【技术实现步骤摘要】
一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法
[0001]本专利技术涉及数据建模
，特别涉及一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法。
技术介绍
[0002]目前，已经有电量分析、商旅主题和财务分析等模块提出了在可视化的基础上做一些趋势和预测的需求，该类需求会随着大数据平台的日益成熟而逐渐增多。电力生产数据的特点是具有周期性，所以关于如何分析出电力生产数据的周期分布特征并准确地预测出下一周期中的电量需求等电力生产数据的分布特征，需要在可视化分析的基础上对历史电力生产数据进行建模分析。
[0003]但是，目前的可视化工具仅仅提供对明细数据的作图与展示，并没有建立如线性回归、多项式回归、逻辑回归等模型的组件，不具备对现有数据进一步分析和对未来数据趋势的预测的能力，数据建模过程只能使用代码编程来实现。
[0004]因此，本专利技术提出一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法，用以基于分析需求...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法，其特征在于，包括：S1：基于分析需求在历史电力生产数据库中获取目标历史电力生产数据；S2：基于目标历史电力生产数据和初始模型，搭建出最佳周期分布特征预测模型，并基于最佳周期分布特征预测模型获得预测结果；S3：基于通信链路将最佳周期分布特征预测模型和预测结果进行可视化展示，获得可视化展示结果；S4：基于用户输入的二次分析指令对可视化展示结果进行分析处理，获得可视化分析结果。2.根据权利要求1所述的一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法，其特征在于，S1：基于分析需求在历史电力生产数据库中获取目标历史电力生产数据，包括：S101：基于用户输入的分析需求确定出目标分析数据种类和分析周期；S102：基于目标分析数据种类，在历史电力生产数据库中获取分析周期内的目标历史电力生产数据。3.根据权利要求1所述的一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法，其特征在于，S2：基于目标历史电力生产数据和初始模型，搭建出最佳周期分布特征预测模型，并基于最佳周期分布特征预测模型获得预测结果，包括：S201：将目标历史电力生产数据进行分组，获得调参电力生产数据集和测试电力生产数据集；S202：基于机器学习方法和调参电力生产数据训练初始模型，获得周期分布特征预测模型；S203：基于测试电力生产数据集对周期分布特征预测模型进行评价，获得模型评价值；S204：判断模型评价值是否不小于模型评价阈值，若是，则将周期分布特征预测模型作为最佳周期分布特征预测模型，否则，将目标历史电力生产数据进行重新分组，获得新的调参电力生产数据集和测试电力生产数据集，并基于新的调参电力生产数据集和测试电力生产数据集执行S202至S204，直至最新获得的周期分布特征预测模型的模型评价值不小于模型评价阈值时，则将最新获得的周期分布特征预测模型作为最佳周期分布特征预测模型；S205：基于最佳周期分布特征预测模型获得预测结果。4.根据权利要求3所述的一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法，其特征在于，S201：将目标历史电力生产数据进行分组，获得调参电力生产数据集和测试电力生产数据集，包括：获取目标历史电力生产数据的数据折线图，识别出数据折线图中的周期变换点；基于周期变换点将数据折线图划分为多个子折线图，基于子折线图确定出多组电力生产数据；按照预设比例对多组电力生产数据进行分组，获得调参电力生产数据集和测试电力生产数据集。5.根据权利要求4所述的一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法，其特征在于，获取目标历史电力生产数据的数据折线图，识别出数据折线图中的周期变换点，包括：依次将数据折线图中每个数据点作为参考数据点，计算出参考数据点和数据折线图中
除参考数据点以外剩余的每个数据点的第一偏差比，将对应参考数据点对应的所有第一偏差比汇总，获得每个参考数据点的第一偏差比集合；基于第一偏差比阈值在每个第一偏差比集合中筛选出第一偏差比子集合，按照从小达到的顺序将第一偏差比子集合中包含的第一偏差比排序，获得每个参考数据点的第一偏差比序列；基于所有参考数据点的第一偏差比序列的相似评价度，识别出数据折线图中的周期变换点。6.根据权利要求5所述的一种同时实现电力生产数据建模与可视化分析的方法，其特征在于，基于所有参考数据点的第一偏差比序列的相似评价度，识别出数据折线图中的周期变换点，包括：计算出所有参考数据点的第一偏差比序列的相似...
【专利技术属性】
技术研发人员：李克韩，顾伟，徐承，郭晓松，宋云飞，熊仁都，
申请(专利权)人：三峡高科信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。