本申请涉及电子信息领域，具体而言，涉及一种基于人工智能和大数据的信息分析方法及系统。
背景技术：
1、近年来，随着大数据技术以及智能信息技术的发展进步，各行各业中都开始应用起了最新的互联网以及大数据技术，针对于电力技术行业而言人工智能以及大数据技术的应用能够进一步提高检测的效率以及释放人力成本。
2、现有的对于电力设备的检测分析一般是通过搭建数字电网进行电力系统的检测，而上述方案中，由于搭建的数字电网仅仅是对于电力系统本身输入的运行的数据进行采集，但由于电力系统中包含的电力设备之间的线路连接存在的损耗，导致实际运行数据与数字电网获取到的运行数据中存在差别，因此现有的方案准确性较低，且由于数字电网的相关数据存储在同一个网络节点，因此在某一个数据出现问题的情况下，容易导致整个电力系统的采集的数据不准确，因此风险性也较高。
3、鉴于上述技术，寻找一种准确性更高且风险性更低的基于人工智能和大数据的信息分析方法是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其能够解决现有的用电检测方案准确性较低且风险性较高的问题。
2、本申请是这样实现的：
3、第一方面，本申请提供一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，包括以下步骤：
4、通过ami采集电力系统中各个电力设备的运行参数，并对所述运行参数进行预处理；
5、通过分布式存储将预处理后的所述运行参数分别存储在多个节点上，每隔预设时间采集所述节点中数据的变化趋势，并绘制趋势图；
6、获取dms的配电数据，并依据所述配电数据对各所述节点的趋势图进行分析并判断各所述节点的运行参数是否异常；
7、若是，对所述节点进行异常报警，提醒用户相关的所述电力设备异常；
8、若否，则确定所述节点对应的所述电力设备正常运行，并在确认所有的所述电力设备均正常运行的情况下，依据各所述节点存储的运行参数进行所述电力系统的运行分析以及优化。
9、基于第一方面，所述依据各所述节点存储的运行参数进行所述电力系统的运行分析以及优化包括：
10、调用所述大数据深度学习模型对各所述节点存储的运行参数进行关联性分析，并依据分析结果进行所述电力系统的电负荷预测以及稳定性分析，所述大数据深度学习模型为依据所述电力系统的历史运行参数作为训练数据进行训练得到模型。
11、基于第一方面，在所述并依据分析结果进行所述电力系统的电负荷预测以及稳定性分析之后还包括：
12、调取ems的数据，并基于所述ems的数据以及所述大数据深度学习模型建立对应的预测模型，并基于所述预测模型进行电力分配的优化。
13、基于第一方面，在所述通过ami采集电力系统中各个电力设备的运行参数，并对所述运行参数进行预处理之前，还包括：
14、请求获取所述电力系统的安全协议以及控制技术的访问权限，并在获取到访问权限后对所述电力系统进行访问。
15、基于第一方面，所述对所述运行参数进行预处理包括：
16、对所述运行参数进行数据清洗以及封装，按照所述电力设备的类型对所述运行参数进行分类并打包成数据包。
17、第二方面，本申请还提供一种基于人工智能和大数据的信息分析系统，包括：
18、采集模块，用于通过ami采集电力系统中各个电力设备的运行参数，并对所述运行参数进行预处理；
19、存储模块，用于通过分布式存储将预处理后的所述运行参数分别存储在多个节点上，每隔预设时间采集所述节点中数据的变化趋势，并绘制趋势图；
20、判断模块，用于获取dms的配电数据，并依据所述配电数据对各所述节点的趋势图进行分析并判断各所述节点的运行参数是否异常，若是，进入报警模块，若否，进入优化模块；
21、报警模块，用于对所述节点进行异常报警，提醒用户相关的所述电力设备异常；
22、优化模块，用于确定所述节点对应的所述电力设备正常运行，并在确认所有的所述电力设备均正常运行的情况下，依据各所述节点存储的运行参数进行所述电力系统的运行分析以及优化。
23、第三方面，本申请提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器；当上述一个或多个程序被上述处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
24、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
25、相对于现有技术，本申请至少具有如下优点或有益效果：
26、本申请提出了一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，通过ami采集电力系统中各个电力设备的运行参数，并对运行参数进行预处理，通过分布式存储将各电力设备的运行参数分别存储在多个节点上，每隔预设时间采集节点中数据的变化趋势，并绘制趋势图，获取dms的配电数据，并依据配电数据对各节点的趋势图进行分析并判断各节点的运行参数是否异常，若是，对节点进行异常报警，提醒用户相关的电力设备异常，若否，则确定节点对应的电力设备正常运行，并在确认所有的电力设备均正常运行的情况下，依据各节点存储的运行参数进行电力系统的运行分析以及优化。本申请提供的方案是通过ami直接采集电力设备的运行参数，并与配电系统中的配电数据进行比对得到对应的结果进行分析，因此不存在由于系统设备间的损耗所导致的误差，同时由于本申请中将各个设备的运行参数采用了分布式存储，从而降低了单点故障的风险性。
27、本申请还提供一种基于人工智能和大数据的信息分析系统，电子设备以及计算机可读存储介质，由于上述的一种基于人工智能和大数据的信息分析系统，电子设备以及计算机可读存储介质与上述的基于人工智能和大数据的信息分析方法对应，因此有益效果同上。
1.一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述依据各所述节点存储的运行参数进行所述电力系统的运行分析以及优化包括：
3.如权利要求2所述的一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，在所述并依据分析结果进行所述电力系统的电负荷预测以及稳定性分析之后还包括：
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，在所述通过ami采集电力系统中各个电力设备的运行参数，并对所述运行参数进行预处理之前，还包括：
5.如权利要求1至4任意一项所述的一种基于人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，所述对所述运行参数进行预处理包括：
6.一种基于人工智能和大数据的信息分析系统，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
