[发明专利]基于大数据分析平台的发电大数据预处理方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据分析平台的发电大数据预处理方法及系统，该方法包括：从发电厂的实时数据库中提取出电厂发电机组的运行数据，并上传至大数据分析平台；当需要调用电厂发电机组的运行数据时，根据发电机组开停机判定规则，过滤所述运行数据，从所述大数据分析平台中获取的电厂发电机组的运行数据中删除发电机组开停机的数据。本发明通过数据采集与存储和机组开停机数据过滤，得到标准、干净、连续、所需的大批量数据，为后续的大数据统计、大数据挖掘等使用。

技术领域

本发明涉及电力信息化技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析平台的发电大数据预处理方法及系统。

背景技术

随着发电系统信息技术的应用与发展，发电厂数字化程度越来越高，已经积累了海量的历史数据，采用传统的数据挖掘方法是基于有限的样本分析，已不能满足电力行业从海量数据中快速获取知识与信息的分析需要。而采用大数据技术对发电系统的电力大数据进行数据挖掘，能够更清楚地发现原始数据无法揭示的细节信息，大大提升了电力大数据蕴含的价值。电力大数据技术的应用是电力行业信息化、智能化发展的必然要求，是实现智慧电厂和智慧能源的关键技术。

在发电系统中各类仪表、传感器获取的电力设备状态监测信息种类多、数量大、意义非常模糊，在发电企业的电力大数据挖掘中，由于各系统、各设备之间有着很强的耦合关系，指标计算公式复杂。存储的海量原始数据中存在一定比例不完整、不一致、有异常的脏数据，严重影响着大数据挖掘建模的执行效率，或会导致挖掘结果差强人意。

目前，电力大数据研究和应用仍处于起步阶段，如何应用大数据技术对发电企业的电力大数据进行分析挖掘，获得隐藏在深处的各种价值是当今亟待解决的难题。而获得良好的数据样本对大数据挖掘分析出理想的结果至关重要。故在大数据分析挖掘之前，需对数据进行预处理。数据预处理是一个最为重要和繁琐的步骤，工作量一般占整个挖掘分析过程的70％。

由于发电机组在启停和变负荷过程中的瞬态数据受测量手段和测量精度的影响，以及电厂热力学计算公式局限性等情况。存储在发电厂历史数据库中发电大数据不可避免地存在着不完整、不一致、不精确的数据，会对数据挖掘算法的执行效率产生影响，甚至会造成挖掘结果的偏差。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于大数据分析平台的发电大数据预处理方法及系统，以解决发电大数据存在着不完整、不一致和不精确的数据的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于大数据分析平台的发电大数据预处理方法，包括以下步骤：

S1：从发电厂的实时数据库中提取出电厂发电机组的运行数据，并上传至大数据分析平台；

S2：当需要调用电厂发电机组的运行数据时，根据发电机组开停机判定规则，过滤运行数据，从大数据分析平台中获取的电厂发电机组的运行数据中删除发电机组开停机的数据。

作为本发明的方法的进一步改进：

步骤S2中，停机数据的判断条件为：同时满足负荷≤8MW和转速≤2900r/Min。

步骤S2完成后，方法还包括：

S3:检测单维噪音并替换异常值。

步骤S3包括：采用箱线图法检测单维噪音，选取样本排序数据的上四分位数与1.5倍的上下四分位差值之和为作为健康数据的上限，采用下四分位数与1.5倍的上下四分位差值之差为作为健康数据的下限；采用线性插值处理方法替换检测出的异常值。

方法还包括：

S4:根据发电机组的负荷变化，判断发电机组是否处于稳定工况，删除发电机组处于不稳定工况时的运行数据。

S4中，将发电机组在升负荷和降负荷的工况判定为不稳定工况。

方法还包括：