專利名稱：基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明專利涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。本發(fā)明屬電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
以往的電力系統(tǒng)用能數(shù)據(jù)分析從功能上說是分散的，不完整的，未能形成一個整體的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，并且所使用的數(shù)據(jù)也是分散的部分?jǐn)?shù)據(jù)，不能進(jìn)行全方位用能數(shù)據(jù)分析和多場景的用能數(shù)據(jù)展示。此外，以往的數(shù)據(jù)分析和處理未能全面地考慮到海量數(shù)據(jù)分析和處理問題，因此開展較為深入地用能分析相關(guān)研究，同時根據(jù)現(xiàn)有迫切地信息公開化需求狀況提出一個完整系統(tǒng)的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，非常必要。智能用能管理系統(tǒng)是國家電網(wǎng)下達(dá)的堅強(qiáng)智能電網(wǎng)第二批試點項目，是天津電力公司下達(dá)的中新生態(tài)城智能電網(wǎng)綜合示范區(qū)重大子項目之一。通過對當(dāng)前的智能電力系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r和用戶的需求進(jìn)行深入的調(diào)查，研究了智能用能功能規(guī)范，并對關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)深入的研究，才能夠提出一個周全的用能分析方法，才能夠發(fā)揮智能用能管理系統(tǒng)的重要示范作用，該系統(tǒng)就是在這個背景下提出來的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，提出一個全面的用能分析，充分發(fā)揮智能用能管理系統(tǒng)的作用。一種基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，包含:
(I)數(shù)據(jù)整合模塊:電力數(shù)據(jù)統(tǒng)一放置在信息內(nèi)網(wǎng)的服務(wù)器上，當(dāng)取數(shù)據(jù)時，采用中間數(shù)據(jù)庫作為接口數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的初步匯集，并在中間數(shù)據(jù)庫中設(shè)置定時器，定時抽取和處理數(shù)據(jù)；最后通過數(shù)據(jù)庫通信鏈接把不同的電力數(shù)據(jù)源融合在一起，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合；
(2 )基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析模塊:在數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)上，分類分項對數(shù)據(jù)進(jìn)行電能消耗分析、KPI分析、異常分析和客戶能效狀況分析；
(3)智能數(shù)據(jù)處理模塊:
1)缺失值處理模塊:
選取適合當(dāng)前時間區(qū)段的缺失值計算模型彌補(bǔ)電量數(shù)據(jù)采集的缺失；
2)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模塊:
包括多種備用算法庫，由人為觸發(fā)探索模式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，在探索模式中選取數(shù)據(jù)算法模塊對選定數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，產(chǎn)生數(shù)據(jù)分析結(jié)果；對數(shù)據(jù)算法模塊進(jìn)行評價，將評價結(jié)果最優(yōu)的算法模塊移到常規(guī)算法庫中，在常規(guī)模式進(jìn)行常規(guī)數(shù)據(jù)挖掘。還包括電能質(zhì)量評價模塊，采用了熵權(quán)和模糊評價相結(jié)合的綜合評價方法對電能質(zhì)量進(jìn)行綜合評價；電能質(zhì)量的評價從電壓偏差、電壓波動、電壓閃變、頻率偏差、三相不對稱度、諧波、功率因數(shù)、瞬態(tài)過電壓方面進(jìn)行綜合評價；在初步獲得各因素權(quán)重后，采用熵權(quán)來進(jìn)行各因素權(quán)重的修正。
所述缺失值計算模型為:均值插補(bǔ)、同類均值插補(bǔ)、極大似然估計或多重插補(bǔ)。所述數(shù)據(jù)算法模塊有:電量異常數(shù)據(jù)的智能診斷、峰谷電價與電量消耗的關(guān)聯(lián)規(guī)則提取、電量負(fù)荷預(yù)測。本發(fā)明所達(dá)到的有益效果:
本發(fā)明的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不僅可以高效地保證數(shù)據(jù)系統(tǒng)全面地分析和處理，從而完成用能數(shù)據(jù)分析處理工作，而且利用當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘方面一些算法可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理，在處理之后能夠通過先進(jìn)有效的算法進(jìn)行電能數(shù)據(jù)質(zhì)量評價、電能數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。


圖1是本發(fā)明的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)示意圖。
具體實施例方式按照圖1所示，所有的數(shù)據(jù)都在信息內(nèi)網(wǎng)中，除智能樓宇數(shù)據(jù)外的數(shù)據(jù)都存儲在數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)中心外部庫)中，為了保證數(shù)據(jù)定時實時的處理，在間隔的時間段內(nèi)，對需要的用電信息數(shù)據(jù)進(jìn)行定時抽取和轉(zhuǎn)換，將結(jié)果存儲在用電信息采集系統(tǒng)中間庫中。深入研究最大需量電費(fèi)、功率因素電費(fèi)的總體電費(fèi)結(jié)構(gòu)分析，對數(shù)據(jù)進(jìn)行各層次劃分，根據(jù)不同的場景來進(jìn)行統(tǒng)計分析并加以展示。通過措施效益分析和數(shù)據(jù)異常分析來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全方位分析，利用數(shù)據(jù)庫集群和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)手段保證了這種系統(tǒng)化分析的高效性。用能數(shù)據(jù)的分析和處理是在對各數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合的基礎(chǔ)上進(jìn)行，內(nèi)部采集的智能樓宇數(shù)據(jù)直接通過接口程序?qū)懭氲街悄苡媚軘?shù)據(jù)庫中，和其他數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理。處理中使用時間層次分層分析處理，即按照刻、時、天、月、年的不同時間粒度進(jìn)行處理，前者的處理結(jié)果是后者處理的輸入，極大地提高了數(shù)據(jù)利用效率，大大地減少了數(shù)據(jù)分析處理的計
禪且昇里。本系統(tǒng)的功能:
1.高效的數(shù)據(jù)整合:考慮到電力數(shù)據(jù)安全性和數(shù)據(jù)量巨大的特點，數(shù)據(jù)統(tǒng)一放置在信息內(nèi)網(wǎng)的服務(wù)器上，當(dāng)取數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)采用中間數(shù)據(jù)庫來作為接口數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)的初步匯集，并在中間數(shù)據(jù)庫中設(shè)置定時器，定時抽取和處理數(shù)據(jù)。最后通過數(shù)據(jù)庫通信鏈接來把不同的數(shù)據(jù)源融合在一起，統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和處理。2.基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析功能:在數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)上，提出了全方位的數(shù)據(jù)分析場景，分類分項對數(shù)據(jù)進(jìn)行電能消耗分析、KPI分析、異常分析和客戶能效狀況分析等，全面地分析并診斷用戶能效水平，提高用戶用能使用效率。在電能質(zhì)量評價中，采用了熵權(quán)和模糊評價相結(jié)合的綜合評價方法來對電能質(zhì)量進(jìn)行綜合有效的評價。電能質(zhì)量的評價從電壓偏差、電壓波動、電壓閃變、頻率偏差、三相不對稱度、諧波、功率因數(shù)、瞬態(tài)過電壓方面進(jìn)行綜合評價。在初步獲得各因素權(quán)重后，為了克服主觀性，采用熵權(quán)來進(jìn)行各因素權(quán)重的修正。3.實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分析方法:實現(xiàn)了周全高效地數(shù)據(jù)處理、分析方法，即:將存儲過程布置到數(shù)據(jù)服務(wù)器集群上，對數(shù)據(jù)按時間節(jié)點進(jìn)行分層定時處理，在處理過程中將分析處理的中間數(shù)據(jù)集存儲到中間表中，提高數(shù)據(jù)中間數(shù)據(jù)集的共享,極大地減少了海量數(shù)據(jù)分析處理的工作量，提高了數(shù)據(jù)處理的速度。不僅如此在數(shù)據(jù)分析和處理還表現(xiàn)在以下兩個方面:
I)缺失值處理方面
為了彌補(bǔ)電量數(shù)據(jù)采集的缺失，可以采用多種算法模型進(jìn)行處理，根據(jù)選擇產(chǎn)生的曲線效果和特征值進(jìn)行計算，可以由專業(yè)人員對算法的效果進(jìn)行評估從而選取特定的適合當(dāng)前時間區(qū)段的缺失值計算模型。主要涉及到的缺失值計算模型包括:均值插補(bǔ)、同類均值插補(bǔ)、極大似然估計、多重插補(bǔ)。2)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測方面
在保證電力數(shù)據(jù)完備性的條件下，數(shù)據(jù)分析算法在一種場合使用，可能在更換時間數(shù)據(jù)的情況下，有意義的數(shù)據(jù)分析算法有所變化。為了能夠極大利用當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行多種數(shù)據(jù)分析的嘗試，以發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的靈活性。數(shù)據(jù)分析模塊設(shè)計多種備用算法庫，可以由人為觸發(fā)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)挖掘。在探索模式中選取數(shù)據(jù)分析算法對選定數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，產(chǎn)生數(shù)據(jù)分析結(jié)果。根據(jù)人為經(jīng)驗對挖掘模型進(jìn)行甄選，經(jīng)過多個專業(yè)人員和一段時間的甄選打分，可以對數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行打分統(tǒng)計，產(chǎn)生報表，以供參考。對打分高的算法可以進(jìn)行勾選移到常規(guī)算法庫中，可以用來在常規(guī)模式進(jìn)行常規(guī)數(shù)據(jù)挖掘。設(shè)計到的算法模塊有:電量異常數(shù)據(jù)的智能診斷、峰谷電價與電量消耗的關(guān)聯(lián)規(guī)則提取、電量負(fù)荷預(yù)測。
權(quán)利要求
1.一種基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，包含: (I)數(shù)據(jù)整合模塊:電力數(shù)據(jù)統(tǒng)一放置在信息內(nèi)網(wǎng)的服務(wù)器上，當(dāng)取數(shù)據(jù)時，采用中間數(shù)據(jù)庫作為接口數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的初步匯集，并在中間數(shù)據(jù)庫中設(shè)置定時器，定時抽取和處理數(shù)據(jù)；最后通過數(shù)據(jù)庫通信鏈接把不同的電力數(shù)據(jù)源融合在一起，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合； (2 )基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析模塊:在數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)上，分類分項對數(shù)據(jù)進(jìn)行電能消耗分析、KPI分析、異常分析和客戶能效狀況分析； (3)智能數(shù)據(jù)處理模塊: 1)缺失值處理模塊: 選取適合當(dāng)前時間區(qū)段的缺失值計算模型彌補(bǔ)電量數(shù)據(jù)采集的缺失； 2)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模塊: 包括多種備用算法庫，由人為觸發(fā)探索模式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，在探索模式中選取數(shù)據(jù)算法模塊對選定數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，產(chǎn)生數(shù)據(jù)分析結(jié)果；對數(shù)據(jù)算法模塊進(jìn)行評價，將評價結(jié)果最優(yōu)的算法模塊移到常規(guī)算法庫中，在常規(guī)模式進(jìn)行常規(guī)數(shù)據(jù)挖掘。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，還包括電能質(zhì)量評價模塊，采用了熵權(quán)和模糊評價相結(jié)合的綜合評價方法對電能質(zhì)量進(jìn)行綜合評價；電能質(zhì)量的評價從電壓偏差、電壓波動、電壓閃變、頻率偏差、三相不對稱度、諧波、功率因數(shù)、瞬態(tài)過電壓方面進(jìn)行綜合評價；在初步獲得各因素權(quán)重后，采用熵權(quán)來進(jìn)行各因素權(quán)重的修正。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述缺失值計算模型為:均值插補(bǔ)、同類均值插補(bǔ)、極大似然估計或多重插補(bǔ)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)算法模塊有:電量異常數(shù)據(jù)的智能診斷、峰谷電價與電量消耗的關(guān)聯(lián)規(guī)則提取、電量負(fù)荷預(yù)測。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的用能數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包含(1)數(shù)據(jù)整合模塊；(2)基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析模塊分類分項對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；(3)智能數(shù)據(jù)處理模塊1)缺失值處理模塊選取缺失值計算模型彌補(bǔ)電量數(shù)據(jù)采集的缺失；2)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模塊由人為觸發(fā)探索模式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，選取數(shù)據(jù)算法模塊對選定數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在常規(guī)模式進(jìn)行常規(guī)數(shù)據(jù)挖掘。本發(fā)明的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不僅可以高效地保證數(shù)據(jù)系統(tǒng)全面地分析和處理，從而完成用能數(shù)據(jù)分析處理工作，而且利用當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘方面一些算法可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理，在處理之后能夠通過先進(jìn)有效的算法進(jìn)行電能數(shù)據(jù)質(zhì)量評價、電能數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。
文檔編號G06Q50/06GK103177404SQ20131013232
公開日2013年6月26日 申請日期2013年4月17日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月17日
發(fā)明者梁保全, 馬鋒, 魯士宏, 李捷, 楊斌, 李智強(qiáng), 吳俊峰, 郝洪星, 魏磊, 袁新潤, 蔣立宏, 鄒文, 周靜, 陳銀清, 王建, 梁曉虎, 王成瑞 申請人:國電南瑞科技股份有限公司, 天津市電力公司