本发明涉及数据处理。更具体地，本发明涉及一种柔性调控终端的数据处理方法及系统。
背景技术：
1、随着电力系统的复杂化和智能化发展，电气设备的运行环境变得更加多样化和动态化。尤其是在智能电网和可再生能源的普及下，电力网络的电压波动和不稳定问题愈加突出。传统的电力调控方法往往无法快速应对这些复杂变化，因此急需新的技术方案来提升电力系统的稳定性和可靠性。
2、柔性调控终端作为一种集成先进传感技术、实时数据分析与智能决策功能的设备，能够高效、灵活地调整电力系统的运行状态。通过对电气设备进行实时监测，柔性调控终端能够及时发现电压波动过高或过低等异常情况，并根据检测结果做出快速反应，自动调整电力流向或发送预警信号，有效防止电力设备因电压问题造成故障或损害。
3、目前对于电气设备电压数据异常检测的主要方法是模糊熵方法，其鲁棒性强、判别能力强等优点使其成为电器设备电压数据异常检测的有力工具。例如申请公布号为cn115455842a的中国发明专利申请中，就公开了基于变温模型加权融合估计超级电容荷电状态的方法，通过加权融合三种卡尔曼滤波估计的荷电状态值，根据测量端电压与估计端电压的残差利用模糊熵公式分配权值，提高了荷电状态估计的精度与稳定性。
4、然而，该方法存在的问题在于：模糊熵方法对于所有电压数据计算其模糊熵值时，均在每一个电压数据点的窗口范围内选取一致大小的子窗口分析。若每个电压数据点的窗口范围内选取一致大小的子窗口分析，并不适用于不同时间段的不同数据波动性的电压数据。子窗口偏大会导致电压数据在较大尺度下显得较为简单和一致，使得模糊熵值较低。而子窗口偏小可能会容易受到噪声的影响，使得模糊熵的计算存在偏差，同样也会增加算法的复杂性。
5、那么，在依据一个电压数据点窗口内数据变化特征对其子窗口长度进行优化时，由于电网中可能存在的电磁干扰会进入测量系统，从而出现电压噪声数据，进而导致对于每一个电压数据点窗口内子窗口长度的优化结果出现偏差，使得异常检测结果不准确。
6、基于此，如何解决目前存在的柔性调控终端无法准确分析电压数据异常的问题，是当前研究的重点之一。
技术实现思路
1、针对上述柔性调控终端无法准确分析电压数据异常的技术问题，本发明在如下的多个方面中提供方案。
2、在第一方面中，本发明提供了一种柔性调控终端的数据处理方法，包括：获取电气设备的电压数据和电流数据；根据模糊熵计算方法确定电压数据中每个电压数据点的模糊熵值，并根据模糊熵值进行异常判断，其中模糊熵计算方法中的子窗口长度的确定方式包括：确定采样时刻电压数据所在的电压数据点窗口；根据电压数据点窗口内电压数据的四分位距和极值点个数计算第一稳定程度，其中第一稳定程度与四分位距和极值点个数呈负相关；根据电压数据点窗口内电压数据段以及电流数据段的相似性计算第二稳定程度，其中第二稳定程度与所述相似性和第一稳定程度呈正相关；根据所述第二稳定程度计算得到电压数据点窗口内的子窗口长度，其中子窗口长度与第二稳定程度呈正相关。
3、根据本发明的方案，分析电压和电流数据的变化特征并评估每个电压数据点窗口内的稳定程度，从而优化子窗口长度，可以显著提高模糊熵值计算的准确性和异常检测的可靠性。
4、优选的，确定采样时刻电压数据所在的电压数据点窗口，包括：获取电压数据点采样时刻之前紧邻的设定数量的电压数据点，以形成电压数据点窗口对应的数据段。
5、优选的，第一稳定程度的计算公式为：
6、；
7、式中：表示第m个电压数据点窗口内数据的第一稳定程度，表示第m个电压数据点窗口内电压数据组成的数据集内的四分位距，表示第m个电压数据点窗口内对应电压数据段中的极值点个数，表示每一个电压数据点窗口内的数据点总数。
8、本发明中通过对每一个电压数据点窗口内对应电压数据段的变化特征进行分析，获得每一个电压数据点窗口内数据的第一稳定程度，实现对电压数据段中的数据变化特征进行量化。在对于该指标进行分析时，每一个电压数据点窗口内对应的电压数据段中的四分位距越小、极值点个数越少可以说明电压数据段的稳定程度越高，从而可以实现根据电压数据的变化特征准确调试子窗口的大小。
9、优选的，相似性的计算公式为：
10、；
11、式中：表示第m个电压数据点窗口对应时间段下的电压数据段与电流数据段之间的相似性，表示每一个电压数据点窗口内的数据点总数，与分别表示第m个电压数据点窗口对应时间段下的电压数据段中的最大值和最小值，与分别表示第m个电压数据点窗口对应时间段下的第h个采样时刻对应电压数据点的数值和电流数据点的数值，与分别表示第m个电压数据点窗口对应时间段下的电流数据段中的最大值和最小值。
12、优选的，第二稳定程度的计算公式为：
13、；
14、式中，表示第m个电压数据点窗口内数据的第二稳定程度，表示第m个电压数据点窗口内数据的第一稳定程度。
15、本发明通过电流数据和电压数据之间变化特征的相似性，对电压数据段中的噪声进行表征，可以对于噪声数据以及真实数据进行区分，使得电压数据的可靠性更高，从而使得子窗口大小的设定更加准确。
16、优选的，子窗口长度的计算公式为：
17、；
18、式中：表示第m个电压数据点窗口内的子窗口长度，表示第m个电压数据点窗口内数据的第二稳定程度，表示初始预设的子窗口长度，表示四舍五入操作。
19、根据本发明的方案，通过对每一个电压数据点窗口内的子窗口长度进行优化，可以根据信号的稳定程度动态调整窗口大小，便于更加灵活且准确地捕捉数据的动态特征，并且减少噪声的引入，从而有效提升数据处理过程的准确性。
20、优选的，根据模糊熵计算方法确定电压数据中每个电压数据点的模糊熵值，包括：确定每个电压数据点窗口的对应窗口长度，并根据子窗口长度确定子窗口数量；基于所述窗口长度及子窗口长度确定子窗口的数量，所述子窗口的数量为：窗口长度-每一个子窗口长度+1；利用所述子窗口计算电压数据点的模糊熵值。
21、本发明中利用优化后的子窗口进行模糊熵计算，能够对电压数据进行更加准确的异常检测，保障了柔性调控终端的安全性。
22、优选的，根据模糊熵值进行异常判断，包括：计算一个电压数据点与其紧邻的上一个电压数据点之间的模糊熵值的差值绝对值；响应于所述差值绝对值大于设定阈值，对应电压数据点处存在异常，进行告警。
23、优选的，其中设定阈值的大小为0.1。
24、在第二方面中，本发明还提供了一种柔性调控终端的数据处理系统，包括：处理器；存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据前文所述的一种柔性调控终端的数据处理方法。
25、本发明的有益效果在于：通过对于电压数据以及电流数据的数据变化特征进行分析，获得每一个电压数据点窗口内数据的稳定程度，并依据该指标对于每一个电压数据点窗口内的子窗口长度进行优化，获得每一个电压数据点更加准确的模糊熵值以及异常检测结果，实现了更加可靠的柔性调控终端的安全性监测，确保电网安全运行。