【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于异常数据处理领域，尤其涉及一种供电站计量数据异常处理方法及系统。
技术介绍
1、供电站计量数据异常处理是指针对供电站采集的计量数据进行实时监测、分析和处理的过程。该过程旨在及时识别和处理异常数据，确保供电站系统的安全运行。供电站计量数据异常处理包括数据采集、预处理、分析和识别、异常处理与响应以及异常事件记录与分析等关键步骤。通过准确识别和处理异常数据，能够提高供电站的运行效率和可靠性。
2、在现有技术中，由于对异常数据的分流和处理依赖于人工的干预和判断，处理过程通常更为耗时。处理人员需要逐个分析和判断异常数据，并根据经验和知识来决定采取的措施。这种人为干预导致了处理效率的大幅降低，延缓了对异常数据的真正处理，且部分异常情况是可以自动处理，部分异常情况则需要人工干预，现有的处理方法难以对其进行区分，导致异常数据无法分流，降低了处理效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种供电站计量数据异常处理方法，旨在解决
技术介绍
中确定的现有技术存在的技术问题。
2、本专利技术是这样实现的，一种供电站计量数据异常处理方法，所述方法包括：
3、从供电站的计量设备和传感器中实时采集计量数据，所述计量数据包括电能、电压、电流和频率；
4、对采集的计量数据进行分析，并检测和识别异常数据，识别异常并判断其类型；
5、建立存储历史数据和历史异常数据处理结果的历史数据库，并建立异常处理模型，利用异常处理模型对异常数据进行分析，将
6、在检测到可自动处理或需人工干预的异常数据时，设定处理规则，获取该异常数据的处理办法。
7、作为本专利技术更进一步的方案，所述从供电站的计量设备和传感器中实时采集计量数据，具体包括：
8、与计量设备和传感器建立连接，收集和接收从供电站的计量设备和传感器中实时采集的计量数据；
9、对数据进行解析和处理，将数据转换为可识别和使用的格式；
10、对采集到的数据进行质量验证和校验，检查数据的有效性、一致性和完整性；
11、搭建临时存储介质，将采集到的实时计量数据临时存储到临时存储介质中。
12、作为本专利技术更进一步的方案，所述对采集的计量数据进行分析，并检测和识别异常数据，具体包括：
13、对计量数据进行实时监测和分析，检测数据中的趋势、周期性变化和异常波动，识别并监测潜在的系统状态变化；
14、从计量数据中提取出统计特征、频谱特征和时频特征；
15、对经过预处理和特征提取的计量数据进行识别，识别出违反正常和异常模式的数据，并生成异常检测报告。
16、作为本专利技术更进一步的方案，所述利用异常处理模型对异常数据进行分析，具体包括：
17、建立历史数据库，记录供电站的历史数据以及相应的异常分类和处理结果；
18、基于历史数据库中的数据，对异常数据标注异常类型；
19、建立异常处理模型，依据异常数据的异常类型标注，将数据划分为可自动处理的异常数据和需要人工干预的异常数据。
20、作为本专利技术更进一步的方案，所述设定处理规则，获取该异常数据的处理办法，具体包括：
21、设定异常处理规则，根据异常处理规则对产生可自动处理的异常数据的设备进行自动调整和自动控制，直至异常数据恢复到非异常状态；
22、设定异常警示规则，并根据异常警示规则对需要人工干预的异常数据生成警示信息，并反馈至管理人员；
23、在异常数据处理后，将该次处理的异常数据和处理结果进行记录，并存储至历史数据库中。
24、本专利技术的另一目的在于提供一种供电站计量数据异常处理系统，所述系统包括：
25、数据获取模块，用于从供电站的计量设备和传感器中实时采集计量数据，所述计量数据包括电能、电压、电流和频率；
26、异常分析模块，用于对采集的计量数据进行分析，并检测和识别异常数据，识别异常并判断其类型；
27、异常分类模块，用于建立存储历史数据和历史异常数据处理结果的历史数据库，并建立异常处理模型，利用异常处理模型对异常数据进行分析，将异常数据依据可自动处理和需人工干预的处理方式进行分类；
28、异常处理模块，用于在检测到可自动处理或需人工干预的异常数据时，设定处理规则，获取该异常数据的处理办法。
29、作为本专利技术更进一步的方案，所述数据获取模块包括：
30、数据采集单元，用于与计量设备和传感器建立连接，收集和接收从供电站的计量设备和传感器中实时采集的计量数据；
31、数据解析单元，用于对数据进行解析和处理，将数据转换为可识别和使用的格式；
32、数据校验单元，用于对采集到的数据进行质量验证和校验，检查数据的有效性、一致性和完整性；
33、数据存储单元，用于搭建临时存储介质，将采集到的实时计量数据临时存储到临时存储介质中。
34、作为本专利技术更进一步的方案，所述异常分析模块包括：
35、状态监测单元，用于对计量数据进行实时监测和分析，检测数据中的趋势、周期性变化和异常波动，识别并监测潜在的系统状态变化；
36、特征提取单元，用于从计量数据中提取出统计特征、频谱特征和时频特征；
37、异常识别单元，用于对经过预处理和特征提取的计量数据进行识别，识别出违反正常和异常模式的数据，并生成异常检测报告。
38、作为本专利技术更进一步的方案，所述异常分类模块包括：
39、历史数据存储单元，用于建立历史数据库，记录供电站的历史数据以及相应的异常分类和处理结果；
40、类型规划单元，用于基于历史数据库中的数据，对异常数据标注异常类型；
41、处理分类单元，用于建立异常处理模型，依据异常数据的异常类型标注，将数据划分为可自动处理的异常数据和需要人工干预的异常数据。
42、作为本专利技术更进一步的方案，所述异常处理模块包括：
43、自动处理单元，用于设定异常处理规则，根据异常处理规则对产生可自动处理的异常数据的设备进行自动调整和自动控制，直至异常数据恢复到非异常状态；
44、人工干预单元，用于设定异常警示规则，并根据异常警示规则对需要人工干预的异常数据生成警示信息，并反馈至管理人员；
45、结果记录单元，用于在异常数据处理后，将该次处理的异常数据和处理结果进行记录，并存储至历史数据库中。
46、本专利技术的有益效果是：
47、该方法利用异常处理模型的分析能力，能够准确地识别并将异常数据划分为可自动处理和需人工干预的两类。这样可以对异常数据实现合理的分流，提高处理效率。
48、通过设定异常处理规则，针对可以自动处理的异常数据执行自动调整和自动控制。相较于现有技术，该方法更加灵活而智能化地根据设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种供电站计量数据异常处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从供电站的计量设备和传感器中实时采集计量数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对采集的计量数据进行分析，并检测和识别异常数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用异常处理模型对异常数据进行分析，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述设定处理规则，获取该异常数据的处理办法，具体包括：
6.一种供电站计量数据异常处理系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据获取模块包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述异常分析模块包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述异常分类模块包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述异常处理模块包括：
【技术特征摘要】
1.一种供电站计量数据异常处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从供电站的计量设备和传感器中实时采集计量数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对采集的计量数据进行分析，并检测和识别异常数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用异常处理模型对异常数据进行分析，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王红振，麻珍珍，田贺，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司保定供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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