[发明专利]一种面向配网大数据的多时态维度数据融合方法

摘要

本发明公开了一种面向配网大数据的多时态维度数据融合方法，包括：根据数据源进行分类；设定统计周期，确定滑动窗口值；计算出第n个周期的平滑系数值和预测值；计算所述第n个周期实际监测值和预测值的偏离度，及与预设偏离度比较：当大于时，计算获得修改后的滑动窗口值；当小于时，取距离第n个周期的监测所得实际监测值，根据周期数进行排序得到窗口数据集合；计算各个数据的权重系数；计算得到上报数据；将计算所得上报数据添加到同类上报数据集合中；由计算得到的同类上报数据集合构成新的数据集合。本发明实现了动态调整滑动窗口值，对窗口内的数据可实时根据权重因子进行融合，保证了更好的数据融合效果，为上层服务提供数据基础。

主权项

1.一种面向配网大数据的多时态维度数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据数据源进行分类，将每一类数据组成一个由有L个数据构成的集合DATE_i，且由各类同类数据集合DATE_i组成数据集合DATE；步骤2、设定统计周期，在每个周期内对数据监测获得实际监测值，及对实际监测值进行融合，确定滑动窗口值Wind；步骤3、由第n‑1个周期监测的实际监测值和预测值，计算出第n个周期的平滑系数值；步骤4、根据所得第n个周期的平滑系数值和实际监测值，计算出第n个周期的预测值；步骤5、计算所述第n个周期的实际监测值和预测值的偏离度，及将计算所得偏离度与预设偏离度比较：当计算所得偏离度大于预设偏离度时，执行步骤6；当计算所得偏离度小于预设偏离度时，执行步骤7；步骤6、根据第n个周期的实际监测值和预测值计算获得修改后的滑动窗口值；步骤7、取距离第n个周期的若干周期内监测所得实际监测值，根据周期数进行排序得到窗口数据集合；步骤8、根据所得窗口数据集合，计算修改后的滑动窗口内各个数据的权重系数；步骤9、根据步骤8所得各个数据的权重系数，计算得到上报数据；步骤10、将计算所得上报数据添加到同类上报数据集合DATE_reporti中；判断数据集合DATE中是否存在未处理数据，若存在未处理的数据转执行步骤2，否则执行步骤11；步骤11、由计算得到的同类上报数据集合DATE_reporti构成新的数据集合DATE_report，以获得融合的数据集合。