【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力传输，具体为一种基于大数据的电力数据传输系统及方法。
技术介绍
1、随着网络技术、通信技术、计算机技术的发展，电力信息化程度逐渐提高。近年来，电力通信网络逐渐朝着数字化、智能化、集成化方向发展，在电力生产中发挥着重要作用。
2、电力是工厂主要的动力能源之一，电力设备的良好性能是安全优质供电的重要保障。而在电力设备进行供电时，电力传输的过程若极其不稳定，那么极易会造成电力设备的故障，进一步造成工厂安全生产的重大责任事故。
3、现阶段，许多工厂为了用电生产设施的正在运转，往往会对一台用电生产设施建立其它备用电力设备的连接方式，这有助于提高工厂的生产效率；然而，当许多用电生产设施连接到同一台电力设备时，由于电力传输的不稳定性往往会造成相应电力设备的故障，很有可能造成无法挽回的损失。因此如何针对用电生产设施的历史用电记录监测供电设备进行电力传输的稳定性成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的电力数据传输系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的电力数据传输方法，包括以下步骤：
3、步骤s100：采集目标工厂内各用电设备的工作参数信息，形成用电参数集；采集用电参数集中各用电设备在历史时间序列下的工作运行记录，分别形成各用电设备的运行记录集；根据运行记录集采集各时间节点下对各用电设备进行电力传输的供电设备参数信息，形
4、步骤s200：将用电参数集中任意用电设备设为目标设备，则捕捉目标设备分别对供电信息集中各供电设备的历史使用频率，并根据历史使用频率对各供电设备进行分级；根据运行记录集中目标设备的工作运行记录分析目标设备在各时间节点上的用电变化规律，并根据用电变化规律获取目标设备的异常变化周期，进一步根据各供电设备的级数和目标设备的异常变化周期分析目标设备和各供电设备的供电异常关联程度；
5、步骤s300：根据各用电设备的供电信息集将任意和目标设备存在相同供电设备的用电设备设为目标设备的用电关联设备；获取各用电关联设备的异常变化周期，并根据异常变化周期分析各用电关联设备对目标设备的异常关联性；进一步根据异常关联性分析目标设备和各用电关联设备连接相同供电设备时电力传输过程的稳定性；
6、步骤s400：实时监测电力传输的过程，若稳定性出现异常，则及时反馈给相关人员。
7、进一步的，步骤s100包括：
8、步骤s110：采集目标工厂内各用电设备的工作参数信息，形成用电参数集；采集用电参数集中各用电设备在历史时间序列下的工作运行记录，分别形成各用电设备的运行记录集a＝{a1,a2,…,an}，其中a1,a2,…,an表示在第1,2,…,n个时间节点下各用电设备工作运行时的实时用电量；
9、步骤s120：根据运行记录集采集各时间节点下同各用电设备进行电力传输的供电设备参数信息，形成各用电设备的供电信息集b＝{b1,b2,…,bn}，其中b1,b2,…,bn表示第1,2,…,n个时间节点下分别对各用电设备进行电力传输的供电设备参数信息；
10、上述步骤中，各用电设备连接着不同的供电设备，说明各用电设备拥有多种供电方式；其中各用电设备的供电设备集存在一定交集，表明各供电设备也连接多个用电设备；
11、上述步骤中的供电设备参数信息包括设备供电上限、工作功率等参数信息。
12、进一步的，步骤s200包括：
13、步骤s210：将用电参数集中任意用电设备设为目标设备，则捕捉目标设备分别对供电信息集中各供电设备的历史使用频率，并根据各历史使用频率大小对供电信息集中各供电设备进行由小到大排序，进一步根据排序的顺序分别形成各用电设备的第1、2、…、s级供电设备；其中s<n；
14、上述步骤中的历史使用频率捕捉的过程：如n个时间节点下某一供电设备使用的次数为m，则相应所述供电设备的历史使用频率为m/n；根据目标设备对各供电设备的历史使用频率对各供电设备进行分级，有利于后续分析目标设备和各供电设备之间的供电关联程度；
15、步骤s220：捕捉运行记录集中目标设备的工作运行记录，则以时间节点为横坐标，各时间节点下目标设备的实时用电量为纵坐标构建历史用电变化图；将历史用电变化图中实时用电量大于用电阈值α的各时间节点设为标记节点，则分别捕捉各标记节点的两个相邻时间节点，并筛选出满足标记节点和两个相邻时间节点时对目标设备进行电力传输的供电设备相同的标记节点，形成标记节点集；
16、步骤s230：分别获取标记节点集中各标记节点和对应两个相邻时间节点的实时用电量，则根据历史用电变化图分别确认各标记节点和对应两个相邻时间节点的坐标值(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，其中(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)分别表示左相邻时间节点、标记节点和右相邻时间节点的坐标值；根据坐标值分别得到斜率和则当时，目标设备在标记节点的用电量存在异常可能性，其中δ表示斜率阈值，β表示夹角阈值；此时获取标记节点时对目标设备进行电力传输的供电设备m，并将标记节点和对应两个相邻时间节点组成的时间段作为目标设备对供电设备m的一个异常变化周期；
17、通过根据各时间节点的实时用电量捕捉相邻时间节点所产生的斜率和夹角，并根据斜率和夹角分析各时间节点上目标设备的异常变化规律，有利于根据异常变化规律确认目标设备和各供电设备之间的供电关联程度，为后续分析电力传输过程的稳定性做铺垫；
18、步骤s240：捕捉目标设备对供电设备m的所有异常变化周期，并将连续的异常变化周期进行叠加，此时分别捕捉各叠加后的异常变化周期的长度值，进一步计算得到各叠加后的异常变化周期的长度均值为r；获取供电设备m在s级供电设备中的级数占比为f，此时根据级数占比f和长度均值r进一步得到目标设备和供电设备m的供电异常关联程度为：h＝σ*f*r/n；其中σ表示目标设备和供电设备m的关联因子；
19、上述步骤中连续的异常变化周期表示两个异常变化周期中的时间节点存在连续或者重合现象；比如异常变化周期1：x1,x2,x3，异常变化周期2：x3,x4,x5，此时叠加后的异常变化周期为x1,x2,x3,x4,x5，进一步得到异常变化周期的长度值为5。
20、进一步的，步骤s300包括：
21、步骤s310：根据各用电设备的供电信息集将任意和目标设备存在相同供电设备m的用电设备设为目标设备的用电关联设备；根据各用电关联设备对供电设备m的工作运行记录分别获取各用电关联设备对供电设备m的所有异常变化周期，分别形成各用电关联设备对供电设备m的异常周期集；
22、步骤s320：获取各用电关联设备的异常周期集和目标设备的所有异常变化周期，则利用计数器分别捕捉目标设备的各异常变化周期下各用电关联设备出现相同异常变化周期本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤S100包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤S200包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤S300包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤S400包括：
6.用于实现权利要求1-5中任一项所述的一种基于大数据的电力数据传输方法的电力数据传输系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据库、供电分析模块、异常判断模块和数据监测模块；
7.根据权利要求6所述的电力数据传输系统，其特征在于：所述数据采集模块包括用电采集单元、历史记录采集单元和供电采集单元；
8.根据权利要求6所述的电力数据传输系统，其特征在于：所述供电分析模块包括频率分析单元、规律分析单元和异常性分析单元；
9.根据权利要求6所述的电力数
10.根据权利要求6所述的电力数据传输系统，其特征在于：所述数据监测模块包括数据监测单元和数据反馈单元；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤s100包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤s200包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤s300包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电力数据传输方法，其特征在于：所述步骤s400包括：
6.用于实现权利要求1-5中任一项所述的一种基于大数据的电力数据传输方法的电力数据传输系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁坤仑，乔华国，李艇，张宏，汪洋，蔚凡，罗晨，王毅博，许伟，王炯程，王磊，王贵宝，王珩宇，
申请(专利权)人：青岛裕华电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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