[发明专利]电力物联网数据分析方法、系统及装置

权利要求书

1.一种电力物联网数据分析方法，其特征在于，包括：

获取分析时段内的电力设备数据；

根据所述电力设备数据，计算得到电力设备的逐时用能数据；

将所述逐时用能数据输入状态预测模型，得到电力设备的运行状态预测结果；

所述状态预测模型是通过电力设备运行状态样本训练得到的。

2.根据权利要求1所述的电力物联网数据分析方法，其特征在于，所述根据所述电力设备数据，计算得到电力设备的逐时用能数据的步骤包括：

根据子时段内的电力设备数据，得到子时段内电力设备的用能数据，记为子时段用能；

所述子时段为分析时段的子集；

所述电力设备的逐时用能数据为一个或多个子时段数据对的集合；所述子时段数据对为一一对应的子时段和子时段用能。

3.根据权利要求2所述的电力物联网数据分析方法，其特征在于，所述根据子时段内的电力设备数据，得到子时段内电力设备的用能数据，记为子时段用能的步骤包括：

将子时段分为多个运算时间单元，并针对每个运算时间单元建立数据提取任务并分发至不同的运算节点；

将运算节点返回的运算时间单元的单元用能叠加，得到子时段用能；

所述数据提取任务是指根据运算时间单元内的电力设备数据，提取得到单元数据对；所述单元数据对为单元参数到单元用能的映射；所述单元参数包括电力设备的相电压、相电流、相位角以及功率中的任一者或任多者组合。

4.根据权利要求3所述的电力物联网数据分析方法，其特征在于，所述将运算节点返回的运算时间单元的单元用能叠加，得到子时段用能的步骤包括：

设定第i个运算时间单元的权重n_i；

计算前i个运算时间单元的中间用能P_i′：

式中，P_i为第i个运算时间单元的单元用能，P₀′为设定值；

计算子时段用能P：

P＝P_A′

式中，A为运算单元的数量。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的电力物联网数据分析方法，其特征在于，所述获取分析时段内的电力设备数据的步骤包括：

读取Habse集群中分析时段内的电力设备数据；

所述Habse集群中分析时段内的电力设备数据是指：Habse集群读取kafka集群中缓存的实时电力设备数据，并对缓存的实时电力设备数据进行数据持久化操作后得到的电力设备历史数据中，分析时段内的电力设备数据。

6.根据权利要求5所述的电力物联网数据分析方法，其特征在于，所述实时电力设备数据是指：在反向代理服务器Nginx的负载均衡下，电力设备实时产生的数据信息通过地址映射连接到服务端后由MQTT服务器解析，并缓存至kafka集群得到的实时电力设备数据。

7.一种电力物联网数据分析系统，其特征在于，包括kafka集群、Habse集群、实时数据处理集群以及状态预测集群；所述状态预测集群包括MapReduce集群和预测模型集群；

所述kafka集群能够缓存电力设备数据；

所述实时数据处理集群能够获取所述kafka集群缓存的电力设备数据，并与设定的第一数据集进行比较，得出电力设备的实时运行状态；

所述Habse集群能够获取所述kafka集群缓存的电力设备数据，持久化电力设备数据；

所述MapReduce集群能够：

获取所述Habse集群中分析时段内的电力设备数据；

根据所述电力设备数据，计算得到电力设备的逐时用能数据；

所述预测模型集群能够将所述逐时用能数据与设定的第二数据集进行比较，得出电力设备的运行状态预测结果；或者，将所述逐时用能数据输入状态预测模型，得到电力设备的运行状态预测结果；

所述状态预测模型是通过电力设备运行状态样本训练得到的。