【技術實現步驟摘要】
本申請屬于一種數據處理方法，具體涉及一種火力發電廠智能監測系統數據清洗方法、系統及程序產品。
技術介紹
1、火力發電廠在運行過程中會產生大量的數據，這些數據對于監測電廠的運行狀態、預防故障和運行維護具有重要意義。然而，在實際應用中，由于數據采集設備故障、數據傳輸問題、環境干擾等因素，導致采集到的數據中常會存在異常值、缺失值和重復值等，影響數據的準確性和可靠性，進而影響對電廠運行狀態的準確判斷。
2、傳統的數據清洗方法通常只關注數據的格式統一和簡單的異常值處理，而缺乏對異常值檢測、缺失值處理、數據去重、數據標準化和數據質量評估等環節的全面考慮。導致清洗后的數據仍可能存在誤差和偏差，從而影響后續的數據分析和模型訓練。
3、此外，現有的數據清洗方法通常基于特定領域的知識和經驗，缺乏普適性和可擴展性，造成不同類型和來源的數據，可能需要重新開發和調整數據清洗方法，增加了數據處理的工作量和難度，難以滿足大規模數據處理和智能化分析的需求。
技術實現思路
1、本申請針對現有數據清洗方法考慮不全面，缺乏普適性和可擴展性，處理難度和工作量大的技術問題，提供一種火力發電廠智能監測系統數據清洗方法、系統及程序產品。
2、為了實現上述目的，本申請采用以下技術方案予以實現：
3、第一方面，本申請提出一種火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，包括：
4、數據預處理，統一數據格式；
5、異常值檢測，采用基于距離的異常值檢測方法檢出異常值并剔除；
6、缺失值處理，對缺失值進行預測和填充；
7、數據去重，根據業務需求對重復數據進行合并或刪除處理；
8、數據標準化，對連續性變量進行歸一化或標準化處理，并對分類變量進行獨熱編碼轉換，完成數據清洗。
9、進一步地，所述完成數據清洗之后，還包括：
10、數據質量評估，對完成數據清洗后的數據進行完整性、準確性和一致性檢查，若不滿足檢查要求，返回重新進行數據預處理。
11、進一步地，所述數據質量評估之后，還包括：
12、對滿足數據質量評估要求的數據進行存儲和備份。
13、進一步地，所述采用基于距離的異常值檢測方法檢出異常值，包括：
14、分別計算每個數據點與其他數據點之間的距離，并根據預設的距離閾值判斷是否為異常值。
15、進一步地，所述分別計算每個數據點與其他數據點之間的距離，并根據預設的距離閾值判斷是否為異常值，包括：
16、建立異常值檢測模型，所述異常值檢測模型采用z-score異常值檢測算法、iqr異常值檢測算法、孤立森林算法中的任一種；
17、采用異常值檢測模型對經過數據預處理后的數據進行預測，識別異常值。
18、進一步地，所述填充，包括：
19、根據所述缺失值的類型和業務重要程度，采用均值填充、中位數填充、眾數填充或同類數據填充中的任一種進行填充。
20、進一步地，所述對缺失值進行預測和填充，包括：
21、建立缺失值預測模型；
22、通過所述缺失值預測模型，根據剔除異常值后的數據進行預測，得到填充值；
23、采用填充值進行填充。
24、進一步地，所述根據業務需求對重復數據進行合并或刪除處理，包括：
25、根據業務需求和數據特征，確定特征選擇算法；
26、采用所述特征選擇算法對數據進行評估和打分；
27、根據評估和打分結果，去除冗余和無關數據，對重復數據進行合并或刪除處理。
28、第二方面，本申請提出一種火力發電廠智能監測系統數據清洗系統，包括：
29、數據預處理模塊，用于統一數據格式；
30、異常值檢測模塊，用于采用基于距離的異常值檢測方法檢出異常值并剔除；
31、缺失值處理模塊，用于對缺失值進行預測和填充；
32、數據去重模塊，用于根據業務需求對重復數據進行合并或刪除處理；
33、數據標準化模塊，用于對連續性變量進行歸一化或標準化處理，并對分類變量進行獨熱編碼轉換，完成數據清洗。
34、第三方面，本申請提出一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包含指令，所述指令被處理器執行時實現上述的火力發電廠智能監測系統數據清洗方法。
35、與現有技術相比，本申請具有以下有益效果：
36、本申請提出一種火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，結合了數據預處理、異常值檢測、缺失值填充和特征選擇等多個步驟，能夠更全面地清洗數據，提高數據質量。另外，結合綜合運用多種數據清洗技術和機器學習方法，能夠更有效地處理復雜的異常情況和大規模數據集，提高了數據清洗的準確性和效率，克服了傳統數據清洗方法的局限性和不足，為火力發電廠智能監測系統的數據清洗工作提供有力支持，還可廣泛應用于其他工業監測領域的數據清洗工作，為工業領域的維護和管理提供了有力支持，具有廣闊的應用前景和價值。
37、本申請還提出了一種火力發電廠智能監測系統數據清洗系統，以及一種計算機程序產品，具備上述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法的全部優勢。
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1.一種火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述完成數據清洗之后，還包括：
3.根據權利要求2所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述數據質量評估之后，還包括：
4.根據權利要求3所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述采用基于距離的異常值檢測方法檢出異常值，包括：
5.根據權利要求3所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述分別計算每個數據點與其他數據點之間的距離，并根據預設的距離閾值判斷是否為異常值，包括：
6.根據權利要求5所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述填充，包括：
7.根據權利要求6所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述對缺失值進行預測和填充，包括：
8.根據權利要求7所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述根據業務需求對重復數據進行合并或刪除處理，包括：
9.一種火力發電廠智能監測系
10.一種計算機程序產品，其特征在于：所述計算機程序產品包含指令，所述指令被處理器執行時實現如權利要求1-8中任一項所述的火力發電廠智能監測系統數據清洗方法。
...【技術特征摘要】
1.一種火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述完成數據清洗之后，還包括：
3.根據權利要求2所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述數據質量評估之后，還包括：
4.根據權利要求3所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述采用基于距離的異常值檢測方法檢出異常值，包括：
5.根據權利要求3所述火力發電廠智能監測系統數據清洗方法，其特征在于，所述分別計算每個數據點與其他數據點之間的距離，并根據預設的距離閾值判斷是否為異常值，包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉星，王大鵬，杜保華，吳智群，劉羽飛，呂佩哲，朱經緯，
申請(專利權)人：西安西熱電站信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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