一种数据校正方法及装置与流程

本发明涉及数据库领域，更具体的说，是涉及一种数据校正方法及装置。

背景技术：
电力系统中的数据库存储有许多电力数据，而在将电力数据存储至数据库时，需要对电力数据进行校正，目前还没有一种数据校正方法对电力数据进行校正。

技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种数据校正方法及装置，以克服现有技术中没有一种数据校正法对电力数据进行校正的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一方面，一种数据校正方法，包括：在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正，以及离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正；所述在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正包括：接收并存储待检测的电力数据，所述电力数据包括第一数据、第二数据以及负荷类数据，所述第一数据包括电容电抗类数据和电压类数据，所述第二数据包括主变类数据和线路类数据；当所述电力数据为第一数据且所述第一数据不满足第一预设规则时，将所述第一数据更正为第一预设值，并将更正后的第一数据存储至数据库；当所述电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表，并显示所述异常数据列表；计算第三数据中各个电力数据的梯度，所述第三数据为所述负荷类数据，以及所述第一数据和所述第二数据中未检测出异常的电力数据；当所述第三数据中各个电力数据的梯度的绝对值不小于与其对应的预设阈值时，将该电力数据更正为第二预设值，并将更正后的该电力数据存储至所述数据库；将第四数据中各个电力数据进行特征曲线滤波处理，所述第四数据为所述第三数据中未检测出异常的数据；当所述第四数据中经过特征曲线滤波处理之后的电力数据不满足第三预设规则时，将该电力数据更正为第三预设值，并将更正后的该电力数据以及第五数据存储至所述数据库，所述第五数据为所述第四数据中除负荷类数据外未检测出异常的数据；将第六数据进行负荷异常数据检测，所述第六数据为所述第四数据中未检测出异常的负荷类数据；当所述第六数据中负荷类数据不满足第四预设规则时，将该负荷类数据更正为第四预设值，并将更正后的该负荷类数据以及未检测出异常的负荷类数据存储至所述数据库中；所述离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正包括：当预设时间到来时，获得待检测的电力数据；对所述电力数据应用离线梯度滤波器，以获得所述电力数据的梯度；判断所述电力数据的梯度是否满足第五预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第五预设值，并将更正后的电力数据存储至所述数据库；对所述电力数据中未检测出异常的电力数据进行小波变换，判断小波变换后的电力数据是否满足第六预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第六预设值，并将更正后的电力数据以及在进行小波变换后未检测出异常的电力数据存储至数据库。优选地，在所述当所述电力数据为第一数据且所述第一数据不满足第一预设规则时，将所述第一数据更正为第一预设值之后，还包括：将所述第一数据写入日志。优选地，在所述当所述电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表之后，还包括：将所述第二数据写入日志。另一方面，一种数据校正装置，包括：在线过滤装置以及离线过滤装置；所述在线过滤装置包括：接收模块，用于接收并存储待检测的电力数据，所述电力数据包括第一数据、第二数据以及负荷类数据，所述第一数据包括电容电抗类数据和电压类数据，所述第二数据包括主变类数据和线路类数据；第一更正模块，用于当所述电力数据为第一数据且所述第一数据不满足第一预设规则时，将所述第一数据更正为第一预设值，并将更正后的第一数据存储至数据库；第一显示模块，用于当所述电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表，并显示所述异常数据列表；第一计算模块，用于计算第三数据中各个电力数据的梯度，所述第三数据为所述负荷类数据，以及所述第一数据和所述第二数据中未检测出异常的电力数据；第二更正模块，用于当所述第三数据中各个电力数据的梯度的绝对值不小于与其对应的预设阈值时，将该电力数据更正为第二预设值，并将更正后的该电力数据存储至所述数据库；第一处理模块，用于将第四数据中各个电力数据进行特征曲线滤波处理，所述第四数据为所述第三数据中未检测出异常的数据；第三更正模块，用于当所述第四数据中经过特征曲线滤波处理之后的电力数据不满足第三预设规则时，将该电力数据更正为第三预设值，并将更正后的该电力数据以及第五数据存储至所述数据库，所述第五数据为所述第四数据中除负荷类数据外未检测出异常的数据；第二处理模块，用于将第六数据进行负荷异常数据检测，所述第六数据为所述第四数据中未检测出异常的负荷类数据；第四更正模块，用于当所述第六数据中负荷类数据不满足第四预设规则时，将该负荷类数据更正为第四预设值，并将更正后的该负荷类数据以及未检测出异常的负荷类数据存储至所述数据库中；所述离线过滤装置包括：获取模块，用于当预设时间到来时，获得待检测的电力数据；第三处理模块，用于对所述电力数据应用离线梯度滤波器，以获得所述电力数据的梯度；第五更正模块，用于判断所述电力数据的梯度是否满足第五预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第五预设值，并将更正后的电力数据存储至所述数据库；第六更正模块，用于对所述电力数据中未检测出异常的电力数据进行小波变换，判断小波变换后的电力数据是否满足第六预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第六预设值，并将更正后的电力数据以及在进行小波变换后未检测出异常的电力数据存储至数据库。优选的，还包括：第一写入装置，用于在所述第一更正模块将所述第一数据更正为第一预设值之后，将所述第一数据写入日志。优选的，还包括：第二写入装置，用于在所述第一显示模块根据所述第二数据生成异常数据列表之后，将所述第二数据写入日志。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明实施例公开了一种数据校正方法及装置，通过在线路过滤装置与离线过滤装置对待检测的电力数据进行检测并校正，所述在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正包括：接收并存储待检测的电力数据，所述电力数据包括第一数据、第二数据以及负荷类数据，所述第一数据包括电容电抗类数据和电压类数据，所述第二数据包括主变类数据和线路类数据；当所述电力数据为第一数据且所述第一数据不满足第一预设规则时，将所述第一数据更正为第一预设值，并将更正后的第一数据存储至数据库；当所述电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表，并显示所述异常数据列表；计算第三数据中各个电力数据的梯度，所述第三数据为所述负荷类数据，以及所述第一数据和所述第二数据中未检测出异常的电力数据；当所述第三数据中各个电力数据的梯度的绝对值不小于与其对应的预设阈值时，将该电力数据更正为第二预设值，并将更正后的该电力数据存储至所述数据库；将第四数据中各个电力数据进行特征曲线滤波处理，所述第四数据为所述第三数据中未检测出异常的数据；当所述第四数据中经过特征曲线滤波处理之后的电力数据不满足第三预设规则时，将该电力数据更正为第三预设值，并将更正后的该电力数据以及第五数据存储至所述数据库，所述第五数据为所述第四数据中除负荷类数据外未检测出异常的数据；将第六数据进行负荷异常数据检测，所述第六数据为所述第四数据中未检测出异常的负荷类数据；当所述第六数据中负荷类数据不满足第四预设规则时，将该负荷类数据更正为第四预设值，并将更正后的该负荷类数据以及未检测出异常的负荷类数据存储至所述数据库中。所述离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正包括：当预设时间到来时，获得待检测的电力数据；对所述电力数据应用离线梯度滤波器，以获得所述电力数据的梯度；判断所述电力数据的梯度是否满足第五预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第五预设值，并将更正后的电力数据存储至所述数据库；对所述电力数据中未检测出异常的数据进行小波变换，判断小波变换后的电力数据是否满足第六预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第六预设值，并将更正后的电力数据以及在进行小波变换后未检测出异常的数据存储至数据库。从而实现了对电力数据的检测与校正。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的一种数据校正方法中在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正的一种方法流程图；图2为本发明实施例提供的一种数据校正方法中离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正的一种方法流程示意图；图3为本发明实施例提供的一种数据校正方法中小波变换的一种方法流程示意图；图4为本发明实施例提供的一种数据校正方法中在线滤波器对电力数据进行校正的一种方法流程示意图；图5为本发明实施例提供的一种数据校正方法中趋势外推法的方法流程示意图；图6为本发明实施例提供的一种数据校正装置中在线过滤装置的一种结构示意图；图7为本发明实施例提供的一种数据校正装置中离线过滤装置的一种结构示意图。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。本发明实施例提供了一种数据校正方法，该方法包括：在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正，以及离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正。请参阅附图1，为本发明实施例提供的一种数据校正方法中在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正的一种方法流程图，该方法包括：步骤S101：接收并存储待检测的电力数据。电力数据包括第一数据、第二数据以及负荷类数据，第一数据包括电容电抗类数据和电压类数据，第二数据包括主变类数据和线路类数据。步骤S102：当电力数据为第一数据且第一数据不满足第一预设规则时，将第一数据更正为第一预设值，并将更正后的第一数据存储至数据库。步骤S103：当所述电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表，并显示所述异常数据列表。步骤S104：计算第三数据中各个电力数据的梯度，所述第三数据为所述负荷类数据，以及所述第一数据和所述第二数据中未检测出异常的电力数据。步骤S105：当所述第三数据中各个电力数据的梯度的绝对值不小于与其对应的预设阈值时，将该电力数据更正为第二预设值，并将更正后的该电力数据存储至所述数据库。步骤S106：将第四数据中各个电力数据进行特征曲线滤波处理，所述第四数据为所述第三数据中未检测出异常的数据。步骤S107：当所述第四数据中经过特征曲线滤波处理之后的电力数据不满足第三预设规则时，将该电力数据更正为第三预设值，并将更正后的该电力数据以及第五数据存储至所述数据库，所述第五数据为所述第四数据中除负荷类数据外未检测出异常的数据。步骤S108：将第六数据进行负荷异常数据检测，所述第六数据为所述第四数据中未检测出异常的负荷类数据。步骤S109：当所述第六数据中负荷类数据不满足第四预设规则时，将该负荷类数据更正为第四预设值，并将更正后的该负荷类数据以及未检测出异常的负荷类数据存储至所述数据库中。请参阅图2，为本发明实施例提供的一种数据校正方法中离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正的一种方法流程示意图，该方法包括：步骤S201：当预设时间到来时，获得待检测的电力数据。步骤S202：对所述电力数据应用离线梯度滤波器，以获得所述电力数据的梯度。对电力数据应用离线梯度滤波器，即对t时刻待检测点，计算梯度：和Gi,t和G'i，t分别表示第i类数据在t时刻的前向梯度和后向梯度。步骤S203：判断所述电力数据的梯度是否满足第五预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第五预设值，并将更正后的电力数据存储至所述数据库。计算判定式如果c<0，并且这里Ti为第i类数据的阈值，该判断式用于判断是否生成尖锐的毛刺，如果有尖锐毛刺则数据点为异常数据，否则，为正常数据。修正方法为取即第五预设规则可以为：相应的第五预设值可以为步骤S204：对所述电力数据中未检测出异常的数据进行小波变换，判断小波变换后的电力数据是否满足第六预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第六预设值，并将更正后的电力数据以及在进行小波变换后未检测出异常的数据存储至数据库。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析。因此，在本发明实施例中，把实时电力数据看成信号，然后再通过小波去噪。设一天的电力数据为a1,a2,...,an去噪后的数据序列记为请参阅图3，为本发明实施例提供的一种数据校正方法中小波变换的一种方法流程示意图，该方法包括：步骤S301：对a1,a2,...,an，进行小波变换得到小波系数dj,k。这里选小波基db4，进行5层分解c0,k=xk，其中h、g为一对正交镜像滤波器组(QMF)，cj,k,dj,k分别是第j层的尺度系数和小波系数。j为分解层数j=0,1,…5，k为采样点k=0,1,...,n-1，m=0,1,...,n-1。步骤S302：使用BirgeMassart策略确定降噪的阈值，对第i层(1≤i≤5),保留绝对值最大的ni个系数,其余系数置为零。ni由下式确定：ni=M(5+2-i)α，式中M,α为经验系数。一般情况M=L(1)，即第一层分解后系数的长度。在降噪的情况下取α=3。步骤S303：对小波系数进行重构得到信号，为除去噪声的信号，取在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正与离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正可以同时进行，也可以有先后顺序，由于不影响本发明实施例的具体实现，所以在此不作具体限定。本发明实施例公开了一种数据校正方法及装置，通过在线路过滤装置与离线过滤装置对待检测的电力数据进行检测并校正，所述在线过滤装置对待检测的电力数据进行校正包括：接收并存储待检测的电力数据，所述电力数据包括第一数据、第二数据以及负荷类数据，所述第一数据包括电容电抗类数据和电压类数据，所述第二数据包括主变类数据和线路类数据；当所述电力数据为第一数据且所述第一数据不满足第一预设规则时，将所述第一数据更正为第一预设值，并将更正后的第一数据存储至数据库；当所述电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表，并显示所述异常数据列表；计算第三数据中各个电力数据的梯度，所述第三数据为所述负荷类数据，以及所述第一数据和所述第二数据中未检测出异常的电力数据；当所述第三数据中各个电力数据的梯度的绝对值不小于与其对应的预设阈值时，将该电力数据更正为第二预设值，并将更正后的该电力数据存储至所述数据库；将第四数据中各个电力数据进行特征曲线滤波处理，所述第四数据为所述第三数据中未检测出异常的数据；当所述第四数据中经过特征曲线滤波处理之后的电力数据不满足第三预设规则时，将该电力数据更正为第三预设值，并将更正后的该电力数据以及第五数据存储至所述数据库，所述第五数据为所述第四数据中除负荷类数据外未检测出异常的数据；将第六数据进行负荷异常数据检测，所述第六数据为所述第四数据中未检测出异常的负荷类数据；当所述第六数据中负荷类数据不满足第四预设规则时，将该负荷类数据更正为第四预设值，并将更正后的该负荷类数据以及未检测出异常的负荷类数据存储至所述数据库中。所述离线过滤装置对待检测的电力数据进行校正包括：当预设时间到来时，获得待检测的电力数据；对所述电力数据应用离线梯度滤波器，以获得所述电力数据的梯度；判断所述电力数据的梯度是否满足第五预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第五预设值，并将更正后的电力数据存储至所述数据库；对所述电力数据中未检测出异常的数据进行小波变换，判断小波变换后的电力数据是否满足第六预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第六预设值，并将更正后的电力数据以及在进行小波变换后未检测出异常的数据存储至数据库。从而实现了对电力数据的检测与校正。为了本领域技术人员更加理解本发明实施例，下面举具体例子对上述实施例中在线滤波装置的工作原理进行说明。在线滤波装置把电力数据按照设备类型分成电容电抗类、电压类、线路类、主变类、负荷类，然后把数据缓存到本地，用于在以后的修正中使用。请参阅图4，为本发明实施例提供的一种数据校正方法中在线滤波器对电力数据进行校正的一种方法流程示意图，该方法包括：步骤S401：将电容电抗类数据、电压类数据、线路类数据、主变类数据应用规则滤波器。对电容电抗类数据、电压类数据、线路类数据、主变类数据应用规则滤波器的原理如下：（1）电容电抗类数据电容电抗类数据分无功数据Q、电流数据I。电容电抗类数据存在以下两种正常工作状态：情况1：电容电抗处于运行状态时：|Q|>0.5且|I|>20；情况2：电容电抗处于停运状态时：|Q|=0且|I|=0。所以可以根据情况1与情况2判断电容点抗类数据是否出现异常，如果出现异常，则可以把当前无功数据和电流数据均修正为0。对于电容电抗类数据，第一预设规则可以为：无功数据Q的绝对值大于0.5，电流数据I的绝对值大于20。当电容电抗类数据不满足第一预设规则时，则表明电容电抗类数据出现异常，此时将电容电抗类数据对应的无功数据和电流数据均修正为0，相应的第一预设值可以为0。本发明实施例还可以在当电力数据为第一数据且所述第一数据不满足第一预设规则时，将所述第一数据更正为第一预设值之后，还包括：将第一数据写入日志。（2）电压类数据电压类数据具有不同的电压等级，如果电压类数据变动值在电压等级的±20%以内，则为正常，否则为异常。当出现异常时，可以把出现异常的电压值修正为电压等级值。对于电压类数据，第一预设规则可以为：电压类数据变动值在电压等级的±20%以内。当电压类数据不满足第一预设规则时，即电压类数据的变动值超出电压等级的±20%，则电压类数据异常，将异常的电压类数据修正为电压等级值。相应的，第一预设值可以为电压等级值。（3）主变类数据主变类数据分有功数据P、无功数据Q、电流数据I。这三个量存在如下理论公式：UIcosφ/1000，其中，将待检测点的P,Q,U,I代入上面的公司，设P*为P的理论值，如果|P-P*|<0.1P，则当前值（包括三个数据）为正常值，否则为异常值。因为无法判断三个值是哪个出现异常，所有认为三个都有异常，可以写入日志，但不对数值进行修正。对于主变类数据，第二预设规则可以为：|P-P*|<0.1P，当主变类数据不满足第二预设规则时，表明主变类数据出现异常，此时可以根据主变类数据生成异常数据列表，以便用户通过异常数据列表对出现异常的主变类数据进行更正。本发明实施例还可以包括：在当电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表之后，还包括：将所述第二数据写入日志。（4）线路类数据线路类数据处理方法同主变类数据处理方法，在此就不再一一赘述。步骤S402：对负荷类数据以及步骤S401中未检测出异常的电力数据应用梯度滤波器。第三数据是指负荷类数据以及步骤S401中未检测出异常的电力数据。负荷类数据以及步骤S401中未检测出异常的电力数据的梯度，可以通过对负荷类数据以及步骤S401中未检测出异常的数据应用梯度滤波器获得。对负荷类数据以及步骤S401中未检测出异常的数据应用梯度滤波器的原理如下：计算第i类数据（一共有5类数据，即电容电抗类、电压类、线路类、主变类、负荷类）t时刻的梯度：其中，vt和vt-τ分别表示待检测电力数据t时刻和t-τ时刻的数据（此处不区分类别），设Ti为第i类数据的阈值，则当|Gi,t|≥Ti时，数据为正常。否则，为异常。默认情况时，Ti=0.1。当出现异常时，数据修正为此处，sgn函数表示符号函数，如果Gi,t>0则sgn函数表示为1，否则sgn函数表示为-1。第二预设值可以为步骤S403：对步骤S402中未检测出异常的电力数据应用特征曲线滤波器。第四数据是指步骤S402中未检测出异常的电力数据。对步骤S402中未检测出异常的数据应用特征曲线滤波器的原理如下：假设把日期分成工作日和节假日两种类型。设分别是相同日期类型第1,2,...,n天第k时刻的电力数据，通过这些数据可以估计每类电力数据k时刻的概率分布。假设某类电力数据第k时刻的电力数据服从高斯分布其中，表示k时刻电力数据的均值，σk表示k时刻电力数据的标准差。从第k时刻待检测点（即待检测电力数据）前面τ天的数据我们估计出，和通过建立每个时刻的概率模型，可以得到每种类型每种设备一天的特征曲线，当待检测数据跟正常的特征曲线偏离较大时，则表示电力数据有异常。现欲判断待检测点xnk是否是异常值，当时，则电力数据为正常，否则，为异常。当电力数据出现异常时，则负荷值修正为综上，第三预设规则可以为：第三预设值可以为步骤S404：对步骤S403中未检测出异常的负荷类数据应用基于预测的滤波器。第六数据是指步骤S403中未检测出异常的负荷类数据。对步骤S403中未检测出异常的负荷类数据应用基于预测的滤波器的原理如下：基于预测的滤波器是指基于实时预测与t检验相结合的负荷异常数据检测方法。该方法利用趋势外推法对负荷数据进行实时预测，并基于t检验方法对预测误差进行异常检验和辨识，然后对于负荷异常数据进行修正。请参阅图5，为本发明实施例提供的一种数据校正方法中趋势外推法的方法流程示意图，该方法包括：假设x1,x2,...,xn为前后时刻相邻时刻的负荷数据，现需判断xn是否异常，如果是异常数据则修正。这里取n=20，置信率p=95%。步骤S501：求前n-1个时间点预测的预测值计算实际值与预测值之差Δx1,Δx2,...,Δxn-1。其中步骤S502：依次计算预测误差的平均值、标准差和置信区间步骤S503：求xn的预测值其中Δli=xi+1-xi，Δli,αi分别表示第i个时刻负荷增量及其权重。步骤S504：确定xn的概率为p的置信区间为区间：其中t(p,n-2)是满足P(t1-p/2(n-2)<t(n-2)<tp/2(n-2))=p的t值，即t的概率为p的取值，可以通过查表得到，这里K(0.95,20)=2,16，其中n为检测检验所用连续时刻负荷值的个数。步骤S505：当xn为异常值时，如果则用作为修正值，如果则用做为修正值。第四预设规则可以为：且当xn为异常值时，若则相应的第四预设值可以为若则第四预设值可以为上述本发明公开的实施例中详细描述了方法，对于本发明的方法可采用多种形式的装置实现，因此本发明还公开了一种装置，下面给出具体的实施例进行详细说明。本发明实施例提供了一种数据校正装置，该装置包括：在线过滤装置以及离线过滤装置。请参阅图6，为本发明实施例提供的一种数据校正装置中在线过滤装置的一种结构示意图，该装置包括：接收模块601、第一更正模块602、第一显示模块603、第一计算模块604、第二更正模块605、第一处理模块606、第三更正模块607、第二处理模块608以及第四更正模块609，其中：接收模块601，用于接收并存储待检测的电力数据，所述电力数据包括第一数据、第二数据以及负荷类数据，所述第一数据包括电容电抗类数据和电压类数据，所述第二数据包括主变类数据和线路类数据。第一更正模块602，用于当所述电力数据为第一数据且所述第一数据不满足第一预设规则时，将所述第一数据更正为第一预设值，并将更正后的第一数据存储至数据库。第一显示模块603，用于当所述电力数据为第二数据且所述第二数据不满足第二预设规则时，根据所述第二数据生成异常数据列表，并显示所述异常数据列表。第一计算模块604，用于计算第三数据中各个电力数据的梯度，所述第三数据为所述负荷类数据，以及所述第一数据和所述第二数据中未检测出异常的电力数据。第二更正模块605，用于当所述第三数据中各个电力数据的梯度的绝对值不小于与其对应的预设阈值时，将该电力数据更正为第二预设值，并将更正后的该电力数据存储至所述数据库。第一处理模块606，用于将第四数据中各个电力数据进行特征曲线滤波处理，所述第四数据为所述第三数据中未检测出异常的数据。第三更正模块607，用于当所述第四数据中经过特征曲线滤波处理之后的电力数据不满足第三预设规则时，将该电力数据更正为第三预设值，并将更正后的该电力数据以及第五数据存储至所述数据库，所述第五数据为所述第四数据中除负荷类数据外未检测出异常的数据。第二处理模块608，用于将第六数据进行负荷异常数据检测，所述第六数据为所述第四数据中未检测出异常的负荷类数据。第四更正模块609，用于当所述第六数据中负荷类数据不满足第四预设规则时，将该负荷类数据更正为第四预设值，并将更正后的该负荷类数据以及未检测出异常的负荷类数据存储至所述数据库中。请参阅图7，为本发明实施例提供的一种数据校正装置中离线过滤装置的一种结构示意图，该装置包括：获取模块701、第三处理模块702、第五更正模块703以及六更正模块704，其中：获取模块701，用于当预设时间到来时，获得待检测的电力数据。第三处理模块702，用于对所述电力数据应用离线梯度滤波器，以获得所述电力数据的梯度。第五更正模块703，用于判断所述电力数据的梯度是否满足第五预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第五预设值，并将更正后的电力数据存储至所述数据库。第六更正模块704，用于对所述电力数据中未检测出异常的电力数据进行小波变换，判断小波变换后的电力数据是否满足第六预设规则，如果否，则将该电力数据更正为第六预设值，并将更正后的电力数据以及在进行小波变换后未检测出异常的电力数据存储至数据库。本发明实施例提供的一种数据校正装置还可以包括：第一写入装置，用于在所述第一更正模块将所述第一数据更正为第一预设值之后，将所述第一数据写入日志。第二写入装置，用于在所述第一显示模块根据所述第二数据生成异常数据列表之后，将所述第二数据写入日志。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。