[發明專利]一種基于電力大數據的能源資訊系統

在審

• 申請號: 201910159050.7
• 申請日: 2019-03-04
• 公開（公告）號: CN110046294A
• 公開（公告）日: 2019-07-23
• 發明（設計）人: 于曉彥;朱國榮;馮昊;陸曉芬;勞詠昶;葉玲節;孫秋潔;楊云露;徐晨靜;袁翔
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司經濟技術研究院
• 主分類號: G06F16/951
• 分類號: G06F16/951;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 浙江翔隆專利事務所(普通合伙) 33206
• 代理人: 張建青

1.一種基于電力大數據的能源資訊系統，其特征在于，包括電力欄目模塊、

數據爬取模塊、數據分析模塊、數據挖掘模塊和智能推薦模塊；

所述電力欄目模塊，基于電力資訊的海量數據，從中提取關鍵詞，并累計數量，按照降序排列，最終生成出現頻率高的關鍵詞作為電力欄目；通過聚合算法生成電力欄目，聚合算法包括兩個層面：數據加工層和數據業務層；數據加工層，從公眾號、電力官網數據源收集、清洗和提出數據，最終進入數據池；數據業務層，數據加工層為數據業務層提供最基礎的數據能力，提供數據原材料，業務層屬于公共資源層，主要用來維護整個欄目體系，定義業務方需要的欄目，創建欄目實例，執行電力欄目實例，提供相應數據；

所述的數據爬取模塊，通過網絡爬蟲工具爬取公眾號、電力官網，獲取電力行業信息；

所述的數據分析模塊，對獲取的行業信息進行數據處理分析，包括數據清洗、數據轉換、數據集成、數據消減、標簽管理、貼標簽和統計分析；按模型數據要求對基礎數據進行數據清洗、轉換、集成和消減，保證數據的可用性和完整性；通過標簽管理、貼標簽和統計分析形成數據標簽；

所述的數據挖掘模塊，包括挖掘建模、模型成果和應用優化，建模人員選用恰當的模型技術，利用訓練數據集來訓練并建立模型，輸出模型成果，包括三個輸出物：模型說明文檔、模型結果數據和模型成果應用建議書，在應用中使用模型挖掘結果數據，并通過分組對比和專題評價，對模型應用進行全面的評估；結合評估結果，進一步優化模型，直至達到所要求的模型應用效果為止；

所述的智能推薦模塊，用于給用戶推薦標簽，包括用戶建模、推薦算法和標簽推薦，智能推薦模塊通過用戶行為，建立用戶模型，通過內容的信息，建立推薦對象模型，通過用戶興趣匹配內容的特征信息，再經過推薦算法計算篩選，找到用戶感興趣的推薦對象，然后推薦給用戶；

所述智能推薦模塊推薦的數據標簽通過前端進行展示。

2.根據權利要求1所述的基于電力大數據的能源資訊系統，其特征在于，所述的數據爬取模塊包括爬取任務子模塊、數據導出子模塊和爬取數據源，根據爬取任務子模塊中的任務，利用網絡爬蟲自動抓取當前主流系統獲取行業信息，將行業信息導出并儲存于爬取數據源中。

3.根據權利要求1所述的基于電力大數據的能源資訊系統，其特征在于，所述的網絡爬蟲工具，按照設定的規則，自動地抓取網絡信息的程序或者腳本，被廣泛用于互聯網搜索引擎或其他類似網站，自動采集所有其能夠訪問到的頁面內容，以獲取或更新這些網站的內容和檢索方式。

4.根據權利要求1所述的基于電力大數據的能源資訊系統，其特征在于，所述挖掘建模的過程如下：在取得多份樣本后，將部分樣本作為訓練數據集，其余樣本則作為驗證數據集；選用最恰當的模型技術，利用訓練數據集來訓練并建立模型，利用驗證數據集來驗證在已經建立的模型；驗證數據集和訓練數據集是互相獨立的，所建立的模型只“見過”訓練數據集的數據，而驗證數據集對已建立的模型來說則是全新的數據，用來驗證已建立的模型是否可以維持大致相同的模型準確性。

5.根據權利要求4所述的基于電力大數據的能源資訊系統，其特征在于，如果利用驗證數據集驗證已建立的模型的結果發現模型的準確性有很大的差異，則應回到建模階段來檢查所抽取的數據樣本的數據質量，看是否有明顯的缺值或異常值，如有此類數據，則應先將這些數據做一適當的處理，再重新抽取樣本執行模型，如此重復，直到驗證數據集可以驗證已建立的模型可維持一個大致相同的模型準確性。