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一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法

申请号: CN202410165494.2
申请人: 国网山东省电力公司电力科学研究院
申请日期: 2024/2/5

摘要文本

一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法,包括数据采集模块、数据清洗与预处理模块、特征提取模块、模型选择模块、模型训练模块、实时监测与分析模块,数据采集模块实时获取电力系统产生的大数据,数据清洗与预处理模块对采集到的数据进行异常值处理、缺失值处理、数据平滑的操作,特征提取模块分析数据的时域特性、频域特性和空域特性,提高数据表征能力,在模型选择模块中,根据问题类型、数据特征和性能评估,选择合适的机器学习模型,实时监测与分析模块将训练好的模型应用于实时数据流,实现对电力系统运行状态的实时监测与分析。本发明有益效果:通过自动化处理大数据、实时监测,为电力系统管理提供了高效、准确、实用的解决方案。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202410165494.2
申请日 2024/2/5
公告号 CN117708550A
公开日 2024/3/15
IPC主分类号 G06F18/20
权利人 国网山东省电力公司电力科学研究院
发明人 姚洪磊; 刘新; 刘冬兰; 常英贤; 孙梦谦; 许善杰; 赵夫慧; 王睿; 张昊; 张方哲; 马雷; 孙莉莉; 于灏; 秦佳峰; 赵洺哲; 苏冰; 李玉华; 金玉辉
地址 山东省济南市市中区望岳路2000号

专利主权项内容

1.一种电力大数据自动化数据分析及模型构建方法,包括数据采集模块、数据清洗与预处理模块、特征提取模块、模型选择模块、模型训练模块、实时监测与分析模块;其中,数据采集模块实时获取电力系统产生的大数据,包括电流、电压、功率参数;数据清洗与预处理模块对采集到的数据进行异常值处理、缺失值处理、数据平滑操作,确保数据质量;特征提取模块分析数据的时域特性、频域特性和空域特性,提高数据表征能力;模型选择模块根据问题类型、数据特征和性能评估,选择合适的机器学习模型,利用历史数据提高模型的预测准确性;实时监测与分析模块将训练好的模型应用于实时数据流,实现对电力系统运行状态的实时监测与分析。