[发明专利]一种基于调控配用数据融合的异常数据处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于调控配用数据融合的异常数据处理方法，其特征在于，包括：

获取调控云平台和营配调一体化平台的系统模型和运行数据；

基于预先训练的模型对象确定所述调控云平台和营配调一体化平台的系统模型的关联关系；

基于所述系统模型的关联关系以及预先训练的神经网络模型对所述运行数据进行数据特征提取与异常数据处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取调控云平台的系统模型和运行数据，包括：

获取关于调控云平台的容器类、设备类、拓扑类和外部环境类系统模型；

获取关于营配调一体化平台的容器类、系统类、设备类和拓扑类系统模型；

从调控云平台上的运行数据中心通过数据获取服务得到调控云平台的运行数据；

从营配调一体化平台上通过配用侧数据获取服务得到营配调一体化平台的运行数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型对象的训练包括：

对输入到模型对象的所述历史调控云平台数据和历史营配调一体化平台数据经卷积层、池化层和全连接层进行关键字的提取及周期扫描得到按照名称、描述和编码排列的关键字匹配规则、运行数据和其他对照数据；.

所述其他对照数据，包括：具有一致性问题、关联关系问题和模型匹配问题的数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的模型对象确定所述调控云平台和营配调一体化平台的系统模型的关联关系，之后包括：

通过大数据平台的规则库对一致性问题进行消除，并将所述关联关系问题和模型匹配问题反馈给大数据平台；

对所述运行数据进行预设字段宽度的ID统一编码。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述系统模型的关联关系以及预先训练的神经网络模型对所述运行数据进行数据特征提取与异常数据处理，包括：

基于所述系统模型的关联关系以及所述预先训练的神经网络模型对所述运行数据进行数据特征提取、常规数据异常处理、事故数据预处理和缺陷类数据预处理。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述运行数据进行数据特征提取，包括：

通过大数据平台对所述运行数据的无用状态指标变量进行删除。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述运行数据进行常规数据异常处理，包括：

通过数据泛化、规格化或人工校正来识别所述运行数据中数据转换错误、数据范围错误、数据异常、母线不平衡、线路量测不平衡、绕组两侧或三侧不平衡以及总加指标缺少计算分量的数据；

通过数理统计算法对所述数据转换错误、数据范围错误、数据异常的数据进行异常消除处理，处理后进行规则校验；

并利用状态估计算法对所述母线不平衡、线路量测不平衡、绕组两侧或三侧不平衡的数据进行修正；

将所述总加指标缺少计算分量的数据反馈给所述调控云平台和营配调一体化平台进行修改；

其中，所述数据异常包括：数据缺失和噪声跳变。