基于大数据的数据处理方法、装置、设备、介质和程序产品与流程

1.一种基于大数据的数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标时段位于预设统计时段内，所述对目标时段内的电力数据进行异常检测，以得到异常数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述预设统计时段内的电力数据基于采样时间编号，所述异常类型包括以下至少一种：

4.根据权利要求1-3任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标时段位于预设统计时段内，所述对所述异常数据集进行拟合，以得到拟合数据集，包括：

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述异常数据集进行拆分处理，以得到各个异常数据段，包括：

6.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述确定与正常数据集的数据量匹配的目标拟合算法，包括：

7.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述确定与正常数据集的数据量匹配的目标拟合算法，包括：

8.根据权利要求1-3任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述目标时段位于预设统计时段内，所述对所述异常数据集进行拟合，以得到拟合数据集，包括：

9.根据权利要求8所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于预设的平滑因子算法对所述异常数据段进行拟合，以得到所述异常数据段对应的拟合数据集，包括：

10.根据权利要求9所述的数据处理方法，其特征在于，在所述异常数据段的第一个异常电力数据为所述预设统计时段的第一个电力数据的情况下，确定与所述异常数据段的第一个异常电力数据相邻的第一正常电力数据为所述上一个预设统计时段的冻结值；

11.根据权利要求2-10任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述拟合数据集和所述目标时段内的电力数据中，所述异常数据集之外的电力数据，生成目标电力数据，包括：

12.根据权利要求2-11任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述预设统计时段为0点至23：00、0点至23：45、或0点至23：55。

13.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述电力数据基于预设采样周期进行采集，所述预设采样周期为5分钟、15分钟或1小时。

14.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

15.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，通过预设的大数据实时调度框架，基于各个目标对象的电力数据生成各个调度任务，所述调度任务用于实现对对应的所述目标对象的电力数据的异常检测及拟合；并调度执行各个所述调度任务，以得到各个所述目标对象对应的所述目标电力数据。

16.根据权利要求1或15所述的数据处理方法，其特征在于，异常检测过程和拟合过程通过分布式处理引擎进行。

17.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

18.一种计算机设备，其特征在于，包括：

19.一种包含计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-16任意一项的基于大数据的数据处理方法。

20.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-16任一项的基于大数据的数据处理方法。