[發明專利]一種電網運行KPI數據模式自學習的方法和系統在審
| 申請號: | 201410571170.5 | 申請日: | 2014-10-23 |
| 公開(公告)號: | CN104361433A | 公開(公告)日: | 2015-02-18 |
| 發明(設計)人: | 姬源;王向東;沈冠全;黃育松;覃海;萬會江;孫浩;張仕鵬;李壽松 | 申請(專利權)人: | 貴州電網公司電力調度控制中心;中國能源建設集團廣東省電力設計研究院 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129 | 代理人: | 高麗萍 |
| 地址: | 550002 貴*** | 國省代碼: | 貴州;52 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 電網 運行 kpi 數據 模式 自學習 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及一種電力系統智能調度技術領域,特別是一種電網運行KPI數據模式自學習的方法和系統。
背景技術
電力網絡運行過程中會產生大量數據,對電網運行數據進行管理,從這些數據中尋找關鍵信息,掌握電力系統運行狀態,對調度人員提高發電調整的決策效率有重要意義。關鍵性能指標KPI(Key?Performance?Indicator)集中展示了電網運行狀態,為公司高層決策人員和電網運行關鍵崗位人員提供關于電網運行安全性、經濟性、優質性、環保性的信息。目前的電網運行KPI數據管理只依據傳統電網研究人工進行知識管理,且已有的KPI數據模式固定,無法進一步獲取未發現的數據模式,使得對電網運行研究理論未發現的擴展知識受限,電網運行管理決策效率比較低,無法達到精細化管理。
為加強電網運行安全性、優化電能質量、提高電網運行經濟性、兼顧電力生產的環保要求,電網運行的精細化管理逐漸成為各電網公司的迫切需要。隨著電網基礎設施數字化水平不斷提高,電網信息系統的數據量不斷增大,有效的利用海量數據,從數據中發掘出隱含的、先前未知并具有潛在價值的信息,是當前電網信息化領域的重要研究方向。
發明內容
本發明針對現有的電網運行數據的人工進行知識管理和KPI數據模式固定導致的電網運行管理效率低并無法精細化管理的問題,提供一種電網運行KPI數據模式自學習的方法,對電網運行數據采用ETL技術和電網運行KPI數據挖掘獲取確信可使用的傳統電網運行研究理論未發現的擴展知識,實現電網運行KPI數據模式自學習,為豐富改善電網運行人員的專業知識和能力提供了基礎,進而達到精細化管理,提高電網運行管理水平。本發明還涉及一種電網運行KPI數據模式自學習的系統。
本發明的技術方案如下:
一種電網運行KPI數據模式自學習的方法,其特征在于,通過ETL技術按照需求對收集的電網運行數據進行數據抽取、數據轉換和清洗得到電網運行KPI數據,并將清洗后的電網運行KPI數據裝載到電網運行KPI數據倉庫中,然后利用C4.5算法對裝載到電網運行KPI數據倉庫中的數據進行電網運行KPI數據挖掘,通過特征分析、關聯分析和聚類決策分析得到KPI數據關聯關系,再通過設置可信門檻過濾得到被接受的KPI數據關聯關系,并在知識驗證后得到新的電網運行KPI數據模式存儲于電網運行KPI經驗知識庫中。
收集的電網運行數據為多源數據采集,包括采集電網運行KPI經驗知識庫中具有明確范圍和數據采集源的電網運行KPI數據以及采集其它系統經數據處理產生的結果的KPI數據,還包括采集電網量測的潮流數據、拓撲數據和參數數據。
通過ETL技術按照需求對收集的電網運行數據從電網運行的各監測系統、執行系統和/或管理系統中進行數據抽取、數據轉換和清洗得到電網運行KPI數據,所述清洗包括去除數據中的明顯錯誤和冗余。
設置的可信門檻過濾包括安全可信門檻過濾、優質可信門檻過濾、經濟可信門檻過濾和環保可信門檻過濾,將未通過可信門檻過濾的數據作為不可信知識存儲至不可信知識庫中。
在得到被接受的KPI數據關聯關系后通過電網仿真技術進行知識驗證,知識驗證不合格的數據作為不可信知識存儲至不可信知識庫中,知識驗證合格得到新的電網運行KPI數據模式還反饋到利用C4.5算法進行的電網運行KPI數據挖掘。
一種電網運行KPI數據模式自學習的系統,其特征在于,包括依次連接的電網運行數據收集模塊、電網運行數據ETL處理模塊、電網運行KPI數據倉庫、電網運行KPI數據挖掘模塊、可信門檻過濾模塊和知識驗證模塊,所述電網運行數據收集模塊收集電網運行數據,所述電網運行數據ETL處理模塊通過ETL技術按照需求對收集的電網運行數據進行數據抽取、數據轉換和清洗得到電網運行KPI數據,并將清洗后的電網運行KPI數據裝載到電網運行KPI數據倉庫中,所述電網運行KPI數據挖掘模塊利用C4.5算法對裝載到電網運行KPI數據倉庫中的數據進行電網運行KPI數據挖掘并通過特征分析、關聯分析和聚類決策分析得到KPI數據關聯關系,所述可信門檻過濾模塊通過設置可信門檻過濾得到被接受的KPI數據關聯關系,再由知識驗證模塊進行知識驗證后得到新的電網運行KPI數據模式存儲于電網運行KPI經驗知識庫中。
所述電網運行數據收集模塊收集的電網運行數據為多源數據采集,包括采集電網運行KPI經驗知識庫中具有明確范圍和數據采集源的電網運行KPI數據以及采集其它系統經數據處理產生的結果的KPI數據,還包括采集電網量測的潮流數據、拓撲數據和參數數據。
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G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預定,例如用于門票、服務或事件的
G06Q10-04 .預測或優化,例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理,例如組織、規劃、調度或分配時間、人員或機器資源;企業規劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉儲、裝貨、配送或運輸;存貨或庫存管理,例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動化,例如電子郵件或群件的計算機輔助管理
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