【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网数据融合，具体是一种配电网云平台数据融合方法。
技术介绍
1、配电网直接面向用户，是保证供电质量、提高电网运行效率、为用户提供优质服务的关键环节，实现对配电网的高度监控，是电力企业发展的趋势，为方便监管配电网数据，采用信息集成技术和物联网技术，借助大数据分析与挖掘，整合营配调系统数据资源，建设配电网云平台，为配电网运行监视、停电管理、故障抢修指挥等工程项目提供信息和决策支持，提升电网的服务水平；配电网云平台以超前防范风险、科学管理生产、深化管理状态为导向，以soa为核心思想，通过服务组件架构，服务数据对象和业务流程执行语言，三个技术分别解决了配电网云平台的服务构建、数据模型和流程编排领域的问题，通过一体化的生产运行管理支撑体系，实现了配电生产所需有关设备信息、电网模型和空间信息的充分融合，在技术上全面推进了配电网运维数据管理的进程。
2、现有公开号为cn117272221a公开的一种配电网云平台数据融合方法及配电网云平台，包括以下步骤：步骤1、将配电网数据通过输入端口，输入配电网云平台，且配电网云平台设有多个交互端口，当输入的数据较多时，多个输入端口同时进行数据输入。该配电网云平台数据融合方法及配电网云平台，配电网云平台通过将清洗后的配电网数据进行分流处理，使得配电网云平台的整体运行负担减轻，避免配电网云平台因处理的配电网数据量过大而发生崩溃，通过对配电网云平台设置拒绝接受不完整配电网数据的程序，减少配电网云平台的工作量，使得配电网云平台的运行负担减轻，通过配电网云平台将将配电网数据构建成统计图，
3、现有技术虽然实现了数据的融合，但是不能对多源异构数据进行融合，从而融合后的数据相对单一，不能为后续配电网的管理提供较好的支持，为此，我们提出一种配电网云平台数据融合方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种配电网云平台数据融合方法，以解决现有技术中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种配电网云平台数据融合方法，包括以下步骤：
3、s1、分析现有的数据源：识别所需的数据类型、格式、质量及数据更新频率；
4、s2、数据采集与接入：设计数据接入接口，确保不同业务子系统的数据能够被云平台有效接入；通过定时采集以及事件触发采集对数据进行采集，确保数据的及时性和完整性；
5、s3、数据预处理：对数据进行清洗，剔除无效、错误或不完整的数据记录；
6、s4、数据分类与关联：对数据进行分类并建立数据关联模型；
7、s5、数据融合：实现数据融合算法，进行多源数据的综合处理，生成融合后的数据集；
8、s6、时空数据映射与融合：对时空数据进行处理，确保数据在时空维度上的一致性；
9、s7、数据存储与管理：采用分布式数据库或数据湖存储大量融合后的数据；
10、s8、数据分析与应用：利用融合后的数据进行分析，结合ai算法进行预测；
11、s9、评估与优化：定期评估数据融合的效果，根据评估结果调整融合策略和算法，优化数据融合流程。
12、优选的，所述s3中数据处理还包括数据标准化处理：统一数据格式，确保数据间可比性。
13、优选的，所述s3中数据处理还包括数据质量评估：检查数据的准确性、完整性和一致性，进行缺失值填充或异常值处理。
14、优选的，所述s4中数据的分类包括数据的来源、类型以及地理位置；数据关联是建立数据关联模型，识别不同数据源之间的逻辑和物理联系。
15、优选的，所述s5中数据融合根据数据特性和应用需求选择加权平均、卡尔曼滤波或深度学习模型中的一种或多种。
16、优选的，所述s6中对时空数据处理包括时空数据插值、时空数据匹配，应用时空网格方法，提升数据的空间和时间分辨率。
17、优选的，所述s7中数据的管理是对数据的访问权限控制、备份与恢复、版本管理。
18、优选的，所述s8中数据分析包括趋势分析、故障模式识别；所述ai算法进行预测包括负荷预测、设备健康评估、智能调度。
19、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
20、1、配电网云平台能够有效地整合多源异构数据，为配电网的智能管理和决策提供强大的数据支持。
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1.一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述S3中数据处理还包括数据标准化处理：统一数据格式，确保数据间可比性。
3.根据权利要求1或2所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述S3中数据处理还包括数据质量评估：检查数据的准确性、完整性和一致性，进行缺失值填充或异常值处理。
4.根据权利要求1所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述S4中数据的分类包括数据的来源、类型以及地理位置；数据关联是建立数据关联模型，识别不同数据源之间的逻辑和物理联系。
5.根据权利要求1所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述S5中数据融合根据数据特性和应用需求选择加权平均、卡尔曼滤波或深度学习模型中的一种或多种。
6.根据权利要求1所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述S6中对时空数据处理包括时空数据插值、时空数据匹配，应用时空网格方法，提升数据的空间和时间分辨率。
7.根据权利要求1所述的一种配
8.根据权利要求1所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述S8中数据分析包括趋势分析、故障模式识别；所述AI算法进行预测包括负荷预测、设备健康评估、智能调度。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述s3中数据处理还包括数据标准化处理：统一数据格式，确保数据间可比性。
3.根据权利要求1或2所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述s3中数据处理还包括数据质量评估：检查数据的准确性、完整性和一致性，进行缺失值填充或异常值处理。
4.根据权利要求1所述的一种配电网云平台数据融合方法，其特征在于，所述s4中数据的分类包括数据的来源、类型以及地理位置；数据关联是建立数据关联模型，识别不同数据源之间的逻辑和物理联系。
5.根据权利要求1所述的一种配电...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜涛，张明理，宋卓然，王征，陈明丰，郭志彤，李剑峰，张燕妮，张子信，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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