[发明专利]一种需求侧动态响应中电能量异常数据实时分析方法

说明书

本申请公开了一种需求侧动态响应中电能量异常数据实时分析方法，属于用电异常分析技术领域。本申请的方法基于海量电能量数据准实时分析，通过开展电能量缺失、异常数据修复模型研究，构建异常数据拟合模型，可以实现动态响应过程中，对电能量数据实现准实时的异常识别和拟合。

技术领域

本申请涉及用电异常分析技术，更具体地说，涉及一种需求侧动态响应中电能量异常数据实时分析方法。

背景技术

我国针对电力数据的研究尚处于起步阶段，但是其发展是十分迅速的。2012年，国家电网公司发布了公共信息资源共享模型。2013年国家电网公司在输变电管理运行、决策支持、用电与能效、智能配电网技术等方面开展了大数据关键技术的研究与应用。国家电网公司在2018年电力物联网专项部署会议上明确指出，加快电力物联网化建设是重中之重。

发明内容

鉴于此，为了满足需求侧响应中对需求侧电能量数据可靠性、数据有效性、及时性的要求，以支撑需求侧实时动态响应，本申请提出了一种需求侧动态响应中电能量异常数据实时分析方法。

为了实现上述目的，本申请提供了一种需求侧动态响应中电能量异常数据实时分析方法，包括以下步骤：

步骤S1、电力用户数据预处理；

步骤S2、利用随机森林算法，根据预处理后的数据，构建数据异常规则库；

步骤S3、基于所述数据异常规则库，通过从电能量实时采集数据流中进行数据指标特征提取、随机森林分类、数据评价规则管理、异常点定位，检测异常数据；通过分析数据在时序上的特点，分别从统计性指标、趋势性指标、变动性指标及负荷特征指标四个方面提取电能量数据异常特征；

步骤S4、构建电能量数据准实时异常智能检测方法；

步骤S5、识别电能量数据准实时异常；其中，所述异常包括采集失败、飞走、倒走、停走；

步骤S6、根据电网企业计量装置的尖峰、峰段、平段、谷段的用电量，平均分解到对应段中每个小时，以此生成分时电量；

步骤S7、拟合需求侧响应的电能量准实时数据；其中，拟合对象包括：10kV及以上用户、10kV及以下用户、往月电量、10kV及以上用户96点平均负荷、10kV及以下专变用户及台区用户96点平均负荷；

步骤S8、修正电能量数据拟合模型；

步骤S9、基于历史数据审核规则回测分析。

作为其他可以实现的形式中，所述步骤S1包括：对从计量自动化系统采集到的电力用电数据进行规则剔除；所述剔除的对象包括：用户的日负荷数据缺失四分之一及其以上的、月负荷数据中有三分之一数据缺失的电力用户、月负荷数据一半以上为零的电力用户、日、月负荷数据均相同的用户；采用拉格朗日插值法对于缺失的用户用电数据进行插值填补；采用最小-最大标准化方法对采集到的用电数据进行归一化处理。

作为其他可以实现的形式中，所述步骤S7中，对于所述10kV及以上用户，包括：采用计量自动化系统已拟合的示值曲线，以积分电量的方式拟合缺失的日电量。

作为其他可以实现的形式中，所述步骤S7中，对于10kV及以下用户，包括：若已进行曲线数据采集，缺失电能量数据准实时数据，当日首尾0点的示数曲线数据齐全，则采用积分电量的方式拟合缺失的日电量；若不具备曲线采集条件或具备曲线采集但日首尾示值曲线不全，则采用参考日电量加权均值法拟合日电量。

作为其他可以实现的形式中，所述步骤S7中，对于往月电量，包括：按照行业对上月电能量数据准实时采集缺失的用户进行分类，抽取对应行业的典型用户，基于采集系统的电能量数据准实时数据计算典型用户的日电量与月电量，分析涉及行业的日电量分布，结合用户出账电量，对上月缺失日电量进行拟合。