一种基于大数据的电力能源监测分析方法及系统

本发明涉及电力能源，更具体的说是涉及一种基于大数据的电力能源监测分析方法及系统。

背景技术：

1、大数据时代下，电力能源设备产生的数据量庞大，随着物联网和传感器技术的发展，电力能源监测数据的采集和传输变得更加智能和高效。

2、传统的建模方法在电力能源系统中具有一定的应用和优势，但也存在一些局限性。例如，物理模型需要准确的系统参数和初始条件，统计模型对数据的平稳性和相关性要求较高，优化模型对问题的数学建模和求解能力要求较高。此外，传统建模方法可能无法充分利用电力能源系统的大数据，无法实现精确的预测和优化。

3、因此，如何提供一种基于大数据的电力能源监测分析方法及系统，利用大数据技术和机器学习算法对电力能源的监测数据进行处理和分析预测，实现对电力设备的实时监测和预警，及时发现异常情况和潜在故障，提高电力设备的可靠性和安全性是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种基于大数据的电力能源监测分析方法及系统，利用大数据技术和机器学习算法对电力能源的监测数据进行处理和分析预测，实现对电力设备的实时监测和预警，及时发现异常情况和潜在故障，提高电力设备的可靠性和安全性。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于大数据的电力能源监测分析方法，包括：

3、采集电力能源的监测数据；

4、将采集到的监测数据存储在大数据平台中；

5、对所述监测数据进行清洗和预处理，生成标准化数据；

6、利用大数据分析算法对所述标准化数据进行分析，得到监测数据分析结果；

7、将所述监测数据分析结果以可视化的形式呈现；

8、基于所述监测数据分析结果，实时监测电力能源的状态和趋势，并进行预测。

9、优选的，所述采集电力能源的监测数据，包括：利用无人机和遥感技术，无人机搭载传感器设备，对电力设施进行巡检和监测，获取监测数据。

10、优选的，所述传感器设备包括：

11、高分辨率相机，用于拍摄电力设施的图像和视频，检测电力设施的状态和损伤情况；

12、气象传感器，用于检测电力设施周围的气象条件，包括温度、湿度和风速；

13、毒气传感器，用于检测电力设施周围的有害气体浓度；

14、气压传感器，用于检测电力设施周围的气压变化；

15、水质传感器，用于检测电力设施周围的水质状况。

16、优选的，对所述监测数据进行清洗和预处理，包括：

17、对所述监测数据分别进行去重去噪处理、缺失值处理、平滑处理、标准化处理以及特征提取处理；

18、所述去重去噪处理，包括：对所述监测数据去除重复的数据记录；同时，去除由于传感器误差或其他原因引入的异常值或噪声；

19、所述缺失值处理，包括：对于存在缺失值的监测数据，删除包含缺失值的记录或使用插值方法填补缺失值；

20、所述平滑处理，包括：对于监测数据中的连续数据，采用数据平滑技术，消除数据中的突变和波动，使数据更加平稳；

21、所述标准化处理，包括：对所述监测数据进行归一化处理。

22、优选的，利用大数据分析算法对所述标准化数据进行分析，包括：

23、基于机器学习算法建立故障预测模型，根据历史数据和设备状态参数，预测电力设备的故障概率和故障时间。

24、优选的，所述基于机器学习算法建立故障预测模型，包括：

25、将所述标准化数据划分为训练数据集和测试数据集；

26、提取所述标准化数据的特征数据，所述特征数据包括时域特征和频域特征；

27、使用不同的分类算法分别进行建模得到多个故障分类模型；

28、通过训练数据集对各故障分类模型进行训练，通过测试数据集评估所述各故障分类模型的性能，输出各故障分类模型的故障识别准确率；

29、对所述故障识别准确率进行排序，从中选择故障识别准确率最高的m个故障分类模型，采用投票机制集成所述故障预测模型。

30、优选的，使用不同的分类算法分别进行建模得到多个故障分类模型包括以下步骤：使用逻辑回归分类算法进行建模，得到逻辑回归故障分类模型；

31、使用朴素贝叶斯分类算法进行建模，得到朴素贝叶斯故障分类模型；

32、使用贝叶斯网络分类算法进行建模，得到贝叶斯网络故障分类模型；

33、使用神经网络分类算法进行建模，得到神经网络故障分类模型；

34、使用随机森林分类算法进行建模，得到随机森林故障分类模型；

35、使用支持向量机分类算法进行建模，得到支持向量机故障分类模型；

36、使用cart决策树分类算法进行建模，得到cart决策树故障分类模型；

37、使用id3决策树分类算法进行建模，得到id3决策树故障分类模型；

38、使用c45决策树分类算法进行建模，得到c45决策树故障分类模型；

39、使用梯度提升决策树分类算法进行建模，得到梯度提升决策树故障分类模型。

40、优选的，采用投票机制集成所述故障预测模型，包括：

41、将每个故障分类模型均设置为投票者，将故障类型设置为竞争者；

42、基于各故障分类模型的预测结果进行投票；

43、根据m个故障分类模型的投票结果确定故障类型。

44、优选的，一种基于大数据的电力能源监测分析系统，包括：

45、数据采集模块，用于采集电力能源的监测数据；

46、数据存储模块，用于将采集到的监测数据存储在大数据平台中；

47、数据标准化模块，用于对所述监测数据进行清洗和预处理，生成标准化数据；

48、数据分析模块，用于利用大数据分析算法对所述标准化数据进行分析，得到监测数据分析结果；

49、数据可视化模块，用于将所述监测数据分析结果以可视化的形式呈现；

50、数据预测模块，用于基于所述监测数据分析结果，实时监测电力能源的状态和趋势，并进行预测。

51、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于大数据的电力能源监测分析方法及系统，所述方法包括：采集电力能源的监测数据；将采集到的监测数据存储在大数据平台中；对所述监测数据进行清洗和预处理，生成标准化数据；利用大数据分析算法对所述标准化数据进行分析，得到监测数据分析结果；将所述监测数据分析结果以可视化的形式呈现；基于所述监测数据分析结果，实时监测电力能源的状态和趋势，并进行预测。本发明利用大数据技术和机器学习算法对电力能源的监测数据进行处理和分析预测，实现对电力设备的实时监测和预警，及时发现异常情况和潜在故障，提高电力设备的可靠性和安全性。

技术特征：

1.一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，所述采集电力能源的监测数据，包括：利用无人机和遥感技术，无人机搭载传感器设备，对电力设施进行巡检和监测，获取监测数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，所述传感器设备包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，对所述监测数据进行清洗和预处理，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，利用大数据分析算法对所述标准化数据进行分析，包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，所述基于机器学习算法建立故障预测模型，包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，使用不同的分类算法分别进行建模得到多个故障分类模型包括以下步骤：使用逻辑回归分类算法进行建模，得到逻辑回归故障分类模型；

8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，采用投票机制集成所述故障预测模型，包括：

9.一种基于大数据的电力能源监测分析系统，应用于权利要求1-8任一项所述的一种基于大数据的电力能源监测分析方法，其特征在于，包括：

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的电力能源监测分析方法及系统。涉及电力能源技术领域，所述方法包括：采集电力能源的监测数据；将采集到的监测数据存储在大数据平台中；对监测数据进行清洗和预处理，生成标准化数据；利用大数据分析算法对标准化数据进行分析，得到监测数据分析结果；将监测数据分析结果以可视化的形式呈现；基于监测数据分析结果，实时监测电力能源的状态和趋势，并进行预测。本发明利用大数据技术和机器学习算法对电力能源的监测数据进行处理和分析预测，实现对电力设备的实时监测和预警，及时发现异常情况和潜在故障，提高电力设备的可靠性和安全性。

技术研发人员：李佳桐,王健,杨传喜,杨振宇
受保护的技术使用者：河海大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17