[发明专利]基于同期线损数据融合的多级冗余数据融合方法及装置在审
| 申请号： | 201910546801.0 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110597792A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 王维洲;拜润卿;辛永;黄文思;胡航海;刘福潮;邢延东;陆鑫;陈婧;张海龙;史玉杰;谷峪;施炜炜;陈力;陈仕彬;薛迎卫;范成锋;郝如海;祁莹;赵红 | 申请（专利权）人： | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;国网信通亿力科技有限责任公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 730070 甘肃省*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 冗余数据 异常数据 融合 电网数据 清洗 系统聚类分析 修正 电量数据 电网设备 多源数据 计算模型 拓扑数据 线损数据 校验 治理 分析 | ||
1.一种基于同期线损数据融合的多级冗余数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用Kettle工具对所述电网数据进行清洗；
对清洗后的电网数据进行异常数据识别、系统聚类分析与正负相关分析，得到异常数据甄别结果；以及
根据所述异常数据甄别结果进行多级冗余数据校验修正，以完成电网设备参数、计算模型、拓扑数据与电量数据的修正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对清洗后的多级融合冗余数进行异常数据识别、系统聚类分析与正负相关分析，包括：
利用大数据处理方法对所述电网数据进行分析，以甄别出第一异常数据；
利用系统聚类分析法对所述电网数据进行分析，以甄别出第二异常数据；
利用正负相关分析法对所述电网数据进行分析，以甄别出第三异常数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
利用循环冗余校验方法对数据进行传输校验。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用Kettle工具对所述多级融合冗余数据进行清洗，进一步包括：
利用滑动窗口与集合论进行融合冗余数据清洗；和/或
根据参考标签思想结合信号轻度特征进行冗余数据清洗。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述异常数据甄别结果进行多级冗余数据校验修正，包括：
利用多级冗余数据对主网、配网、台区各级设备参数、电网拓扑数据、计算模型和采集数据进行校验修正。
6.一种基于同期线损数据融合的多级冗余数据融合装置，其特征在于，包括：
清洗模块，用于利用Kettle工具对所述电网数据进进行清洗；
甄选模块，用于对清洗后的电网数据进行异常数据识别、系统聚类分析与正负相关分析，得到异常数据甄别结果；以及
修正模块，用于根据所述异常数据甄别结果进行多级冗余数据校验修正，以完成电网设备参数、计算模型、拓扑数据与电量数据的修正。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述甄选模块包括：
第一甄选单元，用于利用大数据处理方法对所述电网数据进行分析，以甄别出第一异常数据；
第二甄选单元，用于利用系统聚类分析法对所述电网数据进行分析，以甄别出第二异常数据；
第三甄选单元，用于利用正负相关分析法对所述电网数据进行分析，以甄别出第三异常数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
校验模块，用于利用循环冗余校验方法对数据进行传输校验。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述清洗模块进一步用于利用滑动窗口与集合论进行融合冗余数据清洗，和/或根据参考标签思想结合信号轻度特征进行冗余数据清洗。
10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述修正模块进一步用于利用多级冗余数据对主网、配网、台区各级设备参数、电网拓扑数据、计算模型和采集数据进行校验修正。
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