【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网功率，更具体地说，涉及一种基于多源数据融合的电网功率校正方法。
技术介绍
1、稳定的电网功率有助于防止电力系统中的电压剧烈波动、频率偏离和电力设备的过载等问题，因此，需要对电网的功率进行校正，控制功率波动和功率失衡，保持电网的频率和电压在可接受的范围内，但是现有的校正方式一般都是通过单方面的数据源进行校正，由于单方面的数据源提供的数据较为单一，导致在对电网功率进行校正的过程中，校正效果不全面，从而导致降低电网功率校正的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题：由于单方面的数据源提供的数据较为单一，导致在对电网功率进行校正的过程中，校正效果不全面，从而导致降低电网功率校正的准确性。
2、一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，包括：
3、s1，数据收集，收集电网相关的多元数据，包括但不仅限于传感器数据、测量数据、历史数据；
4、s2，数据预处理，对收集到的数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、异常值检测和数据对齐；
5、s3，数据融合，通过数据融合方法将不同数据源的数据信息进行结合；
6、s4，模型构建，使用机器学习算法建立功率校正模型，并利用融合后的数据来预测实际功率值；
7、s5，校正效果评估，对校正模型进行评估，使用部分数据作为测试集，计算预测功率与实际功率之间的误差；
8、s6，校正和优化，通过
9、s7，监测和反馈，将校正后的功率数据与实时监测系统相连接，实时监测电网的功率状况，同时，将反馈的数据用于优化模型，使功率校正模型能够适应电网的变化和演化。
10、优选的，所述s2包括以下步骤：
11、s2-1，数据清洗，对收集到的数据进行处理，包括但不限于处理数据中的噪声、异常值和缺失值；
12、s2-2，数据变换，对收集到的数据进行数据变换，包括但不限于归一化、平滑和编码操作；
13、s2-3，相关性分析，计算特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量相关性高的特征；
14、s2-4，数据集划分，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，采用70％～80％的数据作为训练集，10％～15％的数据作为验证集，剩余的数据作为测试集；
15、s2-5，数据平衡，对于分类问题中的不平衡数据集，采用过采样的方法来平衡数据分布；
16、s2-6，数据对齐，将不同数据源的数据对齐，确保不同数据源之间的时间戳和标识符的一致性。
17、优选的，所述s2-1包括以下步骤：
18、s2-11，检测缺失值，查找数据中的缺失值，并标记其位置；
19、s2-12，处理缺失值，通过删除含有缺失值的样本、插值填补以及使用特定值来代替检测到的缺失值；
20、s2-13，检测异常值，基于领域知识来识别数据中的异常值；
21、s2-14，异常值处理，采用删除异常值、替换为合理的值以及使用插值的方法进行修正；
22、s2-15，检测重复值，查找数据中的重复样本和特征。
23、s2-16，删除重复值，根据业务需求，删除重复的样本和特征，确保数据集的唯一性。
24、优选的，所述s2-2包括一下步骤：
25、s2-21，特征缩放，将特征缩放到[0,1]，计算公式为：x'＝(x-x_min)/(x_max-x_min)；
26、s2-22，数据平滑，使用一个滑动窗口计算数据的均值，平滑时间序列数据并减少噪声的影响；
27、s2-23，标签编码，将分类变量转换为连续的整数标签，每个类别对应一个整数值；
28、s2-24，幂变换，对数据进行幂次变换，用于调整数据的分布形态。
29、优选的，所述s3包括以下步骤：
30、s3-1，选择融合方法，选择加权平均的方式对数据进行融合；
31、s3-2，融合数据，通过加权平均的数据融合方法对数据进行融合；
32、s3-3，数据合并，将经过融合的数据源进行合并，生成一个整合了多个数据源信息的新数据集；
33、s3-4，融合效果评估，对融合后的数据进行评估，检查融合效果的准确性和可靠性。
34、优选的，所述s3-2包括以下步骤：
35、s3-21，数据准备，将不同数据源的变量整理成一个统一的数据集；
36、s3-22，确定权重，通过统计分析为每个数据源的变量确定相应的权重；
37、s3-23，标准化权重，通过除以权重的总和来标准化权重，其公式为：标准化权重＝权重/权重总和；
38、s3-24，加权平均计算，对每个变量进行加权平均计算，使用相应的权重，计算公式如下：加权平均值＝(权重1*变量1+权重2*变量2+...+权重n*变量n)/(权重1+权重2+...+权重n)；
39、s3-25，融合结果，将计算得到的加权平均值作为融合后的结果，表示不同数据源变量的整合信息。
40、优选的，所述s6包括以下步骤：
41、s6-1，收集数据，收集一些实际测量的数据，作为基准进行比对，上述数据包括但不限于电流、电压、功率因数的实际测量值；
42、s6-2，校正模型应用，将原始数据输入校正模型，并获取校正后的功率值；
43、s6-3，比对与评估，将校正后的功率值与实际测量数据进行比对和评估；
44、s6-4，优化调整，根据比对结果，对校正模型进行优化和调整；
45、s6-5，再次校正，使用经过优化调整的校正模型再次对数据进行校正，直到校正误差达到预设的精度水平；
46、s6-6，验证与验证集，将一部分数据保留作为验证集，用于评估校正模型的泛化能力。
47、优选的，所述s6-3包括以下步骤：
48、s6-31，计算校正误差，将校正后的功率值与实际测量数据进行比对，计算校正误差，校正误差通过相对误差进行计算，其公式如下：相对误差＝|(校正值-实际测量值)/实际测量值|×100％；
49、s6-32，统计分析，对校正误差进行统计分析，以了解误差的分布和特征，包括但不限于计算平均误差、标准差、误差分布的偏度和峰度的统计指标；
50、s6-33，可视化分析，将校正后的功率值和实际测量数据通过折线图的方式进行数据展示；
51、s6-34，误差分析，通过观察误差的模式和趋势，分析造成误差的原因。
52、相比于现有技术，本专利技术的优点在于：
53、(1)、本专利技术中，通过数据预处理操作，可以减少数据中的噪声、异常值和缺失值等，从而减少对功率校正结果的干扰，使得校正模型更好地捕捉电网功率的真实变化和特本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其步骤如下，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述S2-1包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述S2-2包括一下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述S3-2包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述S6包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述S6-3包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其步骤如下，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述s2-1包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种基于多源数据融合的电网功率校正方法，其特征在于，所述s2-2包括一下步骤：
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄彦群，苗永丰，孟祥龙，曲佳楠，郭路，潘宇情，王野，宋官昌，赵艳琪，袁泽，郭淼，田桔兴，吕宝珠，庞东野，万涌现，
申请(专利权)人：国网黑龙江省电力有限公司绥化供电公司，
类型：发明
国别省市：
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