本發(fā)明涉及一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

智能電網(wǎng)就是電網(wǎng)的智能化，也被稱為"電網(wǎng)2.0"，它是建立在集成的、高速雙向通信網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，通過先進(jìn)的傳感和測量技術(shù)、先進(jìn)的設(shè)備技術(shù)、先進(jìn)的控制方法以及先進(jìn)的決策支持系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)電網(wǎng)的可靠、安全、經(jīng)濟、高效、環(huán)境友好和使用安全的目標(biāo)，其主要特征包括自愈、激勵和包括用戶、抵御攻擊、提供滿足21世紀(jì)用戶需求的電能質(zhì)量、容許各種不同發(fā)電形式的接入、啟動電力市場以及資產(chǎn)的優(yōu)化高效運行。

智能電網(wǎng)在供電過程中，需要對不同供電區(qū)域的電力資源進(jìn)行配置，但目前慣用的資源配置方式，都是進(jìn)行平均配置，或者是根據(jù)經(jīng)驗，亦或是根據(jù)設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行，無法符合電力資源使用的實際情況，導(dǎo)致部分區(qū)域的電力資源過剩，另外部分區(qū)域的電力資源不足，這極大地不利于電力資源的靈活分配。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析方法與系統(tǒng)，通過獲得各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理后建立數(shù)據(jù)庫分別進(jìn)行存儲，再根據(jù)存儲的數(shù)據(jù)對智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷走勢分別進(jìn)行預(yù)測分析，生成電力配置方案，提高了電力資源的利用率。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的：一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析方法，包括以下步驟：

S1.采集智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的歷史電力負(fù)荷情況，生成各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；

S2.建立數(shù)據(jù)庫，對各個區(qū)域預(yù)處理得到的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)分別進(jìn)行存儲；

S3.根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存儲的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，對智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷走勢分別進(jìn)行預(yù)測分析；

S4.根據(jù)電力負(fù)荷走勢的分析結(jié)果，生成智能電網(wǎng)不同供電區(qū)域的電力配置方案。

進(jìn)一步地，所述的一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析方法，還包括信息展示步驟，用于將智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域在電路負(fù)荷預(yù)測信息進(jìn)行可視化展示和區(qū)別呈現(xiàn)。

進(jìn)一步地，所述的步驟S1包括以下子步驟:

對智能電網(wǎng)供電范圍內(nèi)的電力負(fù)荷情況進(jìn)行分布式采集；

對采集得到數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合統(tǒng)計，獲得各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)；所述電路負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)包括：對應(yīng)供電區(qū)域在不同時間信息下的電力負(fù)荷值數(shù)據(jù)、經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；不同時間信息包括不同的日期和每個日期中不同的時間段；

對于每個供電區(qū)域，分別建立不同日期中的每個時間段與電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的一一對應(yīng)關(guān)系；對于電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)空缺的時間段，對空缺位置進(jìn)行填充，填充內(nèi)容為所述空缺位置臨近的K個鄰居的眾數(shù)或平均值。

進(jìn)一步地，所述的步驟S3包括以下子步驟：

通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于時間信息的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)的第一電力負(fù)荷變化趨勢；

通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于經(jīng)濟發(fā)展趨勢、溫度和天氣的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)的第二電力負(fù)荷變化趨勢；

將各個供電區(qū)域的第一電力負(fù)荷變化趨勢和第二電力負(fù)荷變化趨勢進(jìn)行加權(quán)融合得到各個區(qū)域最終電力負(fù)荷變化趨勢預(yù)測結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述步驟S4的配置方案中，未來一定時間內(nèi)各個區(qū)域電力負(fù)荷預(yù)測值與電力資源配置成正比：在未來的同一個時間段中，設(shè)各個區(qū)域的電力負(fù)荷預(yù)測值分別為x1、x2……xn,其中n表示智能電網(wǎng)供電區(qū)域的個數(shù)；電力資源的總和為y，則各個區(qū)域配置得到的電力資源y1、y2……yn分別為按照如下公式求解：

一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)，包括：

數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的歷史電力負(fù)荷情況，生成各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；

數(shù)據(jù)庫建立模塊，用于建立數(shù)據(jù)庫，對各個區(qū)域預(yù)處理得到的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)分別進(jìn)行存儲；

數(shù)據(jù)分析模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存儲的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，對智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷走勢分別進(jìn)行預(yù)測分析；

配置方案生成模塊，用于根據(jù)電力負(fù)荷走勢的分析結(jié)果，生成智能電網(wǎng)不同供電區(qū)域的電力配置方案。

進(jìn)一步地，所述的采集分析系統(tǒng)還包括信息展示模塊，用于將智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域在電路負(fù)荷預(yù)測信息進(jìn)行可視化展示和區(qū)別呈現(xiàn)。

進(jìn)一步地，所述的數(shù)據(jù)采集模塊包括：

采集單元，用于對智能電網(wǎng)供電范圍內(nèi)的電力負(fù)荷情況進(jìn)行分布式采集；

統(tǒng)計單元，用于對采集得到數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合統(tǒng)計，獲得各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)；所述的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)包括：對應(yīng)供電區(qū)域在不同時間信息下的電力負(fù)荷值數(shù)據(jù)、經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；不同時間信息包括不同的日期和每個日期中不同的時間段；

預(yù)處理單元，用于對于每個供電區(qū)域，分別建立不同日期中的每個時間段與電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的一一對應(yīng)關(guān)系；對于電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)空缺的時間段，對空缺位置進(jìn)行填充，填充內(nèi)容為所述空缺位置臨近的K個鄰居的眾數(shù)或平均值。

進(jìn)一步地，所述的數(shù)據(jù)分析模塊包括：

第一預(yù)測單元，用于通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于時間信息的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)基于時間信息的第一電力負(fù)荷變化趨勢；

第二預(yù)測單元，用于通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于經(jīng)濟發(fā)展趨勢、溫度和天氣的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)基于溫度和天氣信息的第二電力負(fù)荷變化趨勢；

融合單元，用于將各個供電區(qū)域的第一電力負(fù)荷變化趨勢和第二電力負(fù)荷變化趨勢進(jìn)行加權(quán)融合得到融合結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述的配置方案生成模塊生成的配置方案中，未來一定時間內(nèi)各個區(qū)域電力負(fù)荷預(yù)測值與電力資源配置成正比。

本發(fā)明的有益效果是：通過獲得各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理后建立數(shù)據(jù)庫分別進(jìn)行存儲，再根據(jù)存儲的數(shù)據(jù)對智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷走勢分別進(jìn)行預(yù)測分析，生成電力配置方案，提高了電力資源的利用率；能夠?qū)⒅悄茈娋W(wǎng)各個供電區(qū)域在電路負(fù)荷預(yù)測信息進(jìn)行可視化展示和區(qū)別呈現(xiàn)，為工作人員對電力配置方案的審核和修改提供依據(jù)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的方法流程圖；

圖2為本發(fā)明的系統(tǒng)原理框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖進(jìn)一步詳細(xì)描述本發(fā)明的技術(shù)方案，但本發(fā)明的保護范圍不局限于以下所述。

如圖1所示，一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析方法，包括以下步驟：

S1.采集智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的歷史電力負(fù)荷情況，生成各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；

S2.建立數(shù)據(jù)庫，對各個區(qū)域預(yù)處理得到的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)分別進(jìn)行存儲；

S3.根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存儲的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，對智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷走勢分別進(jìn)行預(yù)測分析；

S4.根據(jù)電力負(fù)荷走勢的分析結(jié)果，生成智能電網(wǎng)不同供電區(qū)域的電力配置方案。

在本申請的實施例中，所述的一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析方法，還包括信息展示步驟，用于將智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域在電路負(fù)荷預(yù)測信息進(jìn)行可視化展示和區(qū)別呈現(xiàn)。

所述的步驟S1包括以下子步驟:

對智能電網(wǎng)供電范圍內(nèi)的電力負(fù)荷情況進(jìn)行分布式采集；

對采集得到數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合統(tǒng)計，獲得各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)；所述電路負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)包括：對應(yīng)供電區(qū)域在不同時間信息下的電力負(fù)荷值數(shù)據(jù)、經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；不同時間信息包括不同的日期和每個日期中不同的時間段；

例如，對各個供電區(qū)域進(jìn)行電力負(fù)荷情況進(jìn)行采集、統(tǒng)計，獲得的每一個電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)信息均包括：日期、時間段、天氣、溫度、負(fù)荷值；例如其中一個供電區(qū)域中，某一個電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)為2015.5.20、18:35～18:40、晴、25℃、20kw；

這里需要說明的是時間段可以是以5分鐘為基準(zhǔn)，如18:35～18:40，也可以是10分鐘、半小時、一小時；也可以是2分鐘、5分鐘，在采集統(tǒng)計過程中確定；這里的負(fù)荷值可以用功率來表示，如該實施例中的20kw,其代表的是時間段內(nèi)的平均功率；

對于每個供電區(qū)域，分別建立不同日期中的每個時間段與電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的一一對應(yīng)關(guān)系；對于電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)空缺的時間段，對空缺位置進(jìn)行填充，填充內(nèi)容為所述空缺位置臨近的K個鄰居的眾數(shù)或平均值。

具體地，電力負(fù)荷值數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)采用K個鄰居的平均數(shù)進(jìn)行填充，天氣數(shù)據(jù)采用K個鄰居的眾數(shù)進(jìn)行填充，K值可以自行設(shè)置。

在本申請的一個實施例中，K值為6，時間段以5分鐘為基準(zhǔn)，對于其中一個供電區(qū)域，假設(shè)在日期為2014.10.20的數(shù)據(jù)中：有12：00～12：05、12:05～12:10、12:10～12:15、12：20～12:25、12：25～12:30、12：30～12:55等時間段的電力負(fù)荷值、溫度、及天氣數(shù)據(jù)，但可以看出在該日期的12:15～12:20的數(shù)據(jù)是空缺的；此時，該日期中12:15～12:20的電力負(fù)荷值和溫度值都取上述6個時間段的平均數(shù)；天氣數(shù)據(jù)取上述6個時間段的眾數(shù)；

進(jìn)所述的步驟S3包括以下子步驟：

通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于時間信息的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)的第一電力負(fù)荷變化趨勢；

具體地：對于一個供電區(qū)域而言：

建立數(shù)據(jù)陣列，數(shù)據(jù)陣列的每一行代表電力負(fù)荷值所屬于的日期，且日期從上至下逐漸增加；數(shù)據(jù)陣列的每一列代表電力負(fù)荷值所屬的時間段，且時間段從做至右逐漸增加；

提取數(shù)據(jù)庫中該供電區(qū)域各個電力負(fù)荷值及其對應(yīng)的日期和在該日期中的時間段，填充到數(shù)據(jù)陣列中；

確定當(dāng)前時間段(時間段以5分鐘為基準(zhǔn))，例如當(dāng)前時間為2016.11.2、12:00～12:05，則要預(yù)測的第一個時間段為2016.11.2、12:05～12:10，提取該時間中的時間段信息12:05～12:10；找出數(shù)據(jù)陣列中該時間段對應(yīng)的列數(shù)，將該列所有的電力負(fù)荷值求平均，得到基于時間的預(yù)測結(jié)果；

接著在對第二個時間段2016.11.2、12:10～12:15進(jìn)行預(yù)測；如此往復(fù)，通過對未來一段時間內(nèi)各個時間段的電力負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)測，即可得到未來一定時間內(nèi)的第一電力負(fù)荷變化趨勢。

其它區(qū)域的預(yù)測同理，預(yù)測后即可得到各個供電區(qū)域中的第一電力負(fù)荷變化趨勢。

再通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于經(jīng)濟發(fā)展趨勢、溫度和天氣的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)的第一電力負(fù)荷變化趨勢；

具體地，對于一個供電區(qū)域：

建立電力負(fù)荷值與經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)之間的關(guān)系模型：

Y＝β₀+β₁M₁+β₂M₂+β₃M₃+ε，

式中，Y表示電量負(fù)荷值、β₀為常數(shù)，M₁為經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)，M₂為溫度數(shù)據(jù)，M₃為天氣數(shù)據(jù)，β₁，β₂，β₃為經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)的調(diào)節(jié)參數(shù)，ε為隨機數(shù)，其均值為0，且方差σ²＞0，即ε～N(0，σ²)；

在所述數(shù)的關(guān)系模型中，天氣數(shù)據(jù)，如晴、陰、雨、多余、雷電等，分別用不同的天氣參數(shù)表示，經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)也由對應(yīng)的經(jīng)濟發(fā)展趨勢參數(shù)表示(如GDP、GNP等)；

利用數(shù)據(jù)庫中該區(qū)域每一個電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的對建立的關(guān)系模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中通過最小二乘法估計出β＝(β₀，β₁，β₂，β₃)^T，獲得成熟的關(guān)系模型；

確定當(dāng)前時間段(時間段以5分鐘為基準(zhǔn))，例如當(dāng)前時間為2016.11.2、12:00～12:05，則要預(yù)測的第一個時間段為2016.11.2、12:05～12:10；通過現(xiàn)有的經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、溫度和天氣估計方法，可以得到該時間段的經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、溫度和天氣；

將經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、溫度和天氣輸入成熟的關(guān)系模型中，即可得到基于經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、溫度和天氣的預(yù)測結(jié)果，接著對第二個時間段2016.11.2、12:10～12:15進(jìn)行預(yù)測，如此往復(fù)，通過對未來一段時間內(nèi)各個時間段的電力負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)測，即可得到未來一定時間內(nèi)的第二電荷變化趨勢。

將各個供電區(qū)域的第一電力負(fù)荷變化趨勢和第二電力負(fù)荷變化趨勢進(jìn)行加權(quán)融合得到各個區(qū)域最終電力負(fù)荷變化趨勢預(yù)測結(jié)果。

其它區(qū)域的預(yù)測同理，預(yù)測后即可得到各個供電區(qū)域中的第二電力負(fù)荷變化趨勢。

融合過程，對同一個供電區(qū)域的第一電力負(fù)荷變化趨勢和第二電力負(fù)荷變化趨勢，按照相同的時間段進(jìn)行加權(quán)融合。

所述步驟S4的配置方案中，未來一定時間內(nèi)各個區(qū)域電力負(fù)荷預(yù)測值與電力資源配置成正比：在未來的同一個時間段中，設(shè)各個區(qū)域的電力負(fù)荷預(yù)測值分別為x1、x2……xn,其中n表示智能電網(wǎng)供電區(qū)域的個數(shù)；電力資源的總和為y，則各個區(qū)域配置得到的電力資源y1、y2……yn分別為按照如下公式求解：

如圖2所示，一種智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)，包括：

數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的歷史電力負(fù)荷情況，生成各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；

數(shù)據(jù)庫建立模塊，用于建立數(shù)據(jù)庫，對各個區(qū)域預(yù)處理得到的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)分別進(jìn)行存儲；

數(shù)據(jù)分析模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存儲的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，對智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷走勢分別進(jìn)行預(yù)測分析；

配置方案生成模塊，用于根據(jù)電力負(fù)荷走勢的分析結(jié)果，生成智能電網(wǎng)不同供電區(qū)域的電力配置方案。

進(jìn)一步地，所述的采集分析系統(tǒng)還包括信息展示模塊，用于將智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域在電路負(fù)荷預(yù)測信息進(jìn)行可視化展示和區(qū)別呈現(xiàn)。

進(jìn)一步地，所述的數(shù)據(jù)采集模塊包括：

采集單元，用于對智能電網(wǎng)供電范圍內(nèi)的電力負(fù)荷情況進(jìn)行分布式采集；

統(tǒng)計單元，用于對采集得到數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合統(tǒng)計，獲得各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)；所述的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)包括：對應(yīng)供電區(qū)域在不同時間信息下的電力負(fù)荷值數(shù)據(jù)、經(jīng)濟發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；不同時間信息包括不同的日期和每個日期中不同的時間段；

預(yù)處理單元，用于對于每個供電區(qū)域，分別建立不同日期中的每個時間段與電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)的一一對應(yīng)關(guān)系；對于電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)空缺的時間段，對空缺位置進(jìn)行填充，填充內(nèi)容為所述空缺位置臨近的K個鄰居的眾數(shù)或平均值。

進(jìn)一步地，所述的數(shù)據(jù)分析模塊包括：

第一預(yù)測單元，用于通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于時間信息的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)基于時間信息的第一電力負(fù)荷變化趨勢；

第二預(yù)測單元，用于通過大數(shù)據(jù)分析，對各個供電區(qū)域進(jìn)行基于溫度和天氣的電力負(fù)荷值預(yù)測，獲得未來一定時間內(nèi)基于經(jīng)濟發(fā)展趨勢、溫度和天氣信息的第二電力負(fù)荷變化趨勢；

融合單元，用于將各個供電區(qū)域的第一電力負(fù)荷變化趨勢和第二電力負(fù)荷變化趨勢進(jìn)行加權(quán)融合得到融合結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述的配置方案生成模塊生成的配置方案中，未來一定時間內(nèi)各個區(qū)域電力負(fù)荷預(yù)測值與電力資源配置成正比。

本發(fā)明通過獲取各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理后建立數(shù)據(jù)庫分別進(jìn)行存儲，以得到充足穩(wěn)定的大數(shù)據(jù)資源；再根據(jù)存儲的數(shù)據(jù)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)陣列創(chuàng)建和數(shù)據(jù)建模，對智能電網(wǎng)各個供電區(qū)域的電力負(fù)荷走勢分別進(jìn)行預(yù)測，生成電力配置方案，提高了電力資源的利用率；同時能夠?qū)⒅悄茈娋W(wǎng)各個供電區(qū)域在電路負(fù)荷預(yù)測信息進(jìn)行可視化展示和區(qū)別呈現(xiàn)，為工作人員對電力配置方案的審核和修改提供依據(jù)。