[發明專利]基于大數據共享的大氣污染防治用電數據分析平臺

有效

• 申請號: 201710632086.3
• 申請日: 2017-07-28
• 公開（公告）號: CN107368894B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 李俊楠;田珂;李偉;邵淮嶺;李翔;王珊;李會君;張世林;羅輝勇
• 申請（專利權）人: 國網河南省電力公司電力科學研究院;國網河南省電力公司;鄭州電力高等專科學校
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06F16/245;G06F16/22;G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/26;H04L29/08;G01N15/06
• 代理公司: 鄭州知己知識產權代理有限公司 41132
• 代理人: 季發軍

1.基于大數據共享的大氣污染防治用電數據分析平臺，其特征在于：包括用電信息采集單元、傳輸模塊和系統主站，所述用電信息采集單元包括安裝在現場的計量終端設備和采集存儲設備，所述系統主站包括服務器組和數據分析中心，所述系統主站與所述用電信息采集單元通過所述傳輸模塊連接，所述數據分析中心包括以BP神經網絡為基礎的大數據共享分析模型；

所述計量終端設備包括智能電表，所述采集存儲設備包括數據采集卡以及分別與所述數據采集卡連接的數據集中器、分級存儲器CAM，若干智能電表呈星形分布與一個數據采集卡連接；

所述服務器組包括數據庫服務器、磁盤陣列、應用服務器、前置服務器、接口服務器、工作站、全球定位系統GPS時鐘、防火墻以及相關的網絡設備；

所述傳輸模塊包括近程計量終端網絡與遠程無線網絡，所述近程計量終端網絡采用電力載波傳輸或WIFI傳輸，所述遠程無線網絡采用長距離點對點式傳輸；

所述大數據共享分析模型的實現步驟包括，

1)指標數據輸入：以環保與電力共享數據，進行BP神經網絡的輸入指標分析并進行采集；

2)指標數據處理：對不同類型的輸入指標，通過物理意義、量綱和數量級的不同進行分級，并對原始數據進行歸一化處理；采用最大最小法，公式(1)如下：式中，為經過標準化處理的數據，x為原始數據，x_max和x_min分別是數據序列中最大數、最小數，數據標準化處理后，處在[-1,1]區間；

3)制定訓練樣本：以當前采集時間段的數據作為一個周期，作為BP神經網絡的訓練樣本，以便對下一周期的空氣質量指數進行預測檢驗；

4)進行網絡訓練：采用單隱層或多隱層的BP神經網絡進行空氣質量指數預測，設定期望值，并將預測周期的空氣質量指數作為輸出值進行輸出，單隱層BP神經網絡徑流分析模型結構為3-5-1，隱含層傳遞函數采用正切雙彎曲轉移函數tansig，輸出層傳遞函數采用線性轉移函數purelin,訓練函數采用L-M優化算法trainlm,設定期望誤差為0.0001,最大訓練輪回為500次；

5)預測結果分析：通過BP神經網絡預測下一周期空氣質量，并制作預測曲線值與實際值進行重合度比對，得出預測精確度；

所述BP神經網絡的輸入指標包括空氣污染顆粒濃度、空氣質量指數與管控企業電量，所述空氣污染顆粒包括粉塵、工業廢氣及汽車尾氣排放的污染顆粒。

2.如權利要求1所述的基于大數據共享的大氣污染防治用電數據分析平臺，其特征在于：所述大數據共享分析模型通過對電力和環保數據的分析，構建BP神經網絡預測單元，對空氣質量進行周期性預測，所述BP神經網絡包括輸入層、隱含層和輸出層，所述隱含層包括單隱含層和多隱含層。

3.如權利要求1所述的基于大數據共享的大氣污染防治用電數據分析平臺，其特征在于：所述遠程無線網絡包括無線電收發電臺，若干所述采集存儲設備呈縱線網分布與一個所述無線電收發電臺連接。

4.如權利要求1所述的基于大數據共享的大氣污染防治用電數據分析平臺，其特征在于：所述數據分析中心連接數碼顯示單元，所述數碼顯示單元分別連接串行通信接口、人機接口單元。

5.如權利要求4所述的基于大數據共享的大氣污染防治用電數據分析平臺，其特征在于：所述數碼顯示單元包括數據設定面板及LED顯示面板，所述數據設定面板包括若干個數據輸入按鈕及指令按鈕。