一种基于流计算的停电事件智能判断方法及系统与流程

本发明涉及配电网流计算数据处理，特别涉及一种基于流计算的停电事件智能判断方法及系统。

背景技术：

1、随着计量自动化系统持续接入海量终端、事件、曲线及冻结数据，停电相关信息已呈现多源化、连续化和强时序关联特征。现有计量平台中，终端掉电告警、电表事件、曲线变化、冻结结果及设备档案信息分别来源于不同数据链路，数据到达顺序、表达形式和关联粒度存在差异。与此同时，配电网供电关系具有明确的拓扑层级和支路结构，停电事件在拓扑上的传播过程与单点异常、通信异常存在本质区别。对于此类业务，仅依据单一告警记录或者孤立状态变化进行判断，难以准确反映真实停电范围及故障位置。

2、现有分布式平台已具备实时流式计算能力，可通过订阅曲线数据、冻结数据和实时上报事件触发计算作业，并应用于停电事件智能研判场景。但如何将终端掉电告警流、配电网拓扑关系以及历史停电模式进行统一组织，并形成面向停电事件判断的流式处理方法，仍需要针对停电业务特征进行专门设计。

3、现有技术通常采用基于实时事件订阅的停电监测方式：接收终端掉电告警、实时上报事件以及相关计量数据，将其作为流式计算输入，结合基础档案信息进行在线分析，并输出停电研判结果。该类方案的核心在于利用流计算引擎提升事件处理时效，使停电相关异常能够在事件到达后被快速识别，将事件数据、曲线数据、冻结数据和档案数据分别存储于适配的数据载体中，并在实时分析过程中对事件类数据和实时数据进行联合调用，支撑停电监测、异常识别和状态分析，具备 “接收事件 — 触发计算 — 输出结果” 的基本处理链路。

4、但现有技术存在如下缺陷：1）停电事件的判断多以单点告警触发或者简单事件汇聚为基础，对终端掉电告警、电表状态变化、设备归属关系和供电路径关系之间的结构化关联处理不足，缺少统一的事件规整机制；针对重复告警、冲突告警、孤立告警以及失序到达的数据记录，缺少面向停电场景的专门处理链路。2）对配电网拓扑关系的利用不充分，往往未将终端节点、电表节点、台区节点、线路节点和开关分段关系纳入统一的停电传播分析过程，难以对停电事件进行支路级归并、边界级截取和范围级确认；仅依据告警数量或时间邻近关系进行判断，容易将局部异常与真实停电混同处理。3）对历史停电处置结果、历史传播路径和历史边界形态的利用不充分，缺少基于历史停电模式的事件确认和故障点收敛分析机制，当前事件与历史已知停电场景之间无法建立稳定对应关系，故障点判断结果的确定性不足

5、鉴于此，需要一种基于流计算的停电事件智能判断方法及系统。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于流计算的停电事件智能判断方法及系统，能够对终端掉电告警数据、实时上报事件数据、曲线数据、冻结数据、设备档案数据和拓扑映射数据进行统一接入与事件规整，并在此基础上完成拓扑关联分析、停电范围归并、历史模式匹配、事件确认及故障点判断。具体技术方案如下：

2、一种基于流计算的停电事件智能判断方法，包括以下步骤：

3、实时接入多源停电关联数据，对多源停电关联数据进行事件规整处理，生成停电候选事件集合；

4、将所述停电候选事件集合映射至配电网拓扑关系链，开展拓扑关联分析并完成停电范围归并，输出停电范围结果；

5、将所述停电范围结果与历史停电模式进行匹配，完成事件确认并基于拓扑反向收敛研判得到故障点输出结果。

6、优选的，所述实时接入多源停电关联数据，对多源停电关联数据进行事件规整处理，生成停电候选事件集合，具体包括：

7、所述多源停电关联数据包括终端掉电告警数据、实时上报事件数据、曲线数据、冻结数据、设备档案数据以及拓扑映射数据；

8、事件规整处理包括：统一标识归并、事件字段标准化、重复记录合并、冲突记录消解、缺失字段补全以及无效记录剔除；

9、再依据设备归属、上报时序及事件邻接关系划分得到所述停电候选事件集合。

10、优选的，还包括：

11、在生成停电候选事件集合时，对孤立事件记录单独保留，不直接并入已有事件集合；对于仅出现单点告警、未形成相邻节点响应关系的事件记录，保留为待验证对象。

12、优选的，所述将所述停电候选事件集合映射至配电网拓扑关系链，开展拓扑关联分析并完成停电范围归并，输出停电范围结果，具体包括：

13、将停电候选事件集合映射到由终端、电表、台区、开关、线路节点构成的拓扑关系链，沿供电路径执行路径串接与路径隔离，结合事件时序与状态做关联校验，归并形成停电关联片段，并基于停电关联片段确定停电范围结果。

14、优选的，还包括：

15、在执行停电范围归并时，对存在档案映射缺失但路径关系明确的节点，保留其当前拓扑位置参与归并；对恢复状态先于停电状态、上下游传播顺序矛盾或者路径关系无法闭合的事件记录，剔除出当前停电关联片段。

16、优选的，所述将所述停电范围结果与历史停电模式进行匹配，完成事件确认并基于拓扑反向收敛研判得到故障点输出结，具体包括：

17、提取停电范围结果对应的事件特征，所述事件特征包括告警组合结构、拓扑传播路径、节点失电顺序、事件恢复顺序和范围边界形态；

18、将所述事件特征与历史停电事件库存储的历史停电模式进行比对匹配；

19、匹配成功后结合历史模式信息，在停电范围内沿拓扑向电源上游反向回溯收敛，逐层缩小故障位置范围，得到故障点候选区段和故障点候选设备；

20、存在多个候选对象时执行消歧筛选，输出最终故障点判断结果。

21、优选的，所述反向回溯处理包括：从停电范围边界向上游节点依次回溯，识别停电传播的分界节点，结合失电覆盖关系排除不符合当前传播路径的设备，最终保留与当前停电范围最一致的候选设备。

22、优选的，所述存在多个候选对象时执行消歧筛选，输出最终故障点判断结果，包括：

23、当存在多个候选设备时，结合历史停电模式中的断点出现位置、上下游失电覆盖差异以及恢复先后顺序，对多个候选设备进行消歧处理，输出最终故障点判断结果。

24、优选的，所述历史停电模式由历史已确认停电事件所形成的结构化模式集合构成，每一历史停电模式至少包括对应的拓扑传播关系、节点变化顺序、影响范围边界和历史处置结果。

25、一种基于流计算的停电事件智能判断系统，应用所述的方法，包括数据接入与规整模块、拓扑关联与范围归并模块以及模式匹配与故障研判模块；

26、所述数据接入与规整模块用于实时接入多源停电关联数据，对多源停电关联数据进行事件规整处理，生成停电候选事件集合；

27、所述拓扑关联与范围归并模块用于将所述停电候选事件集合映射至配电网拓扑关系链，开展拓扑关联分析并完成停电范围归并，输出停电范围结果；

28、所述模式匹配与故障研判模块，与所述拓扑关联与范围归并模块连接，用于将所述停电范围结果与历史停电模式进行匹配，完成事件确认并基于拓扑反向收敛研判得到故障点输出结果。

29、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

30、1.本发明中，将停电判断过程划分为事件规整、拓扑归并和模式确认三个连续处理环节，使终端掉电告警、电表状态变化、设备档案关系和配电网供电路径在同一流式处理链路内完成统一组织，形成结构清晰的停电事件判断流程，适配流计算实时处理场景。

31、2.本发明中，在停电范围判断阶段引入配电网拓扑关系链，对事件记录执行路径串接、路径隔离、关联校验和片段归并，停电范围结果直接对应于供电支路、台区边界和受影响节点集合，避免将不连续拓扑片段混并为同一停电事件；通过量化覆盖度指标区分真实停电与单点通信异常。

32、3.本发明中，在事件确认阶段引入历史停电模式，对当前事件的告警组合结构、传播路径、失电顺序、恢复顺序和范围边界进行匹配分析，通过相似度公式完成模式筛选；并结合拓扑反向回溯置信度计算公式执行故障点收敛判断，使停电事件确认结果与故障点判断结果具备可量化的数据依据和统一处理逻辑，提升故障定位准确性。

33、4.本发明中，历史停电事件库可以随现场处置结果持续迭代扩充模式样本，具备自学习能力，适配配电网运行变化。