[發(fā)明專利]一種基于氫能城市數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211297004.1
• 申請日: 2022-10-21
• 公開（公告）號(hào): CN115510095A
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉瑋;萬燕鳴;高鵬博;葛瑩瑩;張巖;肖晨江
• 申請（專利權(quán)）人: 北京國氫中聯(lián)氫能科技研究院有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2453
• 分類號(hào): G06F16/2453;G06F16/242;G06F16/2455;G06F16/25;G06F16/28
• 代理公司: 北京八月瓜知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11543
• 代理人: 高麗霞

本發(fā)明涉及能源數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于氫能城市數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)源、可對數(shù)據(jù)源分析處理的數(shù)據(jù)處理模塊和分析處理后生成的分析報(bào)告，數(shù)據(jù)源通過企業(yè)錄入、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，數(shù)據(jù)處理模塊依次通過數(shù)據(jù)清洗、NLP分析、Spark分析對數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理，分析報(bào)告包括通過所述數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)源得出相應(yīng)的氫流分析圖和氫流報(bào)告，本發(fā)明的目的在于解決傳統(tǒng)的氫能數(shù)據(jù)無法被搜集、分析和提煉的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及能源數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于氫能城市數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)。

背景技術(shù)

氫在地球上主要以化合態(tài)的形式出現(xiàn)，是宇宙中分布最廣泛的物質(zhì)，它構(gòu)成了宇宙質(zhì)量的75％，是二次能源。氫能在21世紀(jì)有可能在世界能源舞臺(tái)上成為一種舉足輕重的能源，氫的制取、儲(chǔ)存、運(yùn)輸、應(yīng)用技術(shù)也將成為21世紀(jì)備受關(guān)注的焦點(diǎn)，氫具有燃燒熱值高的特點(diǎn)，是汽油的3倍，酒精的3.9倍，焦炭的4.5倍，氫燃燒的產(chǎn)物是水，是世界上最干凈的能源，資源豐富，可持續(xù)發(fā)展，許多行業(yè)為了追求可持續(xù)發(fā)展與低成本發(fā)展，大力開發(fā)氫能產(chǎn)業(yè)。

而在氫能產(chǎn)業(yè)時(shí)代，擁有數(shù)據(jù)是未來幾年發(fā)展的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可以準(zhǔn)確的、低成本的、實(shí)時(shí)性的提供氫能數(shù)據(jù)，降低了各企業(yè)獲取氫能信息的成本，以及快速推進(jìn)氫能行業(yè)前進(jìn)的腳步，目前市面上缺少對各行業(yè)的氫能數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類統(tǒng)計(jì)分析，無法對氫能數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、分析、提煉，因此，發(fā)明人有鑒于此，提供了一種基于氫能城市數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)，以便解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于解決傳統(tǒng)的氫能數(shù)據(jù)無法被搜集、分析和提煉的問題。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的基礎(chǔ)方案提供一種基于氫能城市數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)源、可對數(shù)據(jù)源分析處理的數(shù)據(jù)處理模塊和分析處理后生成的分析報(bào)告，所述數(shù)據(jù)源通過企業(yè)錄入、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，所述數(shù)據(jù)處理模塊依次通過數(shù)據(jù)清洗、NLP分析、Spark分析對數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理，所述分析報(bào)告包括通過所述數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)源得出相應(yīng)的氫流分析圖和氫流報(bào)告。

本基礎(chǔ)方案的原理及效果在于：

1、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明設(shè)有數(shù)據(jù)源，通過三種方式：企業(yè)錄入、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)能夠收集企業(yè)運(yùn)營所產(chǎn)生的氫流數(shù)據(jù)，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析打下基礎(chǔ)。

2、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明設(shè)有數(shù)據(jù)處理模塊，首先通過對企業(yè)所收集到的數(shù)據(jù)源根據(jù)數(shù)據(jù)源集群的方式進(jìn)行初始化地清洗，從而完成一個(gè)整體的匯總，對匯總完成后的數(shù)據(jù)實(shí)用NLP分析法進(jìn)行進(jìn)一步地分析，將分散得數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記、分析，最后進(jìn)行匯總匹配，從而使得數(shù)據(jù)能夠有序排列，對后續(xù)數(shù)據(jù)查詢、生成報(bào)告等提供了良好的篩選環(huán)境和分流，后續(xù)的數(shù)據(jù)處理打下基礎(chǔ)。

3、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明設(shè)有Spark分析，能夠?qū)LP分析后的數(shù)據(jù)根據(jù)客戶自己想要的模板和業(yè)務(wù)，生成相關(guān)的氫流圖和分析報(bào)告，對NLP分析后的大量數(shù)據(jù)分析和邏輯處理后，提供近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，更加方便了氫能數(shù)據(jù)的查詢和更加直觀的觀察，從而能夠讓用戶深度的了解到數(shù)據(jù)所具有的深度價(jià)值。

進(jìn)一步，所述第三方數(shù)據(jù)獲取通過API數(shù)據(jù)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。

進(jìn)一步，所述數(shù)據(jù)清洗通過kafka系統(tǒng)進(jìn)行初始化清洗。kafka系統(tǒng)能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行初始化地清洗，方便后續(xù)NLP分析打下基礎(chǔ)。

進(jìn)一步，所述NLP分析通過分詞算法、分類算法和聚類算法對數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析整合。分詞算法能夠?qū)ζ髽I(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，再通過分類算法結(jié)合用戶自定義的數(shù)據(jù)詞典，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類和標(biāo)記，最后通過聚類算法，將企業(yè)相關(guān)的項(xiàng)目和資訊信息內(nèi)容進(jìn)行匯聚和匹配，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(如：企業(yè)歸屬那個(gè)氫能產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié))、標(biāo)記(如：公司主要生產(chǎn)的產(chǎn)品)的目的，并將企業(yè)相關(guān)的項(xiàng)目、資訊等信息對接匹配。