中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法及系统

技术特征：
1.中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，采集生产管理数据、配电网运行管理数据、电网资产管理数据、供电服务指挥数据，以这些数据构成配电网多源数据集；步骤2，基于统计学方法，分别采集配电网在线监测数据构成配电网在线数据集，采集配电网历史故障分析数据和历史检测数据构成配电网历史故障数据集；基于数据融合方法，以配电网在线数据集和历史故障数据集构成配电网全景数据集；步骤3，基于机器学习方法，从配电网多源数据集中提取运行特征，从配电网全景数据集中提取故障特征；步骤4，基于相关性分析法，构建运行特征与故障特征的相关性模型；以相关性最大为优化目标，以运行特征与故障特征的协方差和标准差为约束条件，对相关性模型进行求解；以求得的最优解构成运行特征与故障特征的融合因子；利用融合因子，对运行特征与故障特征进行数据融合，得到预警特征；步骤5，基于平行网络结构，对预警特征进行聚类；得到的聚类中心定义为配电网停电隐患类型标签，其中，每个停电隐患类型标签对应一个停电隐患事件；步骤6，利用停电隐患类型标签，从电网异常状态防治的知识图谱库中获取预警阈值；将停电隐患事件中的关键参量与预警阈值进行比较，当关键参量大于预警阈值时，将停电隐患事件作为停电预警事件进行输出；步骤7，依据运维安全性指标，确定停电预警事件的危险等级，对不同危险等级的停电预警事件制定应对策略。2.根据权利要求1所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤1中，生产管理数据包括：数据台账，年限；配电网运行管理数据包括：电压监测值，电流监测值，温度监测值；电网资产管理数据包括：生产厂家，招标批次；供电服务指挥数据包括：抢修记录，线路历史停电信息。3.根据权利要求1所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤2中，配电网全景数据集的构成过程，包括：步骤2.1，基于动态时间规整方法，确定配电网在线数据集和配电网历史故障数据集进行数据融合的各时间参考点；其中，动态时间规整法获得的最短路径上的各数据点对应的时间，作为时间参考点；步骤2.2，计算每个时间参考点对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据的距离平均值和距离最大值和距离最小值；步骤2.3，利用距离平均值对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据，分别替换距离最大值对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据，和距离最小值对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据；步骤2.4，当距离最大值与距离平均值差的绝对值e1和距离最小值与距离平均值差的绝对值e2的和，大于预设限值ε时，重复步骤2.2和2.3进行迭代；反之，当e1与e2的和小于预设
限值ε时，则停止迭代，以当前所得的配电网在线数据和配电网历史故障数据，构成配电网全景数据集；其中，配电网全景数据集中，每个时间参考点对应一组配电网在线数据和配电网历史故障数据。4.根据权利要求1至3中任一项所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤3包括：步骤3.1，基于词库扩展法，从配电网多源数据集中提取运行文字特征，从配电网全景数据集中提取故障文字特征；步骤3.2，根据运行文字特征从配电网多源数据集中提取对应的运行数据特征，根据故障文字特征从配电网全景数据集中提取故障数据特征；步骤3.3，利用运行文字特征和运行数据特征构成运行特征，利用故障文字特征和故障数据特征构成故障特征。5.根据权利要求4所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤3.1包括：步骤3.1.1，根据电力专用词库，对配电网多源数据和全景数据中的每个单词均建立与电力专用词库的映射关系；步骤3.1.2，根据映射关系，为多源数据和全景数据中的每个单词赋予一个特征值，以特征值分别组成多源数据特征向量和全景数据特征向量；步骤3.1.3，对每个多源数据特征向量和全景数据特征向量中特征值的出现频率进行统计；步骤3.1.4，在同一多源数据特征向量或同一全景数据特征向量中，对出现频率最大值f
max
对应的特征值赋予权重为1；其余特征值的权重根据特征值的出现频率f
i
与出现频率最大值f
max
的比值进行确定，满足如下关系式：步骤3.1.5，利用权重向量分别对所对应的多源数据特征向量和全景数据特征向量进行加权更新，得到运行文字特征和故障文字特征。6.根据权利要求5所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤3.2包括：步骤3.2.1，求取任一多源数据特征向量或全景数据特征向量，对于的权重向量的权重平均值步骤3.2.2，根据大于权重平均值的各权重对应的特征值从电力专用词库中反向映射得到对应的单词步骤3.2.3，分别从配电网多源数据集和全景数据集中，分别获取运行单词所在句子中的运行数据故障单词所在句子中的故障数据
步骤3.2.4，根据运行文字特征中运行单词的排列顺序，将对应的运行数据排列为运行数据特征；根据故障文字特征中故障单词的排列顺序，将对应的故障数据排列为故障数据特征。7.根据权利要求6所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤3.3还包括：任一运行文字特征与其对应运行数据特征进行向量合并时，将运行文字特征中的运行单词与运行数据特征中的运行数据组成特征对；任一故障文字特征与其对应故障数据特征进行向量合并时，将故障文字特征中的故障单词与故障数据特征中的故障数据组成特征对。8.根据权利要求6所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤4包括：步骤4.1，为运行特征r定义第一线性相关向量为故障特征f定义第二线性相关向量并且满足如下关系式：步骤4.2，以第一线性相关向量与第二线性相关向量之间相关性最大为优化目标，以第一线性相关向量最优元素a
best
与第二线性相关向量最优元素b
best
的协方差和标准差为约束条件，获得运行特征与故障特征的相关性模型，满足如下关系式：s.t.式中，cov(a
j
,b
j
)为第一线性相关向量第j个元素a
j
与第二线性相关向量第j个元素b
j
的协方差，和分别为第一线性相关向量第j个元素a
j
的标准差和第二线性相关向量第j个元素b
j
的的标准差，cov(a
best
,b
best
)为第一线性相关向量最优元素a
best
与第二线性相关向量最优元素b
best
的协方差，和分别为第一线性相关向量最优元素a
best
的标准差和第二线性相关向量最优元素b
best
的标准差；步骤4.3，对运行特征与故障特征的相关性模型求解，得到第一线性相关向量和第二线性相关向量并利用第一线性相关向量和第二线性相关向量作为融合因子；步骤4.4，利用融合因子，以如下关系式对运行特征和故障特征进行数据融合：
式中，c表示由运行特征和故障特征进行数据融合得到的预警特征。9.根据权利要求8所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤5包括：步骤5.1，将预警特征c随机划分为第一测试集和第二测试集；步骤5.2，构建平行聚类网络；平行聚类网络包括第一聚类网络和第二聚类网络；第一聚类网络和第二聚类网络均采用k-means聚类算法，并且网络结构相同，但网络初始参数不同；步骤5.3，将第一测试集作为第一聚类网络的输入数据，进行聚类，得到第一次聚类结果；将第二测试集作为第一聚类网络的输入数据，进行聚类，得到第二次聚类结果；以第一次聚类结果中各聚类中心和第二次聚类结果中各聚类中心的距离平均值，监督第二聚类网络的网络参数进行调整；步骤5.4，将第二测试集作为网络参数调整后的第二聚类网络的输入数据，进行聚类，得到第三次聚类结果；将第一测试集作为网络参数调整后的第二聚类网络的输入数据，进行聚类，得到第四次聚类结果；以第三次聚类结果中各聚类中心和第四次聚类结果中各聚类中心的平均值，监督第一聚类网络的网络参数进行调整；步骤5.5，若网络参数调整后的第一聚类网络输出的各聚类中心与网络参数调整后的第二聚类网络输出的各聚类中心之间的距离平均值小于0.1，则完成平行聚类网络的训练，以训练好的平行聚类网络对预警特征进行聚类；否则，重复步骤5.3和5.4。10.根据权利要求9所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤6中，预警阈值包括：电气参数预警阈值和非电参数预警阈值；其中，电气参数预警阈值包括：电场强度阈值；非电参数预警阈值包括：环境湿度阈值；关键参量包括：电气参量和非电参量；其中，电气参量包括电场强度，非电参量包括：环境湿度。11.根据权利要求1所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，步骤7中，运维安全性指标包括：第一级安全性指标，第二级安全性指标，第三级安全性指标；其中，第一级安全性指标是指，配电网在扰动下保持稳定运行和电网正常供电；第二级安全性指标是指，配电网在扰动下保持稳定运行，但损失部分负荷；第三级安全性指标是指，配电网系统不能保持稳定运行，存在配电网系统崩溃并损失大量负荷；当停电预警事件的后果达到第三级安全性指标时，定义该停电预警事件危险等级为三级，制定针对性检修预案和停电计划预案；当停电预警事件的后果达到第二级安全性指标时，定义该停电预警事件危险等级为二级，制定配电运维检修预案和春节优先检修预案；
当停电预警事件的后果达到第一级安全性指标时，定义该停电预警事件危险等级为一级，制定秋季优先检修预案。12.利用权利要求1至11任一项所述的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法而实现的中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成系统，其特征在于，系统包括：配电网多源数据模块，配电网在线数据模块、预警特征分析模块、预警态势分析模块、停电预警模块、应对策略生成模块；配电网多源数据模块，用于采集生产管理数据、配电网电缆运行管理数据、电网资产管理数据、供电服务指挥数据，以这些数据构成配电网多源数据集；还用于基于统计学方法，分别采集配电网在线监测数据构成配电网在线数据集，采集配电网历史故障分析数据和历史检测数据构成配电网历史故障数据集；基于数据融合方法，以配电网在线数据集和历史故障数据集构成配电网全景数据集；配电网在线数据模块，用于基于机器学习方法，从配电网多源数据集中提取运行特征，从配电网全景数据集中提取故障特征；预警特征分析模块，用于基于相关性分析法，构建运行特征与故障特征的相关性模型；以相关性最大为优化目标，以运行特征与故障特征的协方差和标准差为约束条件，对相关性模型进行求解；以求得的最优解构成运行特征与故障特征的融合因子；利用融合因子，对运行特征与故障特征进行数据融合，得到预警特征；预警态势分析模块，用于基于平行网络结构，对预警特征进行聚类；得到的聚类中心定义为配电网停电隐患类型标签，其中，每个停电隐患类型标签对应一个停电隐患事件；停电预警模块，用于利用停电隐患类型标签，从电网异常状态防治的知识图谱库中获取预警阈值；将停电隐患事件中的关键参量与预警阈值进行比较，当关键参量大于预警阈值时，将停电隐患事件作为停电预警事件进行输出；应对策略生成模块，用于依据运维安全性指标，确定停电预警事件的危险等级，对不同危险等级的停电预警事件制定应对策略。

技术总结
中压配电网多源多维停电预警及应对策略生成方法及系统，方法包括：从配电网多源数据集中提取运行特征，从配电网全景数据集中提取故障特征；构建运行特征与故障特征相关性模型，解得融合因子，对运行特征与故障特征进行数据融合得到预警特征；平行网络结构对预警特征进行聚类，得到配电网停电隐患标签，从电网异常状态防治的知识图谱库中获取预警阈值；将停电隐患事件中的关键参量与预警阈值进行比较，当关键参量大于预警阈值时，将停电隐患事件作为停电预警事件进行输出；依据运维安全性指标，确定停电预警事件的危险等级并制定应对策略。本发明基于多源、多维度的离线、在线、历史数据，掌握配网运行存在的问题，并提供针对性强的运维策略。性强的运维策略。性强的运维策略。


技术研发人员：田野 陈刚 王爱华 王金宇 刘一涛 洪鹤 吴建军 朱义东 王刚 刘云松 金强 俞伟 谭勇桂 董旭柱 边凯 王庆杰 王波 尚磊 郭任 代子阔 张新宇 史可鉴 谢成 顾泰宇 范维 王智博 李海峰
受保护的技术使用者：国网经济技术研究院有限公司 国网电力科学研究院有限公司 国网浙江省电力有限公司 武汉大学 国家电网有限公司
技术研发日：2021.12.06
技术公布日：2022/4/15