一种融合电力数据的电力调度风险预警方法及系统与流程

本发明涉及风险预警，尤其涉及一种融合电力数据的电力调度风险预警方法及系统。

背景技术：

1、我国电网线路错综复杂，为了保证电网的安全稳定运行，需要通过各种渠道采集电力调度信息，结合每时段的电网数据参数，统筹各个阶段的电网输送任务；电力调度需要对电力系统中各种发电资源进行优化分配和调整，以确保电力系统的稳定运行，但是由于电网内交直流线路错综复杂，电力设备数量庞大，电网信息时刻变化，再加上自然灾害频发，影响电网调度的因素持续增多，电力调度的难度也在逐渐增加，这就需要继续完善和发展电力调度技术，不断引入新技术和方法，以适应不断变化的电力调度现状。

2、在实际生活中，一般通过监测和分析实时负荷数据，结合历史数据、历史事件等，预测未来电力需求的高峰和波动，但是这样的数据来源较少，缺乏用户情感信息，容易导致事件感知不及时，影响电力调度风险预警的准确性；因此，“如何利用社交网络为电力调度风险预警提供决策支持”是本发明所需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种融合电力数据的电力调度风险预警方法及系统，以解决上述背景技术中提出“如何利用社交网络为电力调度风险预警提供决策支持”的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种融合电力数据的电力调度风险预警方法，所述方法包括：

4、提取社交类应用中的聊天记录，检索出所述聊天记录中的敏感词，整合包含有敏感词的短句，创建数据集；

5、搭建管道，向所述管道中插入利用朴素贝叶斯算法训练完成的分类器，并向所述分类器下挂至少一个过滤器，整合所述管道、分类器和过滤器，组建数据流水线，将所述数据集输入到数据流水线中，输出得到所述短句的总得分；

6、定义目标电力数据，确定总得分与目标电力数据之间的对应关系，并以所述总得分为横坐标，实际采集到的目标电力数据为纵坐标，绘制波动曲线；

7、将获取到的实时总得分代入到所述波动曲线中，定位出目标电力数据，判断所述目标电力数据与实时电力数据之间的差值，如果所述差值大于预设的阈值，则利用所述差值生成告警信息，并将所述告警信息发送到预设终端。

8、进一步的，所述提取社交类应用中的聊天记录，并检索出所述聊天记录中的敏感词，整合包含有敏感词的短句，创建数据集的步骤包括：

9、从社交类应用中导出聊天记录，并利用预设的标注工具对敏感词进行词性标注；

10、根据所述词性将所述短句归类到不同的数据集中，定义数据集属性，所述属性包括：天气、温湿度和出行。

11、进一步的，所述创建管道，向所述管道中插入利用朴素贝叶斯算法训练完成的分类器，并向所述分类器下挂至少一个过滤器的步骤包括：

12、利用获取到的情感词典对所述分类器进行训练，并根据训练结果对所述短句进行赋值，并基于预设的公式，计算出短句的标准情感值；

13、划定标准情感值的分数段，并将所述分数段叠加到所述过滤器中；

14、其中每个分数段均对应一个过滤器。

15、进一步的，所述计算出短句的标准情感值的步骤包括：

16、基于所述情感词典，确定出所述敏感词的情感基础值，并记录下敏感词的出现次数；

17、利用预设的情感值公式计算出情感值的加权平均值；

18、所述情感值公式为：

19、

20、其中vi为第i个敏感词的情感基础值，ci为第i个敏感词的出现次数，v为加权平均值；

21、将计算得到的加权平均值代入到标准化公式中，计算出标准情感值；

22、所述标准化公式为：

23、

24、其中v′为标准情感值，v为加权平均值，a为-1，b为1，a为情感基础值中的最小值，b为情感基础值中的最大值。

25、进一步的，所述整合所述管道、分类器和过滤器，组建数据流水线，将所述数据集输入到数据流水线中，输出到的敏感词的总得分的步骤包括：

26、以所述数据集作为源，利用所述管道连接分类器和过滤器，组建数据流水线；

27、将所述数据集输入到数据流水线中，判断所述短句的标准情感值是否满足过滤器的分数段，如果满足，则将短句归入到所述分数段所对应的过滤器中；

28、叠加过滤器中所有短句的标准情感值，并将叠加结果确定为总得分。

29、进一步的，所述定义目标电力数据，确定总得分与目标电力数据之间的对应关系，并以总得分为横坐标，目标电力数据为纵坐标，绘制波动曲线的步骤包括：

30、基于所述对应关系，绘制波动曲线，并向所述波动曲线中插入由所述属性构成的标签；

31、选取出所述波动曲线中的转折点，并以所述转折点作为触发头，嵌入触发机制。

32、进一步的，所述将获取到的实时总得分代入到所述波动曲线中，定位出目标电力数据，判断所述目标电力数据与实时电力数据之间的差值，如果所述差值大于预设的阈值，则利用所述差值生成告警信息，并将所述告警信息发送到预设终端的步骤包括：

33、利用所述实时总得分，在所述波动曲线中遍历出对应点，并将所述对应点的纵坐标定义为目标电力数据；

34、将所述差值切分为至少两个差值分段，基于预设的告警策略，确定告警级别，并整合所述差值，生成告警信息。

35、进一步的，所述系统包括：

36、检索模块，用于提取社交类应用中的聊天记录，并检索出所述聊天记录中的敏感词，整合包含有敏感词的短句，创建数据集；

37、输出模块，用于创建管道，向所述管道中插入利用朴素贝叶斯算法训练完成的分类器，并向所述分类器下挂至少一个过滤器，整合所述管道、分类器和过滤器，组建数据流水线，将所述数据集输入到数据流水线中，输出得到所有短句的总得分；

38、绘制模块，用于定义目标电力数据，确定总得分与目标电力数据之间的对应关系，并以所述总得分为横坐标，实际采集到的目标电力数据为纵坐标，绘制波动曲线；

39、告警模块，用于将获取到的实时总得分代入到所述波动曲线中，定位出目标电力数据，判断所述目标电力数据与实时电力数据之间的差值，如果所述差值大于预设的阈值，则利用所述差值生成告警信息，并将所述告警信息发送到预设终端。

40、进一步的，所述检索模块包括：

41、标注单元，用于从社交类应用中导出聊天记录，并利用预设的标注工具对敏感词进行词性标注；

42、定义单元，用于根据所述词性将所述短句归类到不同的数据集中，定义数据集属性。

43、进一步的，所述输出模块包括：

44、赋值单元，用于利用获取到的情感词典对所述分类器进行训练，并根据训练结果对所述短句进行赋值，并基于预设的公式，计算出短句的标准情感值；

45、记录单元，用于划定标准情感值的分数段，并将所述分数段叠加到所述过滤器中，基于所述情感词典，确定出所述敏感词的情感基础值，并记录下敏感词的出现次数，利用预设的情感值公式计算出情感值的加权平均值；将计算得到的加权平均值代入到标准化公式中，计算出标准情感值；

46、组建单元，用于以所述数据集作为源，利用所述管道连接分类器和过滤器，组建数据流水线；

47、叠加单元，用于将所述数据集输入到数据流水线中，判断所述短句的标准情感值是否满足过滤器的分数段，如果满足，则将短句归入到所述分数段所对应的过滤器中，叠加过滤器中所有短句的标准情感值，并将叠加结果确定为总得分。

48、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

49、通过提取聊天记录，能够拓宽数据来源，更好地对电力调度的风险预警提供决策支持，通过构建数据流水线，极大地提高了聊天记录的处理效率，从而更为准确地分析出聊天记录中的情感值，通过构建波动曲线，能够精准理解出情感值与电力需求之间的关系，从而实现对电力调度中的风险进行预警，同时也能够优化电力调度策略，提高电力系统的灵活性和响应能力，通过计算差值和生成告警信息，能够较为直观地展示出电力调度风险，提高风险预警的工作效率。