本发明专利技术公开一种基于物联网的电力数据分析方法，涉及电力数据分析技术领域，所述方法包括：服务器在物联网络下进行电力数据采集；服务器对采集到的电力数据进行去除异常数据的预处理，具体包括：缺失数据的生成和产生畸变的数据处理；服务器传输预处理完成的电力数据上传至上位机，上位机对电力数据进行分析处理；建立综合天气、季节、假日影响的电力需求预测模型；所述电力需求预测模型根据设置的时间粒度分段展示预测结果；上位机将分析完成的电力数据与历史数据进行可视化展示。基于物联网络进行电力数据分析，减少数据传输延时，加快计算速率，为电力数据分析提供了实时监控、连接、采集的支持。采集的支持。采集的支持。
【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的电力数据分析方法及系统
[0001]本专利技术涉及电力数据分析
，尤其涉及一种基于物联网的电力数据分析方法。
技术介绍
[0002]随着科技水平逐渐提升，电力行业对技术要求越来越高，发电方式也逐渐呈现出多样化，例如火、风、水、太阳能、核能等都是非常好的发电能源，这也在很大程度上使得电力数据越来越多，而数据分析技术在其中高效运用有利于发电领域多元化发展。随着电力行业的不断发展，电力数据分析技术已成为电力系统中不可或缺的重要组成部分，电力数据分析技术可以对电力系统有效的监控、计算和预测，从而提高电力系统的可靠性、安全性和经济性。电力数据分析技术是利用各种方法、技术和工具对电力系统中各种数据进行收集、存储、处理和分析的一种技术，而物联网技术可以实现物与物的泛在连接，为电力数据分析提供了实时监控、连接、采集的支持，相比目前电力数据分析的4G网络传输更安全、更可靠、延迟更低。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了一种基于物联网的电力数据分析方法，包括：Step1、服务器在物联网络下进行电力数据采集；Step2、服务器对采集到的电力数据进行去除异常数据的预处理，具体包括：缺失数据的生成和产生畸变的数据处理；Step3、服务器传输预处理完成的电力数据上传至上位机，上位机对电力数据进行分析处理；Step4、上位机将分析完成的电力数据与历史数据进行可视化展示。
[0004]如上所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其中服务器在物联网络下进行电力数据采集，具体包括以下子步骤：采集传感器采集智能电表的电力数据；采集传感器传输电力数据到集中器；集中器传输数据至物联网络服务器。
[0005]如上所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其中上位机对电力数据进行分析处理，具体包括以下子步骤：分析电力数据随时间变化的规律；建立电力需求预测模型；根据预测模型进行电力需求预测。
[0006]如上所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其中分析电力数据随时间变化的规律，具体包括以下子步骤：以年为单位进行近n年用电量的数据可视化展示；
为每一年创建一个有功功率图；细化时间特征，分别以月、周、日为单位，梳理用电量变化规律，找到图像中时间序列上用电量的特征；计算在不同时间粒度下的用电需求期望系数。
[0007]如上所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其中建立电力需求预测模型，具体包括以下子步骤：根据需求期望系数，与时间粒度，建立里电力需求预测基础模型；加入季节影响权重、天气影响权重、假日影响权重；将时间粒度设置为可调节，形成最终预测模型。
[0008]如上所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其中根据预测模型进行电力需求预测，具体包括以下子步骤：对预测的时间粒度进行设置；输入预测时间；根据设置的时间粒度分段展示预测结果。
[0009]本专利技术还提供了一种基于物联网的电力数据分析系统，包括：电力数据采集模块、电力数据预处理模块、电力数据分析模块和电力数据展示模块；电力数据采集模块用于在物联网络下进行电力数据采集；电力数据预处理模块用于对电力数据采集模块采集到的电力数据进行预处理；电力数据分析模块用于接收电力数据预处理模块处理完成的电力数据并对电力数据进行分析；电力数据展示模块用于将电力数据分析模块分析完成的电力数据与历史数据进行可视化展示。
[0010]如上所述的一种基于物联网的电力数据分析系统，其中电力数据预处理模块对畸变数据处理步骤为：将数据形成数据n*m矩阵；查找畸变数据进行删除；对删除的部分进行有效补全。
[0011]如上所述的一种基于物联网的电力数据分析系统，其中电力数据展示模块，具体包括：对智能电表实时采集的电力数据进行动态可视化；历史电力数据结合天气、季节和假日的可视化；电力需求预测结果与历史预测记录的可视化。
[0012]本专利技术实现的有益效果如下：基于物联网络进行电力数据分析，减少数据传输延时，加快计算速率，为电力数据分析提供了实时监控、连接、采集的支持，使用科学方法对电力数据分析计算，提供电力数据可视化。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1是本专利技术实施例一提供的一种基于物联网的电力数据分析方法流程图。
具体实施方式
[0015]下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
实施例一
[0016]如图1所示，本专利技术实施例一提供一种基于物联网的电力数据分析方法，包括：步骤S1：服务器在物联网络下进行电力数据采集；电力数据的采集由采集传感器来完成，其主要作用是采集智能电表的电力数据，包括电压、用电量、电流、功率因素等，提供RS485、电力载波、GPRS等多种通信方式实现智能电表与集中器的数据传输与反馈，集中器与采集传感器采用星型拓扑结构，以以太物联网的方式进行链接，通过添加路由器扩展其通信距离，采集完成的数据作为原始数据存储于物联网络的服务器中。
[0017]步骤S2：服务器对采集到的电力数据进行去除异常数据的预处理；采集到的原始电力数据需要经过过滤，去除异常数据的预处理，保证数据的完整性和准确性。
[0018]（1）缺失数据的生成缺失数据是指在一系列数据中突然降为零或缺失一个数据的值，在电力数据中可能由于跳闸或线路故障引起，这些数据需要进行一个电力数据的有效补全，补全数值的计算公式为：，其中，t表示参考时间的起始值，m为参考时间的终止值，v为电压，i表示t时刻内的细化时间帧，n为时间帧总数，为第i个时间帧下的有功功率数值，为额定功率数值，为时刻t内允许的误差因子。
[0019]（2）产生畸变的数据处理产生畸变的数据分为两类，一类是含有毛刺的数据，毛刺数据是由于某种原因有一个不均匀的部分，在监测时间内，多个负载突然变大或变小；另一类是包含冲击的数据，冲击数据就像在安静稳定的区域中发出的尖锐噪音，主要是由重大扰动引起的，如大量机组的输入或撤除、线路不对称故障等。
[0020]处理畸变数据首先要找到这些数据进行删除，再进行有效补全，将数据形成n*m矩
阵S，，其中表示第n行第m列的电力数据，每组电力数据，其中x为中的有功功率，y为无功功率，为电流，W为电压。
[0021]查找畸变数据的公式为：，其中，为设置的查找灵敏系数，i表示矩阵横向第i项数据，j表示矩阵纵向第j项数据，n为矩阵横向总长度，m为纵向总长度，为第i行第j列的有功功率，为第i行有功功率均值，为第i行第j列的无功功率，为数据矩阵中第i行无功功率的平均值，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的电力数据分析方法，包括：Step1、服务器在物联网络下进行电力数据采集；Step2、服务器对采集到的电力数据进行去除异常数据的预处理，具体包括：缺失数据的生成和产生畸变的数据处理；Step3、服务器传输预处理完成的电力数据上传至上位机，上位机对电力数据进行分析处理；建立综合天气、季节、假日影响的电力需求预测模型；所述电力需求预测模型根据设置的时间粒度分段展示预测结果；Step4、上位机将分析完成的电力数据与历史数据进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其特征在于，服务器在物联网络下进行电力数据采集，具体包括以下子步骤：采集传感器采集智能电表的电力数据；采集传感器传输电力数据到集中器；集中器传输数据至物联网络服务器。3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其特征在于，上位机对电力数据进行分析处理，具体包括以下子步骤：分析电力数据随时间变化的规律；建立电力需求预测模型；根据预测模型进行电力需求预测。4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的电力数据分析方法，其特征在于，分析电力数据随时间变化的规律，具体包括以下子步骤：以年为单位进行近n年用电量的数据可视化展示；为每一年创建一个有功功率图；细化时间特征，分别以月、周、日为单位，梳理用电量变化规律，找到图像中时间序列上用电量的特征；计算在不同时间粒度下的用电需求期望系数。5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的电...
【专利技术属性】
技术研发人员：高洪杰，
申请(专利权)人：睿至科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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