[发明专利]一种多类型园区用户主动服务数据交互方法

权利要求书

1.一种多类型园区用户主动服务数据交互方法，用于实现多类型园区用户主动服务软件与电网公司供电服务指挥平台、远程智能运维管控平台的数据交互，其特征在于，包括：

步骤S1：基于OGG实时同步和ETL抽取技术实现电力设备、用户基础台账及位置拓扑数据与多类型园区用户主动服务软件系统数据同步共享；

步骤S2：基于Kafka和Webservice技术与园区各设备接口集成，按周期采集投诉、意见、咨询、故障、抢修、停电数据；

步骤S3：基于IEC61970/61968的数据交互模型，实现多类型园区用户主动服务软件与远程智能运维管控平台的数据交互，包括电网分析模型、停电信息、故障抢修进度、用能监测、设备异常信息、风险预警信息；

步骤S4：基于K-medoid聚类分析方法实现异常数据校核；

步骤S5：基于混沌序列，对多类型园区用户主动服务软件与电网公司供电服务指挥平台、远程智能运维管控平台间的通信数据进行加密处理；

步骤S6：基于多类型集成技术下的接口监控，实现对接口的运行状态监控、异常告警、处置恢复技术的综合监控；

步骤S4具体为：

步骤S41：最优聚类个数的确认：根据平方误差准则确定最优聚类个数，计算公式如下：

其中，SSD为样本中所有数据的平方误差之和；p代表数据点；m_i代表类别C_i的中心点；k为聚类个数，对SSD求导，斜率为0的点对应的类数为最优的聚类个数；

步骤S42：初始聚类中心的确定：根据粒子群算法生成k个对象作为初始的聚类中心，首先随机选择初始搜索粒子，确定粒子的位置与速度；然后不断更新粒子的位置与速度，直至找到最佳位置，粒子速度的更新公式如下：

其中，x_ij(t)表示第t次迭代过程中第i个粒子在第j维的坐标，p_ij(t)表示第t次迭代过程中第i个粒子的个体最优位置在第j维的坐标，g_j(t)表示第t次迭代过程中种群的历史最优位置在第j维的坐标，v_ij(t)表示第t次迭代过程中第i个粒子在第j维的速度，v_ij(t+1)表示第t+1次迭代过程中第i个粒子在第j维的速度，v_j,max是种群在第j维的最大速度，c_l(l＝1,2)为学习因子，为[0，1]区间的随机数；

粒子位置的更新公式如下：

x_ij(t+1)＝x_ij(t)+v_ij(t+1) (4-4)

重复更新粒子位置与速度的更新公式，直至达到最大迭代次数或适应度值不再变化，输出对应的粒子即为初始聚类中心；

步骤S43：计算样本点与各个聚类中心的距离，每个样本与距离其最近的聚类中心组成一类；

步骤S44：更新聚类中心：与类内各点距离之和最小的点作为新的聚类中心；

步骤S45：不良数据的判定：重复步骤S43～S44，直到聚类中心不再变化或者每一类中的点不再变化为止，聚类内数据点数少于总数据量的20％时，判定为不良数据；

步骤S5具体为：

步骤S51：通过对Logistic映射进行迭代，得到混沌序列c₁,c₂,...c_n，Logistic映射计算公式如下：

x_n+1＝μx_n(1-x_n)，n∈Z (5-1)

其中，x_n+1为第n+1次的混沌序列；x_n为第n次的混沌序列；μ为控制参数(0μ4)，μ越大，混沌性越强，产生的密匙随机性更好；

步骤S52：将Logistic映射产生的混沌数转化为二进制，若Logistic映射生成的数小于0.5，则转化为0；Logistic映射生成的数大于0.5，则转化为1；

步骤S53：将转化后的二进制混沌序列作为初始密匙。