一种电力数据回归分析方法及系统与流程

本发明涉及电力数据回归分析，尤其涉及一种电力数据回归分析方法及系统。

背景技术：

1、电力数据回归分析是一种用于研究电力系统中各种因素之间关系的方法。它可以帮助预测电力需求、优化能源利用、改善电网运行。然而传统的电力数据回归分析存在着无法准确判断电力传输故障点，以及无法及时的动态调度电力输送线路。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种电力数据回归分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种电力数据回归分析方法及系统，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：通过电力系统对发电厂进行基础数据采集，得到发电时间序列数据；根据发电时间序列数据进行发电峰值提取，得到发电峰值数据；

4、步骤s2：对输电节点进行数据标注，得到节点线路数据；对节点线路数据进行波形能量分析，得到输电波形能量数据；对输电波形能量数据进行穿透有效性界定，得到声波有效能量数据；

5、步骤s3：对节点线路数据进行空间偏移评估，得到空间偏移系数；根据空间偏移系数对声波有效能量数据进行空间补偿，得到有效补偿能量数据；对有效补偿能量数据进行声波异常识别，得到异常声波报告数据；

6、步骤s4：对异常声波报告数据进行回归分析，得到电力异常周期数据；根据电力异常周期数据对输电线路进行故障定位，得到输电线路故障数据；根据输电线路故障数据进行电力传输故障预案制定，得到电力故障预案策略。

7、本发明通过电力系统对发电厂进行基础数据采集，系统可以实时获取发电厂的数据，包括电压、电流、功率信息，这有助于监测发电厂的运行状态，确保其正常运行，得到发电时间序列数据意味着你可以获得关于发电的详细历史记录，这对于分析、规划和优化发电厂的运行非常重要，提取发电峰值数据有助于确定发电厂在某个时间段内的最大电力产出，这对电力系统的负荷管理和电力市场交易非常重要，因为峰值时段通常与高电价相关联，通过发电峰值数据，可以更好地规划电力系统的负荷，以满足高峰期的需求，这有助于避免电力不足或浪费，提高电力传输的效率；对输电节点进行数据标注意味着为每个节点建立了准确的线路数据，建立节点线路数据是电力系统拓扑分析的基础，有助于了解电力网络的结构和连接方式，准确的节点数据可用于快速识别电力系统中的故障位置，波形能量分析可以检测到电力系统中异常波动或谐波，这些可能表明潜在的问题或故障，对输电波形能量数据进行穿透有效性界定，声波有效能量数据可以帮助识别电力系统中的潜在故障，有助于及早采取维修措施；通过了解空间偏移系数，可以识别出声波在电力系统不同部分的分布情况，有助于定位声源或异常，空间偏移系数还可以用于评估声波信号的衰减程度，这有助于估计声波在电力系统中的传播距离，通过补偿空间偏移，可以提高声波有效能量数据的准确性和一致性，补偿可以确保声波信号在不同位置具有相似的幅度，使声波异常识别更容易，异常声波报告数据可以提供详细信息，帮助运维团队快速定位和解决问题；通过回归分析，可以识别出异常声波数据中的周期性趋势，这有助于检测潜在的电力系统问题，如设备老化、负荷变化或其他周期性干扰，获得电力异常周期数据后，可以预测未来的电力异常趋势，有助于规划维护和资源分配，电力异常周期数据可以用于定位输电线路上的故障或问题的位置，这可以缩短维修时间，减少停电时间，提高供电可靠性，定位故障还有助于识别问题的性质，例如线路短路、绝缘损坏或其他故障类型；根据输电线路故障数据，可以制定详细的电力故障处理策略。这些策略包括维修程序、设备更换计划、人员调度，有助于快速恢复电力供应，制定故障预案时，可以优化资源分配，确保所需的人员和设备在需要时可用。因此本发明一种电力数据回归分析方法及系统是对传统的电力数据回归分析方法做出的改进处理，从而解决了传统电力数据回归分析方法存在的无法准确判断电力传输故障点，以及无法及时的动态调度电力输送线路的问题，提高了判断电力传输故障点的准确度，同时能够及时的动态调度电力传输线路。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：通过电力系统对发电厂进行基础数据采集，得到电厂基础数据；

10、步骤s12：对电厂基础数据进行发电方式分类处理，得到电厂发电方式数据；

11、步骤s13：对电厂发电方式数据进行时间序列分析，得到发电时间序列数据；

12、步骤s14：根据发电时间序列数据进行发电峰值提取，得到发电峰值数据。

13、本发明通过采集电厂的基础数据，可以确保获得全面和准确的信息，包括电厂的规模、设备、位置，这有助于建立电厂的完整概况；对电厂的发电方式进行分类处理可以使数据更具可读性和可管理性，这有助于对不同类型的发电方式进行比较和分析；通过时间序列分析，可以跟踪电厂的发电性能随时间的变化，这有助于识别潜在的性能问题或趋势，如效率下降或负载波动；提取发电峰值数据有助于确定电厂的最高性能水平，发电峰值数据还可以用于负载管理，帮助电厂应对高负载需求时的挑战，确保稳定供电。

14、优选地，步骤s2包括以下步骤：

15、步骤s21：对输电节点进行数据标注，得到输电节点数据；

16、步骤s22：根据输电节点数据进行输电线路数据提取处理，得到节点线路数据；

17、步骤s23：根据发电峰值数据对节点线路数据进行输电声波信号采集，得到输电声波信号；

18、步骤s24：对输电声波信号进行频域转换，生成输电声波信号数据；

19、步骤s25：对输电声波信号数据进行波形能量分析，得到输电波形能量数据；

20、步骤s26：对输电波形能量数据进行穿透有效性界定，得到声波有效能量数据。

21、本发明通过对输电节点进行数据标注为每个节点建立了准确的线路数据，建立节点线路数据是电力系统拓扑分析的基础，有助于了解电力网络的结构和连接方式，准确的节点数据可用于快速识别电力系统中的故障位置；通过采集声波信号，可以监测输电系统中的声音异常，例如设备故障、放电，有助于及早发现问题，将声波信号进行频域转换可以将声音数据转换为频率分布数据，有助于分析声波信号中的频率成分，识别特定频率的事件或故障；分析声波信号的波形能量可以用于诊断输电线路和设备的健康状态，异常的波形能量可能表明存在问题，识别声波有效能量数据有助于过滤掉无关或噪声数据，提高后续分析的精确性，声波有效能量数据包含与输电线路或设备故障相关的信息，有助于实时监测系统并识别潜在的问题。

22、优选地，步骤s25包括以下步骤：

23、步骤s251：对输电声波信号数据进行频率分解，得到输电声波频率数据；

24、步骤s252：对输电声波频率数据进行时间点标注，得到声波时间点数据；

25、步骤s253：对输电声波频率数据进行波形密度矩阵构建，得到波形密度矩阵数据；

26、步骤s254：对波形密度矩阵数据进行矩阵分解，得到波形密度特征数据；

27、步骤s255：根据声波时间点数据对声波时间点数据进行声波波动差计算，得到声波波动差数据；

28、步骤s256：利用声波能量算法对声波波动差数据以及波形密度特征数据进行波形能量分析计算，得到输电波形能量数据。

29、本发明通过对输电声波信号数据进行频率分解，允许将声波信号转换为频率域数据，可以更清晰地分析声音中的不同频率成分，通过频率分解，可以检测到特定频率范围内的异常或故障信号，有助于识别问题，标注时间点可以用于确定声波事件的发生时间，有助于分析事件的时间模式和相关性，波形密度矩阵可以提供关于声波波形的形状信息，有助于分析声音的形态特征，矩阵可以用于识别声波模式或特征，例如周期性振动或异常噪声，矩阵分解可以用于提取波形密度特征数据，这些特征可能包含与故障或异常相关的信息；声波波动差数据提供了关于声波信号的波动性质的数据，异常的波动差可以指示不稳定性或变化，通过计算波动差，可以检测声波信号的突然变化或趋势，有助于发现异常情况，波形能量分析可以提取声波信号的能量特征，这有助于识别声音的强度和变化，通过分析波形能量，可以检测到能量突变，有助于及早发现问题或异常。

30、优选地，步骤s256中的声波能量算法如下所示：

31、式中，表示声波能量值，表示声波波动差值，表示声波速度系数，表示单位时间值，表示声波振幅，表示声波频率系数，表示空间体积值，表示声音传播参考速度值，表示声波能量算法的误差修正值。

32、本发明构建了一个声波能量算法，该算法通过对声波的振幅、传播速度、频率、时间范围和空间范围的影响来决定的，通过调整这些参数，可以控制声波能量算法的输出结果，以满足特定的需求或优化声波能量的计算。该算法充分考虑了声波波动差值，较大的波动差值会增加声波的能量值，因为更大的振幅意味着更强烈的声波震动；声波速度系数，较大的速度系数会导致更快的声波传播速度，从而增加声波在单位时间内传播的距离，进而增加声波能量值；单位时间值，单位时间值表示计算声波能量的时间范围，较长的时间范围会包含更多的声波振动周期，从而增加声波能量的累积；声波振幅，较大的振幅会增加声波的能量值，因为更大的振幅意味着更强烈的声波震动；声波频率系数，较高的频率系数会增加声波的频率，从而增加声波能量值；空间体积值，较大的空间体积值意味着声波在更大的区域内传播，从而增加声波的能量值；声音传播参考速度值，声音传播参考速度值表示声波在特定介质中传播的速度，较大的传播参考速度值会导致更快的声波传播速度，增加声波在单位时间内传播的距离，从而增加声波能量值；声波能量算法的误差修正值，误差修正值用于校正算法中可能存在的误差，通过调整误差修正值，可以使算法更准确地估计声波的能量值。

33、优选地，步骤s26包括以下步骤：

34、步骤s261：对输电波形能量数据进行扩散路径定位，得到能量扩散路径数据；

35、步骤s262：对输电线路材料进行声波吸收检测，得到材料吸收声波数据；

36、步骤s263：对能量扩散路径数据进行线路内部气体传输密度计算，得到内部气体密度数据；

37、步骤s264：根据材料吸收声波数据以及内部气体密度数据对输电波形能量数据进行穿透有效性界定，得到声波有效能量数据。

38、本发明通过对输电波形能量数据进行扩散路径定位，可以帮助确定声波能量的扩散路径，得到声波影响范围区域，声波吸收检测可以用于评估输电线路材料的声波吸收性能，吸收性能不佳可能表明材料老化或受损，需要维护或更换，同时也能表示材料对声波的影响因素，能否准确的收集到声波数据；内部气体密度数据的计算有助于了解输电线路内部气体的分布和密度，这对于预测电弧闪络等故障很重要，因为它们通常涉及到气体的参与，同时内部气体会对声波能量的传输起到消弱作用，根据声波能量、材料吸收和气体密度数据，这一步骤可以确定声波是否能够有效地穿透输电线路，这有助于识别声波信号在系统中传输的障碍或阻塞。

39、优选地，步骤s3包括以下步骤：

40、步骤s31：对声波有效能量数据进行有效能量采样，得到有效采样能量数据；

41、步骤s32：对节点线路数据进行空间数据采集，得到节点线路空间数据；

42、步骤s33：对节点线路空间数据进行空间偏移评估，得到空间偏移系数；

43、步骤s34：根据空间偏移系数对有效采样能量数据进行空间补偿，得到有效补偿能量数据；

44、步骤s35：利用预设的声波故障识别模型对输电过程中的有效补偿能量数据进行声波异常识别，得到异常声波报告数据。

45、本发明通过对声波有效能量数据进行采样，可以提取关键的声波能量信息，减少冗余数据，有助于提高数据的处理效率，对节点线路数据进行空间数据采集，对节点线路周围环境进行采集，其中可以包括空气流速，空气压强，得到节点线路空间数据；空间偏移评估有助于了解声波数据与节点线路数据之间的关联性，可以识别声波源和节点线路之间的空间偏移情况，根据空间偏移系数对有效采样能量数据进行空间补偿，可以校正数据，确保声波数据与节点线路的实际位置和关系相符，利用预设的声波故障识别模型，对经过空间补偿的声波数据进行分析，可以检测到声波异常，为线路故障点进行定位。

46、优选地，步骤s33包括以下步骤：

47、步骤s331：对节点线路空间数据进行外部空气流速检测，得到空气流速数据；

48、步骤s332：对空气流速数据进行流体压强计算，得到流体压强数据；

49、步骤s333：根据空气流速数据以及流体压强数据进行气体环流强度评估，得到气体环流强度数据；

50、步骤s334：对气体环流强度数据进行空间偏移评估，得到空间偏移系数。

51、本发明通过对节点线路空间数据进行外部空气流速检测，这对声波的传递起到影响，较大的流速会隔绝很多声波，通过计算流体压强，可以了解环境中流体（通常是空气）的压力水平，这对于分析可能影响输电系统的大气压力变化因素很有帮助；根据外部空气流速和流体压强数据，可以评估气体环流的强度，这对于了解气体在节点线路周围的流动特性以及潜在的温度、湿度和压力梯度非常重要，空间偏移评估有助于将气体环流强度数据与节点线路的位置和拓扑关联起来，这有助于确定气体环流在不同部分的变化和分布，以及与节点线路的关系。

52、优选地，步骤s4包括以下步骤：

53、步骤s41：对异常声波报告数据进行电力传输异常溯源，得到电力异常溯源数据；

54、步骤s42：对电力异常溯源数据进行回归分析，得到电力异常周期数据；

55、步骤s43：根据电力异常周期数据对输电线路进行故障定位，得到输电线路故障数据；

56、步骤s44：根据输电线路故障数据对节点线路数据进行输电线路优化调度，得到线路故障调度数据；

57、步骤s45：利用预设的电力线路故障修复手册对输电线路故障数据进行故障修复并记录，得到故障修复数据；

58、步骤s46：根据故障修复数据以及线路故障调度数据进行电力传输故障预案制定，得到电力故障预案策略。

59、本发明通过对异常声波报告数据的分析，可以确定电力传输系统中的异常情况的源头，这有助于迅速识别问题并采取进一步的行动；回归分析可以帮助确定异常情况的周期性或趋势，这可以用来预测未来可能出现的异常情况，从而采取预防措施；根据电力异常周期数据，可以更准确地定位电力传输线路上的故障，从而缩短了故障定位的时间，根据输电线路故障数据进行优化调度，可以更有效地分配维修资源，提高维修效率，利用预设的电力线路故障修复手册，可以迅速采取适当的措施来修复电力传输线路上的故障，根据故障修复数据和线路故障调度数据，制定电力故障预案策略，有助于更好地应对未来可能发生的故障情况，降低系统风险。

60、优选地，本发明提供了一种电力数据回归分析方法及系统：

61、发电峰值采集模块，用于通过电力系统对发电厂进行基础数据采集，得到发电时间序列数据；根据发电时间序列数据进行发电峰值提取，得到发电峰值数据；

62、输电声波能力界定模块，用于对输电节点进行数据标注，得到节点线路数据；对节点线路数据进行波形能量分析，得到输电波形能量数据；对输电波形能量数据进行穿透有效性界定，得到声波有效能量数据；

63、异常声波识别模块，用于对节点线路数据进行空间偏移评估，得到空间偏移系数；根据空间偏移系数对声波有效能量数据进行空间补偿，得到有效补偿能量数据；对有效补偿能量数据进行声波异常识别，得到异常声波报告数据；

64、电力故障预案制定模块，用于对异常声波报告数据进行回归分析，得到电力异常周期数据；据电力异常周期数据对输电线路进行故障定位，得到输电线路故障数据；根据输电线路故障数据进行电力传输故障预案制定，得到电力故障预案策略。

65、本发明的有益效果在于通过电力系统对发电厂进行基础数据采集，系统可以实时获取发电厂的数据，包括电压、电流、功率信息，这有助于监测发电厂的运行状态，确保其正常运行，得到发电时间序列数据意味着你可以获得关于发电的详细历史记录，这对于分析、规划和优化发电厂的运行非常重要，提取发电峰值数据有助于确定发电厂在某个时间段内的最大电力产出，这对电力系统的负荷管理和电力市场交易非常重要，因为峰值时段通常与高电价相关联，通过发电峰值数据，可以更好地规划电力系统的负荷，以满足高峰期的需求，这有助于避免电力不足或浪费，提高电力传输的效率；对输电节点进行数据标注意味着为每个节点建立了准确的线路数据，建立节点线路数据是电力系统拓扑分析的基础，有助于了解电力网络的结构和连接方式，准确的节点数据可用于快速识别电力系统中的故障位置，波形能量分析可以检测到电力系统中异常波动或谐波，这些可能表明潜在的问题或故障，对输电波形能量数据进行穿透有效性界定，声波有效能量数据可以帮助识别电力系统中的潜在故障，有助于及早采取维修措施；通过了解空间偏移系数，可以识别出声波在电力系统不同部分的分布情况，有助于定位声源或异常，空间偏移系数还可以用于评估声波信号的衰减程度，这有助于估计声波在电力系统中的传播距离，通过补偿空间偏移，可以提高声波有效能量数据的准确性和一致性，补偿可以确保声波信号在不同位置具有相似的幅度，使声波异常识别更容易，异常声波报告数据可以提供详细信息，帮助运维团队快速定位和解决问题；通过回归分析，可以识别出异常声波数据中的周期性趋势，这有助于检测潜在的电力系统问题，如设备老化、负荷变化或其他周期性干扰，获得电力异常周期数据后，可以预测未来的电力异常趋势，有助于规划维护和资源分配，电力异常周期数据可以用于定位输电线路上的故障或问题的位置，这可以缩短维修时间，减少停电时间，提高供电可靠性，定位故障还有助于识别问题的性质，例如线路短路、绝缘损坏或其他故障类型；根据输电线路故障数据，可以制定详细的电力故障处理策略。这些策略包括维修程序、设备更换计划、人员调度，有助于快速恢复电力供应，制定故障预案时，可以优化资源分配，确保所需的人员和设备在需要时可用。因此本发明一种电力数据回归分析方法及系统是对传统的电力数据回归分析方法做出的改进处理，从而解决了传统电力数据回归分析方法存在的无法准确判断电力传输故障点，以及无法及时的动态调度电力输送线路的问题，提高了判断电力传输故障点的准确度，同时能够及时的动态调度电力传输线路。