[发明专利]一种三维可视化电网运行数据分析系统

权利要求书

1.一种三维可视化电网运行数据分析系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，连续采集需要监控的设备的运行参数；

数据预处理模块，连接数据采集模块，对采集到的运行参数进行缺省修正并进行样本提取；

数据分析模块，连接数据预处理模块，利用历史样本对神经网络模型进行训练，并利用训练好的模型对实时样本进行数据分析；

交互模块，连接数据分析模块，将分析结果呈现在三维可视化显示设备；

所述数据预处理模块包括缺省修正子模块，所述缺省修正子模块筛查运行参数中的缺省数据，并通过K近邻算法根据缺省数据附近K个数据进行计算得到缺省数据的替换数据，替换后完成缺省修正；

所述缺省修正子模块中替换数据的获取过程包括：选取缺省数据最接近的N个数据，分别对以这些数据为起点进行从近到远的遍历，直至出现与该数据不同类别的数据，记录下此时每次遍历的数据个数中最小值a1和平均值a0，对每个缺省数据使用2次K近邻算法，其中K分别取a1和a0，如结果一致则该结果为最终结果，如不一致则进入估算步骤，进行赋值运算a0＝a0-y后再将K取a0和a1分别进行K近邻算法判断结果是否一致，如一致则该结果为最终结果，如不一致则再进行赋值运算a1＝a1+x，再将K取a0和a1分别进行K近邻算法判断结果是否一致，重复估算步骤直至结果一致，其中y＝(a0-a1)/N，a0和a1随估算步骤进行而调整，x＝y-1，x和y只取大于等于0的整数。

2.根据权利要求1所述的一种三维可视化电网运行数据分析系统，其特征在于，所述数据分析模块的训练步骤包括：将历史样本分为训练集和验证集，将其中的参数以多维向量表示，并整合为矩阵形式，再将矩阵进行标准化和归一化，并输入至神经网络模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的一种三维可视化电网运行数据分析系统，其特征在于，所述三维可视化显示设备为AR或VR显示设备。

4.根据权利要求1所述的一种三维可视化电网运行数据分析系统，其特征在于，所述神经网络模型为BP神经网络模型。