一种基于人工智能的电网事故事件分析方法与流程

1.本发明涉及人工智能的技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的电网事故事件分析方法。


背景技术：

2.我国在21世纪迅猛发展的同时也造成了许多资源匮乏和环境污染问题，在这种压力和形势下，我国电网的制度化改革和智能化的推进也迫在眉睫；不断的引入先进技术和智能化设备，大大增强了我国电网的智能化推进和制度化改革。然而，由于我国电网智能化发展起步较晚，经验缺乏以及相应的制度法律法规不完善，导致我国电网智能化的推进受到极大的阻碍；因此，必须采取相应针对性措施提高电网智能化的调度管理的水平。
3.我国在智能化电网信息管理上有着明显的管理缺陷，一方面，各部门之间的计算机系统软件不同造成信息管理时的沟通不便，导致信息管理效果直线下降；另一方面，信息管理制度不完善，缺乏统一规划，而且管理者管理意识和责任意识淡薄，执行力度不够大，最终导致信息管理工作质量低下，阻碍智能化电网的推进；另外，信息孤岛现象在我国的电力行业中较为普遍。目前我国在电网调度工作中，还有很多部门之间由于种种原因信息的交流传递并没有通过计算机网络技术来进行，甚至还存在“信息孤岛”的现象，这样严重影响了电网调度工作的效率与协调性，不利于智能电网的推行。


技术实现要素：

4.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
5.鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
6.因此，本发明解决的技术问题是：信息的不流通，影响了电网调度工作的效率与协调性，不利于智能电网的推行。
7.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：采集电网历史运行时数据样本并提取出现事故时电网的运行数据；基于运行数据与其对应的事故形成映射进行分级储存，形成运行事故数据库；利用人工智能算法和运行事故数据库中数据对事故数据进行分析，得到每个事故数据的特征值；当实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度低于预设阈值时，通过终端进行预警并根据映射获取其对应的事故事件。
8.作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：电网事故包括雷击事故、恶性误操作事故、短路事故、断线事故、接地事故、漏电事故、继电保护事故。
9.作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：运行数据为部署在电网不同位置的不同传感器在电网运行时所采集到的数据。
10.作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：根
据事故发生的概率进行分级储存包括，事故发生的概率为：将一个时间段按小时分成点值，提取事故发生的点值；事故发生点的和与时间段的所有点值的和的比值即为事故发生的概率n。
11.作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：还包括，根据事故发生的概率n进行分级储存：第一等级的阈值为[n/2，n]；第二等级的阈值为[n/5，n/2)；第三等级的阈值为[0，n/5)。
[0012]
作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：人工智能算法包括，逐步式回归、反向传递神经网络、k均值算法、并联规则算法以及拉普拉斯支持向量机。
[0013]
作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：利用切比雪夫不等式计算实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度。
[0014]
作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：计算实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度的数据选择顺序包括，首先调用运行事故数据库中第一等级的数据进行分析；其次调用运行事故数据库中第二等级的数据进行分析；最后调用运行事故数据库中第三等级的数据进行分析。
[0015]
作为本发明的基于人工智能的电网事故事件分析方法的一种优选方案，其中：实时运行数据的采集时间为不超过120ms。
[0016]
本发明的有益效果：本发明通过对电网事故事件的智能化分析，提高了电网调度工作的效率与协调性，有利于智能电网的推行。
附图说明
[0017]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0018]
图1为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能的电网事故事件分析方法的基本流程示意图。
具体实施方式
[0019]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
[0020]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0021]
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0022]
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0023]
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0024]
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0025]
实施例1
[0026]
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种基于人工智能的电网事故事件分析方法，包括：
[0027]
s1：采集电网历史运行时数据样本并提取出现事故时电网的运行数据；
[0028]
需要说明的是，运行数据为部署在电网不同位置的不同传感器在电网运行时所采集到的数据；
[0029]
其中，传感器为电流传感器、电压传感器等传感器。
[0030]
进一步的，电网事故包括雷击事故、恶性误操作事故、短路事故、断线事故、接地事故、漏电事故、继电保护事故。
[0031]
s2：基于运行数据与其对应的事故形成映射进行分级储存，形成运行事故数据库；
[0032]
需要说明的是，根据事故发生的概率进行分级储存包括：
[0033]
事故发生的概率为：
[0034]
将一个时间段按小时分成点值，提取事故发生的点值，其中，该时间段不小于一年；
[0035]
事故发生点的和与时间段的所有点值的和的比值即为事故发生的概率n。
[0036]
根据事故发生的概率n进行分级储存：
[0037]
第一等级的阈值为[n/2，n]；
[0038]
第二等级的阈值为[n/5，n/2)；
[0039]
第三等级的阈值为[0，n/5)。
[0040]
s3：利用人工智能算法和运行事故数据库中数据对事故数据进行分析，得到每个事故数据的特征值；
[0041]
需要说明的是，人工智能算法包括：
[0042]
逐步式回归、反向传递神经网络、k均值算法、并联规则算法以及拉普拉斯支持向量机。
[0043]
其中，该步骤运行的部分代码为：
[0044][0045]
s4：当实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度低于预设阈值时，通过终端进行预警并根据映射获取其对应的事故事件。
[0046]
需要说明的是，利用切比雪夫不等式计算实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度。
[0047]
该相似度利用实时运行数据的特征值与事故数据的特征值的偏离度来表示，其中，切比雪夫不等式的计算公式为：
[0048]
p(|x-μ|＞kδ)≤1/k2[0049]
假设变量的整体分布呈现任意状态，经过拟合分析之后所得到的概率密度函数为f(x)，当概率值较小时，说明该样本存在异常值，其中，概率密度函数的计算公式为：
[0050][0051]
进一步的，计算实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度的数据选择顺序包括：
[0052]
首先调用运行事故数据库中第一等级的数据进行分析；
[0053]
其次调用运行事故数据库中第二等级的数据进行分析；
[0054]
最后调用运行事故数据库中第三等级的数据进行分析。
[0055]
另外，实时运行数据的采集时间为不超过120ms。
[0056]
其中，利用分级调用数据库数据可以提高数据分析的效率，从而提高电网调度工作的效率与协调性，有利于智能电网的推行，提高电网事故事件的智能化分析程度。
[0057]
实施例2
[0058]
该实施例为本发明另一个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种基于人工智能的电网事故事件分析方法的验证测试，为对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例采用传统技术方案与本发明方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。
[0059]
传统的技术方案：因为信息的不流通，其电网调度工作的效率与协调性低。为验证本方法相对传统方法具有较高工作效率。本实施例中将采用传统的人工事故事件分析方法和本方法分别对仿真电网事故事件的分析效率及分析精度进行实时测量对比。
[0060]
测试环境：在仿真平台模拟电网的运行，采用不同阶段的不用种类的电网事故为测试样本，分别利用传统方法的人工操作进行电网事故分析测试并获得测试结果数据。采用本方法，则开启自动化测试设备并运用matlb软件编程实现本方法的仿真测试，根据实验结果得到仿真数据。每种方法各测试200组数据，计算获得每组数据事故发生时间和事故发生次数，与仿真模拟输入的实际时间和次数进行对比计算误差；结果如下图所示。
[0061]
表1：实验结果对比表。
[0062]
测试样本传统方法本发明方法效率76％98％分析时间5～10min10～20s准确度93％99％信息利用率低高
[0063]
从上表可以看出，本发明方法相较于传统方法有较高的效率及准确度，体现了本发明方法的鲁棒性好。
[0064]
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。