【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力运行数据，尤其涉及基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法。
技术介绍
1、电力系统随着技术进步正朝着智能电网的方向发展。传统的电力系统管理正在转变为依托计算机技术的智能分析，电力运行数据的深入挖掘为系统的管理、故障诊断与维护提供支持，这使得系统运行更加智能化。
2、在这一转型中，数据挖掘技术，尤其是关联规则和先验算法在发现数据项之间潜在联系方面发挥了重要作用，提供了深入分析电力系统故障成因的新途径。以电流和电压的分析为基础，结合网络拓扑和各种传感技术，电力系统故障诊断已形成完善的方法和理论体系。新方法如基于电流特性的分析能够利用电流变化趋势来诊断与分析线路故障，提高了故障分析的准确性和效率。
3、同时，编译器技术的进步，诸如自动向量化等功能，加速了程序计算过程，尤其在嵌套循环处理和代码优化方面表现出色。自动向量化使得代码能够更有效地运行于现代cpu的simd指令集上。
4、此外，研究者针对数据处理效率和分析能力进行了一系列优化，通过适应电力系统的数据特点对计算方法进行了改进。例如，设计了s-vm计算方法，并利用先验算法和大数据技术来预测电力系统的稳定性，并通过分析发电系统相关的数据，显著降低了系统的故障风险。
5、而本领域技术人员则在此基础上提出了一种基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法。
技术实现思路
1、鉴于现有技术中存在的上述问题，本专利技术的主要目的在于提供基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法。p>
2、本专利技术的技术方案是这样的：基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，包括以下步骤：
3、s1、数据收集与整备：建立一个齐全、精确的数据集，以便后续步骤可以在可信赖的信息上进行操作，要对电力系统运行的各种参数进行全面捕获，确保分析的准确性和完整性；
4、s2、深度数据预处理：将原始数据集转换成适合分析的格式，并增强数据质量，这一阶段为数据挖掘和智能分析打下坚实基础，确保进一步步骤的准确性和高效性；
5、s3、数据探索性分析：利用统计学方法来概括数据的主要特征，同时使用可视化工具来揭示数据中的模式、趋势和异常值，这个阶段是为了建立直观理解并导向后续的高级分析和建模策略；
6、s4、矩阵构建：创建一个能将故障特征和实例紧密相关联的结构化矩阵，这个矩阵是后续频繁项集生成和关联规则挖掘阶段的基础，旨在实现数据从最初带有故障特征的非结构化形式到结构化和易于分析的格式的转变；
7、s5、频繁项集生成：识别出在数据集中频繁出现的模式或属性组合，这一步不仅为下一步的关联规则挖掘提供必要的输入，而且能够揭示可能导致故障的潜在因素组合；
8、s6、关联规则挖掘：识别出变量之间的有意义的关联模式，这些模式反映了变量之间可能的因果联系，在电力系统数据分析中，通过关联规则挖掘，我们可以发现导致电力故障的潜在因素及其相互之间的关系，有助于预见和预防未来可能发生的故障；
9、s7、智能故障诊断：利用关联规则和先前提取的故障特征，实现对电力系统实时数据的监测和分析，此步骤的核心是将监测到的数据与关联规则库进行匹配，以快速识别潜在的故障模式，该过程关键在于实现自动化的故障识别和分析，减少人工参与，提高故障检出速度和精度，确保及时响应和处理；
10、s8、系统验证与优化：通过模拟和实际数据测试来验证系统的性能，以及根据评估结果对系统进行调整和优化，该阶段的目标是提升系统的稳定性、准确性和速度，从而在实际操作中实现可靠的自动化故障诊断。
11、作为一种优选的实施方式，所述步骤s1可细化为：
12、s11、确定数据源的确定性：确定数据收集将涉及的具体带动设备和系统，并识别和列出所有潜在的数据源，包括传感器、智能设备、运维记录等；
13、s12、设定数据收集的参数范围：定义将采集哪些具体的数据点，如电压、电流、功率等，为了确保后续分析的准确性，必须在数据收集前确定参数范围和数据类型；
14、s13、同步时间并且定位数据：确保数据集在时间上是对齐的，以便于进行准确的时间序列分析，同步数据采集时间点并确保数据的时间戳准确，可以在分析时正确关联事件，不会发生事件关联错误的情况；
15、s14、进行原始数据的采集工作：实际抓取数据并保存到数据库，其中，使用自动化工具或系统将数据从源采集过程自动化，以减少人为错误并提高效率；
16、s15、对数据进行格式化处理：转换数据以满足后续处理的需求，这其中包括将数据转换为通用格式(如csv、xml等)，方便后续的处理系统进行读取；
17、s16、执行数据质量评估与数据清洗：确保数据集的质量，排除不准确或无关数据，这其中包括检查缺失值、重复数据或明显的错误数据，并对数据进行必要的清洗和校正。
18、通过上述技术手段，确保在数据收集阶段获得的数据有足够的质量和完整性，为电力系统的智能处理和分析奠定坚实的基础。
19、作为一种优选的实施方式，所述步骤s2可细化为：
20、s21、执行彻底的数据清洗程序：为了提升数据质量和准确性，避免后续分析出现偏差，需要对数据进行修正或移除错误、重复或不相关的记录，确保数据集的纯净度；
21、s22、进行系统的缺失值处理：缺失值的适当处理可以提升数据集的完整性，减少分析时的误差，因此，需要填充或决定如何处理缺失值，维持分析模型的完整性；
22、s23、实施异常值的检测与处理：识别并处置数据集中的异常值，这些值可能是由错误产生或代表非典型行为，通过减少或修正异常值，避免它们对趋势分析和预测模型的潜在影响；
23、s24、对数据进行转换：把数据调整到统一的规模以供不同的算法有效使用，转换后的数据有助于避免算法在处理时由于数值范围大不同而引发的收敛问题；
24、s25、进行数据维度的识别工作：识别关键数据维度，可以减少后续处理中的噪音和不必要的信息，提高处理效率，为数据降维做好准备，以减少分析的计算复杂度；
25、s26、对数据进行逻辑分类和结构化，以便后续步骤可以针对性地应用不同的分析策略，这样可以强化数据重要性和分析焦点，便于针对特定层次进行深入研究和操作。
26、通过上述技术手段，通过上述细致化的预处理步骤，数据被转换和准备成适合高级分析模型处理的格式，从而确保后续步骤可以更精确地识别模式、进行预测或制定策略。
27、作为一种优选的实施方式，所述步骤s3可细化为：
28、s31、进行数据分布的评估：通过识别数据的分布模式，选择合适的分析工具和数据处理方法，以方便理解数据集各个变量的分布特性，如正态性、偏态等；
29、s32、分析数据集的统计概要：计算描述性统计量，如平均值、中位数、方差、四分位数等，这些统计概要为进一步分析提供了定量基础，帮助捕捉数据的集中趋势和离散程度；
30、s本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S1可细化为：
3.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S2可细化为：
4.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S3可细化为：
5.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S4可细化为：
6.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S5可细化为：
7.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S6可细化为：
8.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S7可细化为：
9.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤S8可细化为；
【技术特征摘要】
1.基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤s1可细化为：
3.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤s2可细化为：
4.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法，其特征在于：所述步骤s3可细化为：
5.根据权利要求1所述的基于先验算法的电力运行数据的智能处理方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵鑫，黄昌达，张梅，武江波，易多典，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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