本發(fā)明涉及配電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)分析，更具體地，涉及一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下配電網(wǎng)投資的方法。

背景技術(shù)：

1、在配電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，研究基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下的配電網(wǎng)投資方式具有重大意義和重要性。這種方式能夠整合來自電力負荷、氣象條件、設(shè)備運行狀態(tài)以及市場動態(tài)等不同來源和類型的數(shù)據(jù)，通過先進的數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和決策模型構(gòu)建，為配電網(wǎng)的精準投資提供決策支持。這種多維度、深層次的分析方法能夠有效提升配電網(wǎng)規(guī)劃和運營的智能化水平，降低運營成本，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，促進配電網(wǎng)的經(jīng)濟效益和社會效益最大化，對于支撐現(xiàn)代社會的可持續(xù)發(fā)展有著不可或缺的作用。

2、在本發(fā)明技術(shù)之前，現(xiàn)有的基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下的配電網(wǎng)投資方法主要依賴于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和簡單的決策支持系統(tǒng)。這些方法通常涉及手動整合不同來源和格式的數(shù)據(jù)，如電力負荷數(shù)據(jù)、設(shè)備運行數(shù)據(jù)、氣象信息等，然后通過基本的數(shù)據(jù)分析手段(如統(tǒng)計分析)來輔助投資決策。這種方式不僅耗時耗力，而且難以處理日益增長的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度，無法深入挖掘數(shù)據(jù)中的隱含信息，也難以適應(yīng)快速變化的電網(wǎng)運行條件和市場需求。技術(shù)的難點和關(guān)鍵點主要包括：1)如何高效地整合和管理來自不同數(shù)據(jù)源的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)；2)如何從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取對配電網(wǎng)投資決策有重要影響的特征；3)如何構(gòu)建能夠準確反映配電網(wǎng)運行特性和市場變化的決策模型；4)如何確保決策建議的時效性、準確性和可靠性；以及5)如何評估投資決策的綜合效益，包括經(jīng)濟效益、系統(tǒng)穩(wěn)定性以及對環(huán)境的影響等。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題，本發(fā)明提出了一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下配電網(wǎng)投資的方法，通過快速的整合與評估與配電網(wǎng)投資決策特征和影響范圍，實現(xiàn)高效地整合和管理來自不同數(shù)據(jù)源的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)對不同類型影響的輸出。

2、根據(jù)本發(fā)明實施例第一方面，提供一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下配電網(wǎng)投資的方法。

3、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下配電網(wǎng)投資的方法包括：

4、建立一個集中的數(shù)據(jù)平臺，將實時監(jiān)控數(shù)據(jù)、歷史記錄、氣象信息、設(shè)備維護日志和市場運營數(shù)據(jù)自動收集并整合，存儲到數(shù)據(jù)平臺；

5、獲取整合后的數(shù)據(jù)，提取其中的配電網(wǎng)投資決策特征；

6、結(jié)合預(yù)設(shè)的預(yù)測模型來預(yù)測未來的電網(wǎng)負荷和資源需求；

7、使用歷史數(shù)據(jù)對所述預(yù)測模型進行優(yōu)化，形成訓(xùn)練后的預(yù)測模型；

8、將實時數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練后的預(yù)測模型中生成未來的配電網(wǎng)投資決策特征；

9、根據(jù)配電網(wǎng)投資決策特征判斷評估影響的范圍。

10、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述建立一個集中的數(shù)據(jù)平臺，將實時監(jiān)控數(shù)據(jù)、歷史記錄、氣象信息、設(shè)備維護日志和市場運營數(shù)據(jù)自動收集并整合，存儲到數(shù)據(jù)平臺，具體包括：

11、設(shè)計一個集中的數(shù)據(jù)平臺，支持實時監(jiān)控數(shù)據(jù)、歷史記錄、氣象信息、設(shè)備維護日志和市場運營數(shù)據(jù)的集成與存儲；

12、自動化的進行數(shù)據(jù)的收集，通過各種通信協(xié)議實時進行數(shù)據(jù)監(jiān)控、設(shè)備維護和運營數(shù)據(jù)采集。

13、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述獲取整合后的數(shù)據(jù)，提取其中的配電網(wǎng)投資決策特征，具體包括：

14、對收集自多個數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)處理操作，其過程包括去除異常值和噪聲，數(shù)據(jù)標準化以消除不同量綱影響；

15、對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)通過傅里葉計算獲得頻域特征；

16、對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)計算數(shù)據(jù)的變化率；

17、提取頻域特征，利用第一計算公式計算頻域特征與價值回饋指數(shù)的關(guān)聯(lián)性指數(shù)；

18、提取數(shù)據(jù)變化率，利用第二計算公式計算價值回饋指數(shù)關(guān)聯(lián)度；

19、當頻域特征與價值回饋指數(shù)的關(guān)聯(lián)性指數(shù)滿足第三計算公式時，保留此特征的對應(yīng)頻域特征作為所述配電網(wǎng)投資決策特征；

20、當價值回饋指數(shù)關(guān)聯(lián)度滿足第四計算公式時，保留此特征到所述配電網(wǎng)投資決策特征中；

21、所述第一計算公式為：

22、g＝(h-j)÷(td-tx)

23、其中，g為頻域特征與價值回饋指數(shù)的關(guān)聯(lián)性指數(shù)，h為價值回饋指數(shù)的最大化值時對應(yīng)的頻域特征值，j為價值回饋指數(shù)的平均值對應(yīng)的頻域特征值，td為頻域特征值最大值，tx為頻域特征值的最小值；

24、所述第二計算公式為：

25、p＝z-s

26、其中，p為價值回饋指數(shù)關(guān)聯(lián)度，z為價值回饋指數(shù)的變化率的歸一化指數(shù)，s為數(shù)據(jù)變化率的歸一化指數(shù)；

27、所述第三計算公式為：

28、g>y1

29、其中，y1為第一對比裕度；

30、所述第四計算公式為：

31、p<y2

32、其中，y2為第一對比裕度。

33、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述結(jié)合預(yù)設(shè)的預(yù)測模型來預(yù)測未來的電網(wǎng)負荷和資源需求，具體包括：

34、選擇適合電網(wǎng)負荷和資源需求預(yù)測的預(yù)設(shè)模型；

35、對收集到的實時監(jiān)控數(shù)據(jù)、歷史記錄、氣象信息、設(shè)備維護日志和市場運營數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取和構(gòu)造對預(yù)測模型有用的特征；

36、經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)的預(yù)測模型進行訓(xùn)練；

37、將預(yù)測模型集成到數(shù)據(jù)平臺中，實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)流的連續(xù)處理和負荷預(yù)測。

38、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述使用歷史數(shù)據(jù)對所述預(yù)測模型進行優(yōu)化，形成訓(xùn)練后的預(yù)測模型，具體包括：

39、使用歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測偏差的分析，識別誤差的模式和來源；

40、根據(jù)誤差分析的結(jié)果，調(diào)整所述預(yù)測模型為對所述歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測偏差最小的模式，作為訓(xùn)練后的預(yù)測模型。

41、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述將實時數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練后的預(yù)測模型中生成未來的配電網(wǎng)投資決策特征，具體包括：

42、根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行融合與同步，確保數(shù)據(jù)的時效性和一致性，形成預(yù)測分析輸入數(shù)據(jù)；

43、基于所述預(yù)測分析輸入數(shù)據(jù)，從訓(xùn)練后的預(yù)測模型的輸出中提取與配電網(wǎng)投資決策相關(guān)的關(guān)鍵特征的變化情況。

44、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述根據(jù)配電網(wǎng)投資決策特征判斷評估影響的范圍，具體包括：

45、對每個數(shù)據(jù)參數(shù)都設(shè)置一個對應(yīng)的經(jīng)濟效益、系統(tǒng)穩(wěn)定性和社會影響的預(yù)設(shè)的影響占比，每個參數(shù)對應(yīng)的經(jīng)濟效益、系統(tǒng)穩(wěn)定性和社會影響的影響占比總和為1；

46、根據(jù)未來的配電網(wǎng)投資決策特征的變化，乘以與其對應(yīng)的經(jīng)濟效益、系統(tǒng)穩(wěn)定性和社會影響的預(yù)設(shè)的影響占比，作為對應(yīng)的投資產(chǎn)生的主要影響。

47、根據(jù)本發(fā)明實施例第二方面，提供一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下配電網(wǎng)投資的系統(tǒng)。

48、在一個或多個實施例中，優(yōu)選地，所述一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)模式下配電網(wǎng)投資的系統(tǒng)包括：

49、收集整合數(shù)據(jù)模塊，用于建立一個集中的數(shù)據(jù)平臺，將實時監(jiān)控數(shù)據(jù)、歷史記錄、氣象信息、設(shè)備維護日志和市場運營數(shù)據(jù)自動收集并整合，存儲到數(shù)據(jù)平臺；

50、提取關(guān)鍵特征模塊，用于獲取整合后的數(shù)據(jù)，提取其中的配電網(wǎng)投資決策特征；

51、初步預(yù)測模塊，用于結(jié)合預(yù)設(shè)的預(yù)測模型來預(yù)測未來的電網(wǎng)負荷和資源需求；

52、預(yù)測修正模塊，用于使用歷史數(shù)據(jù)對所述預(yù)測模型進行優(yōu)化，形成訓(xùn)練后的預(yù)測模型；

53、特征修正模塊，用于將實時數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練后的預(yù)測模型中生成未來的配電網(wǎng)投資決策特征；

54、影響展示模塊，用于根據(jù)配電網(wǎng)投資決策特征判斷評估影響的范圍。

55、根據(jù)本發(fā)明實施例第三方面，提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲計算機程序指令，所述計算機程序指令在被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明實施例第一方面中任一項所述的方法。

56、根據(jù)本發(fā)明實施例第四方面，提供一種電子設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機程序指令，其中，所述一條或多條計算機程序指令被所述處理器執(zhí)行以實現(xiàn)本發(fā)明實施例第一方面中任一項所述的方法。

57、本發(fā)明的實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

58、本發(fā)明方案中，將不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一在一起，創(chuàng)建一個全面的數(shù)據(jù)視圖，實現(xiàn)高效的配電數(shù)據(jù)融合分析。

59、本發(fā)明方案中，通過自動識別和提取影響配電網(wǎng)投資決策的關(guān)鍵數(shù)據(jù)特征，并分析其影響范圍，確定其影響范圍。

60、本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。

61、下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。