【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電網，具體為一種電網業務數據特征提取方法。
技術介紹
1、電網是由輸電、變電、配電設備及相應的輔助系統組成的聯系發電與用電的統一整體。電網的作用是將發電廠發出的電力電能通過輸電線路送至變電站母線，通過母線進行同級電壓的電力電能的匯集、分配，同時通過變壓器向不同電壓等級的配電網進行分配。電網一般可分為輸電網和配電網，其運行控制采取由電力調度控制中心統一指揮的方式實施。
2、電網業務數據則是指與電網運行、管理、維護等相關的各類數據，包括電網生產數據、電網運營數據、電網的企業管理數據等。電網業務數據的規模龐大、種類繁多、時效性要求高，是電網管理和運行決策的重要依據。為了從海量、復雜的電網業務數據中提取出有效信息，以便進行更高效的數據分析、處理和決策，需要對電網業務數據進行特征提取。
3、就比如申請號為202311505453.5的專利文件公開了一種電網業務數據特征提取方法，該方法基于多尺度深度特征融合模型的建立，快速提取出具備良好的可擴展性且適應不同規模和復雜度的電網數據集并將數據集中的數據特征進行組合，降低模型的計算開銷和業務數據分析的復雜度，實現電網數據特征的快速高效提取，通過將特征提取與實際業務需求緊密結合，更有效地反映電網設備的實際狀況，對于提高電網設備故障預測的準確性和及時性具有重要意義。
4、但類似于上述申請的現有電網業務數據特征提取依然存在以下不足：
5、首先，在處理海量、高維的電網業務數據時，容易遇到維度災難的問題，導致計算復雜度和資源消耗過高，且由于特征提
6、因此，急需對此缺點進行改進，本專利技術則是針對現有的結構及不足予以研究改良，提供有一種電網業務數據特征提取方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種電網業務數據特征提取方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種電網業務數據特征提取方法，包括以下步驟：
3、s1、數據采集與預處理：按照統一格式和標準，收集和整理電網包括運行、管理、維護在內的各個環節的業務數據，并對數據進行預處理；
4、s2、特征篩選：基于業務經驗和領域知識，初步篩選出與實際問題相關的特征，再使用統計方法或機器學習算法評估特征與目標變量的相關性，將不同方法計算得到的相關性進行基于數據分析的加權，得到綜合相關性，依據綜合相關性選擇出最終的特征；
5、s3、特征提取：對于高維數據，選擇合適的方法進行降維處理，并利用深度學習模型對電網業務數據進行特征學習，提取出深層特征；
6、s4、特征驗證與優化：通過實驗或實際應用驗證提取出的特征是否有效，并根據驗證結果對特征提取方法進行優化，如調整模型參數、改進算法等。
7、進一步的，所述步驟s1中，電網業務數據包括如下收集途徑：
8、現場監測：在電力發電廠、輸電線路、變電站等設備上安裝傳感器，實時監測電力生產、傳輸和消費情況；
9、自動化系統：建立電力市場數據的自動采集和傳輸系統，通過儀表、傳感器、通信設備等自動采集數據，如電力價格、交易量等，數據通過網絡傳輸至數據中心，實現數據的自動收集和處理；
10、人工調查：通過問卷調查、訪談、數據申報和年度報告的方式收集定性數據；
11、數據庫采集：直接與企業業務后臺服務器結合，將企業業務后臺產生的業務記錄寫入到數據庫中，用于收集電力市場的歷史數據、質量和安全數據等；
12、系統日志采集：收集日志數據提供離線和在線的實時分析使用，用于從系統日志中提取電力運行、故障、維護等相關信息；
13、網絡數據采集：通過網絡爬蟲和網站平臺提供的公共api從網站上獲取數據，以提取、清洗、轉換非結構化和半結構化數據為結構化數據；
14、行業平臺與機構網站：訪問電力行業相關的數據平臺、政府機構網站或企業網站，如中國電力知庫、國家能源局、中國電力企業聯合會等。
15、進一步的，所述步驟s1中，預處理具體包括如下操作：
16、數據去重：去除數據中的重復項，避免重復數據對后續分析的影響；
17、缺失值處理：對于缺失值，采用線性插值或多項式插值進行填充，或者根據相關規則進行補充；
18、異常值檢測與處理：通過統計分析或數據挖掘檢測數據中的異常值，并進行相應的處理，如刪除、替換為均值或中位數等；
19、數據去噪：通過濾波等方法，去除數據中的噪聲；
20、數據標準化：將數據轉換為同一量綱下，便于特征比較和模型訓練；
21、數據規約：通過數據壓縮、降維，減少數據的維度和數量；
22、數據驗證：對處理后的數據進行驗證，確保數據符合預定的規則和要求。
23、進一步的，所述步驟s2中，初步篩選具體包括如下操作：
24、明確業務需求與問題：明確電網業務的實際需求，以及需要解決的具體問題；
25、收集領域知識：收集電網領域的專業知識，包括電網的拓撲結構、運行原理、設備特性等，了解電網業務的行業標準、規范和最佳實踐；
26、理解數據源：研究電網業務數據的來源、結構和屬性，包括實時監測數據、歷史記錄數據、設備狀態數據等，識別數據中的關鍵字段和潛在的特征；
27、基于經驗初步篩選：利用分析人員或專家的長期經驗，對潛在的特征進行初步篩選，重點關注與實際問題緊密相關、對電網運行有重要影響的特征；
28、特征重要性評估：初步評估篩選出的特征對于解決實際問題的重要性，通過業務專家的評估、簡單的統計分析或可視化工具來幫助理解特征與目標變量之間的關系；
29、剔除無關或冗余特征：根據業務經驗和領域知識，剔除那些與實際問題無關或冗余的特征。
30、進一步的，所述步驟s2中，統計方法基于概率論和數理統計，用于評估兩個或多個變量之間的統計關系，以及檢測特征與目標變量之間的非線性關系，適用于離散型特征和離散型目標變量之間的關聯性分析，且不需要大量計算資源，不適用于連續型特征和連續型目標變量之間的關系，所述統計方法具體包括：
31、卡方檢驗：通過比較觀察頻數與期望頻數之間的差異來判斷兩個分類變量之間是否存在顯著的關聯，不依賴于數據的分布假設；
32、皮爾遜相關系數：通過兩個變量的協方差和標準差計算得出皮爾遜相關系數，以衡量兩個變量之間線性相關程度，取值范圍是[-1，+1]，其中，-1表示完全負相關，+1表示完全正相關，0表示沒有線性相關關系；
33、斯皮爾曼相關系數：非參數的相關性分析方法，用于衡量兩個變量之間的單調相關程度，不要求變量呈線性關系，對數據的分布沒有嚴本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟S1中，電網業務數據包括如下收集途徑：
3.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟S1中，預處理具體包括如下操作：
4.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟S2中，初步篩選具體包括如下操作：
5.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟S2中，所述統計方法具體包括：
6.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟S3中，在進行特征提取前，還對進行加權，加權處理后，再進行降維處理，其中降維處理的方法包括：
7.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟S3中，針對不同的電網業務數據的特性和需求，選擇合適的深度學習模型，使用包括卷積神經網絡、循環神經網絡、長短期記憶網絡、門控循環單元在內的數據處理方式處理電網業務數據，并在進行深度
8.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟S4中，特征驗證的具體操作：準備電網業務數據的原始數據集，并將其分為訓練集、驗證集和測試集，比例為60%:20%:20%或70%:15%:15%，然后通過步驟S1～S3從原始數據中提取特征，并基于提取的特征構建預測或分類模型，接著在訓練集上訓練模型，并實時監控模型在驗證集上的性能，然后使用包括性能評估指標、交叉驗證、特征重要性評估、基線模型對比在內的特征驗證方法進行驗證，同時將模型部署到實際電網業務場景中，使用實時數據進行驗證，監控模型在實際應用中的性能，以此來驗證所提取特征的有效性。
9.根據權利要求8所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述特征驗證方法具體包括：
...【技術特征摘要】
1.一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟s1中，電網業務數據包括如下收集途徑：
3.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟s1中，預處理具體包括如下操作：
4.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟s2中，初步篩選具體包括如下操作：
5.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟s2中，所述統計方法具體包括：
6.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟s3中，在進行特征提取前，還對進行加權，加權處理后，再進行降維處理，其中降維處理的方法包括：
7.根據權利要求1所述的一種電網業務數據特征提取方法，其特征在于，所述步驟s3中，針對不同的電網業務數據的特性和需求，選擇合適的深度學習模...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫鵬，王偉，李俊峰，劉永鋒，戴書展，李偉，陳泓安，吳兆琦，
申請(專利權)人：國網山東省電力公司萊西市供電公司，
類型：發明
國別省市：
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