水电技术|发明专利|一种电力系统数据的处理方法及装置(附示例)

   更新日期:2019-04-19     来源:建材之家    作者:水电之家    浏览:34    评论:0    
核心提示:本次发明专利的名称是一种电力系统数据的处理方法及装置,由国家电网公司申请,发明团队是邱昌巍、谢狄辉、葛伟军、魏华明、仇晓寅、钱锡颖、王猛、王骁、陈祥金、潘明波。摘要:本发明公开了一种电力系统数据的处理方法及装置,所述电力系统数据的处理方法在获取电力系统数据后,会通过机器学习算法对各类电力系统数据进行处理分析,并得到每一类电力系统数据的趋势走向结果,并能够根据上述得到的结果生成用于

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水电之家讯:本次发明专利的名称是一种电力系统数据的处理方法及装置,由国家电网公司申请,发明团队是邱昌巍、谢狄辉、葛伟军、魏华明、仇晓寅、钱锡颖、王猛、王骁、陈祥金、潘明波。



本发明公开了一种电力系统数据的处理方法及装置,所述电力系统数据的处理方法在获取电力系统数据后,会通过机器学习算法对各类电力系统数据进行处理分析,并得到每一类电力系统数据的趋势走向结果,并能够根据上述得到的结果生成用于电力系统控制的建议控制方案,从而很大程度上减少了电力系统管理人员的工作量,提升了整个电力系统数据管理的自动化和智能化水平。

技术特征:

1.一种电力系统数据的处理方法,其特征在于,包括:

获取当前电力系统数据和历史电力系统数据;

根据所述当前电力系统数据和历史电力系统数据生成各类电力系统数据的曲线趋势图,并采用机器学习算法分析得到每一类电力系统数据的趋势走向结果;

根据所述趋势走向结果生成用于电力系统控制的建议控制方案。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述趋势走向结果生成用于电力系统控制的建议控制方案,包括:

根据预设的电力系统数据趋势与控制方案的对应关系表,查询与所述趋势走向结果对应的控制方案;根据查询得到的所述控制方案生成建议控制方案。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机器学习算法包括:

聚类算法、分类算法、预测算法、关联分析算法、利群点分析算法、协同过滤分析算法和/或What-if仿真分析算法。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

在所述当前电力系统数据超出预设范围时,发出越限告警,并在显示界面弹出消息框;所述消息框包括告警时与告警相关电力系统数据的数值。

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