本发明属于电力负荷领域，尤其涉及一种外源数据实时爬取的多指标电力负荷曲线分析系统。
背景技术：
当前我国用电需求不断增大，电力供需矛盾加剧，用电结构正在转型。随着电力市场的发展和电力技术水平的提升，负荷曲线分析作为负荷预测的重要依据，是电力市场分析的基础工作之一，对于电力企业的经营和规划发展越来越重要。不同时间维度的负荷曲线表征了电力负荷在该段时间内随时间的变化情况。
目前负荷分析主要依赖于业务人员的经验，主要手段是对负荷曲线的定性分析，且分析集中于负荷指标内部，缺乏对外部影响因素的实时获取及挖掘。同时用电信息采集系统、政府门户网站等电力系统内部外部信息化系统已被广泛应用，积累了大量的负荷分析基础数据，但尚未得到充分挖掘，进而影响了电力负荷曲线分析的精度。
技术实现要素：
为了解决现有技术的缺点，本发明的目的提供一种外源数据实时爬取的多指标电力负荷曲线分析系统。
一种外源数据实时爬取的多指标电力负荷曲线分析系统，包括：
负荷曲线分析指标存储库，其用于存储电力负荷曲线分析的指标及其计算公式；
分析数据配置模块，其用于接收用户的负荷曲线分析请求，根据用户负荷分析需求及分析时间维度，调取负荷曲线分析指标存储库内存储的信息传送至负荷曲线分析指标计算模块；所述分析数据配置模块还为负荷曲线分析数据获取模块来配置抽取数据范围及抽取频度；
负荷曲线分析数据获取模块，其用于根据所述分析数据配置模块的配置信息，实时从电力内部系统中抽取电力负荷曲线分析所需的数据，并传送至负荷曲线分析指标计算模块；从电力外部系统抽取外在影响因素信息并传送至外在影响因素信息存储库内；
负荷曲线分析指标计算模块，其用于根据接收到的电力负荷曲线分析所需的数据及指标计算公式来计算电力负荷曲线分析指标，并将计算得到的计算负荷曲线分析指标存储至指标计算结果存储库内；
所述分析数据配置模块还用于为负荷曲线分析指标分析逻辑模块配置负荷曲线分析指标分析处理逻辑；所述负荷曲线分析指标分析逻辑模块，其用于接收负荷曲线分析指标分析处理逻辑，并向负荷曲线分析模块提供处理逻辑；
所述负荷曲线分析模块，其用于分别从指标计算结果存储库及外在影响因素信息存储库调取指标计算结果和外在影响因素信息，根据接收的处理逻辑进行分析，进一步得到相应负荷曲线以及负荷曲线分析指标与外在影响因素的关联程度并输出。
进一步地，该系统还包括负荷分析结果展示模块，其用于实现负荷分析结果的展示。
本发明在分析展示不同时间段电力负荷曲线自身变化趋势的同时，还能够实时分析并展示外部影响因素对负荷曲线的影响程度。
进一步地，所述电力负荷曲线分析的指标按时间维度可分为日最大负荷等日负荷曲线分析指标、月最大负荷等月负荷曲线分析指标和年最大负荷等年负荷曲线分析指标。
进一步地，所述外在影响因素信息包括气象因素、经济因素和节假日因素。
本发明从年、月、日等多个时间维度进行负荷曲线分析，在定性分析的基础上，定量分析外在因素对电力负荷的影响程度，同时增加了负荷分析的灵活度，实现了电力负荷曲线的分析及展示，为用户提供多维度、直观的负荷分析展示。
进一步地，所述负荷曲线分析数据获取模块通过WebService接口从电力系统内部系统中抽取电力负荷曲线分析所需的数据。
本发明通过WebService接口从电力系统内部系统中抽取电力负荷曲线分析所需的数据，能够保证数据在电力系统内部系统与负荷曲线分析数据获取模块之间数据的同步性。
进一步地，所述外在影响因素信息存储库和指标计算结果存储库均为关系型数据库。
外在影响因素信息存储库和指标计算结果存储库采用关系模型来组织其内存储的数据，这样能够保持数据的一致性，最终提高了负荷曲线分析结果的准确性。
进一步地，所述负荷曲线分析指标计算模块包括日负荷曲线分析指标计算模块、月负荷曲线分析指标计算模块和年负荷曲线分析指标计算模块；
所述日负荷曲线分析指标计算模块、月负荷曲线分析指标计算模块和年负荷曲线分析指标计算模块分别用于根据接收到的电力负荷曲线分析所需的数据及指标计算公式来计算日负荷曲线分析指标、月负荷曲线分析指标和年负荷曲线分析指标，并存储至指标计算结果存储库内。
进一步地，所述负荷曲线分析模块包括日负荷曲线分析模块、月负荷曲线分析模块和年负荷曲线分析模块，所述日负荷曲线分析模块、月负荷曲线分析模块和年负荷曲线分析模块分别从指标计算结果存储库及外在影响因素信息存储库调取指标计算结果和外在影响因素信息，根据接收的处理逻辑进行分析，进一步得到日负荷曲线、月负荷曲线、年负荷曲线以及相应负荷曲线分析指标与外在影响因素的关联程度。
本发明根据不同影响因素作用的负荷曲线分析指标的不同，从年、月、日等多个时间维度进行负荷曲线分析，在定性分析的基础上，定量分析外在因素对电力负荷的影响程度，同时增加了负荷分析的灵活度，实现了电力负荷曲线的分析及展示，为用户提供多维度、直观的负荷分析展示。
进一步地，采用灰色关联分析法对指标计算结果和外在影响因素信息进行处理，得到相应负荷曲线分析指标与外在影响因素的关联程度。
对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色关联分析法是按发展趋势作分析，因此对样本量的多少没有要求，也不需要典型的分布规律，而且计算量较小，其结果与定性分析结果吻合，分析过程简单且分析结果可靠。
进一步地，所述负荷分析结果展示模块包括图形展示和文字展示，其中图形展示通过vaddin绘制曲线图来展示结果。
vaadin是一款使用Apache V2许可协议的开源产品，使用vaadin最大的好处是可以从复杂的用户界面中脱离出来。vaadin具有以下功能特性：
(1)优秀的Web浏览器兼容性；(2)强大的Web应用集成能力；(3)良好的集成开发环境；(4)广泛的应用服务器和Web浏览器的支持：Vaadin支持Java Servlet API 2.3标准以及JSR-168Portlet规范，可以运行在任何兼容这两个标准的应用服务器上，例如Tomcat 4.1+、WebLogic 9.2+、WebSphere 6.1+。
本发明的有益效果为：
(1)本发明提供的一种外源数据实时爬取的多指标电力负荷曲线分析系统，从用电信息采集系统等电力内部系统中抽取出所需的负荷数据，并从政府门户网站等电力系统外部信息来源实时爬取的气象、地区GDP、节假日等影响外部因素数据，根据不同影响因素作用的负荷曲线分析指标的不同，从年、月、日等多个时间维度进行负荷曲线分析，在定性分析的基础上，定量分析外在因素对电力负荷的影响程度，同时增加了负荷分析的灵活度，实现了电力负荷曲线的分析及展示，为用户提供多维度、直观的负荷分析展示。
(2)本发明为了提高系统和用户的交互性，如用户可设置仅分析某一用电客户或者某一区域的日负荷曲线，设置了负荷曲线分析指标分析逻辑模块，该模块可由用户根据自身业务需求更改分析逻辑。
(3)本发明可用于确定影响电力负荷波动的因素以及影响程度，在定性分析负荷曲线的基础上实现影响因素的定量分析，提高负荷曲线分析的精细化程度，为电力系统负荷特性预测、电力市场规划提供基础；可实现各级时间维度的各类用户、用户群、各类行业的负荷曲线分析，辅助专业人员更好的分析各种研究对象的负荷变化规律。
附图说明
图1是本发明的外源数据实时爬取的多指标电力负荷曲线分析系统结构示意图。
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。
图1是本发明的外源数据实时爬取的多指标电力负荷曲线分析系统结构示意图。如图1所示，本发明的外源数据实时爬取的多指标电力负荷曲线分析系统包括以下部分：
(1)负荷曲线分析指标存储库
负荷曲线分析指标存储库1，用于存储负荷曲线分析指标及其计算方式，指标按时间维度可分为日负荷曲线分析指标、月负荷曲线分析指标和年负荷曲线分析指标。
其中，日负荷曲线分析指标包括日最大(小)负荷、日平均负荷、日负荷率、日最小负荷率、日峰谷差、日峰谷差率、日负荷曲线等；月负荷曲线分析指标包括月最大负荷、月平均日负荷、月最大日峰谷差、月平均日负荷率、月最小日负荷率、月最大日峰谷差率、月负荷率、峰谷差最大日的最大用电负荷、累计最大负荷利用小时数等；
年负荷曲线分析指标包括年最大负荷、季不均衡系数、年最大峰谷差、年最大峰谷差率、年最大负荷利用小时数、年负荷曲线、年持续负荷曲线等。
各指标计算方式可参见国家电网公司2005年下发的《负荷特性研究内容深度要求及指标解释》。
(2)分析数据配置模块
分析数据配置模块2，用于接收用户的负荷曲线分析请求，根据用户负荷分析需求及分析时间维度，一方面从负荷曲线分析指标存储库1中获取相应的负荷曲线分析指标计算方式及其所需的负荷数据，另一方面配置需实时爬取的用于分析的外在影响因素，并配置分析数据抽取范围及抽取频度，使得负荷曲线分析数据获取模块3获取负荷曲线分析基础数据和外在影响因素信息；将指标计算方式发送给负荷曲线分析指标计算模块5。
所述外在影响因素，是指影响电力负荷曲线的外在因素，包括气象因素、经济因素和节假日因素，其中气象因素主要是体现在气温上，包括最高温度、最低温度等；经济因素主要体现在GDP上，包括GDP、GDP增长率、第一产业GDP比重、第二产业GDP比重、第三产业GDP比重等。
(3)负荷曲线分析数据获取模块
负荷曲线分析数据获取模块3，用于根据分析数据配置模块2配置的数据抽取及信息爬取范围，从电力内部及外部系统中获取负荷曲线分析所需的数据，包括负荷数据获取模块301和外在影响因素获取模块302。
所述负荷数据获取模块301，用于通过WebService接口从用电信息采集系统等电力系统内部系统中抽取所需的负荷曲线分析基础数据，包括最大负荷、最小负荷、最大负荷出现时间、最小负荷出现时间、平均负荷、负荷率、最小负荷率、峰谷差、峰谷差率、电量等。
所述外在影响因素获取模块302，用于通过信息爬取技术从气象部门门户网站、统计信息网等政府门户网站获取所需的气象信息、地区GDP信息、法定节假日安排信息等外在影响因素信息。采用的信息爬取技术自动抓取外部影响因素相关网页并提取网页内容，以实时气温为例，确定气象部门门户网站中气温所处于的特定区域以及关键词，选定该区域不断抓取该关键词获取实时气温。
(4)外在影响因素信息存储库
外在影响因素信息存储库4，用于存储从负荷曲线分析数据获取模块3获取的影响因素信息，向日负荷曲线分析模块501、月负荷曲线分析模块502、年负荷曲线分析模块503提供外在影响因素分析数据基础，采用关系型数据库进行存储。
(5)负荷曲线分析指标计算模块
负荷曲线分析指标计算模块5，用于从负荷曲线分析数据获取模块3获取负荷曲线分析基础数据，根据分析数据配置模块传递的指标计算方式，按照国家电网公司制定的指标计算公式计算负荷曲线分析指标，并加载到相应的指标计算结果存储库中，包括日负荷曲线分析指标计算模块501、月负荷曲线分析指标计算模块502和年负荷曲线分析指标计算模块503。
所述日负荷曲线分析指标计算模块501，用于按照国家电网公司制定的指标计算公式计算日负荷曲线分析指标，并加载到对应的日指标计算结果存储库6中。
所述月负荷曲线分析指标计算模块502，用于按照国家电网公司制定的指标计算公式计算月负荷曲线分析指标，其计算需以日负荷曲线分析指标计算结果为基础，并加载到对应的月指标计算结果存储库7中。
所述年负荷曲线分析指标计算模块503，用于按照国家电网公司制定的指标计算公式计算年负荷曲线分析指标，其计算需以日负荷曲线分析指标和月负荷曲线分析指标计算结果为基础，并加载到对应的年指标计算结果存储库8中。
(6)指标计算结果存储库
指标计算结果存储库包括日指标计算结果存储库6、月指标计算结果存储库7和年指标计算结果存储库8。
日指标计算结果存储库6，用于存储负荷曲线分析指标计算模块5中日负荷曲线分析指标计算模块计501算得到的日负荷曲线分析指标数据，向日负荷曲线分析模块10提供分析数据基础，采用关系型数据库进行存储。
月指标计算结果存储库7，用于存储负荷曲线分析指标计算模块5中月负荷曲线分析指标计算模块502计算得到的月负荷曲线分析指标数据，向月负荷曲线分析模块11提供分析数据基础，采用关系型数据库进行存储。
年指标计算结果存储库8，用于存储负荷曲线分析指标计算模块5中年负荷曲线分析指标计算模块503计算得到的年负荷曲线分析指标数据，向年负荷曲线分析模块12提供分析数据基础，采用关系型数据库进行存储。
(7)负荷曲线分析指标分析逻辑模块
负荷曲线分析指标分析逻辑模块9，用于接收用户提供的负荷曲线分析指标分析处理逻辑，并向日负荷曲线分析模块10、月负荷曲线分析模块11、年负荷曲线分析模块12提供处理逻辑。
如对于日负荷，用户可设置展示某日的日最大负荷、日最小负荷、日平均负荷、日负荷率、日最小负荷率、日峰谷差、日峰谷差率、日负荷曲线等。
对于月负荷，用户可设置展示需分析月份所在年度及前4年的月最大负荷共5条月最大负荷曲线；展示需分析月份所在年度及前4年的月平均日负荷；展示需分析月份所在年度及前4年的月最大日峰谷差；展示需分析月份所在年度及前4年的月负荷率；展示需分析月份的峰谷差最大日的最大用电负荷、累计最大负荷利用小时数。
对于年负荷，用户可设置展示需分析年度及前4年的年最大负荷，并计算每年较前一年的增长率；展示需分析年度及前4年的季不平衡系数；展示需分析年度及前4年的年最大峰谷差；展示需分析年度及前4年的年最大峰谷差率；展示需分析年度及前4年的年最大负荷利用小时数；展示需分析年度的年负荷曲线和年持续负荷曲线。
(8)负荷曲线分析模块
负荷曲线分析模块包括日负荷曲线分析模块10、月负荷曲线分析模块11和年负荷曲线分析模块12。
日负荷曲线分析模块10，用于处理相应的日负荷曲线分析逻辑，实现对日负荷曲线的分析，包括日负荷曲线分析指标分析模块1001和外在因素影响分析模块(日)1002。
所述日负荷曲线分析指标分析模块1001，根据从负荷曲线分析指标分析逻辑模块9获取的相应指标分析逻辑，从日指标计算结果存储库6获取数据进行分析，并将分析结果发送给负荷曲线分析结果展示模块13予以展示。
所述外在因素影响分析模块(日)1002，采用灰色关联分析法，将日负荷曲线、中的数值与气象因素等外在影响因素相应时间点的数值组成灰色关联分析的序列矩阵，通过对矩阵的规范化处理、计算差序列，得到关联系数矩阵，将各个时间段的关联系数进行加权求和，得出它们之间的关联度，并将分析结果发送给负荷曲线分析结果展示模块13予以展示。
月负荷曲线分析模块11，用于处理相应的月负荷曲线分析逻辑，实现对月负荷曲线的分析，包括月负荷曲线分析指标分析模块1101和外在因素影响分析模块(月)1102。
所述月负荷曲线分析指标分析模块1101，根据从负荷曲线分析指标分析逻辑模块9获取的相应指标分析逻辑，从月指标计算结果存储库7获取数据进行分析，并将分析结果发送给负荷曲线分析结果展示模块13予以展示。
所述外在因素影响分析模块(月)1102，采用灰色关联分析法，将月最大负荷曲线等指标中的数值与气象因素、节假日因素等外在影响因素相应时间点的数值组成灰色关联分析的序列矩阵，通过对矩阵的规范化处理、计算差序列，得到关联系数矩阵，将各个时间段的关联系数进行加权求和，得出它们之间的关联度，并将分析结果发送给负荷曲线分析结果展示模块13予以展示。
年负荷曲线分析模块12，用于处理相应的年负荷曲线分析逻辑，实现对年负荷曲线的分析，包括年负荷曲线分析指标分析模块1201和外在因素影响分析模块(年)1202。
所述年负荷曲线分析指标分析模块1201，根据从负荷曲线分析指标分析逻辑模块9获取的相应指标分析逻辑，从年指标计算结果存储库8获取数据进行分析，并将分析结果发送给负荷曲线分析结果展示模块13予以展示。
所述外在因素影响分析模块(年)1202，采用灰色关联分析法，将年负荷曲线、季不均衡系数等指标中的数值与气象因素、节假日因素、经济因素等外在影响因素相应时间点的数值组成灰色关联分析的序列矩阵，通过对矩阵的规范化处理、计算差序列，得到关联系数矩阵，将各个时间段的关联系数进行加权求和，得出它们之间的关联度，并将分析结果发送给负荷曲线分析结果展示模块13予以展示。
(9)负荷分析结果展示模块
负荷分析结果展示模块13，实现负荷分析结果的展示，包括图形展示1301和文字展示1302，其中图形展示1301可通过vaddin采用柱状图、曲线图等多种方式展示结果。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。