[发明专利]一种能源大数据的数据处理方法、系统和可读存储介质

权利要求书

1.一种能源大数据的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取能源大数据信息；

将能源大数据进行预处理，得到能源类型子数据；

将预设数据库按照能源类型进行分类，得到能源类型子数据库；

将能源类型子数据发送至对应能源类型子数据库进行存储。

2.根据权利要求1所述的一种能源大数据的数据处理方法，其特征在于，还包括：

将能源类型子数据按照预设规则进行划分，得到能源类型次级数据；

将能源类型子数据库按照预设规则进行划分，得到多个次级数据库；

将能源类型次级数据发送至对应的次级数据库进行存储。

3.根据权利要求1所述的一种能源大数据的数据处理方法，其特征在于，还包括：

提取能源大数据中的数值数据；

将数值数据按照不同能源类型进行分类，得到能源类型对应的数值数据；

将能源类型对应的数值数据发送至预设矩阵式表格进行存储。

4.根据权利要求3所述的一种能源大数据的数据处理方法，其特征在于，所述预设矩阵式表格，还包括：

将能源类型名称按照横向进行排列；

将能源类型次级数据名称按照竖向进行排列；

将预设矩阵式表格中的数值数据和预设数据库中的数值数据进行关联。

5.根据权利要求2所述的一种能源大数据的数据处理方法，其特征在于，还包括：

将能源类型次级数据发送至预设的价值评估模块以进行价值区分；

判断所述能源类型次级数据是否存在价值，若否，则将对应能源类型次级数据划分为潜在价值；

将能源类型次级数据以存在价值为优先的原则进行排列；

所述价值评估模块内存储有价值评估神经网模型，所述价值评估神经网模型能区分能源类型次级数据是否存在利用价值，并能区分直接价值和间接价值。

6.根据权利要求5所述的一种能源大数据的数据处理方法，其特征在于，所述价值评估神经网模型，还包括：

获取历史能源类型次级数据信息；

将历史能源类型次级数据进行预处理，得到训练样本数据；

基于预设的价值评估参数，将训练样本数据发送至预设的价值评估神经网模型进行训练，直至达到预设准确率。

7.一种能源大数据的数据处理系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有能源大数据的数据处理方法程序，所述能源大数据的数据处理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取能源大数据信息；

将能源大数据进行预处理，得到能源类型子数据；

将预设数据库按照能源类型进行分类，得到能源类型子数据库；

将能源类型子数据发送至对应能源类型子数据库进行存储。

8.根据权利要求7所述的一种能源大数据的数据处理系统，其特征在于，还包括：

将能源类型子数据按照预设规则进行划分，得到能源类型次级数据；

将能源类型子数据库按照预设规则进行划分，得到多个次级数据库；

将能源类型次级数据发送至对应的次级数据库进行存储。

9.根据权利要求7所述的一种能源大数据的数据处理系统，其特征在于，还包括：

提取能源大数据中的数值数据；

将数值数据按照不同能源类型进行分类，得到能源类型对应的数值数据；

将能源类型对应的数值数据发送至预设矩阵式表格进行存储。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有一种能源大数据的数据处理方法程序，所述一种能源大数据的数据处理方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的一种能源大数据的数据处理方法的步骤。