[发明专利]基于数据挖掘的用能数据分析系统

权利要求书

1. 一种基于数据挖掘的用能数据分析系统，其特征在于，包含：

（1）数据整合模块：电力数据统一放置在信息内网的服务器上，当取数据时，采用中间数据库作为接口数据库，实现数据的初步汇集，并在中间数据库中设置定时器，定时抽取和处理数据；最后通过数据库通信链接把不同的电力数据源融合在一起，实现数据的整合；

（2）基于数据挖掘的数据分析模块：在数据整合的基础上，分类分项对数据进行电能消耗分析、KPI分析、异常分析和客户能效状况分析；

（3）智能数据处理模块：

1）缺失值处理模块：

选取适合当前时间区段的缺失值计算模型弥补电量数据采集的缺失；

2）数据分析和预测模块：

包括多种备用算法库，由人为触发探索模式进行数据挖掘，在探索模式中选取数据算法模块对选定数据进行处理，产生数据分析结果；对数据算法模块进行评价，将评价结果最优的算法模块移到常规算法库中，在常规模式进行常规数据挖掘。

2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的用能数据分析系统，其特征在于，还包括电能质量评价模块，采用了熵权和模糊评价相结合的综合评价方法对电能质量进行综合评价；电能质量的评价从电压偏差、电压波动、电压闪变、频率偏差、三相不对称度、谐波、功率因数、瞬态过电压方面进行综合评价；在初步获得各因素权重后，采用熵权来进行各因素权重的修正。

3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的用能数据分析系统，其特征在于，所述缺失值计算模型为：均值插补、同类均值插补、极大似然估计或多重插补。

4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的用能数据分析系统，其特征在于，所述数据算法模块有：电量异常数据的智能诊断、峰谷电价与电量消耗的关联规则提取、电量负荷预测。