基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法与流程

1.本发明涉及船舶供电技术领域，具体为基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法。


背景技术：

2.数据挖掘是指从大量不完整、有噪声、模糊、随机的数据中提取隐含的人们事先不知道但有用的信息和知识的过程。数据挖掘的对象既可以是结构化的数据，又可以是半结构化的数据，通过数据挖掘提取的知识通常表示为概念、规则、规律、模式、约束和可视化等形式，不仅能用于进行信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等，而且能用于实现数据自身维护，随着大型船舶电力系统的规模不断扩大，其监控和管理工作变得越来越复杂，需要对船舶的供电进行管理。
3.现有技术中，如中国专利号为：cn106828853a的“一种船舶供电系统”，系统包括：船舶供电电池，储存电能为船舶供电；供电电池监控模块，连接船舶供电电池，对船舶供电电池的充放电过程进行监测和控制；逆变单元，连接船舶供电电池和负载，将电池的直流电转换为负载工作所用的交流电；电池充电组件，连接船舶供电电池，为船舶供电电池进行充电。
4.现有技术中，目前用于监控船舶电力系统的传统数据库计量虽然能实现对各项数据的高效存储、查询和统计等，但无法实现对船舶电力系统大量数据的分析和分类抽取，无法利用电力系统现有的数据实现智能化的趋势分析和预测，不易对船舶供电进行有效控制。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，以解决上述背景技术提出的对于目前用于监控船舶电力系统的传统数据库计量虽然能实现对各项数据的高效存储、查询和统计等，但无法实现对船舶电力系统大量数据的分析和分类抽取，无法利用电力系统现有的数据实现智能化的趋势分析和预测，不易对船舶供电进行有效控制的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，包括以下步骤：
7.s1、船舶供电数据采集：用于调取船舶供电系统中各部分电力消耗数据，并将采集电力数据进行整合上传；
8.s2、电力数据统计：将上传的电力数据进行接收处理，包括对电力数据进行过滤以及对电力数据进行分类统计和存储；
9.s3、供电数据挖掘：运用prism算法对电力数据存储库中电力数据进行挖掘分析；
10.s4、用电数据分析：针对船舶电力数据进行分析和预估；
11.s5、供电数据监控：根据电力数据对船舶供电进行监控。
12.优选的，在步骤s1中，所述船舶供电数据采集包括以下步骤：
13.s11、对船舶历史运行数据以及不同运行数据下电力系统的运行状态进行采集；
14.s12、对船舶电力系统的实时运行数据采集，通过对船舶历史运行数据和船舶电力系统的实时运行数据采集，便于对船舶供电系统的有效分析对比；
15.s13、将采集数据进行压缩打包；
16.s14、将打包数据进行上传，通过压缩数据传输，降低本方法数据传输的压力，便于数据稳定快速传输。
17.优选的，在步骤s2中，所述电力数据统计包括以下步骤：
18.s21、接收打包数据并进行解包处理；
19.s22、针对船舶中不同数据采集通道对电力数据进行标准化过滤；
20.s23、针对不同通道数据信息分别添加数据标签；
21.s24、对数据进行分类、提取和输送；
22.s25、将输送数据进行同步备份，并将备份数据与数据库进行交互存储。
23.优选的，在步骤s25中，所述数据库根据分布式计算的方法设置数据存储架构，将收集的船舶电力数据通过系统分布式搜索处理并进行信息多维度调整操作，构建匹配矩阵如下：
[0024][0025]
式中，q为匹配参数；k为存储条件；z
nn
为矩阵内参数；α为系统搜索条件，通过在调整整体匹配数据的过程中构建矩阵操作法则，根据匹配的存储条件有效存储收集的电力数据，进行数据离线分析管理，构建索引库，快速查询与预警信息相符合的异常数据，便于挖掘不同数据之间的联系，分析计算高重复率的电力数据状态。
[0026]
优选的，在步骤s3中，所述供电数据挖掘包括以下步骤：
[0027]
s31、聚类分析：将船舶电力数据按照一定的规则和标准进行分组和分类，对不同类别的数据进行进一步的分析和研究；
[0028]
s32、关联规则挖掘：关联规则挖掘分析船舶电力数据中不同属性之间的关联性；
[0029]
s33、用prism算法对数据进行分类，并完成对挖掘分类结果、分类精确度指标等性能评估及挖掘成本的衡量；
[0030]
s34、将船舶供电数据挖掘结果进行输出。
[0031]
优选的，在步骤s4中，所述用电数据分析包括以下步骤：
[0032]
s41、通过数据挖掘结果实现对数据库中预测性信息的自动检索；
[0033]
s42、对预测信息自动检索结果进行对比分析；
[0034]
s43、根据分析结果对船舶供电系统中供电分布进行优化处理；
[0035]
s44、针对船舶供电的优化结果进行可视化输出；
[0036]
s45、对船舶供电消耗电量预估进行计量。
[0037]
优选的，在步骤s5中，所述供电数据监控包括以下步骤：
[0038]
s51、以实时获取的电力系统运行数据为基础，进行安全风险评价指标的计算，并确定不同风险等级对应的指标范围；
[0039]
s52、通过人工智能算法预测电力负荷；
[0040]
s53、结合设置的电力系统安全风险指标计算对应的风险发生概率，并设置电力系统安全风险的阈值；
[0041]
s54、根据不同等级的电力系统安全风险制定不同的预警方式；
[0042]
s55、与监控终端实时交互信息，在船舶供电系统发生负荷状况时向监控终端反馈报警。
[0043]
优选的，在步骤s52中，所述人工智能算法为随机森林算法，在获取的实时船舶电力系统中随机选取数据，组成多个数据子集，定义w为电力系统的实时采集源数据，其表达式为：
[0044][0045]
式中，n为数据量；a，b和c分别为数据类型，由w随机生成m个子矩阵，并得出对应的m个决策树，将新数据代入到m个决策树中，得到m个分类结果，统计每一个类别中的数据量，数据多的类别即为最终的预测结果。在实际的安全风险评价中，将电力系统的负荷与负载数据代入到随机生成的决策树中，从而得出电力负荷的预测结果值。
[0046]
优选的，在步骤s55中，所述与监控终端实时交互信息包括负荷数据定位、电力负荷风险等级和供电负荷超出数据。
[0047]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0048]
本方法中通过对船舶电力系统的供电数据挖掘实现对电力数据的评估和对比，配合对大量电力数据的获取、处理和分析，对船舶的供电进行预估并对船舶供电分布进行优化，通过船舶供电消耗电量预估进行计量，从而实现对船舶电力系统的智能化趋势分析和预测，对船舶供电进行有效控制，通过对船舶电力系统的供电负荷的评估和监测，实现船舶供电负荷的有效监控和预警，可以降低电力系统风险发生率。
附图说明
[0049]
图1为本发明基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法的流程图。
具体实施方式
[0050]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施条例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051]
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，包括以下步骤：
[0052]
步骤一、船舶供电数据采集：用于调取船舶供电系统中各部分电力消耗数据，并将采集电力数据进行整合上传，具体的，首先对船舶历史运行数据以及不同运行数据下电力系统的运行状态进行采集，然后对船舶电力系统的实时运行数据采集，然后将采集数据进行压缩打包，通过压缩数据传输，降低本方法数据传输的压力，便于数据稳定快速传输，最
后将打包数据进行上传，通过对船舶历史运行数据和船舶电力系统的实时运行数据采集，便于对船舶供电系统的有效分析对比。
[0053]
步骤二、电力数据统计：将上传的电力数据进行接收处理，包括对电力数据进行过滤以及对电力数据进行分类统计和存储；具体的，首先接收打包数据并进行解包处理，然后针对船舶中不同数据采集通道对电力数据进行标准化过滤，然后针对不同通道数据信息分别添加数据标签，然后对数据进行分类、提取和输送，最后将输送数据进行同步备份，并将备份数据与数据库进行交互存储；
[0054]
其中，数据库根据分布式计算的方法设置数据存储架构，将收集的船舶电力数据通过系统分布式搜索处理并进行信息多维度调整操作，构建匹配矩阵如下：
[0055][0056]
式中，q为匹配参数；k为存储条件；z
nn
为矩阵内参数；α为系统搜索条件，通过在调整整体匹配数据的过程中构建矩阵操作法则，根据匹配的存储条件有效存储收集的电力数据，进行数据离线分析管理，构建索引库，快速查询与预警信息相符合的异常数据，便于挖掘不同数据之间的联系，分析计算高重复率的电力数据状态。
[0057]
步骤三、供电数据挖掘：运用prism算法对电力数据存储库中电力数据进行挖掘分析；具体的，首先聚类分析：将船舶电力数据按照一定的规则和标准进行分组和分类，对不同类别的数据进行进一步的分析和研究，然后关联规则挖掘：关联规则挖掘分析船舶电力数据中不同属性之间的关联性，然后用prism算法对数据进行分类，并完成对挖掘分类结果、分类精确度指标等性能评估及挖掘成本的衡量，然后将船舶供电数据挖掘结果进行输出。
[0058]
步骤四、用电数据分析：针对船舶电力数据进行分析和预估；具体的，首先通过数据挖掘结果实现对数据库中预测性信息的自动检索，然后对预测信息自动检索结果进行对比分析，然后对预测信息自动检索结果进行对比分析，然后针对船舶供电的优化结果进行可视化输出，然后对船舶供电消耗电量预估进行计量。
[0059]
步骤五、用电数据分析：针对船舶电力数据进行分析和预估；具体的，首先以实时获取的电力系统运行数据为基础，进行安全风险评价指标的计算，并确定不同风险等级对应的指标范围，然后通过人工智能算法预测电力负荷，然后结合设置的电力系统安全风险指标计算对应的风险发生概率，并设置电力系统安全风险的阈值，然后根据不同等级的电力系统安全风险制定不同的预警方式，然后与监控终端实时交互信息，在船舶供电系统发生负荷状况时向监控终端反馈报警，与监控终端实时交互信息包括负荷数据定位、电力负荷风险等级和供电负荷超出数据；
[0060]
其中，人工智能算法为随机森林算法，在获取的实时船舶电力系统中随机选取数据，组成多个数据子集，定义w为电力系统的实时采集源数据，其表达式为：
[0061][0062]
式中，n为数据量；a、b和c分别为数据类型；由w随机生成m个子矩阵，并得出对应的m个决策树，将新数据代入到m个决策树中，得到m个分类结果，统计每一个类别中的数据量，数据多的类别即为最终的预测结果。在实际的安全风险评价中，将电力系统的负荷与负载数据代入到随机生成的决策树中，从而得出电力负荷的预测结果值。
[0063]
本方法中，通过对船舶电力系统的供电数据挖掘实现对电力数据的评估和对比，配合对电力数据的分析，对船舶的供电进行预估并对船舶供电分布进行优化，通过船舶供电消耗电量预估进行计量，从而实现对船舶电力系统的智能化趋势分析和预测，对船舶供电进行有效控制，通过对船舶电力系统的供电负荷的评估和监测，实现船舶供电负荷的有效监控和预警，可以降低电力系统风险发生率。
[0064]
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、船舶供电数据采集：用于调取船舶供电系统中各部分电力消耗数据，并将采集电力数据进行整合上传；s2、电力数据统计：将上传的电力数据进行接收处理，包括对电力数据进行过滤以及对电力数据进行分类统计和存储；s3、供电数据挖掘：运用prism算法对电力数据存储库中电力数据进行挖掘分析；s4、用电数据分析：针对船舶电力数据进行分析和预估；s5、供电数据监控：根据电力数据对船舶供电进行监控。2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤s1中，所述船舶供电数据采集包括以下步骤：s11、对船舶历史运行数据以及不同运行数据下电力系统的运行状态进行采集；s12、对船舶电力系统的实时运行数据采集；s13、将采集数据进行压缩打包；s14、将打包数据进行上传。3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤s2中，所述电力数据统计包括以下步骤：s21、接收打包数据并进行解包处理；s22、针对船舶中不同数据采集通道对电力数据进行标准化过滤；s23、针对不同通道数据信息分别添加数据标签；s24、对数据进行分类、提取和输送；s25、将输送数据进行同步备份，并将备份数据与数据库进行交互存储。4.根据权利要求3所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤s25中，所述数据库根据分布式计算的方法设置数据存储架构，将收集的船舶电力数据通过系统分布式搜索处理并进行信息多维度调整操作，构建匹配矩阵如下：式中，q为匹配参数；k为存储条件；z
nn
为矩阵内参数；α为系统搜索条件。5.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤s3中，所述供电数据挖掘包括以下步骤：s31、聚类分析：将船舶电力数据按照一定的规则和标准进行分组和分类，对不同类别的数据进行进一步的分析和研究；s32、关联规则挖掘：关联规则挖掘分析船舶电力数据中不同属性之间的关联性；s33、用prism算法对数据进行分类，并完成对挖掘分类结果、分类精确度指标等性能评估及挖掘成本的衡量；s34、将船舶供电数据挖掘结果进行输出。6.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤
s4中，所述用电数据分析包括以下步骤：s41、通过数据挖掘结果实现对数据库中预测性信息的自动检索；s42、对预测信息自动检索结果进行对比分析；s43、根据分析结果对船舶供电系统中供电分布进行优化处理；s44、针对船舶供电的优化结果进行可视化输出；s45、对船舶供电消耗电量预估进行计量。7.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤s5中，所述供电数据监控包括以下步骤：s51、以实时获取的电力系统运行数据为基础，进行安全风险评价指标的计算，并确定不同风险等级对应的指标范围；s52、通过人工智能算法预测电力负荷；s53、结合设置的电力系统安全风险指标计算对应的风险发生概率，并设置电力系统安全风险的阈值；s54、根据不同等级的电力系统安全风险制定不同的预警方式；s55、与监控终端实时交互信息，在船舶供电系统发生负荷状况时向监控终端反馈报警。8.根据权利要求7所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤s52中，所述人工智能算法为随机森林算法，在获取的实时船舶电力系统中随机选取数据，组成多个数据子集，定义w为电力系统的实时采集源数据，其表达式为：式中，n为数据量；a，b和c分别为数据类型。9.根据权利要求8所述的基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，其特征在于，在步骤s55中，所述与监控终端实时交互信息包括负荷数据定位、电力负荷风险等级和供电负荷超出数据。

技术总结
本发明公开了基于数据挖掘的船舶供电系统评价方法，包括以下步骤：S1、船舶供电数据采集；S2、电力数据统计；S3、供电数据挖掘；S4、用电数据分析；S5、供电数据监控。本发明通过对船舶电力系统的供电数据挖掘实现对电力数据的评估和对比，配合对大量电力数据的获取、处理和分析，对船舶的供电进行预估并对船舶供电分布进行优化，通过船舶供电消耗电量预估进行计量，从而实现对船舶电力系统的智能化趋势分析和预测，对船舶供电进行有效控制。对船舶供电进行有效控制。对船舶供电进行有效控制。


技术研发人员：才滢 刘琦 徐孙庆 赵军 陈乐 闫道广 赵质良
受保护的技术使用者：中国人民解放军92493部队计量测试研究所
技术研发日：2023.07.20
技术公布日：2023/10/15