一种基于IPVS的智能电网数据管理系统及方法与流程

一种基于ipvs的智能电网数据管理系统及方法
技术领域
1.本发明属于电网数据管理技术领域，涉及一种智能电网数据管理系统及方法，尤其是一种基于ipvs的智能电网数据管理系统及方法。


背景技术：

2.电力系统贯穿了发、输、配、变、用全链条上的极多主体，包括电力从产生到用户的传输管理、调度平衡管理、远期规划、系统保护、运维管理、市场交易等等各种与电力相关的生产活动往往都会与电网数据相关联。作为连接电力需求端和供给端的中枢，电网面对新型电力系统提出的新要求和新挑战，光靠传统的电网调度肯定不能满足，必须升级到智能电网，通过大数据、人工智能等方式进行调度。对智能电网而言，电网数据监测管理是进行一切管理调度活动的基础和关键。面对海量数据，电网管理者不仅要做好监测和记录，更重要的是挖掘数据背后呈现的电网运行情况，及时发现问题和待优化的环节，向数据要价值，实现“价值驱动的电网数据管理”，切实推动电网数字化、智能化的转型。
3.而且，为了能够提高电网的智能化，公开号为cn110287186a的中国专利申请中，通过在智能电网中运用主权区块链概念，以实现对电力信息的合法监督。但是该技术方案在实现电能调度的过程中，由于存在海量的电力数据，所以处理起来不仅工作量大，而且效率较慢。
4.因此，本发明提出一种基于ipvs的智能电网数据管理系统及方法。
5.经检索，未发现与本发明相同或相似的现有技术的专利文献。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于ipvs的智能电网数据管理系统及方法，能够解决由于待处理的电力数据数据较多而导致的工作量大和处理效率较慢的问题。
7.本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
8.一种基于ipvs的智能电网数据管理系统，包括：
9.电网数据采集模块，用于采集智能电网中的所有电力用户、所有用电设备的电力数据；
10.电网数据存储模块，用于存储电网数据采集模块中采集到的电力数据；
11.数据剔除模块，在需要进行电能调度时自动将电网数据存储模块中储存的电能不足的电力数据剔除掉，只保留能够满足电能调度要求的电力数据；
12.数据降维处理模块，用于降维处理数据剔除模块中保留下的电力数据，并挑选出适用于电能调度的电力数据。
13.而且，所述数据降维处理模块包括数据选择单元、数据处理单元和处理模型建立单元；
14.所述数据选择单元用于根据电能调度的需求在智能电网数据中选择待处理的数
据集；
15.所述数据处理单元用于清除数据集中干扰数据精度的数据噪声；
16.所述处理模型建立单元用于建立对数据进行降维处理的随机算法森林模型。
17.而且，所述数据处理单元在处理数据噪声阶段采用bagging集成学习方法对数据集进行学习。
18.一种基于ipvs的智能电网数据管理系统的管理方法，包括以下步骤：
19.步骤1、建立ipvs电力数据存储系统，并设置访问权限；
20.步骤2、采集各地智能电网中的电力数据，并上传到ipvs电力数据存储系统中；
21.步骤3、利用数据剔除模块剔除掉ipvs电力数据存储系统中不满足电能调度条件的电力数据，留下能够用于电能调度的电力数据；
22.步骤4、根据需要进行电能调度的电力用户对电能的需求，设立需求条件；
23.步骤5、数据选择单元根据需求条件，从步骤3中留下的电力数据中选择出需要处理的数据集；
24.步骤6、利用数据处理单元处理步骤5中选择出来的数据集，清除数据集中干扰数据精度的数据噪声；
25.步骤7、在数据降维处理模块建立随机算法森林模型的阶段，利用训练成熟的随机森林模型对经过数据处理单元处理后的智能电网数据进行计算、降维，获得易于用户读取的数据。
26.而且，在所述步骤1中，所述ipvs电力数据存储系统中设置有管理员，管理员给每个经过实名认证后的电力用户颁布唯一id以及该id专属登录密码。
27.而且，在所述步骤2中通过移动通信系统实现电力数据的实时上传。
28.而且，在所述步骤4中建立的需求条件包括电力用户对需要调度的电能的电量需求、时长需求以及电能输送过程中的电能输送速度要求。
29.本发明的优点和有益效果：
30.1、本发明提出一种基于ipvs的智能电网数据管理系统及方法，通过设置电网数据存储模块将采集到的海量电力数据都存储在ipvs电力数据存储系统中，ipvs电力数据存储系统仅需一根网线即可完成所有监控点的接入，同时可传输并海量电力数据，不用再担心数据溢出、硬盘受损而导致的文件丢失，也不用花大量的时间和金钱去购买、安装、维护前端存储设备。
31.2、本发明通过设置的数据剔除模块初步从海量数据中剔除掉没有用的电力数据，然后再利用数据降维处理模块对保留下的电力数据进行进一步的处理，并通过建立随机算法森林模型对智能电网数据进行计算、降维，获得易于用户读取的数据，以提高在电能调度的过程中对海量电力数据的处理效率。
附图说明
32.图1为本发明的一种基于ipvs的智能电网数据管理系统及方法的模块图；
33.图2为本发明的一种基于ipvs的智能电网数据管理系统及方法的数据降维处理模块的示意图；
34.图中：1、电网数据采集模块；2、电网数据存储模块；3、数据剔除模块；
35.4、数据降维处理模块；401、数据选择单元；402、数据处理单元；403、数据处理模型建立单元。
具体实施方式
36.以下结合附图对本发明实施例作进一步详述：
37.一种基于ipvs的智能电网数据管理系统，如图1所示，包括：
38.电网数据采集模块1，所述电网数据采集模块1用于采集智能电网中的所有电力用户、所有用电设备的电力数据；
39.电网数据存储模块2，用于存储电网数据采集模块1中采集到的电力数据；
40.数据剔除模块3，在需要进行电能调度时自动将电网数据存储模块2中储存的电能不足的电力数据剔除掉，只保留能够满足电能调度要求的电力数据；
41.数据降维处理模块4，用于降维处理数据剔除模块3中保留下的电力数据，并挑选出适用于电能调度的电力数据；
42.其中，如图2所示，所述数据降维处理模块4包括数据选择单元401、数据处理单元402和处理模型建立单元403；所述数据选择单元401用于根据电能调度的需求在智能电网数据中选择待处理的数据集；所述数据处理单元402用于清除数据集中干扰数据精度的数据噪声，而且，所述数据处理单元402在处理数据噪声阶段采用bagging集成学习方法对数据集进行学习；所述处理模型建立单元403用于建立对数据进行降维处理的随机算法森林模型。
43.本发明还提供了一种基于ipvs的智能电网数据管理系统的管理方法，包括如下具体步骤：
44.步骤1、建立ipvs电力数据存储系统，并设置访问权限，所述ipvs电力数据存储系统中设置有管理员，管理员给每个经过实名认证后的电力用户颁布唯一id以及该id专属登录密码，通过为每个电力用户设置专属的id和登录密码有利于提高ipvs电力数据存储系统中存储的电力数据信息的安全性，以防止出现电力数据泄露的情况。
45.步骤2、采集各地智能电网中的电力数据，并上传到ipvs电力数据存储系统中，其中采集到的电力数据通过移动通信系统实现电力数据的实时上传；
46.该移动通信系统是一种无线电通信系统主要有蜂窝系统，集群系统，adhoc网络系统，卫星通信系统，分组无线网，无绳电话系统，无线电传呼系统等；本发明中所使用的移动通信系统为蜂窝系统，蜂窝系统是覆盖范围最广的陆地公用移动通信系统。在蜂窝系统中，覆盖区域一般被划分为类似蜂窝的多个小区。每个小区内设置固定的基站，为用户提供接入和信息转发服务。
47.步骤3、利用数据剔除模块3剔除掉ipvs电力数据存储系统中不满足电能调度条件的电力数据，留下能够用于电能调度的电力数据；
48.其中，电能调度所需要满足的条件为：一、电网中电能能够满足社会和人民生产生活基本用电需要；二、确保电网的电压和周波在质量允许的范围内，使电网连续、稳定、安全运行。能够进行电能调度的智能电网需要满足以上两个基本条件。
49.步骤4、根据需要进行电能调度的电力用户对电能的需求，设立需求条件；
50.其中，建立的需求条件包括电力用户对需要调度的电能的电量需求、时长需求以
及电能输送过程中的电能输送速度要求。智能电网在申请进行电能调度时，一定是自身电网中存储的电能出现了紧缺的情况，所以为了能够保证本地居民和企业的正常生产活动，需要从外地调度部分电能过来应急，但是由于附近电网的位置不同，所以需要根据自身对用电量的需求、供电时长需求以及输送速度需求筛选出最适合给自己送电的智能电网。
51.步骤5、数据选择单元401根据需求条件，从步骤三中留下的电力数据中选择出需要处理的数据集。
52.步骤6、利用数据处理单元402处理步骤五中选择出来的数据集，清除数据集中干扰数据精度的数据噪声，其中，所采用的bagging集成学习方法在处理的过程中如下所示：
53.从原始样本训练集合中随机采样固定个数的样本，每采集一个样本，放回一个样本，然后再重新采样，如果对有n个样本训练集做t次的随机采样，则由于采样的随机性，t次采样的结果各不相同，每次结果输出频率最多的数据，则作为最终的数据模型，则将该点设置当前节点为叶子节点；在原始样本训练数据集合中，假设输入为样本集d＝{(x，y1)，(xl，y1)，...(xm，ym)}，第一次输出为是通过弱学习器算法进行输出，即弱分类器，将弱分类器进行迭代t次数，将这些弱分类器叠加，输出为最终的强分类器。
54.步骤7、在数据降维处理模块4建立随机算法森林模型的阶段，利用训练成熟的随机森林模型对经过数据处理单元402处理后的智能电网数据进行计算、降维，获得易于用户读取的数据；
55.随机算法森林模型的建立方法如下所示：通过在决策树的基础上采用将数据又放回的方式从原始样本数据集中随机抽取部分样本产生新的样本集合，然后重复这样的操作可以产生多个样本集合；此时每个样本集合在最后都会产生一个决策树，在每个决策树产生时，要确定建立决策树的节点，在每个节点进行分支的时候都要随机地抽取部分特征，以确定建立决策树需要的分支节点，然后根据分支节点逐步递归分支，在递归分支时，每次都需要从剩余的数据特征中随机抽取部分特征，再次确定子分支；由于在样本训练的时候是针对多个样本集合，因此也对应地生成多个决策树；当决策树达到一定数量时，对建立起来的决策树进行存储；然后判断决策树的数量是否达到用户的需求条件，如果没有达到要求，则需要重新训练、学习，根据少数服从多数的投票法原则确定新输入样本的类别；当达到用户的需求条件时，则生成随机森林模型。
56.本发明通过建立随机算法森林模型对智能电网数据进行计算、降维，获得易于用户读取的数据，以提高在电能调度的过程中对海量电力数据的处理效率。
57.需要强调的是，本发明所述实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

技术特征：
1.一种基于ipvs的智能电网数据管理系统，其特征在于：包括：电网数据采集模块，用于采集智能电网中的所有电力用户、所有用电设备的电力数据；电网数据存储模块，用于存储电网数据采集模块中采集到的电力数据；数据剔除模块，在需要进行电能调度时自动将电网数据存储模块中储存的电能不足的电力数据剔除掉，只保留能够满足电能调度要求的电力数据；数据降维处理模块，用于降维处理数据剔除模块中保留下的电力数据，并挑选出适用于电能调度的电力数据。2.根据权利要求1所述的一种基于ipvs的智能电网数据管理系统，其特征在于：所述数据降维处理模块包括数据选择单元、数据处理单元和处理模型建立单元；所述数据选择单元用于根据电能调度的需求在智能电网数据中选择待处理的数据集；所述数据处理单元用于清除数据集中干扰数据精度的数据噪声；所述处理模型建立单元用于建立对数据进行降维处理的随机算法森林模型。3.根据权利要求1所述的一种基于ipvs的智能电网数据管理系统，其特征在于：所述数据处理单元在处理数据噪声阶段采用bagging集成学习方法对数据集进行学习。4.一种基于ipvs的智能电网数据管理系统的管理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、建立ipvs电力数据存储系统，并设置访问权限；步骤2、采集各地智能电网中的电力数据，并上传到ipvs电力数据存储系统中；步骤3、利用数据剔除模块剔除掉ipvs电力数据存储系统中不满足电能调度条件的电力数据，留下能够用于电能调度的电力数据；步骤4、根据需要进行电能调度的电力用户对电能的需求，设立需求条件；步骤5、数据选择单元根据需求条件，从步骤3中留下的电力数据中选择出需要处理的数据集；步骤6、利用数据处理单元处理步骤5中选择出来的数据集，清除数据集中干扰数据精度的数据噪声；步骤7、在数据降维处理模块建立随机算法森林模型的阶段，利用训练成熟的随机森林模型对经过数据处理单元处理后的智能电网数据进行计算、降维，获得易于用户读取的数据。5.根据权利要求4所述的一种基于ipvs的智能电网数据管理系统的管理方法，其特征在于：在所述步骤1中，所述ipvs电力数据存储系统中设置有管理员，管理员给每个经过实名认证后的电力用户颁布唯一id以及该id专属登录密码。6.根据权利要求4所述的一种基于ipvs的智能电网数据管理系统的管理方法，其特征在于：在所述步骤2中通过移动通信系统实现电力数据的实时上传。7.根据权利要求4所述的一种基于ipvs的智能电网数据管理系统的管理方法，其特征在于：在所述步骤4中建立的需求条件包括电力用户对需要调度的电能的电量需求、时长需求以及电能输送过程中的电能输送速度要求。

技术总结
本发明涉及一种基于IPVS的智能电网数据管理系统及方法，包括：电网数据采集模块，用于采集智能电网中的所有电力用户、所有用电设备的电力数据；电网数据存储模块，用于存储电网数据采集模块中采集到的电力数据；数据剔除模块，在需要进行电能调度时自动将电网数据存储模块中储存的电能不足的电力数据剔除掉，只保留能够满足电能调度要求的电力数据；数据降维处理模块，用于降维处理数据剔除模块中保留下的电力数据，并挑选出适用于电能调度的电力数据。本发明能够提高在电能调度的过程中对海量电力数据的处理效率。电力数据的处理效率。电力数据的处理效率。


技术研发人员：王忠钰 宋爽 刘乙召 王凯 王丹 张倩文 武云海 唐大童 葛萌 闫波 王强 冯春盛
受保护的技术使用者：国家电网有限公司 国网天津市电力公司信息通信公司
技术研发日：2023.06.29
技术公布日：2023/9/19