基于多源数据分析的电网运行状态监测方法及系统与流程

本发明涉及配电网，尤其涉及基于多源数据分析的电网运行状态监测方法及系统。

背景技术：

1、电力系统作为现代社会的关键基础设施之一，其稳定运行直接关系到国民经济和人民生活的各个方面，随着社会对电力需求的不断增长以及可再生能源并网比例的提高，电网的结构变得日益复杂，同时面临着更多的不确定性和挑战，例如，极端天气事件、设备老化、网络攻击等因素都可能影响电网的安全性和可靠性；

2、传统的电网运行状态监测方法通常依赖单一类型的传感器数据，如电流互感器、电压互感器、温度传感器等，这些方法虽然能够提供一定的运行状态信息，但在面对复杂电网结构和多变运行条件时，往往难以全面反映电网的真实状态，此外，由于数据孤岛现象的存在，不同类型的传感器数据之间缺乏有效的整合和关联分析，导致监测系统的整体效能受限；

3、近年来，随着物联网技术的发展，电网监测领域开始尝试采用多源数据融合的方法来提升监测效果，多源数据融合旨在从多个角度、多种类型的数据中提取有价值的信息，通过数据清洗、特征提取、模式识别等手段，构建更全面、更准确的电网运行状态模型，这也意味着多源数据分析已经成为不可或缺的组成部分，旨在通过整合来自各种传感器、设备和系统的信息，以更全面、更深入的方式洞察电网的健康状况和运行效率，然而，当前基于多源数据分析的电网运行状态监测方法面临着一系列挑战，这些问题直接制约了监测系统的性能和可靠性，然而，现有的多源数据融合技术仍然面临一些挑战，具体地：

4、一、数据质量波动未得到有效管理：在现有技术中，数据源的权重往往是静态设定的，没有考虑到数据质量随时间的波动，这导致了当数据源的质量下降时，系统仍然依赖这些低质量数据进行分析，影响了电网运行状态评估的准确性；

5、二、数据量分配不合理：在现有技术中，数据集中的提取量通常是预先确定的，没有考虑到数据源的相对重要性，这导致了关键数据源易被低估，而非关键数据源易出现过度使用的现象，造成数据资源的浪费和分析结果的偏颇；

6、三、质量控制不严格：现有技术没有设定明确的质量评估标准，导致质量不佳的数据集未经筛选就进入了分析流程，影响了数据融合的效果及精度；

7、综上所述，现有基于多源数据分析的电网运行状态监测方法存在着数据质量波动管理不足、数据量分配不均衡以及数据质量控制不严格等关键问题，这些问题直接关系到电网运行状态监测的准确性、效率和可靠性，因此，现有技术急需基于多源数据分析的电网运行状态监测方法及系统的技术方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了基于多源数据分析的电网运行状态监测方法，具体包括以下步骤：

2、步骤s1、通过不同数据源及传感器收集电网的运行参数数据；

3、步骤s2、对收集到的电网的运行参数数据进行预处理；

4、步骤s3、对经过预处理的不同数据源及传感器收集到的电网的运行参数数据进行分批次处理，形成批次数据，并对每个批次数据采用数据融合技术进行整合，形成多源数据集；

5、步骤s3a、对经过预处理的不同数据源及传感器收集到的电网的运行参数数据进行分析，得到每个数据集的初始权重；

6、步骤s3a1、基于数据集特性，获取质量因子；

7、步骤s3a2、通过评价每个质量因子对数据集的影响程度，获取每个质量因子对数据集的评分；

8、步骤s3a3、根据每个质量因子对数据集的评分，得到每个质量因子对数据集的重要性系数；

9、步骤s3a4、根据每个质量因子对数据集的评分、每个质量因子对数据集的重要性系数，得到每个数据集的初始权重；

10、其中每个数据集的初始权重的计算公式为：

11、

12、其中，wi代表第i个数据集的初始权重；k代表质量因子的总数；aib代表第b个质量因子对第i个数据集的重要性系数；yib代表第b个质量因子对第i个数据集的评分；

13、步骤s3b、根据每个数据集的初始权重，预确定每个数据集中数据的提取量；

14、步骤s3b1、对待构建的批次数据预设目标数据量；

15、步骤s3b2、根据每个数据集的初始权重、批次数据的目标数据量，得到预确定的每个数据集中数据的提取量；

16、其中预确定的每个数据集中数据的提取量的计算公式为：

17、

18、其中，mi代表第i个数据集中数据的提取量；m代表批次数据的目标数据量；wi代表第i个数据集的初始权重；n代表数据集的初始权重的总数；

19、步骤s3c、根据预确定的每个数据集中数据的提取量，确定实际的每个数据集中数据的提取量；

20、步骤s3c1、根据预确定的每个数据集中数据的提取量，得到预确定的所有数据集中数据的提取总量；

21、步骤s3c2、根据预确定的每个数据集中数据的提取总量、批次数据的目标数据量，得到待分配的数据量；

22、其中得到待分配的数据量的计算公式为：

23、

24、其中，s代表待分配的数据量；p代表预确定提取量的数据集的总数；m代表数据批次的目标数据量；mi代表预确定的第i个数据集中数据的提取量；

25、步骤s3c3、确定每个数据集的初始权重比例；

26、步骤s3c4、根据每个数据集的初始权重比例，采用逐个分配的方式，将待分配的数据量由权重比例最高的数据集开始分配，直至待分配的数据量分配完成为止；

27、步骤s3c5、根据每个数据集分配到的待分配的数据量、预确定的每个数据集中数据的提取量，得到实际的每个数据集中数据的提取量；

28、步骤s3d、根据实际提取量，获取每个数据集中数据的提取量，并整合形成批次数据；

29、步骤s3e、对整合形成的批次数据中的数据集进行质量评估，并根据质量评估结果设定阈值，当质量评估结果大于等于阈值时，反馈批次数据的质量良好，则将该批次数据输入至步骤s3g；当质量评估结果小于阈值时，反馈批次数据的质量不佳，则进入步骤s3f；

30、步骤s3f、对整合形成的批次数据中的数据集进行分析，并根据分析结果获取更新后的权重，并将更新后的权重输入至步骤s3b，以覆盖初始权重；

31、步骤s3f1、对整合形成的批次数据中的数据集进行质量评估，并根据评估结果获取整合形成的批次数据中的每个数据集的质量评分；

32、步骤s3f2、根据整合形成的批次数据中的每个数据集的质量评分，得到整合形成的批次数据中的所有数据集的平均质量评分；

33、步骤s3f3、选择控制权重更新幅度的常数；

34、步骤s3f4、根据整合形成的批次数据中的每个数据集的质量评分、整合形成的批次数据中的所有数据集的平均质量评分、控制权重更新幅度的常数，得到更新后的权重；

35、其中得到更新后的权重的计算公式为：

36、

37、其中，代表更新后的第i个数据集的权重；wi代表第i个数据集的初始权重；β代表控制权重更新幅度的常数；q代表整合形成的批次数据中的所有数据集的平均质量评分；qi代表整合形成的批次数据中的第i个数据集的质量评分；

38、步骤s3f5、将更新后的权重输入至步骤s3b，以覆盖初始权重；

39、步骤s3g、对每个整合形成的、且经过质量评估的批次数据，采用数据融合技术进行整合，形成多源数据集；

40、步骤s4、对多源数据集进行分析，识别电网运行状态中的异常模式；

41、步骤s5、根据分析结果分别生成检测信号及警报信号，检测信号对异常模式进行检测，警报信号根据检测结果通知运维人员。

42、基于多源数据分析的电网运行状态监测系统，使用如上任一项所述的基于多源数据分析的电网运行状态监测方法，包括如下部分：

43、数据收集模块：用于通过不同数据源及传感器收集电网的运行参数数据；

44、预处理模块：与所述数据收集模块连接，用于对收集到的电网的运行参数数据进行预处理；

45、数据融合模块：与所述预处理模块连接，用于对经过预处理的不同数据源及传感器收集到的电网的运行参数数据进行分批次处理，形成批次数据，并对每个批次数据采用数据融合技术进行整合，形成多源数据集；

46、数据分析模块：与所述数据融合模块连接，用于对多源数据集进行分析，识别电网运行状态中的异常模式；

47、检测及警报模块：与所述数据分析模块连接，用于根据分析结果分别生成检测信号及警报信号，检测信号对异常模式进行检测，警报信号根据检测结果通知运维人员。

48、本发明实施例具有以下技术效果：

49、本发明旨在获取更为优质的多源数据集，使得在利用此多源数据集进行识别电网运行状态中的异常模式时能够更为准确；通过初始权重的设定与后续动态权重调整的机制，使得整个流程能够自动适应数据质量的波动，并优先聚焦于质量更高的数据集，这一过程不仅能够得到质量更高的数据集，以得到更为高质的数据批次，也为获取更为优质的多源数据集奠定了坚实的基础；

50、通过预确定与实际确定数据集中数据的提取量的两步法，结合过程中通过权重比例分配剩余数据量的方式，有效确保了每个数据集中抽取的数据量既能体现其相对重要性，又能紧密贴合批次数据的目标数据量的设定，实现了数据量的精准调控与均衡分配，最大程度地发挥了每个数据集的潜在价值，避免了数据集间不必要的偏差；

51、通过基于质量评估结果设定的阈值以及批次数据的质量评估与反馈机制，确保了只有质量良好的批次数据中的数据集，才能进入下一步的数据融合阶段，而质量不佳的批次数据中的数据集将被重新处理，直到其质量通过质量评估为止，才能进入下一步的数据融合阶段，该过程有效实现了批次数据质量的严格把关，确保了基于质量良好的批次数据所融合后得到的多源数据集的优质性；

52、综上所述，本发明通过精心设计的数据处理与质量控制策略，能够显著提升多源数据集的质量，通过更为优质的多源数据集，能够为后续电网运行状态异常模式的识别提供更可靠的数据基础，同时能够有效提高异常模式的检测准确率和及时性，此外还能够极大地优化电网运行状态监测的准确性和运维响应速度，为电网安全稳定运行注入了强大的科技动力，从而对于提升电网的安全稳定运行具有重要的技术价值和应用前景。