[发明专利]一种电力大数据的数据异常判别方法

说明书

本发明公开了一种电力大数据的数据异常判别方法，包括以下步骤：S100，接收上传的待判断的电力数据，将电力数据先按照类别属性封装在一个个单独的文件夹内存储放置，并连接历史电力数据的存储服务器；S200，首先对每个单独文件夹内的数据进行初步细化处理，得到初步细化处理后的电力数据；S300，将细化处理得到的电力数据，进行多重判断，根据多重判断结果得到电力数据是否为异常数据。该电力大数据的数据异常判别方法，能够准确、快速的将较大量的电力数据进行异常判别，并减少判别失误可能性，提高了判别的精准性，进而能够避免影响到后续的数据处理运算和存储，以及能够降低工作人员对电力数据的人工排查强度，提高整体的工作效率。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种电力大数据的数据异常判别方法。

背景技术

力大数据是一场变革，它不仅改变了电网、厂商的发展，还改变了电力系统今后的运作方式。很多人认为，大数据的主要作用就是帮助电力厂商更准确地了解企业动向。事实上，大数据的功用远不止这些，大数据将在很大程度上影响电力行业的决策和解决方案。与其相辅相成的是，电力行业对大数据的需求，其迫切性也大大超越其它基础能源行业。

电网网级电能量数据平台可对下属省级公司实时提供的海量原始数据进行存储、计算并生成报表展示由于各省计量规范不一致，再加上上传数据程序和数据真实性存在的问题，导致数据质量参差不齐，不仅影响程序计算进程，造成计算结果偏离预期范围，而且是导致数据在存储过程中出现异常的一个重要因素，然而目前对电力数据的异常判别方法，在电力数据判别的过程中，判别较为简单，仅仅通过单一的方式进行判别，导致容易出现差错，从而影响到了判别的精准性，进而影响后续的数据处理运算和存储。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电力大数据的数据异常判别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电力大数据的数据异常判别方法，包括以下步骤：

S100，接收上传的待判断的电力数据，将电力数据先按照类别属性封装在一个个单独的文件夹内存储放置，并连接历史电力数据的存储服务器；

S200，首先对每个单独文件夹内的数据进行初步细化处理，得到初步细化处理后的电力数据；

S300，将细化处理得到的电力数据，进行多重判断，根据多重判断结果得到电力数据是否为异常数据。

进一步的，S100中，在将电力数据进行分类封装放置时，主要将电力数据分为电网运行和设备检测或监测数据和电力企业营销数据二大类，并且在连接历史电力数据的存储服务器时，通过与存储服务器的连接获取与待判断电力数据的历史数据。

进一步的，S200中，在对电力数据进行细化处理时，能够根据电力数据上传的区域、属性、设备类型、使用方式、种类和基础价量等部分进行区分，同时在细化处理的过程中，还能够将数据按照时间的顺序进行排列。

进一步的，S300中，在进行多重判断的第一次判断时，首先进行相近月份之间或者相近年份之间的差值互减，并将互减得到的差值制作折线图，若折线图呈水平、线性或均匀上升等较为规则的状况，则进行第二次判断，若出现明显差别则对差别数据进行标记，并对标记数据进行判断。

进一步的，在进行多重判断的第二次判断时，首先从存储服务器内获取与待判断电力数据相同状况或类似状况下的历史电力数据集，计算历史电力数据集的离散长度，并将待检测数据与该离散程度进行对比，若对比结果显示异常，则对异常数据进行标记，并进行再次判断，若对比结果显示正常，则进行第三次判断。

进一步的，在进行多重判断的第三次判断时，将待判断电力数据再次细化处理，以天或星期为单位，将相邻单位之间进行差值互减，重复第一次判断的步骤，得到判断结果，并对异常数据进行标记。