[发明专利]一种电网运行KPI数据模式自学习的方法和系统

权利要求书

1.一种电网运行KPI数据模式自学习的方法，其特征在于，通过ETL技术按照需求对收集的电网运行数据进行数据抽取、数据转换和清洗得到电网运行KPI数据，并将清洗后的电网运行KPI数据装载到电网运行KPI数据仓库中，然后利用C4.5算法对装载到电网运行KPI数据仓库中的数据进行电网运行KPI数据挖掘，通过特征分析、关联分析和聚类决策分析得到KPI数据关联关系，再通过设置可信门槛过滤得到被接受的KPI数据关联关系，并在知识验证后得到新的电网运行KPI数据模式存储于电网运行KPI经验知识库中。

2.根据权利要求1所述的电网运行KPI数据模式自学习的方法，其特征在于，收集的电网运行数据为多源数据采集，包括采集电网运行KPI经验知识库中具有明确范围和数据采集源的电网运行KPI数据以及采集其它系统经数据处理产生的结果的KPI数据，还包括采集电网量测的潮流数据、拓扑数据和参数数据。

3.根据权利要求1或2所述的电网运行KPI数据模式自学习的方法，其特征在于，通过ETL技术按照需求对收集的电网运行数据从电网运行的各监测系统、执行系统和/或管理系统中进行数据抽取、数据转换和清洗得到电网运行KPI数据，所述清洗包括去除数据中的明显错误和冗余。

4.根据权利要求1或2所述的电网运行KPI数据模式自学习的方法，其特征在于，设置的可信门槛过滤包括安全可信门槛过滤、优质可信门槛过滤、经济可信门槛过滤和环保可信门槛过滤，将未通过可信门槛过滤的数据作为不可信知识存储至不可信知识库中。

5.根据权利要求4所述的电网运行KPI数据模式自学习的方法，其特征在于，在得到被接受的KPI数据关联关系后通过电网仿真技术进行知识验证，知识验证不合格的数据作为不可信知识存储至不可信知识库中，知识验证合格得到新的电网运行KPI数据模式还反馈到利用C4.5算法进行的电网运行KPI数据挖掘。

6.一种电网运行KPI数据模式自学习的系统，其特征在于，包括依次连接的电网运行数据收集模块、电网运行数据ETL处理模块、电网运行KPI数据仓库、电网运行KPI数据挖掘模块、可信门槛过滤模块和知识验证模块，所述电网运行数据收集模块收集电网运行数据，所述电网运行数据ETL处理模块通过ETL技术按照需求对收集的电网运行数据进行数据抽取、数据转换和清洗得到电网运行KPI数据，并将清洗后的电网运行KPI数据装载到电网运行KPI数据仓库中，所述电网运行KPI数据挖掘模块利用C4.5算法对装载到电网运行KPI数据仓库中的数据进行电网运行KPI数据挖掘并通过特征分析、关联分析和聚类决策分析得到KPI数据关联关系，所述可信门槛过滤模块通过设置可信门槛过滤得到被接受的KPI数据关联关系，再由知识验证模块进行知识验证后得到新的电网运行KPI数据模式存储于电网运行KPI经验知识库中。

7.根据权利要求6所述的电网运行KPI数据模式自学习的系统，其特征在于，所述电网运行数据收集模块收集的电网运行数据为多源数据采集，包括采集电网运行KPI经验知识库中具有明确范围和数据采集源的电网运行KPI数据以及采集其它系统经数据处理产生的结果的KPI数据，还包括采集电网量测的潮流数据、拓扑数据和参数数据。

8.根据权利要求6或7所述的电网运行KPI数据模式自学习的系统，其特征在于，所述电网运行数据ETL处理模块通过ETL技术按照需求对收集的电网运行数据从电网运行的各监测系统、执行系统和/或管理系统中进行数据抽取、数据转换和清洗得到电网运行KPI数据，所述清洗包括去除数据中的明显错误和冗余。

9.根据权利要求6或7所述的电网运行KPI数据模式自学习的系统，其特征在于，还包括不可信知识库，所述不可信知识库与可信门槛过滤模块相连；所述可信门槛过滤模块包括安全可信门槛过滤模块、优质可信门槛过滤模块、经济可信门槛过滤模块和环保可信门槛过滤模块，分别实现安全可信过滤、优质可信门槛过滤、经济可信门槛过滤和环保可信门槛过滤，均满足可信门槛过滤的被接受的KPI数据关联关系输入至知识验证模块，将不满足可信门槛过滤的数据作为不可信知识存储至不可信知识库中。

10.根据权利要求9所述的电网运行KPI数据模式自学习的系统，其特征在于，所述不可信知识库还与知识验证模块相连，所述知识验证模块在得到被接受的KPI数据关联关系后通过电网仿真技术进行知识验证，知识验证不合格的数据作为不可信知识存储至不可信知识库中，知识验证合格得到新的电网运行KPI数据模式存储于电网运行KPI经验知识库中，同时新的电网运行KPI数据模式还反馈输入至电网运行KPI数据挖掘模块。