一种基于数据相关性的电网数据质量提升系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于数据相关性的电网数据质量提升系统及方法，属于数据质量提升技术领域。本发明专利技术包括数据集成模块、数据异常识别模块、数据修正模块、质量校验模块，通过K‑means聚类法对时序电网数据进行处理得到时序数据特征序列，根据时序数据特征序列通过LOF算法处理得到异常电网数据和正常电网数据，根据正常电网数据作为训练集通过训练得到GA‑RBF神经网络模型，通过GA‑RBF神经网络模型对异常电网数据进行数据相关性分析，得到修正电网数据，根据修正电网数据和电网数据通过数据融合得到目标电网数据，根据目标电网数据通过预设数据质量校验规则输出电网数据质量评分，实现了电网数据质量提升，保障了电网稳定运行和电网治理决策，提高了数据源的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据质量提升，具体涉及一种基于数据相关性的电网数据提升系统及方法。

技术介绍

1、随着信息技术的发展和电网的日渐智能化，海量数据的时代已经到来。为了满足全社会对于电力能源的需求，架构安全有效的智能电网成为国家发展的重中之重。电网规划是电力建设的龙头，其中的电网数据是进行电网规划的重要依据，而电网数据质量关系到电网规划运行的控制决策，但是，由于在整个电网中存在各种影响因素，海量数据导致异常电网数据检测效率低，传感器偶然误差导致存在数据缺失、数据畸变，自然灾害等都会导致电网数据异常，进一步导致电网数据质量下降和电网运行不稳定等问题。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于数据相关性的电网数据质量提升系统及方法，通过k-means聚类法对时序电网数据进行处理得到时序数据特征序列，根据时序数据特征序列通过lof算法处理得到异常电网数据和正常电网数据，根据正常电网数据作为训练集通过训练得到ga-rbf神经网络模型，通过ga-rbf神经网络模型对异常电网数据进行数据相关性本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，所述步骤S201具体包括以下步骤：

4.根据权利要求2所述的基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，所述步骤S202具体包括计算相邻两个所述数据特征集合的欧几里得距离得到所述特征可达距离，计算公式为：其中，n为所述数据特征集合中数据点个数，dist(ki，ki+1)为所述特征可达距离，ki和k...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，所述步骤s201具体包括以下步骤：

4.根据权利要求2所述的基于数据相关性的电网数据质量提升方法，其特征在于，所述步骤s202具体包括计算相邻两个所述数据特征集合的欧几里得距离得到所述特征可达距离，计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈思源，沈主浮，杨振睿，孙辰，郭峰，朱毅强，董万新，赵茜，杨嘉骏，赵晨宇，金利尔，韦思雅，赵芃芃，周华嫣然，张馨月，
申请(专利权)人：云南嘉尔信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：