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基于I-GMM算法的云平台运行数据预处理方法技术

技术编号：37158165 阅读：138 留言：0更新日期：2023-04-06 22:21
本发明专利技术公开了一种基于I

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【技术实现步骤摘要】
基于I
‑
GMM算法的云平台运行数据预处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言涉及一种基于I
‑
GMM算法的云平台运行数据预处理方法。

技术介绍

[0002]随着国家经济的快速发展，各个地区对电力的需求也在迅猛增长，与此同时，随着物联网技术的发展和成熟，它在电网中也得到了大量应用，这些都使得智能电网中的数据呈现了爆炸式增长。然而，由于这些数据来源复杂，种类繁多，还存在诸如数据缺失、数据异常、格式不一致等问题，给电网公司的数据挖掘和分析带来了极大的不便。
[0003]公开号为CN109376494A的专利技术中提及一种基于电力系统的概率潮流确定方法及系统，该方法包括：获取多个风力发电机的功率数据；根据所有风力发电机的功率数据构建电力系统的输入变量的高斯混合模型；采用遗传算法求解高斯混合模型中的参数；参数包括每个高斯子成分的权重系数、每个高斯子成分的均值和每个高斯子成分的方差；根据参数确定输入变量的高斯混合模型；获取潮流方程的线性方程模型；根据输入变量的高斯混合模型和潮流方程的线性方程模型，获得电力系统的输出变量的联合概率密度函数，以确定电力系统的概率潮流。该专利技术可以极大地减小拟合误差，对风机出力拟合效果好，从而提高概率潮流的分析精度，对线路的稳定性分析更准确，且整个过程简单，计算速度快。然而，该专利技术只能针对所有风力发电机的功率数据执行高斯混合模型，无法对更为复杂的智能电网云平台的复杂数据，也无法解决高斯混合模型容易陷入局部最优的问题。
[0004]公开号为CN113505490A的专利技术中提及一种，基于GMM的电力系统数字孪生体参数校正方法及装置，包括：先获取目标物理量，并根据目标物理量确定数字孪生体的参数组合；然后基于参数组合生成原始仿真数据，并从原始仿真数据中选择符合预设要求的目标仿真数据；再根据目标仿真数据建立目标GMM模型；最后利用模拟退火算法搜索出最优特征量取值，并基于最优特征量取值和目标GMM模型确定参数组合的最优值。该专利技术通过引入的目标GMM模型和模拟退火算法，一方面能够避免陷入局部最优，另一方面可以实现特征量到参数组合的精准映射，因此根据最优特征量取值确定的参数组合的最优值能够保证数字孪生体与电力系统实体产品的一致性。该专利技术虽然可以解决高斯混合模型容易陷入局部最优的问题，但是需要采用模拟退火算法，因此存在收敛速度慢，执行时间长，算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于I
‑
GMM算法的云平台运行数据预处理方法，对智能电网中数据继续预处理，再将其进行分类存储，可以大幅度提升数据的质量，节约数据分析所需的计算时间和存储空间，从而减少电网的运行成本。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种基于I
‑
GMM算法的云平台运行数据预处理方法，所述预处理方法包括以下步
骤：
[0008]S1，根据云计算架构搭建智能电网云平台，智能电网云平台分为服务子系统和管理子系统两个部分，服务子系统用于采集和存储电网企业运行所需软件和运行所需的技术数据，管理子系统用于采集和存储电网用户数据、电网运维数据和云平台监控数据；
[0009]S2，在智能电网云平台上对其存储的原始电网数据进行数据清洗，对原始电网数据依次进行缺失值补全和数据归一化操作；
[0010]S3，基于高斯混合模型构建电网数据分类模型，采用电网数据分类模型对数据清洗后的实时电网数据进行分类，并按照类别分别存储至智能电网云平台的各个模块；具体地，基于遗传算法，结合标注后的历史电网数据构成的训练数据集对高斯混合模型的参数进行优化，根据优化后的高斯混合模型的参数构建得到相应的GMM概率模型，再采用训练数据集对GMM概率模型进行训练，得到训练完成的电网数据分类模型。
[0011]为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
[0012]进一步地，步骤S1中，所述服务子系统包括SaaS层、PaaS层和IaaS层；
[0013]所述SaaS层由电网业务管理相关软件和运行所需的技术数据组成，电网业务管理相关软件至少包括技术协助软件、项目管理软件、企业办公软件、企业通迅软件和仿真软件；所述PaaS层为智能电网云平台提供操作系统和相关服务的访问入口，用于提供REST服务、多租户服务、并行处理服务、应用服务和分布式缓存服务；所述IaaS层是智能电网云平台的基础，至少包括虚拟化设备、分布式存储设备、关系型数据库、NoSQL技术和IBM Blue Cloud产品。
[0014]进一步地，步骤S1中，所述管理子系统包括用户层、机制层和检测层；用户层提供用户管理、客户支持、计费管理和服务管理服务；机制层对云进行管理，包括电网运维管理、电网安全管理、电网数据容灾支持和资源管理调度；检测层监控智能电网云平台，并为用户层和机制层采集相关的数据。
[0015]进一步地，步骤S2中，对原始电网数据进行缺失值补全的过程包括以下步骤：
[0016]设原始数据集为若只有单一数据缺失，则采用下述公式对单一数据进行补全：
[0017][0018]若连续数据均缺失，则采用下述过程对连续数据进行补全：
[0019]S21，采用下述公式对数据进行补全：
[0020]S22，令返回步骤S21，直至补全所有的连续数据
[0021]进一步地，对原始电网数据进行数据归一化操作的过程包括以下步骤：
[0022]设完成缺失值补全的数据集为采用下述公式将所有要分类的数据进行标准化操作：
[0023][0024]其中，为中值最大的数据项，为中值最小的数据项。
[0025]进一步地，步骤S3中，基于遗传算法，结合标注后的历史电网数据构成的训练数据集对高斯混合模型的参数进行优化的过程包括以下子步骤：
[0026]S31，设数据清洗后的电网数据为X＝{x1，...，x
n
}；
[0027]S32，随机分裂初始高斯混合模型，生成两个初始化的高斯分布，
[0028][0029]其中w
j
表示第j个高斯模型的权重，为第i个高斯密度分布函数，为均值，为协方差矩阵；
[0030]S33，对于步骤S32生成的两个初始化的高斯分布，假设原先的中心点分别为o1和o2，新的中心点分别为o
′1和o
′2，分别在每个高斯分布中比较每个数据与新旧中心点的欧式距离d，选择与自己距离近的作为一类，重新调整高斯分布；数据x
i
属于第j个高斯分布的条件为：其中：
[0031][0032][0033][0034]S34，采用EM算法对参数进行优化，循环S33直到迭代结束；
[0035]S35，选择具有最佳适应度的后代进行复制并加以保留，直到达到最优输出参数。
[0036]进一步地，所述云平台运行数据预处理方法还包括以下步骤：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于I
‑
GMM算法的云平台运行数据预处理方法，其特征在于，所述预处理方法包括以下步骤：S1，根据云计算架构搭建智能电网云平台，智能电网云平台分为服务子系统和管理子系统两个部分，服务子系统用于采集和存储电网企业运行所需软件和运行所需的技术数据，管理子系统用于采集和存储电网用户数据、电网运维数据和云平台监控数据；S2，在智能电网云平台上对其存储的原始电网数据进行数据清洗，对原始电网数据依次进行缺失值补全和数据归一化操作；S3，基于高斯混合模型构建电网数据分类模型，采用电网数据分类模型对数据清洗后的实时电网数据进行分类，并按照类别分别存储至智能电网云平台的各个模块；具体地，基于遗传算法，结合标注后的历史电网数据构成的训练数据集对高斯混合模型的参数进行优化，根据优化后的高斯混合模型的参数构建得到相应的GMM概率模型，再采用训练数据集对GMM概率模型进行训练，得到训练完成的电网数据分类模型。2.根据权利要求1所述的基于I
‑
GMM算法的云平台运行数据预处理方法，其特征在于，步骤S1中，所述服务子系统包括SaaS层、PaaS层和IaaS层；所述SaaS层由电网业务管理相关软件和运行所需的技术数据组成，电网业务管理相关软件至少包括技术协助软件、项目管理软件、企业办公软件、企业通迅软件和仿真软件；所述PaaS层为智能电网云平台提供操作系统和相关服务的访问入口，用于提供REST服务、多租户服务、并行处理服务、应用服务和分布式缓存服务；所述IaaS层是智能电网云平台的基础，至少包括虚拟化设备、分布式存储设备、关系型数据库、NoSQL技术和IBM Blue Cloud产品。3.根据权利要求1所述的基于I
‑
GMM算法的云平台运行数据预处理方法，其特征在于，步骤S1中，所述管理子系统包括用户层、机制层和检测层；用户层提供用户管理、客户支持、计费管理和服务管理服务；机制层对云进行管理，包括电网运维管理、电网安全管理、电网数据容灾支持和资源管理调度；检测层监控智能电网云平台，并为用户层和机制层采集相关的数据。4.根据权利要求1所述的基于I
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙建刚，常雨竹，刘月灿，李明，乔宇杰，高颖，葛冰玉，来风刚，毛冬，饶涵宇，程清，宫帅，尹晓宇，雷霆，玄佳兴，段婷婷，李静，高丰，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司国网浙江省电力有限公司信息通信分公司国网数字科技控股有限公司南京航空航天大学国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：

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