摘要
本申请公开了一种基于异构数据融合的电力运营数据处理方法和系统,其中方法包括获取充电站点的充电行为和电网供电的历史数据;依次对这两种数据进行清洗和填充;提取充电行为数据的特征,并根据相关性分析算法对该特征进行分析,得到目标特征集;根据目标特征集对充电行为数据进行筛选,得到目标充电行为数据;根据电网终端执行标准,对电网供电数据进行校正,得到目标电网供电数据;基于决策树法对两种数据进行融合;使用融合后的数据对充电负荷预测模型进行训练;基于该模型进行预测,得到充电负荷预测结果。本申请提供的方法,为电网调度和充电站运营提供了可靠的技术支持。
技术关键词
负荷预测模型
运营数据处理方法
功率因数
时间序列特征
数据处理系统
异构
重采样方法
电力
充电站
校正
算法
样本
有功功率
终端
分析模块
模式
网络
系统为您推荐了相关专利信息
历史监测数据
预测模型训练
策略
功率因数
平衡度
实时监测数据
节能方法
流态冰
阶段
变化趋势预测
交通流特征
面向交通流
卷积网络模型
交通图
节点
疾病风险预测模型
疾病风险预测方法
非暂时性机器可读存储介质
训练样本数据
时间序列特征