电力系统数据融合处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种电力系统数据融合处理方法、装置、存储介质及电子设备，该方法通过设定电网系统获取电网运行的多源异构数据；通过设定计算策略对所述多源异构数据进行计算，获取数据波动性特征；通过Z‑score算法对所述多源异构数据进行异常检测，获得所述多源异构数据的异常状态；根据所述数据波动性特征及所述异常状态，选取设定聚合策略；通过所述设定聚合策略对所述数据波动性特征进行聚合处理，获得聚合特征；将所述聚合特征表示为证据；通过Dempster/Shafer证据理论对所述证据进行融合，获得合并结果；将所述合并结果进行归一化处理，获得统一量化结果。本发明专利技术能够有效解决工业来源数据使用过程中时间尺度不匹配的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统工业多源异构数据使用，具体涉及一种电力系统数据融合处理方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

1、随着电网规模的不断扩大和运行复杂性的增加，电网监控系统需要处理来自不同数据源(如pmu、scada、气象数据等)的多模态数据。

2、目前，这些数据的采样频率和时间尺度存在显著差异，例如pmu提供毫秒级高频数据，而scada通常以分钟或更长时间间隔采样，这种时间尺度的不一致性使得数据难以直接用于工业分析。

3、因此，亟需根据数据特性动态选择合适的时间尺度聚合方法，对不同来源的数据进行统一处理，以实现数据的一致性和完整性。同时，为充分挖掘聚合数据的关键特性，还需进一步对其进行特征融合，将多源数据的动态变化特性进行统一量化和分析。

技术实现思路

1、为此，本专利技术提供一种电力系统数据融合处理方法、装置、存储介质及电子设备，通过利用多源异构数据(如pmu、scada和气象数据等)中蕴含的信息，采用自适应聚合和dempster/shafer证据理论特征融合方法，有效解决工本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力系统数据融合处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，所述数据波动性特征包括波动性和变化率；通过计算时间窗口内的方差及标准差反应所述波动性大小；所述方差的计算公式为：

3.根据权利要求2所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，在通过所述Z-score算法对所述多源异构数据进行异常检测的过程中，所述Z-score算法的数学表达式为：

4.根据权利要求3所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，在根据所述数据波动性特征及所述异常状态，选取所述设定聚合策略的过程中，所述设定聚合策略包括均值聚...

【技术特征摘要】

1.一种电力系统数据融合处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，所述数据波动性特征包括波动性和变化率；通过计算时间窗口内的方差及标准差反应所述波动性大小；所述方差的计算公式为：

3.根据权利要求2所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，在通过所述z-score算法对所述多源异构数据进行异常检测的过程中，所述z-score算法的数学表达式为：

4.根据权利要求3所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，在根据所述数据波动性特征及所述异常状态，选取所述设定聚合策略的过程中，所述设定聚合策略包括均值聚合策略、最大值聚合策略、最小值聚合策略和中位数聚合策略；

5.根据权利要求4所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，在通过所述dempster/shafer证据理论对所述证据进行融合的过程中，合并公式为：

6.根据权利要求5所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，获得合并结果后，还包括，将所述合并结果进行归一化处理，获得统一量化结果；在将所述合并结果进行归一化处理的过程中，归一化公式为：

7.电力系统数据融合处理装置，采用权利要求1-6任一项所述的电力系统数据融合处理方法，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的电力系统数据融合处理装置，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋朋飞，曾沅，亢朋朋，翟文辉，田晓煜，任郡枝，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司，
类型：发明
国别省市：