【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力數據數據中臺領域，具體為一種基于數據中臺的電力數據分析方法和系統。
技術介紹
1、在數據中臺中，匯聚了不同類型的數據資產，不同的客戶端通過數據中臺進行數據的獲取，目前隨著電力系統的數據中臺的建立，大量包含電網控制、電力資產交易和電力能源管理等方面的數據被集中匯總到數據中臺內，有力的保障了電力相關企業的數字化轉型。
2、但是由于數據中臺龐大的數據傳輸量，難以滿足所有數據在接收到請求后都能夠被第一時間傳輸，傳統方式是對不同來源的數據預先設置不同的重要等級，但是這種方式在數據傳輸的過程中可能導致始終存在不同的高重要等級的數據分別處于傳輸狀態，導致低重要度的數據始終無法進行傳輸，導致一些存在及時性的低重要度數據難以及時的傳輸，從而為企業的正常運行帶來隱患。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于數據中臺的電力數據分析方法和系統，解決了對不同來源的數據預先設置不同的重要等級的方式，可能導致某些低重要度的數據始終無法進行傳輸的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種基于數據中臺的電力數據分析方法，該方法包括如下步驟：
4、s1、獲取處于傳輸隊列的第一電力數據；
5、s2、設置若干個數據類型，并設置各第一電力數據在不同數據類型下的第一基礎重要度，并計算各第一電力數據的第一重要度；
6、s3、統計各第一電力數據在一定時間內任一時刻的訪問次數，并根據訪問次數和第
7、s4、統計各第一電力數據在傳輸隊列中的排隊時長，并計算第一電力數據與排隊時長正相關的的第三重要度；
8、s5、評估第一重要度、第二重要度和第三重要度的權重，并計算各第一電力數據的總重要度。
9、作為優選，在步驟s2中，具體包括如下步驟：
10、s21、設置若干個數據類型指標，并建立數據類型指標集合；
11、s22、根據獲取的處于傳輸隊列的第一電力數據構建傳輸數據集合；
12、s23、設置各個第一電力數據在不同數據類型下的第一基礎重要度；
13、s24、根據第一基礎重要度構建在任一數據類型下的第一基礎重要度矩陣；第一基礎重要度矩陣的表達式為：
14、
15、其中，
16、
17、上式中，qn(1)表示在第n個數據類型下的第一基礎重要度矩陣，表示在第n個數據類型dtn下，處于傳輸隊列的第i個第一電力數據di與第j個第一電力數據dj相比較下的重要程度，即表示在第n個數據類型dtn下，處于傳輸隊列的第m個第一電力數據與第1個第一電力數據相比較下的重要程度，n表示數據類型dtn的總數，m表示第一電力數據的總數；
18、s25、根據第一基礎重要度矩陣計算在所有數據類型下，任一第一電力數據與另一個第一電力數據相比較的第二基礎重要度,并構建第二基礎重要度矩陣；第二基礎重要度矩陣的表達式為：
19、
20、其中，
21、
22、上式中，q(2)表示第二基礎重要度矩陣，qij表示第一電力數據di與第一電力數據dj相比較的第二基礎重要度；
23、s26、根據第二基礎重要度矩陣計算任一第一電力數據的第三基礎重要度；第三基礎重要度的計算公式為：
24、
25、上式中，q3(di)表示任一第一電力數據di的第三基礎重要度，m表示第一電力數據的總數,qij表示第一電力數據di與第一電力數據dj相比較的第二基礎重要度；
26、s27、設置區間長度小于1的第一區間，并對任一第一電力數據的第三基礎重要度進行歸一化后映射到第一區間內，以獲得任一第一電力數據的第一重要度；任一第一電力數據的第一重要度的計算公式為：
27、
28、上式中，z1(di)表示任一第一電力數據di的第一重要度，第一區間的表達式為[x,1]，q3(di)表示任一第一電力數據di的第三基礎重要度,min[q3]和max[q3]表示第三基礎重要度的最小值和最大值。
29、作為優選，在步驟s3中，具體包括如下步驟：
30、s31、獲取各第一電力數據在一定時間內任一時刻的訪問次數；
31、s32、根據各第一電力數據在一定時間內任一時刻的訪問次數依次計算各第一電力數據的基礎訪問次數；
32、s33、根據基礎訪問次數計算在任一時刻時任一第一電力數據的第四基礎重要度；
33、s34、將第四基礎重要度歸一化以獲得任一電力數據的第二重要度；第二重要度的計算公式為：
34、
35、上式中，z2(di)表示任一電力數據di的第二重要度，z4(tn)(di)表示在任一時刻tn時任一第一電力數據di的第四基礎重要度，第二重要度的映射區間為x,1]，min[z4(tn)][和max[z4(tn)]分別為第四基礎重要度的最小值和最大值。
36、作為優選，在步驟s32中，具體包括如下步驟：
37、s321、依次計算各第一電力數據的初始密度半徑，并設置初始迭代次數為1，設置初始的統計范圍為所有訪問次數；初始密度半徑的計算公式為：
38、r1＝nmax-nmin
39、上式中，r1表示初始密度半徑，即第一次迭代時的密度半徑，nmax表示第一電力數據在一定時間內任一時刻的最大訪問次數，nmin表示第一電力數據在一定時間內任一時刻的最小訪問次數；
40、s322、計算任一第一電力數據在任意兩個時刻的訪問次數之差，以獲得第一次數差；
41、s323、對第一次數差進行排序以獲得大于0且最小的第一次數差，并標記為第二次數差；
42、s324、獲取當前的迭代次數；
43、s325、根據當前的迭代次數和初始密度半徑計算當前迭代次數下的密度半徑；當前迭代次數下的密度半徑的計算公式為：
44、
45、上式中，rc表示在當前迭代次數下的密度半徑，即當前迭代次數為c次，r1表示初始密度半徑，表示半徑縮減系數；
46、s326、判斷當前迭代次數下的密度半徑是否小于或者等于第二次數差，或者當前統計范圍內的所有時刻的訪問次數的第一數量是否均相等；
47、若是，則輸出處于當前統計范圍內的所有時刻的訪問次數，并進入步驟s329；
48、若否，則進入下一步；
49、s327、分別根據各第一電力數據在當前迭代次數下的密度半徑依次計算其在統計范圍內任一時刻時的第一數量；
50、s328、提取第一數量最大的訪問次數，并根據當前迭代次數下的密度半徑計算下次迭代時的統計范圍，之后返回步驟s324；下次迭代時的統計范圍的表達式為：上式中，表示第一數量最大的訪問次數，rc表示當前迭代次數下的密度半徑；
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【技術保護點】
1.一種基于數據中臺的電力數據分析方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S2中，具體包括如下步驟：
3.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S3中，具體包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S32中，具體包括如下步驟：
5.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S4中，具體包括如下步驟：
6.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S5中，具體包括如下步驟：
7.根據權利要求6所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S56中，具體包括如下步驟：
8.根據權利要求3所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S33中，第四基礎重要度的計算公式為：
9.根據權利要求4所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟S327中，第一數量的計算公式為：
10.一種用于實現上述權利要求1-9任一項所述的電力數據分析方法的分析系統，其特征在
...【技術特征摘要】
1.一種基于數據中臺的電力數據分析方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟s2中，具體包括如下步驟：
3.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟s3中，具體包括如下步驟：
4.根據權利要求3所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟s32中，具體包括如下步驟：
5.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟s4中，具體包括如下步驟：
6.根據權利要求1所述的電力數據分析方法，其特征在于，在步驟s5中，具體包括如下步驟...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃康乾，劉珍珍，劉嘉俊，鄭穎楷，胡鑫，林細君，黃靖茵，黃志生，陳冰霓，
申請(專利權)人：廣東電力交易中心有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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