【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电网，具体为电力数据智能处理方法及系统。
技术介绍
1、智能电网技术是一种结合先进的信息、通信、传感等技术，对电力系统进行全面感知、分布式控制和优化调度的技术。其目标是提高电力系统的可靠性、经济性和可持续性，实现对电能的智能感知、管理和调度，该系统是一种基于先进算法和数据处理技术的电力数据处理系统，旨在提高对电力数据的智能化处理和利用效率。
2、现有的电力数据智能处理方法及系统是通过智能处理电力数据，实现对电力系统的更加精准的监测、分析和控制，以提高电网的响应速度和稳定性，但是现有的电力数据智能处理方法及系统存在数据质量较低、性能预测和异常检测结果较差、需要手动输入数据的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了电力数据智能处理方法及系统，解决了数据质量较低、性能预测和异常检测结果较差、需要手动输入数据的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：电力数据智能处理方法，其特征在于包括以下步骤：
3、s1：数据采集与预处理，从电力系统中收集实时数据，对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填充缺失值，以确保数据的质量和一致性；
4、s2：特征提取与选择，基于数据采集与预处理中得到的清洁数据集，采用特征工程方法，提取与电力系统性能相关的特征，利用特征选择算法，筛选出最重要的特征，以减少维度和提高模型效率；
5、s3：智能分析与预测，利用特征提取与选择中得到的特征集，采
6、s4：智能优化与调控，基于智能分析与预测中的模型，实施智能优化和调控策略，根据实时数据，模型可以推荐最佳的电力系统调整措施，以确保高效、可靠和可持续的电力供应。
7、优选的，所述数据采集与预处理的具体步骤为；
8、s101：数据采集，使用传感器设备采集电力系统的实时数据；
9、s102：数据清洗，使用滤波器和信号处理算法，去除噪声、异常值和不良数据点；
10、s103：数据插值，如果存在缺失值，使用插值技术填充缺失的数据点；
11、s104：数据归一化，对数据进行归一化，将不同尺度的数据映射到相同的范围，以便后续特征提取和建模。
12、优选的，所述特征提取与选择的具体步骤为：
13、s201：特征提取，使用频域分析、时域分析技术，提取电力数据的特征；
14、s202：特征选择，采用特征选择算法，筛选最具信息量的特征。
15、优选的，所述智能分析与预测的具体步骤为：
16、s301：模型选择，选择机器学习算法，作为电力系统性能模型的基础；
17、s302：模型训练，使用历史数据，对选定的模型进行训练，以学习电力系统性能的模式和关联；
18、s303：模型测试与评估，使用测试数据集对训练好的模型进行评估，以验证其性能和泛化能力；
19、s304：性能预测和异常检测，利用训练好的模型，对实时数据进行分析，实现电力系统性能的预测和异常检测。
20、优选的，所述智能优化与调控的具体步骤为：
21、s401：实时数据采集，采集实时电力系统数据；
22、s402：性能优化建议，基于性能预测和异常检测的性能预测结果，生成性能优化建议；
23、s403：优化调度执行，执行性能优化建议，调整电力系统参数，以实现性能优化；
24、s404：性能监测，持续监测电力系统的性能，以验证优化策略的效果。
25、电力数据智能处理系统，其特征在于包括：数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块、结果报告模块；
26、数据收集模块，使用网络爬虫算法从指定网站收集数据，然后应用数据清洗算法去除重复和不完整的数据，接着将数据存储到数据库中，最后，进行数据质量检测，以确保数据的准确性；
27、数据预处理模块，数据预处理模块首先进行特征选择，以确定用于分析的关键特征，然后，使用填充算法来处理数据集中的缺失值，最后，对数据进行标准化处理以确保所有特征具有相同的尺度；
28、数据分析模块，包括统计分析、机器学习模型和数据可视化来执行不同类型的数据分析；
29、结果报告模块，负责生成数据分析结果的报告，它还可以将不同模块的结果进行汇总，生成综合报告，以便用户更容易理解和分享结果；
30、所述数据收集模块包括，数据抓取子模块、数据清洗子模块、数据存储子模块、数据质量检测子模块；
31、所述数据预处理模块包括，特征选择子模块、缺失数据填充子模块、标准化子模块；
32、所述数据分析模块包括，统计分析子模块、机器学习模型子模块、数据可视化子模块；
33、所述结果报告模块包括，报告生成子模块、结果汇总子模块。
34、优选的，数据抓取子模块，采用网络爬虫算法，从指定网站收集数据；
35、数据清洗子模块，基于原始数据，采用数据清洗算法，去除重复和不完整的数据；
36、数据存储子模块，将干净的数据存储到数据库中；
37、数据质量检测子模块，检测存储的数据质量，确保数据准确性。
38、优选的，特征选择子模块，基于高质量数据，采用特征选择算法，选择关键特征；
39、缺失数据填充子模块，基于精选特征的数据，采用缺失数据填充算法，处理数据集中的缺失值；
40、标准化子模块，基于填充后的数据，采用数据标准化方法，确保所有特征具有相同的尺度。
41、优选的，统计分析子模块，基于标准化数据，采用统计分析方法，进行数据分析；
42、机器学习模型子模块，基于标准化数据，采用机器学习模型，进行数据分析；
43、数据可视化子模块，基于统计分析结果或机器学习模型的结果，采用数据可视化方法，生成可视化图表。
44、优选的，报告生成子模块，基于数据分析结果和数据可视化结果，采用报告生成算法，生成数据分析报告；
45、结果汇总子模块，基于数据收集、预处理、数据分析的结果，汇总所有结果，生成综合报告。
46、本专利技术提供了电力数据智能处理方法及系统。具备以下有益效果：
47、本专利技术通过数据采集与预处理阶段，有效清洁和修复电力系统的数据，从而提高了数据的质量和一致性。此外，通过特征提取与选择步骤，它能够精确提取与电力系统性能相关的特征，并使用特征选择算法减少维度，从而提高了建模效率。在智能分析与预测方面，这一方法使用机器学习算法建立性能模型，允许更准确的性能预测和异常检测。最重要的是，在智能优化与调控阶段，该方法能够根据实时数据生成性能优化建议，帮助调整电力系统参数以实现高效、可靠和可持续的电力供应。这些效果共同为电力系统管理和运维带来了显著的提升，提高了电力系统的可用性和效率的效果，通过数据收集模块中的数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.电力数据智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述数据采集与预处理的具体步骤为；
3.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述特征提取与选择的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述智能分析与预测的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述智能优化与调控的具体步骤为：
6.电力数据智能处理系统，其特征在于包括：数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块、结果报告模块；
7.根据权利要求6所述的电力数据智能处理系统，其特征在于：数据抓取子模块，用于采用网络爬虫算法从指定网站收集数据；
8.根据权利要求6所述的电力数据智能处理系统，其特征在于：特征选择子模块，用于对高质量数据实施特征选择算法以选择关键特征；
9.根据权利要求6所述的电力数据智能处理系统，其特征在于：统计分析子模块，用于对标准化数据实施统计分析方法；
10.根据
...【技术特征摘要】
1.电力数据智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述数据采集与预处理的具体步骤为；
3.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述特征提取与选择的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述智能分析与预测的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的电力数据智能处理方法，其特征在于：所述智能优化与调控的具体步骤为：
6.电力数据智能处理系统，其特征在于包括：数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵品祎，张鹏媛，杨亚慧，杨迪杰，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司郏县供电公司，
类型：发明
国别省市：
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