【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力数据处理，特别涉及一种电力数据处理系统。
技术介绍
1、随着社会各行各业向数字化、网络化、智能化发展，大数据和信息技术的应用将为电力企业带来潜在机遇和广阔的应用场景。然而在把握市场机遇的同时，电力大数据也面临一些挑战，比如如何释放电力大数据价值，如何建立权威、共享、安全的大数据体系是电力大数据领域重点关注的问题。与此同时，电力行业近年来对数据开放、共享、融通的需求与日俱增，令电力数据安全建设的重要性也不断提高，而大数据治理作为解决数据问题的关键措施，逐渐成为电力企业关注的焦点。
2、如授权公告号为cn112713650b的中国专利，其公开了一种电力监控数据处理系统，电力数据处理终端实时获取供电台区内电力设备的运行数据信息；监控服务器实时获取电力信号，并判断电力信号的信号属性；信号属性涉及控制信号和设备运行信号；若所述电力信号为所述控制信号，则将所述控制信号的控制指令进行排列，按照预设的控制逻辑控制运行，并输出控制运行指令集；若电力信号为所述设备运行信号，则按照预设的储存形式储存设备运行信号集以对应的控制运行指令集。运行控制过程中，通常对联动控制指令进行排列，按照预设的控制逻辑控制运行，并输出控制运行指令集，形成一个系统的控制逻辑，保证电力系统稳定运行。
3、上述的这种电力数据处理系统具有联动控制的优点；但是上述的这种电力数据处理系统以及目前常用的电力数据处理系依旧存在着一些缺点，如：不具备对电力数据分析与预测功能，随着能源需求的不断增长，电网承担了越来越大的负荷，形成了庞杂的数据流量，这
技术实现思路
1、针对
技术介绍
中提到的问题，本专利技术的目的是提供一种电力数据处理系统，以解决
技术介绍
中提到的问题。
2、本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、一种电力数据处理系统，包括电力数据采集模块、电力数据管理模块、电力数据处理模块和电力预测模块；
4、所述电力数据采集模块用于对小区用户的用电信息进行采集，用于对分布式电源的数据信息进行采集；
5、所述电力数据管理模块用于对所述电力数据采集模块采集到的电力数据进行存储和管理；
6、所述电力数据处理模块用于根据各项电力数据优化电力系统的运行，用于根据电力数据对电力系统进行异常检测与分析；
7、所述电力预测模块用于根据电力数据构建电力负荷预测模型，用于利用电力负荷预测模型对未来电网负荷趋势进行预测。
8、进一步的，所述电力数据采集模块包括：数据集中器、信息采集器、数据智能电表；所述数据智能电表与所述信息采集器连接，所述数据集中器与所述信息采集器连接。
9、进一步的，所述电力数据采集模块对小区用户用电信息的采集方式包括：
10、epon+数据智能电表+光纤采集方式，利用数据智能电表和配变关口表、小区用户的智能电表和智能计量电表进行用电信息采集；
11、epon+光纤+光纤智能表采集方式，将epon和光纤直接与光纤智能表进行连接后进行用电信息采集；
12、epon+数据采集器+数据智能电表+数据集中器+光纤采集方式，利用智能小区低压出线总柜内数据集中器、小区居民楼内数据采集器进行用电信息采集；数据采集器利用数据智能电表与各个电表进行连接,并利用光纤汇聚至数据集中器。
13、进一步的，所述数据智能电表用于实时收集用户的用电数据、用电时间数据和用电负荷数据。
14、进一步的，所述电力负荷预测模型由统计模型法、神经网络法、机器学习法、混合模型法、物理模型法中的一种或一种以上方法构建。
15、进一步的，所述统计模型法采用统计学方法，利用历史数据建立预测模型；所述神经网络法基于人脑运算的方式构建模型，用于处理大量的异质性数据；所述机器学习法基于数据驱动的方法，通过学习历史电力数据中的规律构建模型；所述混合模型法是将多个模型结合起来形成综合模型；所述物理模型法根据电力系统的物理性质、电力负荷特征和能源供应建立数学模型。
16、进一步的，所述电力数据管理模块包括安全管理单元、报警管理单元、维护管理单元和用户界面单元，所述安全管理单元用于对系统的安全进行管理和控制；所述报警管理单元用于对电力设备的异常进行监测和报警；所述维护管理单元用于对电力设备的维护进行管理；所述用户界面单元用于向用户提供友好的操作界面。
17、进一步的，所述电力数据处理模块包括实时线损分析单元，所述实时线损分析单元用于自动计算线损率。
18、进一步的，所述电力数据采集模块包括窃电检测单元，所述窃电检测单元用于对现场计量异常情况、窃电行为进行在线监测。
19、综上所述，本专利技术主要具有以下有益效果：
20、第一、该电力数据处理系统中，电力数据采集模块连接在用户的电能表上，并延伸至小区用户的配电箱中，对小区内的用户用电信息进行采集，以及对分布式电源的数据信息进行采集，电力数据处理模块能够对获取电力各项参数，进行分析和处理，优化电力系统的运行，并对电力数据进行异常检测与分析，实时发现并解决问题，基于电网监测数据、机器学习算法和大数据平台,分析数据来源，定故障类型和位置，保障整个电力系统的稳定性和安全性；
21、第二、该电力数据处理系统中，电力预测模块可对各个阶段的电力数据、天气数据，生成电力负荷预测模型，并基于人工智能、数据建模和机器学习技术，通过历史数据和实时数据的比较，识别出潜在季节性、逐年趋势、周期性和异常性趋势，对未来电网负载和负荷趋势进行预测。
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1.一种电力数据处理系统，其特征在于：包括电力数据采集模块、电力数据管理模块、电力数据处理模块和电力预测模块；
2.根据权利要求1所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力数据采集模块包括：数据集中器、信息采集器、数据智能电表；所述数据智能电表与所述信息采集器连接，所述数据集中器与所述信息采集器连接。
3.根据权利要求2所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力数据采集模块对小区用户用电信息的采集方式包括：
4.根据权利要求2所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述数据智能电表用于实时收集用户的用电数据、用电时间数据和用电负荷数据。
5.根据权利要求1所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力负荷预测模型由统计模型法、神经网络法、机器学习法、混合模型法、物理模型法中的一种或一种以上方法构建。
6.根据权利要求5所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述统计模型法采用统计学方法，利用历史数据建立预测模型；所述神经网络法基于人脑运算的方式构建模型，用于处理大量的异质性数据；所述机器学习法基于数据驱动的
7.根据权利要求1所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力数据管理模块包括安全管理单元、报警管理单元、维护管理单元和用户界面单元，所述安全管理单元用于对系统的安全进行管理和控制；所述报警管理单元用于对电力设备的异常进行监测和报警；所述维护管理单元用于对电力设备的维护进行管理；所述用户界面单元用于向用户提供友好的操作界面。
8.根据权利要求1所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力数据处理模块包括实时线损分析单元，所述实时线损分析单元用于自动计算线损率。
9.根据权利要求1所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力数据采集模块包括窃电检测单元，所述窃电检测单元用于对现场计量异常情况、窃电行为进行在线监测。
...【技术特征摘要】
1.一种电力数据处理系统，其特征在于：包括电力数据采集模块、电力数据管理模块、电力数据处理模块和电力预测模块；
2.根据权利要求1所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力数据采集模块包括：数据集中器、信息采集器、数据智能电表；所述数据智能电表与所述信息采集器连接，所述数据集中器与所述信息采集器连接。
3.根据权利要求2所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力数据采集模块对小区用户用电信息的采集方式包括：
4.根据权利要求2所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述数据智能电表用于实时收集用户的用电数据、用电时间数据和用电负荷数据。
5.根据权利要求1所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述电力负荷预测模型由统计模型法、神经网络法、机器学习法、混合模型法、物理模型法中的一种或一种以上方法构建。
6.根据权利要求5所述的一种电力数据处理系统，其特征在于：所述统计模型法采用统计学方法，利用历史数据建立预测模型；所述神经网络法基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宏研，郭楠伟，赵鑫，郭二磊，崔佳彬，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司开封供电公司，
类型：发明
国别省市：
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