[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

说明书

本发明提供了一种基于调控配用数据融合的异常数据处理方法，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；解决了传统的跨专业信息共享度不够缺点，同时采用电网数据特征提取及异常处理技术，提升了数据治理的质量。

技术领域

本发明属于电力系统仿真领域，具体涉及一种基于调控配用数据融合的异常数据处理方法及系统。

背景技术

目前调控一体化自动化系统得到普遍应用，但目前调控、生产、营销、运检等各业务系统之间尚未实现数据共享和信息融合，各业务系统内的数据孤立于其他业务系统，存在相同的基础业务数据在不同的业务系统内重复建立且存在较大差异等现象，严重阻碍了业务本身的发展和系统应用。营销部门致力于营配贯通，使营销业务系统数据与生产业务系统数据实现高度共享。调控部门致力于调控一体化融合，是调度和监控实现信息共享。但调控侧及配用侧全业务的数据融合能力依然不足，实际中依然存在重复维护、一致性较差等“信息孤岛”问题，久而久之也造成了交互困难、数据利用率不高等问题。因而在大型联合反事故演习中模拟仿真效果真实性也有待提升，迫切需要仿真系统实现模型和数据融合。

泛在电力物联网建设为电网调度运行管理提供了更多数据支撑，需要综合利用发电、输电、变电、负荷、故障、操作、外部环境等各类信息资源和多种分析方式，随着电网态势感知能力不断增强，仿真培训的场景越来越丰富，仿真数据的广度、密度和精度不断提升与扩展，现有多级调控仿真系统中的信息整合度不足，各单位协同处理事故的能力不够，需要有针对性地搭建与电网保持高度一致的全范围、全过程、全场景的多级调控联合培训仿真系统，进行大电网的运行分析评估，提升培训调控人员驾驭大电网进行辅助决策及事故处理的能力。

发明内容

针对现有的目前调控、生产、营销等各业务系统之间尚未实现数据共享和信息融合，各业务系统内的数据孤立于其他业务系统，存在相同的基础业务数据在不同的业务系统内重复建立且存在较大差异等现象，严重阻碍了业务本身的发展和系统应用的不足，本发明提供了一种基于调控配用数据融合的异常数据处理方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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；