(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111530994.4 (22)申请日 2021.12.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114169631 A (43)申请公布日 2022.03.11 (73)专利权人 山东石油化工学院 地址 257000 山东省东营市北二路271号 (72)发明人 崔巍　杨扬　朱琳飞　 (74)专利代理 机构 东营辛丁知联专利代理事务 所(普通合伙) 37334 专利代理师 罗文远 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/29(2019.01) (56)对比文件 CN 111046913 A,2020.04.21 CN 110874381 A,2020.0 3.10 CN 106709816 A,2017.0 5.24 WO 2020027207 A1,2020.02.0 6 赵天辉等.基 于非参数回归分析的工业负荷 异常值识别与修 正方法. 《电力系统自动化》 .2017,(第18 期),53-59. 任丽娜等.异常电力负荷数据的辨识方法研 究. 《水力发电》 .20 08,(第02期),43 -45. 审查员 郑婷 (54)发明名称 一种基于数据分析的油田电力负荷管控系 统 (57)摘要 本发明公开了油田电力负荷预测技术领域， 用于解决现有的针对油田电力负荷预测的方式 中， 忽略了对负荷数据中异常值的修正分析， 故 难以保证油田电力负荷预测结果的准确性和精 准度， 极大的影 响了对油田配电网的负荷预测的 管控工作的问题， 尤其公开了一种基于数据分析 的油田电力负荷管控系统， 包括数据采集单元、 异常识别单元、 修复建模 单元、 数据评级单元、 预 警反馈单元和显示终端； 本发明， 通过选用箱线 图法完成对负荷序列数据的异常值的检测分析， 并利用符号化的标定、 公式化的处理以及曲线图 的比对， 完成异常值的修复， 再将各类数据信号 进行融合分析， 在提高对油田电力负荷预测准确 性和精准度的同时， 也促进对油田配电网的管 控。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 114169631 B 2022.10.25 CN 114169631 B 1.一种基于数据分析的油田电力负荷管控系统， 其特征在于， 包括数据采集单元、 异常 识别单元、 修复建模单 元、 数据评级单 元、 预警反馈单 元和显示终端； 所述数据采集单元用于采集单位 时间段油田电力负荷中的电网数据信 息， 并将其发送 至异常识别单 元； 所述数据采集单元还用于采集单位 时间段油田电力负荷中的多指标关联数据信 息， 并 将其发送至数据评级单 元； 所述异常识别单元对接收的单位 时间段的电网数据信 息进行箱线图参数分析处理， 据 此生成异常数据干扰较大信号、 基本无异常数据干扰信号和异常数据干扰较小信号， 并将 基本无异常数据干扰信号 发送至数据评级 单元， 将异常数据干扰较大信号和异常数据干扰 较小信号发送至修复建模单 元； 所述修复建模单元用于接收异常数据干扰较大信号和异常数据干扰较小信号， 并据此 调取异常数据样本进行异常数据样本修复处理， 据此生成预测可行信号和预测不可行信 号， 并将其均发送至数据评级单 元； 所述数据评级单元对接收基本无异常数据干扰信号、 预测可行信号和预测不可行信号 进行负荷预测 性能评级分析处理， 据此生成预测较精准信号、 预测一般精准信号和预测模 糊信号， 并将其均发送至预警反馈单 元； 所述预警反馈单元用于对接收的预测较精准信号、 预测一般精准信号和预测模糊信号 进行预警反馈 分析处理， 据此生成 高级预测信号、 中级 预测信号和 低级预测信号， 并将其均 发送至油田控制设备的显示终端 进行分析说明。 2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的油田电力负荷管控系统， 其特征在于， 电 网数据信息用于表示油田电力负荷管理中的电网用电负荷情况， 且电网数据信息包括有功 功率负荷序列和无功功率负荷序列， 其中， 有功功率负荷序列用于表示保持用油田设备正 常运行所需的电功率序列数据， 即将电能转换为其他形式能量的电功率序列数据， 而无功 功率负荷序列用于表示在油田工作的电网中， 电路内电场与磁场的交换， 并用来在电气设 备中建立和维持磁场的电功率序列数据； 多指标关联数据信息用于表示在油田电力电网中影响电力负荷变化的各类指标因素 信息， 且多指标关联数据信息包括环 境数据指标和空间数据指标， 其中， 环境数据指标用于 表示单位时间段内异常环境参数与正常环境参数之比， 而空间数据指标用于表示单位时间 段内电力电网占规划空间的使用率。 3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的油田电力负荷管控系统， 其特征在于， 箱 线图参数分析处 理的具体操作步骤如下： S1： 获取单位时间段的电网数据信息中的有用功率和无用功率， 并分别随机提取一组 有用功率负荷序列或一组无用功率负荷序列的数据项， 将其 标定为Pin， i＝{有用功率组， 无 用功率组}， n表示为一组有用功率负荷序列或一组无用功率负荷序列Pin的总个数， 以时间 为横坐标， 以功率数据为纵坐标， 并将Pin转化为箱线图中长方 形箱体的形式； S2： 依据公式 和 分别求得上四分位数Q3和下四分位数Q1， 并将 其以直线绘图的方式在箱线图方 形箱体中分别进行 上四分位线和下四分位线绘制； S3： 依据公式IQR＝Q3 ‑Q1， 求得中位数IQR， 并将其以直线绘图的方式在箱线图方形箱权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114169631 B 2体中进行中位线绘制； S4： 依据公式Mummax＝Q3+1.5*IQR和Mu mmin＝Q1‑1.5*IQR， 分别求得最大值Mummax和最小 值Mummin， 并将其以直线绘图的方式在箱线图方形箱体中分别进行上限边界和下限边界绘 制； S5： 将超过上限边界和下限边界的数据值均标定为异常点， 并将异常点在箱线图方形 箱体中以红色 △进行显示， 并将异常点数据标定为 om； S6： 对箱线图中存在的异常点om的个数进行数据 求和， 据此生成异常点个数值gs， 并将 异常点个数值gs与额定阈值et o进行比对分析， 当异常点个数值gs大于额定阈值eto的最大 值时， 则生成异常数据干扰较大信号， 当异常点个数值gs小于额定阈值eto的最小值时， 则 生成基本无异常数据干扰信号， 当异常点个数值gs处于额定阈值et o之内时， 则生成异常数 据干扰较小信号。 4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的油田电力负荷管控系统， 其特征在于， 异 常数据样本修复处 理的具体操作步骤如下： SS1： 接收异常数据干扰较大信号和异常数据干扰较小信号， 并据 此调取单位 时间段的 异常值样本数据， 将其标定为I， 并对其进行真实性约束处理， 依据公式Lr＝D(G(z； θ(G))； θ(D))， 求得异常值样本数据的真实性的损失值Lr， 其中， z表示WGAN模型中噪声向量输入数 据值， G(z)表示WGAN模 型中生成器生成的数据值， D(G(z))表示WGAN模型中判别器判别生 成 数据真假的输出； SS2： 获取与异常值样本数据I测量最相似的样本数据， 并据此对其进行上下文约束处 理， 依据公式 求得相似性损失约束值Ls， 其中， 为矩阵元 素的乘法运 算， I为异常值的样本数据， Ms相似原始样本数据； SS3： 依据步骤SS1和SS2， 生成最终优化目标 其中， P(z)表示真实数据之间 的复杂分布关系， z～pz(z)表示噪声向量z来自真实数据之间的分布， 并据此进行数据 重建 处理， 依据公式 求得最终修复重建数据样本， 且最终修复 重建数据样本是 由最初原始样本项中的可用部分与生成样本中的异常值相对应的部分组 成； SS4： 将最终修复重建数据样本图像与最初原始数据样本图像进行对比分析， 若最终修 复重建数据样本曲线与最初原始数据样本曲线的变化趋势基本保持一致， 则生成预测可行 信号， 反之， 则生成预测不可 行信号。 5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的油田电力负荷管控系统， 其特征在于， 负 荷预测性能评级分析处 理的具体操作步骤如下： Step1： 接收基本无异常数据干扰信号、 预测可行信号和预测不可行信号， 并据此调取 多指标关联数据信息中的环境数据指标和空间数据指标， 将环境数据指标标定为Hua， 将空 间数据指标标定为Kon， 依据公式 求得关联预测量值Gua， 其中， e1和e2分别为环境数据指标Hua和空 间数据指标Kon的权重因子系数， 且e1＞e2＞0， e1+ e2＝0.3642， λ为修正系数， 并将 λ赋值 为1.2613； Step2： 将求得的关联预测量值Gua代入对应 的预设阈值ero内， 若关联预测量值Gua处权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114169631 B 3