一种基于数据中台的数据分析服务管理及监控系统的制作方法

1.本发明涉及数据分析监控，具体涉及一种基于数据中台的数据分析服务管理及监控系统。


背景技术：

2.数据中台是数据应用开发门户，具有闭环涵盖数据应用开发全流程、完整覆盖离线计算、实时计算应用等功能，能够满足开发人员对于数据采集、数据分析、数据挖掘、数据评估、数据地图、数据模型、数据api等各层次的应用。可以理解，使用数据中台可以解放开发人员的生产力，极大缩短数据价值的萃取过程，提升企业提炼数据价值的能力。
3.近年来，随着非工空调、微网、用户侧储能、可中断负荷等柔性负荷地大规模接入，以及特高压交直流互联规模地不断扩大，导致电网结构与运行方式愈加复杂，这对电力系统的安全稳定运行是一个巨大的挑战。
4.电力系统故障诊断和稳定性评估是电网安全风险态势感知和安全运行监控的重要保障，但是由于电力系统时常受到扰动甚至发生故障，传统电网保护方法因精确度与准确率的不足可能引起保护误动或拒动，同时目前电力系统稳定性评估方法无法满足电网在线快速准确评估的需求。此外，利用数据中台中的数据还能够对电力需求进行预测，提供电力需求分析预测服务，但是现有电力需求预测方法不能准确预测电力需求。


技术实现要素：

5.(一)解决的技术问题
6.针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于数据中台的数据分析服务管理及监控系统，能够有效克服现有技术所存在的不能利用数据中台对电力系统稳定性进行快速准确评估，以及准确预测电力需求的缺陷。
7.(二)技术方案
8.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
9.一种基于数据中台的数据分析服务管理及监控系统，包括服务器，所述服务器通过电源信息采集模块采集电网系统电源信息，并利用节点特征确定模块基于电网系统电源信息确定电网系统节点特征，所述服务器通过拓扑信息采集模块采集电网系统拓扑信息，并利用拓扑特征确定模块基于电网系统拓扑信息确定电网系统拓扑特征，所述服务器通过电网系统特征图生成模块基于电网系统节点特征、电网系统拓扑特征生成电网系统特征图，并利用系统稳定性评估模块基于电网系统特征图对电网系统稳定性进行耦合分析；
10.所述服务器通过用户数据采集模块采集电力用户数据，并利用用户数据预处理模块对电力用户数据进行预处理，所述服务器利用用户类型划分模块通过对预处理电力用户数据进行聚类分析，实现对电力用户的分类，所述服务器通过历史耗电数据采集模块采集对应类别电力用户的历史耗电数据，并利用电力需求预测模块基于各类别电力用户的历史耗电数据对电网系统电力需求进行分析预测。
11.优选地，所述电源信息采集模块采集包括发电机有功注入功率、发电机无功注入功率、母线电压幅值、母线电压相位在内的电网系统电源信息；
12.所述节点特征确定模块基于发电机有功注入功率、发电机无功注入功率、母线电压幅值、母线电压相位确定电网系统节点特征。
13.优选地，所述拓扑信息采集模块采集包括节点阻抗矩阵和节点导纳矩阵在内的电网系统拓扑信息；
14.所述拓扑特征确定模块基于节点阻抗矩阵和节点导纳矩阵确定电网系统拓扑特征。
15.优选地，所述系统稳定性评估模块基于电网系统特征图对电网系统稳定性进行耦合分析，包括：
16.系统稳定性评估模块构建稳定性评估模型，并利用历史电网系统特征图中的电网系统节点特征、电网系统拓扑特征，以及对应关联的历史电网稳定性情况进行模型训练；
17.将电网系统特征图中的电网系统节点特征、电网系统拓扑特征作为稳定性评估模型的输入，得到稳定性评估模型输出的故障集中各故障发生后电网系统稳定性情况。
18.优选地，所述将电网系统特征图中的电网系统节点特征、电网系统拓扑特征作为稳定性评估模型的输入，得到稳定性评估模型输出的故障集中各故障发生后电网系统稳定性情况，包括：
19.基于电网系统特征图中任意一条边的源节点特征、目标节点特征以及对应的边特征，得到边的消息向量和更新后的边特征；
20.根据电网系统特征图中各边的消息向量，确定电网系统特征图中各节点待接收的消息向量；
21.基于电网系统特征图中各节点待接收的消息向量，得到更新后的节点特征；
22.根据更新后的边特征和更新后的节点特征，确定故障集中各故障发生后电网系统稳定性情况。
23.优选地，所述根据电网系统特征图中各边的消息向量，确定电网系统特征图中各节点待接收的消息向量，包括：
24.根据电网系统特征图中各边的源节点的出度，以及对应目标节点的入度对各边的消息向量进行缩放，得到电网系统特征图中各节点待接收的消息向量。
25.优选地，所述用户数据预处理模块对信息缺失的最邻近若干电力用户数据进行聚类，利用去除信息缺失的电力用户数据后出现频率最高的电力用户数据对信息缺失的电力用户数据进行替换，并对电力用户数据进行归一化。
26.优选地，所述用户类型划分模块建立量化空间，将预处理电力用户数据映射至量化空间，并将该量化空间与核函数进行卷积，实现对电力用户的分类。
27.优选地，所述核函数为：
[0028][0029]
其中，q为小波变换的复杂度，n为分解层数。
[0030]
优选地，所述电力需求预测模块构建电力需求预测模型，并基于各类别电力用户
的历史耗电数据对电力需求预测模型进行模型训练；
[0031]
所述电力需求预测模型的训练过程，包括：
[0032]
将各类别电力用户的历史耗电数据输入生成器训练一定步数，使得生成器具备模仿真实数据分布能力；
[0033]
利用生成器生成的虚假数据分布，以及各类别电力用户的历史耗电数据，对判别器进行训练；
[0034]
最小化电力需求预测模型的损失值，以得到最优电力需求预测模型。
[0035]
(三)有益效果
[0036]
与现有技术相比，本发明所提供的一种基于数据中台的数据分析服务管理及监控系统，具有以下有益效果：
[0037]
1)节点特征确定模块基于电网系统电源信息确定电网系统节点特征，拓扑特征确定模块基于电网系统拓扑信息确定电网系统拓扑特征，电网系统特征图生成模块基于电网系统节点特征、电网系统拓扑特征生成电网系统特征图，系统稳定性评估模块构建稳定性评估模型，利用历史电网系统特征图中的电网系统节点特征、电网系统拓扑特征，以及对应关联的历史电网稳定性情况进行模型训练，并利用稳定性评估模型对电网系统稳定性进行快速准确地耦合分析；
[0038]
2)用户类型划分模块通过对预处理电力用户数据进行聚类分析，实现对电力用户的分类，历史耗电数据采集模块采集对应类别电力用户的历史耗电数据，电力需求预测模块构建电力需求预测模型，基于各类别电力用户的历史耗电数据对电力需求预测模型进行模型训练，并利用电力需求预测模型对电网系统电力需求进行准确预测。
附图说明
[0039]
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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]
图1为本发明的系统示意图；
[0041]
图2为本发明中对电网系统稳定性进行耦合分析的流程示意图；
[0042]
图3为本发明中对电网系统电力需求进行分析预测的流程示意图。
具体实施方式
[0043]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。
[0044]
一种基于数据中台的数据分析服务管理及监控系统，如图1所示，包括服务器，服务器通过电源信息采集模块采集电网系统电源信息，并利用节点特征确定模块基于电网系统电源信息确定电网系统节点特征，服务器通过拓扑信息采集模块采集电网系统拓扑信息，并利用拓扑特征确定模块基于电网系统拓扑信息确定电网系统拓扑特征，服务器通过
电网系统特征图生成模块基于电网系统节点特征、电网系统拓扑特征生成电网系统特征图，并利用系统稳定性评估模块基于电网系统特征图对电网系统稳定性进行耦合分析。
[0045]
如图2所示，本技术技术方案中对电网系统稳定性进行耦合分析的流程包括以下几个主要步骤：
[0046]
①
电源信息采集模块采集包括发电机有功注入功率、发电机无功注入功率、母线电压幅值、母线电压相位在内的电网系统电源信息；
[0047]
节点特征确定模块基于发电机有功注入功率、发电机无功注入功率、母线电压幅值、母线电压相位确定电网系统节点特征。
[0048]
②
拓扑信息采集模块采集包括节点阻抗矩阵和节点导纳矩阵在内的电网系统拓扑信息；
[0049]
拓扑特征确定模块基于节点阻抗矩阵和节点导纳矩阵确定电网系统拓扑特征。
[0050]
③
系统稳定性评估模块构建稳定性评估模型，并利用历史电网系统特征图中的电网系统节点特征、电网系统拓扑特征，以及对应关联的历史电网稳定性情况进行模型训练。
[0051]
④
将电网系统特征图中的电网系统节点特征、电网系统拓扑特征作为稳定性评估模型的输入，得到稳定性评估模型输出的故障集中各故障发生后电网系统稳定性情况，具体包括：
[0052]
基于电网系统特征图中任意一条边的源节点特征、目标节点特征以及对应的边特征，得到边的消息向量和更新后的边特征；
[0053]
根据电网系统特征图中各边的消息向量，确定电网系统特征图中各节点待接收的消息向量；
[0054]
基于电网系统特征图中各节点待接收的消息向量，得到更新后的节点特征；
[0055]
根据更新后的边特征和更新后的节点特征，确定故障集中各故障发生后电网系统稳定性情况。
[0056]
其中，根据电网系统特征图中各边的消息向量，确定电网系统特征图中各节点待接收的消息向量，包括：
[0057]
根据电网系统特征图中各边的源节点的出度，以及对应目标节点的入度对各边的消息向量进行缩放，得到电网系统特征图中各节点待接收的消息向量。
[0058]
上述技术方案，节点特征确定模块基于电网系统电源信息确定电网系统节点特征，拓扑特征确定模块基于电网系统拓扑信息确定电网系统拓扑特征，电网系统特征图生成模块基于电网系统节点特征、电网系统拓扑特征生成电网系统特征图，系统稳定性评估模块构建稳定性评估模型，利用历史电网系统特征图中的电网系统节点特征、电网系统拓扑特征，以及对应关联的历史电网稳定性情况进行模型训练，并利用稳定性评估模型对电网系统稳定性进行快速准确地耦合分析。
[0059]
如图1所示，服务器通过用户数据采集模块采集电力用户数据，并利用用户数据预处理模块对电力用户数据进行预处理，服务器利用用户类型划分模块通过对预处理电力用户数据进行聚类分析，实现对电力用户的分类，服务器通过历史耗电数据采集模块采集对应类别电力用户的历史耗电数据，并利用电力需求预测模块基于各类别电力用户的历史耗电数据对电网系统电力需求进行分析预测。
[0060]
如图3所示，本技术技术方案中对电网系统电力需求进行分析预测的流程包括以
下几个主要步骤：
[0061]
①
用户数据预处理模块对信息缺失的最邻近若干电力用户数据进行聚类，利用去除信息缺失的电力用户数据后出现频率最高的电力用户数据对信息缺失的电力用户数据进行替换，并对电力用户数据进行归一化。
[0062]
②
用户类型划分模块建立量化空间，将预处理电力用户数据映射至量化空间，并将该量化空间与核函数进行卷积，实现对电力用户的分类。
[0063]
其中，核函数为：
[0064][0065]
其中，q为小波变换的复杂度，n为分解层数。
[0066]
③
电力需求预测模块构建电力需求预测模型，并基于各类别电力用户的历史耗电数据对电力需求预测模型进行模型训练。
[0067]
其中，电力需求预测模型的训练过程，包括：
[0068]
将各类别电力用户的历史耗电数据输入生成器训练一定步数，使得生成器具备模仿真实数据分布能力；
[0069]
利用生成器生成的虚假数据分布，以及各类别电力用户的历史耗电数据，对判别器进行训练；
[0070]
最小化电力需求预测模型的损失值，以得到最优电力需求预测模型。
[0071]
上述技术方案，用户类型划分模块通过对预处理电力用户数据进行聚类分析，实现对电力用户的分类，历史耗电数据采集模块采集对应类别电力用户的历史耗电数据，电力需求预测模块构建电力需求预测模型，基于各类别电力用户的历史耗电数据对电力需求预测模型进行模型训练，并利用电力需求预测模型对电网系统电力需求进行准确预测。
[0072]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。