[发明专利]电量数据监测方法、系统、存储介质和电子设备

说明书

本发明实施例公开了电量数据监测方法、系统、存储介质和电子设备，属于电量监测技术领域。该电量数据监测方法充分考虑异常数据检测的难度，首先对明显异常的数据进行检测，定义异常偏离率表征数据异常可能性，将明显异常数据替换成0，然后对替换后的数据利用集合经验模态分解算法再次进行精准检测，基于电量数据时间序列的凹凸性变化进行拟合，根据拟合结果将异常值进行填补，从而获取较为精准的电量数据，根据对原始电量数据与修正后的电量数据之间差值达到告警阈值的数据进行反馈告警，从而达到异常数据的精准修正，告警反馈也更为准确，减少误报。

技术领域

本公开涉及电量监测技术领域，尤其涉及一种电量数据监测方法、系统、存储介质和电子设备。

背景技术

电量数据是电力市场交易结算的重要依据。目前，电量数据一般按月统计，电量数据涉及多个部门，多个属地进行管理，数据难以进行同步管理，在数据采集方面主要以设备管理为中心，侧重于误差校验和运行状态检测，并不涉及电量数据的分析和处理。此外，受限于定检周期，难以及时发现数据采集装置的运行问题。

而电力市场的异常电量数据的修正方法有插值法、相似日均值法等，此类传统的修正处理方式较为粗糙，无法对异常电量数据进行精准修正。

发明内容

提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开实施例提供了一种量数据监测方法、系统、存储介质和电子设备，可以精准的进行电量数据的异常检测与修正。

第一方面，本公开实施例提供了一种电量数据监测方法，所述方法包括：

采集获取原始电量数据；

检测原始电量数据存在的异常数据；

修正异常数据，并以修正后的数据作为基础电量数据；

对原始电量数据与修正后的电量数据之间差值达到告警阈值的数据进行反馈告警。

结合第一方面的实施例，在一些实施例中，上述检测原始电量数据存在的异常数据包括：

根据时间序列对原始电量数据进行处理获取时间序列电量数据，构成第一数列，i=1，2，3，…，t，t表示时间序列的时间点；

根据第一数列的电量数据确定中位数med，并确定第一数列中的各电量数据与中位数med的比值；

设定比值阈值为，，若，或者，则该电量数据为异常值，将异常值替换为0，根据时间序列对替换后的电量数据进行处理获取时间序列电量数据，构成第二数列；

根据第二数列的各电量数据中的正数筛选并根据原顺序排列构成第三数列；

根据集合经验模态分解算法对第三数列进行分解，得到n个分量，根据频率由高至低排列，舍弃高频分量，将m个低频分量对应求和获取第四数列；

基于第四数列与第三数列的偏差程度，定义异常偏离率，

假设异常偏离率阈值，异常偏离率大于异常偏离率阈值即为异常值，并将第二数列中的异常值替换为0，得到第五数列。

结合第一方面的实施例，在一些实施例中，n：m=5:4。

结合第一方面的实施例，在一些实施例中，上述修正异常数据，并以修正后的数据作为基础电量数据，包括：

根据第五数列的各电量数据中的正数筛选并根据原顺序排列构成第六数列；

根据集合经验模态分解算法对第六数列进行分解，得到个分量，根据频率由高至低排列，舍弃高频分量，将个低频分量对应求和获取第七数列，第七数列作为趋势项；

根据第五数列的凹凸性是否改变进行异常值修正：若第五数列的凹凸性未改变，则直接曲线拟合，若第五数列的凹凸性改变，则分段曲线拟合，并对分段曲线拟合结果根据时间顺序拼接；