【技术实现步骤摘要】
本专利技术创造涉及电力系统和数据自动化分析领域，具体涉及一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法。
技术介绍
1、在当今社会，电力系统作为现代化社会的重要基础设施之一，承担着供电、稳定运行、能源转换等重要功能，对国家经济和社会的发展具有不可忽视的影响，然而，随着电力系统规模的不断扩大和电力设备的不断更新换代，电力系统面临着日益增长的复杂性和多样性的挑战，为了更好地满足电力需求、提高电力系统的可靠性和效率，以及应对能源转型新形势，电力系统管理迫切需要借助先进的技术手段进行全面、实时的数据分析与决策。
2、随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，电力大数据自动化数据分析及模型构建方法的提出成为应对电力系统管理挑战的创新性解决方案，本专利技术在此背景下应运而生，旨在通过综合应用大数据处理、机器学习、实时监测先进技术，构建一种高效、准确、实用的电力大数据分析与模型构建方法，为电力系统管理提供强有力的支持。传统的电力系统管理主要依赖于经验和规则，对于庞大而复杂的电力系统数据难以进行全面深入的分析，而本专利技术的背景则彰显了电力系统管理面临的新挑战：如何充分挖掘电力系统产生的海量数据中蕴含的信息，实现对电力系统运行状态的全方位监测和深度分析，传统方法在数据处理和分析上存在的瓶颈，迫使电力系统管理者寻求更为智能化、自动化的解决方案，而本专利技术正是在这一背景下应运而生，以推动电力系统管理向更智能、更高效的方向发展。电力系统的运行环境日趋动态和复杂，需要更加灵活、自适应的管理手段，传统的规则和静态模型往往难以适应电力系统运行状态的快速
3、最后，能源转型的背景下，电力系统不仅需要更高效的管理方式，还需要更具智能化和可持续性的决策支持，本专利技术有望推动电力系统管理向智能化、高效化的方向发展，为电力系统的稳定运行、能源转型提供更为科学、可靠的决策支持。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术旨在提供一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，包括数据采集模块、数据清洗与预处理模块、特征提取模块、模型选择模块、模型训练模块、实时监测与分析模块，其中，数据采集模块实时获取电力系统产生的大数据，包括电流、电压、功率参数，数据清洗与预处理模块对采集到的数据进行异常值处理、缺失值处理、数据平滑操作，确保数据质量，特征提取模块分析数据的时域特性、频域特性和空域特性，提高数据表征能力，在模型选择模块中，根据问题类型、数据特征和性能评估，选择合适的机器学习模型，利用历史数据提高模型的预测准确性，实时监测与分析模块将训练好的模型应用于实时数据流，实现对电力系统运行状态的实时监测与分析。
3、进一步的，数据采集模块通过电流传感器和监测设备、电压传感器和监测设备、功率传感器和监测设备、实时获取电力系统产生的大数据，实时追踪电力系统中的各种变化和波动，包括瞬时负载变化、电压波动、频率变动，传感器和监测设备以高频率进行采集实时数据，以确保对系统动态变化的敏感性。
4、进一步的，数据清洗与预处理模块对采集到的数据进行异常值处理、缺失值处理、数据平滑操作，确保数据质量，具体如下：
5、（1）异常值处理
6、在电力系统中，由于各种原因，如设备故障、外部干扰或传感器误差，导致数据中出现异常值，若不经处理直接用于后续分析，会影响到模型的准确性和稳定性，因此，在异常值处理的阶段，设电力系统的电流、电压、功率参数集合为，在时间点的观测值集合为，其中，观测值集合包括电流、电压、功率观测值，记为，异常值的判定通过计算观测值与电流、电压、功率参数的历史均值和标准差的偏离程度来实现，定义异常值的判定函数为，其计算方式为：
7、其中，为下标，且，q属于电流、电压、功率某一种，为电流、电压、功率观测值中其中一种观测值，表示电流、电压、功率观测值中其中一种历史均值，表示电流、电压、功率观测值中其中一种历史标准差，如果超过设定的阈值，则认为是异常值；
8、（2）缺失值处理
9、在电力系统监测中，若发生传感器失灵、通信故障，数据中若存在缺失值，而缺失值的存在会影响到整体数据的完整性，为了解决这一问题，缺失值的处理通过线性插值的方法进行，假设缺失，通过的历史观测值进行线性插值，即：
10、其中，为上一时刻电流、电压、功率其中一种观测值，为下一时刻电流、电压、功率其中一种观测值，这种插值方法能够在一定程度上保持数据的趋势和变化趋势；
11、（3）数据平滑
12、在电力系统中，由于各种因素引起的数据波动掩盖了真实的数据趋势，为了进一步减少数据中的噪声和波动，数据清洗与预处理模块引入了数据平滑技术，引入自适应加权移动平均模型，设观测值序列为，时刻加权移动平均序列，则有：
13、其中，为第1时刻电流、电压、功率其中一种观测值，为第2时刻电流、电压、功率其中一种观测值，为第t时刻电流、电压、功率其中一种观测值，为第t-1时刻电流、电压、功率其中一种观测值，是平滑系数，其取值范围为，表示对历史观测值的权重，本专利技术提供的自适应的平滑模型能够更好地适应电力系统数据的动态变化，不需要事先对平滑系数进行设定。
14、进一步的，特征提取模块从庞大的原始数据中提取关键信息，使得后续模型能够更有效地理解和预测电力系统的运行状态，本专利技术提供的特征提取模块考虑到三个特性，分别是时域特性、频域特性和空域特性，时域特性是指数据在时间维度上的变化规律，包括平均值、方差、标准差，通过对电力系统产生的大数据进行时域特征的提取，能够揭示出电力系统的基本运行状况，包括平均功率、电流、电压的波动情况，时域特征有助于在模型训练阶段更好地捕捉电力系统的基本特性，提高模型的适应性和准确性；对于频域特性，特征提取模块采用了傅里叶变换频域分析方法，将电力系统的时域数据转换到频域空间，以提取频域特性，特性包括能量分布、谐波含量；
15、本专利技术通过小波变换更好地捕捉电力系统数据的时频特性，特征提取模块将序列通过小波变换转换为时频域的表示，公式如下：
16、其中，是的不同表达方式，表示为电流、电压、功率观测值中其中一种观测值， 是本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，包括数据采集模块、数据清洗与预处理模块、特征提取模块、模型选择模块、模型训练模块、实时监测与分析模块；其中，数据采集模块实时获取电力系统产生的大数据，包括电流、电压、功率参数；数据清洗与预处理模块对采集到的数据进行异常值处理、缺失值处理、数据平滑操作，确保数据质量；特征提取模块分析数据的时域特性、频域特性和空域特性，提高数据表征能力；模型选择模块根据问题类型、数据特征和性能评估，选择合适的机器学习模型，利用历史数据提高模型的预测准确性；实时监测与分析模块将训练好的模型应用于实时数据流，实现对电力系统运行状态的实时监测与分析。
2.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，所述数据采集模块通过电流传感器和监测设备、电压传感器和监测设备、功率传感器和监测设备、实时获取电力系统产生的大数据，实时追踪电力系统中的各种变化和波动，包括瞬时负载变化、电压波动、频率变动，传感器和监测设备以高频率进行采集实时数据，以确保对系统动态变化的敏感性。
3.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分
4.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，所述特征提取模块考虑到三个特性，分别是时域特性、频域特性和空域特性。
5.根据权利要求4所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，通过小波变换更好地捕捉电力系统数据的时频特性，特征提取模块将序列通过小波变换转换为时频域的表示，公式如下：
6.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，在电力系统中，对于电流传感器和监测设备、电压传感器和监测设备、功率传感器和监测设备，空域特性的分析能够揭示电力系统在不同地点的运行差异，通过采用空域特征提取技术，捕捉到数据在空间上的分布规律。
7.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，所述模型选择模块用来选择合适的机器学习模型，以确保模型能够更好地适应电力系统的复杂性和动态变化。
8.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，所述模型训练模块通过利用历史数据，对已选择的机器学习模型进行优化。
9.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，实时监测与分析模块监测电力系统的运行状态并进行及时分析，通过高效地处理实时数据流，使得模型能够迅速响应系统变化，为电力系统管理提供实时决策支持。
...【技术特征摘要】
1.一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，包括数据采集模块、数据清洗与预处理模块、特征提取模块、模型选择模块、模型训练模块、实时监测与分析模块；其中，数据采集模块实时获取电力系统产生的大数据，包括电流、电压、功率参数；数据清洗与预处理模块对采集到的数据进行异常值处理、缺失值处理、数据平滑操作，确保数据质量；特征提取模块分析数据的时域特性、频域特性和空域特性，提高数据表征能力；模型选择模块根据问题类型、数据特征和性能评估，选择合适的机器学习模型，利用历史数据提高模型的预测准确性；实时监测与分析模块将训练好的模型应用于实时数据流，实现对电力系统运行状态的实时监测与分析。
2.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，所述数据采集模块通过电流传感器和监测设备、电压传感器和监测设备、功率传感器和监测设备、实时获取电力系统产生的大数据，实时追踪电力系统中的各种变化和波动，包括瞬时负载变化、电压波动、频率变动，传感器和监测设备以高频率进行采集实时数据，以确保对系统动态变化的敏感性。
3.根据权利要求1所述一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法，其特征在于，所述数据清洗与预处理模块，在数据平滑的阶段，设电力系统的电流、电压、功率参数集合为，在时间点的观测值集合为，其中，观测值集合包括电流、电压、功率观测值，记为，为了进一步减少数据中的噪声和波动，数据清洗与预处理模块引入了数据平滑技术，引入自适应加权移动平...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚洪磊，刘新，刘冬兰，常英贤，孙梦谦，许善杰，赵夫慧，王睿，张昊，张方哲，马雷，孙莉莉，于灏，秦佳峰，赵洺哲，苏冰，李玉华，金玉辉，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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