本發(fā)明涉及電力數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著電力系統(tǒng)向智能化、自動化方向發(fā)展，電力采集終端作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，已被廣泛應(yīng)用于電力數(shù)據(jù)的采集、監(jiān)測和管理。這些終端設(shè)備在系統(tǒng)中起到數(shù)據(jù)采集和異常預(yù)警的核心作用，為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行提供了重要的數(shù)據(jù)支持。

2、在電力采集終端管理系統(tǒng)中，異常數(shù)據(jù)檢測一直是一大難題。針對如電壓、負荷和電流等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需要及時識別出異常變化，以確保供電的安全性與穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的算法如dbscan常用于處理這些類型的數(shù)據(jù)，因為其基于密度的聚類方式能夠?qū)?shù)據(jù)點歸為高密度的正常區(qū)域，進而將稀疏分布的數(shù)據(jù)識別為潛在的異常。具體而言，dbscan通過鄰域半徑和最小點數(shù)來定義聚類的密度閾值，從而有效區(qū)分出密集的正常數(shù)據(jù)點與稀疏的異常點。然而，由于電力數(shù)據(jù)受周期性波動和負荷變化的影響較大，不同時間段的數(shù)據(jù)分布可能存在非均勻分布或者密度差異較大的特殊分布特征，使得算法難以找到一個合適的參數(shù)（鄰域半徑和最小點）來應(yīng)對這種情況下的聚類需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，所采用的技術(shù)方案具體如下：

2、本發(fā)明一個實施例提供了一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、稀疏度計算模塊、稀疏區(qū)域獲取模塊和數(shù)據(jù)識別模塊，具體的：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集負荷變化率和電壓偏差并進行預(yù)處理，預(yù)處理后的相同時刻的負荷變化率和電壓偏差組成一個數(shù)據(jù)點；

4、稀疏度計算模塊，用于獲取數(shù)據(jù)點的初始凸包，在初始凸包中獲取一個數(shù)據(jù)點與其他數(shù)據(jù)點之間的最小距離，記為第一距離；根據(jù)第一距離獲得數(shù)據(jù)點的稀疏度；

5、稀疏區(qū)域獲取模塊，用于獲取所有數(shù)據(jù)點的稀疏度均值，利用稀疏度小于稀疏度均值的數(shù)據(jù)點構(gòu)建第一凸包；在第一凸包中根據(jù)數(shù)據(jù)點的第一距離計算數(shù)據(jù)點的密度梯度；利用密度梯度小于密度梯度均值的數(shù)據(jù)點構(gòu)建第二凸包；根據(jù)初始凸包與第二凸包得到稀疏區(qū)域；

6、數(shù)據(jù)識別模塊，用于根據(jù)稀疏區(qū)域中所有數(shù)據(jù)點的密度梯度均值和稀疏區(qū)域的面積獲得優(yōu)化鄰域半徑；根據(jù)第二凸包內(nèi)各數(shù)據(jù)點優(yōu)化鄰域半徑內(nèi)數(shù)據(jù)點的數(shù)量獲取優(yōu)化最小點數(shù)；基于優(yōu)化鄰域半徑和優(yōu)化最小點數(shù)利用dbscan算法對數(shù)據(jù)點進行處理。

7、優(yōu)選地，采集負荷變化率和電壓偏差并進行預(yù)處理，包括：

8、按照相同的采樣頻率對負荷變化率和電壓偏差進行采集；對采集后的負荷變化率和電壓偏差進行預(yù)處理包括填補缺失數(shù)據(jù)、平滑異常波動、消除極端異常點和歸一化。

9、優(yōu)選地，獲取數(shù)據(jù)點的初始凸包，包括：

10、數(shù)據(jù)點在坐標系中對應(yīng)的橫坐標和縱坐標分別為負荷變化率和電壓偏差；選擇橫坐標和縱坐標最小的數(shù)據(jù)點作為起點；計算其他數(shù)據(jù)點與起點的極角，按極角從小到大對數(shù)據(jù)點開始排序，依據(jù)排序結(jié)果從起點出發(fā)按順時針依次訪問所有的數(shù)據(jù)點，利用凸包算法找到數(shù)據(jù)點的最小凸多邊形，最小凸多邊形為數(shù)據(jù)點的初始凸包。

11、優(yōu)選地，稀疏度的計算公式為：

12、，

13、其中，表示初始凸包中第i個數(shù)據(jù)點的稀疏度；表示第i個數(shù)據(jù)點的第一距離；表示初始凸包中所有數(shù)據(jù)點的第一距離的均值；表示表示初始凸包中所有數(shù)據(jù)點的第一距離的標準差；norm（）表示歸一化操作；表示特征值波動的系數(shù)；和分別表示初始凸包中第i個數(shù)據(jù)點的負荷變化率和電壓偏差；和分別表示初始凸包中所有數(shù)據(jù)點的負荷變化率均值和電壓偏差均值。

14、優(yōu)選地，數(shù)據(jù)點的密度梯度的計算公式為：

15、，

16、其中，表示第一凸包內(nèi)第n個數(shù)據(jù)點的密度梯度；表示第一凸包內(nèi)第n個數(shù)據(jù)點的第一距離；表示第一凸包內(nèi)第m個數(shù)據(jù)點的第一距離；e表示自然常數(shù)；σ表示第一凸包內(nèi)所有數(shù)據(jù)點的第一距離的標準差；max（）表示取最大值操作；aj表示初始凸包內(nèi)稀疏度小于稀疏度均值的數(shù)據(jù)點構(gòu)成的集合；m表示第m個數(shù)據(jù)點。

17、優(yōu)選地，優(yōu)化鄰域半徑的計算公式為：

18、，

19、其中，表示優(yōu)化鄰域半徑；表示初始的鄰域半徑；表示初始凸包的面積；表示稀疏區(qū)域的面積；表示稀疏區(qū)域中所有數(shù)據(jù)點的密度梯度均值；和分別表示稀疏區(qū)域占比的調(diào)節(jié)系數(shù)和密度梯度的調(diào)節(jié)系數(shù)；表示向上取整。

20、優(yōu)選地，根據(jù)第二凸包內(nèi)各數(shù)據(jù)點優(yōu)化鄰域半徑內(nèi)數(shù)據(jù)點的數(shù)量獲取優(yōu)化最小點數(shù)，包括：

21、獲取第二凸包內(nèi)各數(shù)據(jù)點以優(yōu)化鄰域半徑為半徑的區(qū)域的面積并進行求和得到鄰域覆蓋面積；將第二凸包內(nèi)各數(shù)據(jù)點優(yōu)化鄰域半徑內(nèi)數(shù)據(jù)點的數(shù)量之和與鄰域覆蓋面積相比，得到鄰域平均分布數(shù)量；對鄰域平均分布數(shù)量進行向上取整，向上取整后的鄰域平均分布數(shù)量與預(yù)設(shè)值中的最大值為優(yōu)化最小點數(shù)。

22、優(yōu)選地，根據(jù)初始凸包與第二凸包得到稀疏區(qū)域，包括：

23、初始凸包與第二凸包相減得到稀疏區(qū)域。

24、本發(fā)明實施例至少具有如下有益效果：本發(fā)明數(shù)據(jù)采集模塊采集二維的電力數(shù)據(jù)，利用負荷變化率和電壓偏差進行分析，相較于一維數(shù)據(jù)，更能表現(xiàn)電力數(shù)據(jù)的特征；進一步的，在稀疏度計算模塊中，構(gòu)建所有數(shù)據(jù)點的初始凸包，以便于在初始凸包內(nèi)對數(shù)據(jù)點的稀疏度進行分析，由此獲取各個數(shù)據(jù)點的稀疏度；根據(jù)數(shù)據(jù)點的稀疏度，在初始凸包內(nèi)進行篩選，篩選出相對比較集中的數(shù)據(jù)點構(gòu)建第一凸包，然后在第一凸包內(nèi)進行進一步的篩選，根據(jù)篩選出的數(shù)據(jù)點進行第二凸包的構(gòu)建，能夠保證第二凸包更符合正常數(shù)據(jù)的聚集特征，進而得到更準確的稀疏區(qū)域；然后在稀疏區(qū)域和第二凸包內(nèi)進行分析，對鄰域半徑和最小點數(shù)進行優(yōu)化，得到優(yōu)化鄰域半徑和優(yōu)化最小點數(shù)，基于優(yōu)化鄰域半徑和優(yōu)化最小點數(shù)利用dbscan算法對電力數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)點進行處理，能夠更加準確的識別異常點，提高電力采集終端智慧管理系統(tǒng)對異常數(shù)據(jù)的識別能力，以及終端智慧管理更精準的需求。

技術(shù)特征：

1.一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，所述采集負荷變化率和電壓偏差并進行預(yù)處理，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，所述獲取數(shù)據(jù)點的初始凸包，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，所述稀疏度的計算公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)點的密度梯度的計算公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化鄰域半徑的計算公式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，所述根據(jù)第二凸包內(nèi)各數(shù)據(jù)點優(yōu)化鄰域半徑內(nèi)數(shù)據(jù)點的數(shù)量獲取優(yōu)化最小點數(shù)，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)，其特征在于，所述根據(jù)初始凸包與第二凸包得到稀疏區(qū)域，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及電力數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)處理的電力采集終端智慧管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取相同時刻的負荷變化率和電壓偏差組成一個數(shù)據(jù)點；稀疏度計算模塊，用于獲取數(shù)據(jù)點的初始凸包，在初始凸包中獲得各數(shù)據(jù)點的稀疏度；稀疏區(qū)域獲取模塊，用于利用稀疏度小于稀疏度均值的數(shù)據(jù)點構(gòu)建第一凸包；在第一凸包中計算數(shù)據(jù)點的密度梯度；然后基于密度梯度構(gòu)建第二凸包，進而得到稀疏區(qū)域；數(shù)據(jù)識別模塊，用于根據(jù)稀疏區(qū)域獲得優(yōu)化鄰域半徑和優(yōu)化最小點數(shù)；基于優(yōu)化鄰域半徑和優(yōu)化最小點數(shù)利用DBSCAN算法對數(shù)據(jù)點進行處理。本發(fā)明能夠利用參數(shù)優(yōu)化后的算法對電力數(shù)據(jù)進行處理，達到對電力數(shù)據(jù)管理的目的。

技術(shù)研發(fā)人員：王國棟,許園園,禹兆蔚,齊巧莉,謝增輝,丁威
受保護的技術(shù)使用者：航天亮麗電氣有限責任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2