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具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1为本发明实施例公开的电力系统数据的处理方法流程图,参见图1所示,所述电力系统数据的处理方法可以包括:
步骤101:获取当前电力系统数据和历史电力系统数据。
由于电力系统数据中,很多是需要实时监测的,因此电力系统数据会有很多历史电力系统数据。这里所述的电力系统数据包括但不限于变电站功率因数、母线电压、有功总加和无功总加。
步骤102: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。
其中,所述机器学习算法可以包括聚类算法、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。步骤102过程中,可以采用机器学习算法对每一类的电力系统数据分别进行分析处理,也可以将不同类别的电力系统数据进行关联分析处理,这样就大大增加了分析处理结果的准确性。
步骤103: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。
例如,趋势走向结果表明母线电压在不断增大,并有可能超过规定范围,则相应的建议控制方案则是指示采取能够减小母线电压措施的运行方案。
在一个示意性的示例中,步骤103的具体过程可以参见图2,图2为本发明实施例公开的生成建议控制方案的流程图,如图2所示,生成建议控制方案的过程可以包括:
步骤201: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。
其中,所述预设的电力系统数据趋势与控制方案的对应关系表,可以根据以往电力系统数据的处理和控制经验来配置。
步骤202:根据查询得到的所述控制方案生成建议控制方案。
在查找到和步骤102中得到的电力系统数据的趋势走向结果对应的控制方案后,按照所述控制方案生成对应于当前电力系统数据的趋势走向结果的建议控制方案,并可以进一步将生成的建议控制方案传达至用户,可以通过显示屏显示给用户,也可以直接通过打印机等辅助设备输出纸质文件的建议控制方案。
需要说明的是,本发明实施例着重介绍的是与现有技术不同或本领域中现有技术不存在的内容,对于本领域中现有技术所能够实现的功能,并没有详细介绍,但并不代表本发明实施例公开的技术方案不能实现现有技术能够实现的一些功能。
本实施例中,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。
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