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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司大连供电公司;国网辽宁省电力有限公司;易讯科技股份有限公司

摘要：本发明涉及测量电功率或电流技术领域，具体涉及基于机器学习的可控电量数据优化采集方法，包括获取电力系统的实时电量数据和包括多个历史电量数据的电量历史数据集；对历史电量数据进行分解和波动分析得到若干电量分段数据集；对每个电量分段数据集中所有历史电量数据进行相关趋势分析，确定每个历史电量数据的特征值；特征值表征每个历史电量数据是否突然异于其所在的电量分段数据集，根据所有电量分段数据集内对应时刻的历史电量数据的特征值确定每个实时电量数据的特征变化量；采用高斯函数对根据每个实时电量数据的特征变化量确定的高斯核大小进行优化处理实现对每个实时电量数据的优化采集。本发明电量数据的采集结果更准确。

主权项：1.一种基于机器学习的可控电量数据优化采集方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电力系统的多个实时电量数据和电量历史数据集；所述电量历史数据集包括历史时间段内每个历史时刻对应的历史电量数据；对电量历史数据集中所有历史电量数据进行分解，并对分解结果进行波动分析得到若干电量分段数据集；对每个电量分段数据集中所有历史电量数据进行相关趋势分析，确定每个历史电量数据的特征值；对多个实时电量数据进行分解得到多个电量波动数据集，并根据所有电量分段数据集内对应时刻的历史电量数据的特征值确定每个电量波动数据集内每个实时电量数据的特征变化量；根据每个实时电量数据的特征变化量确定每个实时电量数据对应的高斯核的大小，并基于每个实时电量数据对应的高斯核的大小实现对实时电量数据的优化采集；所述相关趋势包括目标历史电量数据与每组相邻历史电量数据的变化趋势和目标历史电量数据对应的每组相邻历史电量数据的权重；其中，每组相邻历史电量数据为距离目标历史电量数据一定位置的前后相邻的历史电量数据；每个电量分段数据集中每个历史电量数据的相关趋势的确定过程包括：根据目标历史电量数据将电量分段数据集进行划分和处理得到每个目标历史电量数据对应的多组相邻历史电量数据；对目标历史电量数据和与其对应的所有组相邻历史电量数据进行趋势分析得到所述变化趋势；对目标历史电量数据和与其对应的每组相邻历史电量数据进行差异分析确定所述每组相邻历史电量数据的权重；对所述变化趋势和所述每组相邻历史电量数据的权重进行综合分析计算得到每个历史电量数据的特征值；其中，目标历史电量数据为电量分段数据集中的任一历史电量数据。

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