技术特征：
1.一种基于互联网的电力数据数字化监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：s1、获取历史数据中，不同城市在一天中不同时间段的用电情况，分析同一城市的用电变化趋势，预测同一城市在一天中不同时间段对应的用电量，并得到每个城市在一天中不同时间段所需的电力供应量；s2、获取历史数据中每个城市在各个时间段分别对应的用电量预测值及相应的时间段对应的实际用电量，分析每个城市在一天中不同时间段的用电量波动值；s3、获取的数据库中预置的各个电力存储点位置，并分别计算每个城市与各个电力存储点之间的距离，将同一个城市分别与各个电力存储点距离中距离最小的电力存储点与该城市进行绑定，将与同一个电力存储点绑定的各个城市划分成一个类别；s4、分别获取同一类别中各个城市之间的距离及同一类别中各个城市与相应电力存储点之间的距离，结合数据库内保存的电力调度过程中不同距离分别对应的电力损耗率，分析同一类别中每个城市对其余城市的综合影响值，并根据分析结果筛选每个类别中设置最佳调度中转点的城市；s5、根据s4中筛选的每个类别中设置最佳调度中转点的城市，对每个类别中最佳调度中转点的电量进行调控。2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的电力数据数字化监控方法，其特征在于：所述s1中预测同一城市在一天中不同时间段对应的用电量的方法包括以下步骤：s11、获取历史数据中，不同城市在一天中不同时间段的用电情况，对城市进行编号，将第i个城市在一天中第j个时间段的用电量记为qij，将一天等分成n个时间段，1≤j≤n；s12、获取历史数据中前m天内，每天不同城市在不同时间段的用电情况，将第i个城市在前m天内第j个时间段分别对应的用电量，按照时间先后顺序逐个录入到一个空白集合中，得到第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集pij，pij={qij1，qij1，...qij
m1
，...，qij
m
}，所述qij
m1
表示第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集中的第m1个元素对应的用电量，所述第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集中的第m1个元素表示第i个城市在第前m-m1+1天内第j个时间段对应的实际用电量，1≤m1≤m；s13、根据第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集中的第m1个元素qij
m1
，构建第一数据对（m1，qij
m1
），以o为原点、以电量数据集中的元素序号为x轴且以用电量为y轴，构建平面直角坐标系，将第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集中各个元素对应的第一数据对在平面直角坐标系中相应的坐标点进行标记，并按照x轴数值从小到大的顺序，将平面直角坐标系中相邻的标记点进行连接，得到第一折线关系，将第一折线关系对应的函数，记为g（x），所述g（x）为分段函数，1≤x≤m；s14、得到第i个城市在当天中第j个时间段对应用电量的预测值yij，当时，获取min{pij}及min{pij}在g（x）中对应的x值，记为x1，所述min{pij}表示第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集pij中各个元素对应用电量的最小值，若满足x1≤x2＜m且条件的x2存在，
则，若满足x1≤x2＜m且条件的x2不存在，则，当时，获取max{pij}及max{pij}在g（x）中对应的x值，记为x3，所述max{pij}表示第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集pij中各个元素对应用电量的最大值，若满足x1＜x4＜m且条件的x4存在，则，若满足x1＜x4＜m且条件的x4不存在，则；第i个城市在一天中第j个时间段所需的电力供应量等于第i个城市在一天中第j个时间段对应用电量的预测值。3.根据权利要求2所述的一种基于互联网的电力数据数字化监控方法，其特征在于：所述s2中分析每个城市在一天中不同时间段的用电量波动值的方法包括以下步骤：s21、获取第i个城市在第j个时间段对应的用电量数据集中第m1个元素对应的用电量qij
m1
，获取第i个城市在第前m-m1+1天内第j个时间段对应的用电量的预测值，记为yij
m-m1+1
；s22、得到第i个城市在第前m-m1+1天内第j个时间段对应的用电量的波动量yij
m-m1+1-qij
m1
及相应波动率（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
；s23、分析m1为不同值时，各个yij
m-m1+1-qij
m1
之间的稳定程度值及各个（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
之间的稳定程度值；s24、得到第i个城市一天中第j个时间段的用电量波动值，记为bij，当m1为不同值时，各个yij
m-m1+1-qij
m1
之间的稳定程度值小于等于各个（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
之间的稳定程度值，则bij=ep/yij且，当m1为不同值时，各个yij
m-m1+1-qij
m1
之间的稳定程度值大于各个（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
之间的稳定程度值，则bij=ep1且。4.根据权利要求3所述的一种基于互联网的电力数据数字化监控方法，其特征在于：分析m1为不同值时，各个yij
m-m1+1-qij
m1
之间的稳定程度值及各个（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
之间的稳定程度值的过程中，当e=0时，则判定各个yij
m-m1+1-qij
m1
之间的稳定程度值为0，其中，e=max{yij
m-m1+1-qij
m1
}-min{yij
m-m1+1-qij
m1
}，max{yij
m-m1+1-qij
m1
}表示第i个城
市在前m天内第j个时间段对应的各个用电量的波动量的最大值，min{yij
m-m1+1-qij
m1
}表示第i个城市在前m天内第j个时间段对应的各个用电量的波动量的最小值，当e≠0时，则判定各个yij
m-m1+1-qij
m1
之间的稳定程度值为，其中，其中，当e1=0时，则判定各个（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
之间的稳定程度值为0，其中，e1=max{（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
}-min{（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
}，max{（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
}表示第i个城市在前m天内第j个时间段对应的各个用电量的波动率的最大值，min{（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
}表示第i个城市在前m天内第j个时间段对应的各个用电量的波动率的最小值，当e1≠0时，则判定各个（yij
m-m1+1-qij
m1
）/yij
m-m1+1
之间的稳定程度值为，其中，其中，。5.根据权利要求3所述的一种基于互联网的电力数据数字化监控方法，其特征在于：所述s4中分析同一类别中每个城市对其余城市的综合影响值的方法包括以下步骤：s41、获取第h个类别中包含的城市编号、不同编号之间距离、不同编号城市分别与相应电力存储点之间的距离及数据库内保存的电力调度过程中不同距离分别对应的电力损耗率；s42、获取第i个城市一天中第j个时间段对应的bij及yij，将第h个类别中第g个城市的编号记为ig，得到第ig个城市一天中第j个时间段对应的用电量波动值bigj及相应用电量的预测值yigj，将第h个类别中第g个城市与第h个类别中第g1个城市之间的距离记为lh
gg1
，将第h个类别中第g个城市与相应电力存储点之间的距离记为lchg；s43、得到第h个类别中第g1个城市对其余城市的综合影响值zyhg1，其中，g2为第h个类别中的城市个数；lchg1表示第h个类别中第g1个城市与相应电力存储点之间的距离；当g=g1时，lh
gg1
=0；β（lh
gg1
）表示数据库内保存的电力调度过程中距离为lh
gg1
时对应的电力损耗率；β（lchg）表示数据库内保存的电力调度过程中距离为lchg时对应的电力损耗率；f[bigj*yigj，β（lchg）]表示第h个类别中第g个城市波动的用电量在传输调度过程中对应的电力损耗值；选取第h个类别中每个城市对其余城市的综合影响值中，综合影响值最小的城市作为
设置最佳调度中转点的城市。6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的电力数据数字化监控方法，其特征在于：获取第h个类别中第g个城市波动的用电量在传输调度过程中对应的电力损耗值f[bigj*yigj，β（lchg）]的过程中，当bigj*yigj＞0时，第h个类别中第g个城市波动的用电量在传输调度时，从相应的第h个类别中第g个城市向电力存储点进行电力调度，且f[bigj*yigj，β（lchg）]=bigj*yigj*β（lchg），当bigj*yigj=0时，f[bigj*yigj，β（lchg）]=0，当bigj*yigj＜0时，第h个类别中第g个城市波动的用电量在传输调度时，从相应的电力存储点向第h个类别中第g个城市进行电力调度，且f[bigj*yigj，β（lchg）]=|bigj*yigj|/[1-β（lchg）]*β（lchg）。7.根据权利要求5所述的一种基于互联网的电力数据数字化监控方法，其特征在于：所述s5中对每个类别中最佳调度中转点的电量进行调控时，当第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量大于第一预设范围中的最大值时，则将第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量存储到相应的电力存储点；当第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量属于第一预设范围时，则不进行处理；当第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量小于第一预设范围中的最小值时，则通过相应的电力存储点对第h个类别中最佳调度中转点进行电力补充，补充的量等于第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量，第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量包括正数、0及负数。8.一种基于互联网的电力数据数字化监控系统，其特征在于，所述系统包括以下模块：电力预测模块，所述电力预测模块获取历史数据中，不同城市在一天中不同时间段的用电情况，分析同一城市的用电变化趋势，预测同一城市在一天中不同时间段对应的用电量，并得到每个城市在一天中不同时间段所需的电力供应量；电量波动状态分析模块，所述电量波动状态分析模块获取历史数据中每个城市在各个时间段分别对应的用电量预测值及相应的时间段对应的实际用电量，分析每个城市在一天中不同时间段的用电量波动值；类别划分模块，所述类别划分模块获取的数据库中预置的各个电力存储点位置，并分别计算每个城市与各个电力存储点之间的距离，将同一个城市分别与各个电力存储点距离中距离最小的电力存储点与该城市进行绑定，将与同一个电力存储点绑定的各个城市划分成一个类别；最佳调度中转点选取模块，所述最佳调度中转点选取模块分别获取同一类别中各个城市之间的距离及同一类别中各个城市与相应电力存储点之间的距离，结合数据库内保存的电力调度过程中不同距离分别对应的电力损耗率，分析同一类别中每个城市对其余城市的综合影响值，并根据分析结果筛选每个类别中设置最佳调度中转点的城市；电量调控模块，所述电量调控模块根据最佳调度中转点选取模块中筛选的每个类别中设置最佳调度中转点的城市，对每个类别中最佳调度中转点的电量进行调控。9.根据权利要求8所述的一种基于互联网的电力数据数字化监控系统，其特征在于：所述电量调控模块中对每个类别中最佳调度中转点的电量进行调控时，当第h个类别中最佳
调度中转点在调控后的电量大于第一预设范围中的最大值时，则将第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量存储到相应的电力存储点；当第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量属于第一预设范围时，则不进行处理；当第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量小于第一预设范围中的最小值时，则通过相应的电力存储点对第h个类别中最佳调度中转点进行电力补充，补充的量等于第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量，第h个类别中最佳调度中转点在调控后的电量包括正数、0及负数。
技术总结
本发明涉及电力监控技术领域，具体为一种基于互联网的电力数据数字化监控系统及方法，所述系统包括最佳调度中转点选取模块，所述最佳调度中转点选取模块分别获取同一类别中各个城市之间的距离及同一类别中各个城市与相应电力存储点之间的距离，结合数据库内保存的电力调度过程中不同距离分别对应的电力损耗率，分析同一类别中每个城市对其余城市的综合影响值，并根据分析结果筛选每个类别中设置最佳调度中转点的城市。本发明在对电力的调度过程中，通过选取最佳调度中转点，实现对电力存储点周边城市的电力调度情况的统一管理，有效降低电量在调度过程中的损耗，提高了电力能源的利用率。的利用率。的利用率。
技术研发人员：孙铱萌
受保护的技术使用者：孙铱萌
技术研发日：2022.12.27
技术公布日：2023/3/7