完整性相关参数、一致性相关参数和时效性相关参数确定各种数据的质量评估参数。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括，对于动态数据中的各种数据：装载当前数据；利用所述至少一个处理器，基于所述当前数据确定其样本曲线；将所述当前数据的样本曲线与对应的历史数据的样本特征曲线进行比较；基于比较结果来确定异常数据点；以及利用所述样本特征曲线中相对于异常数据点的对应段来修正所述异常数据点。3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述样本特征曲线基于对应的历史数据利用聚类分析来确定。4.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，基于比较结果来确定异常数据点进一步包括：确定在所述样本曲线与样本特征曲线的对应的数据点之间的差异；在对应的数据点之间的差异超出波动阈值的情况下，确定所述样本曲线中的该数据点为异常数据点。5.根据权利要求2
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4中的任何一项所述的数据处理方法，其特征在于，利用所述样本特征曲线中相对于异常数据点的对应段来修正所述异常数据点进一步包括根据如下公式对异常数据点进行修正：其中，L
r
表示修正后的样本曲线，L
t
表示所述样本特征曲线，L
d
表示修正前的样本曲线，第m点到第n点为异常数据点，i表示异常数据点的序号。6.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，还包括，在修正所述异常数据点之后，由所述至少一个处理器：为所述静态数据和修正后的动态数据的各种数据分别确定准确性相关参数、完整性相关参数、一致性相关参数和时效性相关参数，并综合所述准确性相关参数、完整性相关参数、一致性相关参数和时效性相关参数确定修正后的对应的各种数据的质量评估参数。7.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述准确性相关参数基于偏离样本特征曲线的数据点的数量与样本曲线的数据点的数量的比率来确定，所述完整性相关参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭健，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：