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【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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