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实施例三
图4为本发明实施例公开的电力系统数据的处理装置结构示意图,参见图4所示,所述电力系统数据的处理装置40可以包括:
数据获取模块401,用于获取当前电力系统数据和历史电力系统数据。
其中,所述电力系统数据可以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。
分析处理模块402,用于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。
方案生成模块403,用于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。
在一个是示意性的示例中,所述方案生成模块403的具体结构可以参见图5,图5为本发明实施例公开的方案生成模块结构示意图,如图5所示,所述方案生成模块403可以包括:
方案查询模块501,用于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。
方案确定模块,用于根据查询得到的所述控制方案生成建议控制方案502。
本实施例中,所述电力系统数据的处理装置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。
实施例四
图6为本发明实施例公开的另一个电力系统数据的处理装置结构示意图,参见图6所示,所述电力系统数据的处理装置60可以包括:
数据获取模块401,用于获取当前电力系统数据和历史电力系统数据。
分析处理模块402,用于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数据的趋势走向结果。
参数接收模块601,用于接收用户输入的目标功率因数参数。
变化量获取模块602,用于控制投入或切除一个电容器,并获取投入或切除一个电容器后功率因数的变化量。
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