【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力数据分析，具体而言，涉及一种数据的处理方法及装置、存储介质、计算机程序产品。
技术介绍
1、随着能源互联网和智能电网的快速发展,电力系统产生和积累了大量的实时操作数据和历史数据。这些海量数据主要包括电网基本数据库、实时监测数据库、以及来自智能电表等终端采集设备的数据。其中,实时监测数据库记录了电压、电流、有功功率等参数。智能电表采集的用户侧数据则涵盖了用户电力消费情况。如何高效利用这些存量和增量电力大数据,进行电力消费预测、异常事件检测和电力质量评估等,是电力信息化建设的重要任务。这些大数据分析任务对分布式存储和计算性能提出了更高要求。同时,不同电力数据之间也存在数据孤岛,数据共享和交互有待加强。
2、目前,基于电力大数据的分析主要应用于电力负荷预测、配电网异常检测、电能质量评估等方面。在负荷预测方面,与传统统计方法相比,机器学习算法可以实现更高精度、更长时间尺度的电力负荷预测。在配电网异常检测方面,通过挖掘电压电流时间序列数据的潜在模式,可以实现对故障、事故的快速识别。然而现有技术也存在一些问题与不足。比如预...
【技术保护点】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标区域在预设采集周期内产生的电力负荷数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述电力负荷数据进行映射处理，得到第一数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用预设遗传学算法对所述第一数据集进行计算处理，得到第二数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标区域在预设采集周期内产生的电力负荷数据之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取所...
【技术特征摘要】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标区域在预设采集周期内产生的电力负荷数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述电力负荷数据进行映射处理，得到第一数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用预设遗传学算法对所述第一数据集进行计算处理，得到第二数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标区域在预设采集周期内产生的电力负荷数据之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取所述异常类型对应的目...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝健强，沈聪，孙财新，俞亚勇，王德志，李梦磊，申旭辉，孙培英，任晓馗，关何格格，潘霄峰，王鸿策，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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