[发明专利]一种蓄热式电锅炉负荷数据清洗系统在审

专利信息
申请号: 202110640798.6 申请日: 2021-06-09
公开(公告)号: CN113377753A 公开(公告)日: 2021-09-10
发明(设计)人: 李德鑫;孙勇;刘畅;李宝聚;吕项羽;傅吉悦;张家郡;王佳蕊 申请(专利权)人: 国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: G06F16/215 分类号: G06F16/215;G06Q50/06
代理公司: 合肥市科融知识产权代理事务所(普通合伙) 34126 代理人: 李春霞
地址: 130000 吉林省*** 国省代码: 吉林;22
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 蓄热 电锅炉 负荷 数据 清洗 系统
【权利要求书】:

1.一种蓄热式电锅炉负荷数据清洗系统,其特征在于,包括:

数据输入模块,用于获得用户用电曲线数据,转化为序列向量做输入数据;

重复数据去除模块,用于对数据按时间和用户ID为唯一标识,识别出数据集中的重复数据,并去除重复数据;

数据缺失值填充模块,用于使用加权平均数据缺失填充方法对缺失值数据进行填充;

数据异常值处理模块,用于依据蓄热式电锅炉负荷数据规律,识别原始数据中离群点,并将其标记为缺失点,使用缺失值填充方法进行修复;

数据输入模块连接重复数据去除模块,重复数据去除模块连接数据缺失值填充模块,数据缺失值填充模块连接数据异常值处理模块。

2.根据权利要求1所述的一种蓄热式电锅炉负荷数据清洗系统,其特征在于,所述数据输入模块的具体实施步骤如下:1)输入用户负荷功率曲线数据;2)输入用户ID;3)输入每个功率曲线数据的时间;4)将前三步中的数据转化为序列向量做输入数据。

3.根据权利要求1所述的一种蓄热式电锅炉负荷数据清洗系统,其特征在于,所述重复数据去除模块的具体实施步骤如下:1)设置用户ID和时间为唯一标识;2)建立用户负荷数据矩阵,其中d代表负荷数据的时间范围,f代表蓄热式电锅炉负荷数据采样频率,用-1初始化矩阵M,比如时间线为2019/11/10—2020/5/28,则建立全为-1的初始化唯一标识矩阵值M,3)输入用户数据,若矩阵,跳转3,否则继续循环输入,其中为用户n在时间t上的唯一标识矩阵值,其中为用户n在时间t上的原始功率值,该值可能重复;4)不进行替换,跳转3;5)替换循环结束获得无重复数据的用户负荷功率曲线数据M。

4.根据权利要求1所述的一种蓄热式电锅炉负荷数据清洗系统,其特征在于,所述数据缺失值填充模块的具体实施步骤如下:1)将前后日负荷全小于0的全部变为0;

2)计算连续缺失值个数,连续缺失值少于等于3个跳转3,连续缺失变值多于288点跳转4,连续缺失值多于3个小于288个跳转5,如公式3所示;

aw=w1v1+w2v2+…+wnvn/n (1)

其中,fi代表填充值,Nmissing代表连续缺失值的数量,aw_t,aw_v,aw_h分别对应横向加权平均值,纵向加权平均值,同期历史数据加权平均值,v为正常负荷值;

3)使用横向前后正常数值的加权平均值进行填充;

4)若有往年数据,则补全为非0同期负荷数据加权平均值,若没有往年数据,则使用5中方法进行补全;

5)使用纵向上下正常数值加权平均值进行填充;

6)计算权重,横纵正常值离缺失值最近的权重设得较大,权重计算详见公式(1)

wi=d(a,vi)/∑id

其中,d代表距离函数,a代表异常点,vi代表正常点。

5.根据权利要求1所述的一种蓄热式电锅炉负荷数据清洗系统,其特征在于,所述数据异常值处理模块的具体实施步骤如下:

1)异常值识别,用基于邻近值的异常数据识别方法,横向遍历所有负荷数据,若某点的负荷值与前后点的差值均大于前后点均值的某个阈值,则将该点标记为异常点,这里的阈值我们使用的是10%;

2)异常值修复,把异常值当为缺失值,用缺失值填充方法进行修复,如公式4所示:

a=(al+ar)/2,ifabs(ar-a)>r*amean and abs(al-a)>r*amean (4)

其中a为修复后的值,al和ar为左右邻近值,amean为左右邻近值的平均数。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司,未经国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110640798.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top