线路相关性分析方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及电气技术领域，特别是涉及一种线路相关性分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.中压电力电缆是电力系统中重要的传输电能的设备之一，应用非常广泛。电缆运行过程中，出现异常甚至故障时，需要将负载转移到相邻线路。
3.传统技术中，当电缆出现异常甚至故障时，进行的负载转移多依赖于调度员的人工经验，对与故障电缆相关性较强的电缆的状态检测不够及时，调度可靠性较低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种线路相关性分析方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种线路相关性分析方法。所述方法包括：
6.将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆；
7.对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线；
8.对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据；
9.基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。
10.在其中一个实施例中，对每个分析区域中的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，包括：
11.针对每个分析区域中的一个发电机，确定与发电机节点距离最短的多个电缆，作为目标电缆；
12.对发电机的电压参数进行调节，得到多个目标电缆各自对应的功率变化曲线。
13.在其中一个实施例中，对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，包括：
14.每次按照预设百分比或预设数值对电压参数进行增大或减小。
15.在其中一个实施例中，对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据，包括：
16.基于每个目标电缆对应的功率变化曲线，确定每个电缆对应的功率变化数组；
17.计算每个功率变化数组的均值和方差；
18.对每个电缆对应的功率变化数组、均值和方差进行归一化处理，得到每个目标电缆对应的归一化数组，作为中间数据。
19.在其中一个实施例中，中间数据为数组形式，基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，包括：
20.基于每个目标电缆对应的中间数据，获取每个电缆对应的数组变化值；
21.基于每两个目标电缆对应的数组变化值，得到每两个目标电缆对应的数组变化值的比值；
22.基于每两个目标电缆对应的数组变化值的比值，确定每两个目标电缆的相关系数。
23.在其中一个实施例中，上述方法还包括：
24.基于分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，确定多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性；其中，功率时间特性是指功率随着时间变化的趋势；
25.基于多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第一排序；
26.基于同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第二排序；
27.基于多个目标电缆之间的第一排序，对多个目标电缆之间的第二排序进行验证。
28.第二方面，本技术还提供了一种线路相关性分析装置。所述装置包括：
29.区域划分模块，用于将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆；
30.功率变化曲线获取模块，用于对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线；
31.数据处理模块，用于对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据；
32.相关系数确定模块，用于基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。
33.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述方法的步骤。
34.第四方面，本技术还提供了一种计算机设备可读存储介质。所述计算机设备可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述方法的步骤。
35.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述方法的步骤。
36.上述线路相关性分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，首先将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆；然后对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线。进一步，对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据。最后，基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。基于对电缆的相关性，便于在电缆出现异常状态时及时对与其相关的电缆进行监测，可以提高对电缆运行状态的监测效率。
附图说明
37.图1为一个实施例中线路相关性分析方法的流程示意图；
38.图2为一个实施例中单相简化电路图；
39.图3为一个实施例中对应于单向简化电路图的单相等值电路图；
40.图4为一个实施例中的待分析系统的电路框图；
41.图5为一个实施例中针对发电机g9及其对应的5条目标电缆的电路图；
42.图6(a)为一个实施例中增加发电机的电压参数后5条电缆的有功功率变化曲线图；
43.图6(b)为一个实施例中增加发电机的电压参数后5条电缆的无功功率变化曲线图；
44.图7(a)为另一个实施例中增加发电机的电压参数后5条电缆的有功功率变化曲线图；
45.图7(b)为另一个实施例中减小发电机的电压参数后5条电缆的无功功率变化曲线图；
46.图8为一个实施例中线路相关性分析装置的结构框图；
47.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
48.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
49.本技术实施例提供的线路相关性分析方法，可以应用于服务器或终端单侧实现。首先，服务器104可以将线路仿真模型102划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆。然后，服务器104可以对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线。进一步，服务器104可以对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据。最后，服务器104可以基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。其中，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。线路仿真模型102可以是基于待分析系统建立的matlab模型，具体的，服务器104可以先获取待分析系统内部的各电气元件的具体参数，基于上述参数，通过matlab进行线路仿真模型的搭建。
50.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种线路相关性分析方法，以该方法应用于服务端侧为例进行说明，包括以下步骤102至步骤108。
51.步骤102，将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆。
52.在本实施例中，服务器可以基于线路仿真模型上的多个发电机进行分析区域的划分，使每个包含发电机的分析区域内至少包括两个电缆。
53.在本实施例中，服务器对线路仿真模型划分的多个分析区域可以互相存在重叠区域，即每个发电机或每个电缆都可以同时存在于多个分析区域内。例如，假设线路仿真模型中包括发电机g1、发电机g2、发电机g3、电缆1、电缆2、电缆3、电缆4和电缆5，那么，线路仿真模型可以被划分为第一分析区域(包括：发电机g1、电缆1和电缆2)、第二分析区域(包括：发电机g1、发电机g2、电缆1、电缆3和电缆4)以及第三分析区域(包括：发电机g2、发电机g3、电
缆2、电缆3、电缆4和电缆5)。
54.在本实施例中，当同一分析区域内的两个电缆之间的节点距离小于或等于预设节点距离时，上述两个电缆为一对目标电缆。可以理解的是，当同一分析区域内的多个电缆之间，每两个电缆的节点距离都小于或等于预设节点距离时，上述多个电缆为一组目标电缆。
55.步骤104，对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线。
56.在本实施例中，服务器对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内同一组目标电缆中的多个目标电缆的功率变化曲线。例如，一个分析区域中存在两组目标电缆，当服务器对该分析区域中发电机的电压参数进行调节时，服务器可以分别获取上述两组目标电缆中每个电缆的功率变化曲线，也可以只获取其中一组目标电缆中每个电缆的功率变化曲线。
57.在本实施例中，服务器对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节时，可以基于预设采样时间，获取目标电缆在预设采样时间内的功率变化曲线。
58.步骤106，对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据。
59.在本实施例中，中间数据可以采用数组的形式表示。在本实施例中，服务器可以基于目标电缆的功率变化曲线，得到目标电缆的功率变化数组，对目标电缆的功率变化数组进行数据处理，得到中间数据。步骤108，基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。
60.在本实施例中，两个目标电缆之间的相关系数θ用于表示两个目标电缆之间功率变化值的比值，且两个目标电缆之间的相关系数θ的取值范围为[0,1]。其中，θ越接近1，代表两个目标电缆之间的相关性越弱，θ越接近0，代表两个目标电缆之间的相关性越强。
[0061]
上述线路相关性分析方法中，首先将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆；然后对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线。进一步，对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据。最后，基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。基于对电缆的相关性，便于在电缆出现异常状态时及时对与其相关的电缆进行监测，可以提高对电缆运行状态的监测效率。
[0062]
在一些实施例中，对每个分析区域中的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，可以包括：针对每个分析区域中的一个发电机，确定与发电机节点距离最短的多个电缆，作为目标电缆；对发电机的电压参数进行调节，得到多个目标电缆各自对应的功率变化曲线。
[0063]
在本实施例中，针对每个分析区域中的一个发电机，服务器可以将与发电机节点距离最短的多个电缆，作为目标电缆。例如，第一分析区域内包括：发电机g1、发电机g3、电缆2、电缆3、电缆4、电缆5和电缆6，针对发电机g1，电缆2、电缆3与发电机g1的节点距离都是3个节点距离，电缆4、电缆6与发电机g1的节点距离是2个节点距离，以及电缆5与发电机g1的节点距离时4个节点距离时，因为2＜3＜4，所以在上述第一分析区域内，针对发电机g1，服务器可以选取电缆4和电缆6作为目标电缆。
[0064]
在另一个实施例中，针对每个分析区域中的一个发电机，服务器也可以将与发电
机节点距离小于或等于预设节点距离的多个电缆，作为目标电缆。例如，第一分析区域内包括：发电机g1、发电机g3、电缆2、电缆3、电缆4、电缆5和电缆6，针对发电机g1，电缆2、电缆3与发电机g1的节点距离都是3个节点距离，电缆4、电缆6与发电机g1的节点距离是2个节点距离，以及电缆5与发电机g1的节点距离时4个节点距离时，若预设节点距离为3个节点距离，则此时，服务器可以将电缆2、电缆3、电缆4和电缆6作为目标电缆。
[0065]
在一些实施例中，对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，可以包括：每次按照预设百分比或预设数值对电压参数进行增大或减小。
[0066]
在本实施例中，服务器对发电机的电压参数的调节可以每次都对电压参数进行增大，也可以每次都对电压参数进行减小，也可以包括对电压参数的增大与减小。
[0067]
在本实施例中，服务器可以通过matlab对发电机的电压参数进行增大或减小，得到多个目标电缆各自对应的功率变化曲线。如图2所示，以应用于单相简化电路为例进行说明。
[0068]
具体的，将如图2所示的单向简化电路进行等效，并忽略变压器的励磁支路以及输电线路的对地支路，单相等值电路如图3所示。其中，电路等值阻抗r
∑
如公式(1)所示，电路等值电抗x
x
为公式(2)所示：
[0069][0070][0071]
其中，rr为变压器的等值电阻，xr为变压器的等值电抗，r
l
为输电线路的等值电阻，x
l
为输电线路的等值电抗。
[0072]
则对于该单相等值电路，存在如公式(3)所示的关系：
[0073][0074]
其中，为输电线路的总电压，为节点电压，为输电线路的电流。
[0075]
进一步，用功率代替电流，可推导得到节点电压如公式(4)所示：
[0076][0077]
其中，p1为发电机端点发出的有功功率，q1为发电机端点发出的无功功率(即u1所在端点的功率)，对应于如图2所示的发电机节点g；p2为负荷吸收的有功功率，q2为负荷吸收的无功功率，对应于如图2所示的负荷节点ld；j代表复数(在复数域中有功功率代表实数部分，无功功率代表复数域部分)。
[0078]
同理，可推得节点功率，如公式(5)所示：
[0079][0080]
综上，对于上述单相等值电路来说，发电机端电压的增加，会使得与之相连的节点的电压与功率增加。同理，发电机端电压的减小，会使得与之相连的节点的电压与功率减
小。
[0081]
在一些实施例中，对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据，可以包括：基于每个目标电缆对应的功率变化曲线，确定每个电缆对应的功率变化数组；计算每个功率变化数组的均值和方差；对每个电缆对应的功率变化数组、均值和方差进行归一化处理，得到每个目标电缆对应的归一化数组，作为中间数据。
[0082]
在本实施例中，服务器可以在调节发电机的电压参数后，获取每个目标电缆在预设时间内的功率变化曲线，确定每个目标电缆在预设时间内的功率变化数组。
[0083]
在本实施例中，服务器基于目标电缆在预设时间内的功率变化数组，计算上述功率变化数组的均值与方差，再对上述均值与方差进行归一化处理，得到每个目标电缆对应的归一化数组，作为中间数据。例如，目标电缆为a电缆、b电缆，其中，a电缆的功率变化数组为sa＝[a1，a2，a3，......an]，服务器可以对sa进行均值μa的计算，如公式(6)所示：
[0084][0085]
进一步，服务器可以对sa进行方差σa的计算，如公式(7)所示：
[0086][0087]
服务器可以对μa进行归一化，得到μa对应的归一化数组ai，如公式(8)所示：
[0088][0089]
其中，i＝1,2，3
……
，n，且n为正整数。
[0090]
同理，服务器也可以基于b电缆的功率变化数组sb，计算得到sb对应的均值μb、方差σb与归一化数组bi。
[0091]
在一些实施例中，中间数据为数组形式，基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，可以包括：基于每个目标电缆对应的中间数据，获取每个电缆对应的数组变化值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值，得到每两个目标电缆对应的数组变化值的比值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值的比值，确定每两个目标电缆的相关系数。
[0092]
在本实施例中，服务器可以基于两个电缆对应的归一化数组，计算两个电缆之间归一化数组变化值的比值di，例如，当目标电缆为a电缆、b电缆，其中，a电缆的归一化数组为ai，b电缆的归一化数组为bi，则a电缆与b电缆之间归一化数组变化值的比值di如公式(9)所示：
[0093][0094]
其中，i＝1,2，3
……
，n-1，且n为大于或等于2的正整数。
[0095]
进一步，服务器可以基于两个电缆之间归一化数组变化值的比值di，计算两个电缆的相关系数θ，如公式(10)所示：
[0096]
θ＝|μ
d-1|
ꢀꢀꢀ
(10)
[0097]
其中，两个电缆之间归一化数组多个变化值的比值di的均值μd如公式(11)所示：
[0098]
[0099]
在本实施例中，θ的取值范围为[0,1]。其中，θ越接近1，代表两个目标电缆之间的相关性越弱，θ越接近0，代表两个目标电缆之间的相关性越强。
[0100]
在一些实施例中，上述方法还可以包括：基于分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，确定多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性；其中，功率时间特性是指功率随着时间变化的趋势；基于多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第一排序；基于同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第二排序；基于多个目标电缆之间的第一排序，对多个目标电缆之间的第二排序进行验证。
[0101]
在本实施例中，服务器可以基于如图4所示的待分析系统内部的各电气元件的具体参数，如图5所示，针对发电机g9，服务器可以选择line29to26，line29to28，line28to26，line26to27，line26to25这五条电缆作为目标电缆，其中，line29to26代表29节点与26节点之间的电力电缆，line29to28代表29节点与28节点之间的电力电缆，line28to26代表28节点与26节点之间的电力电缆，line26to27代表26节点与27节点之间的电力电缆，line26to25代表26节点与25节点之间的电力电缆。
[0102]
在本实施例中，服务器对发电机的电压参数可以按照预设百分比进行增加。例如，对于发电机g9的励磁系统的电压其标值为u
g9
＝0.83，服务器可以按照10％的百分比对u
g9
的值进行增加，令其分别为：
[0103]
0.83
×
(1 0.1)＝0.913
[0104]
0.83
×
(1 0.2)＝0.996
[0105]
0.83
×
(1 0.3)＝1.079
[0106]
即每次提高10％进行仿真，得到如图6(a)、图6(b)所示的五条目标电缆传输的功率变化曲线图。如图6(a)所示，针对电缆“line29to28”、“line29to26”、“line28to26”，上述三条目标电缆传输的有功功率虽然在数值上不完全一致，但其时间特性是非常接近的，即其传输功率随时间的变化趋势相似，且随着发电机g9的励磁系统的电压增大，这三条电缆传输的有功功率都呈现出增大的变化趋势，且仍然保持时间特性高度一致的特点，因此，基于功率变化曲线可以看出上述三条目标电缆的相关性较高。如图6(a)所示，针对电缆“line26to27”，其时间特性与上述三条电缆也具有一定的相似性，并且传输的有功功率也是随着发电机g9的励磁系统的电压增高而增大，但相似性低于上述三目标电缆。最后，针对电缆“line26to25”，在稳定之后也满足传输的有功功率随着发电机g9的励磁系统电压增高二增大的特点，但其时间特性与其余四条电缆具有明显的区别，因此，电缆“line26to25”与其余四条目标电缆的相关性不高。
[0107]
在本实施例中，基于5条目标电缆传输的有功功率可知，上述5条目标电缆的有功功率在前2s都具有明显的振荡特性，在2s后便逐渐趋于稳定。
[0108]
进一步，如图6(b)所示，基于5条目标电缆传输的无功功率可看出，电缆“line29to26”与“line28to26”在数值上以及时间特性上具有很强的相关性，因此可以认为这五条电缆中相关性程度最高的为：“line29to26”与“line28to26”。
[0109]
在另一个实施例中，服务器对发电机的电压参数可以按照预设百分比进行减小。例如，对于发电机g9的励磁系统的电压其标值为u
g9
＝0.83，服务器可以按照10％的百分比对u
g9
的值进行增加，令其分别为：
[0110]
0.83
×
(1-0.1)＝0.747
[0111]
0.83
×
(1-0.2)＝0.664
[0112]
0.83
×
(1-0.3)＝0.581
[0113]
即每次降低10％进行仿真，可以得到如图7(a)、图7(b)所示的五条目标电缆传输的功率变化曲线图。同理，如图7(a)所示，基于5条目标电缆传输的有功功率可知，电缆“line29to28”、“line29to26”、“line28to26”的时间特性具有很高的相似性，传输的有功功率随时间的变化趋势高度相似。然后，针对电缆“line26to27”与“line26to25”，它们具有的时间特性与其余电缆相似性并不高。
[0114]
在本实施例中，5条目标电缆基本上都满足随着发电机g9励磁系统的电压降低而传输的有功功率减小。
[0115]
在本实施例中，如图7(b)所示，基于5条目标电缆传输的无功功率可知，电缆“line29to26”与“line28to26”在数值上以及时间特性上具有很强的相关性，因此也可以认为这两条电缆具有最高的相似性。
[0116]
综上所述，通过调整发电机g9的励磁系统的电压值进行仿真，观察各条电缆传输的有功功率及无功功率随时间的变化曲线，可以看出相关性最高的电缆为“line29to26”与“line28to26”，与其余电缆相关性较低的为“line26to27”与“line26to25”。
[0117]
进一步，基于对功率变化曲线的分析，可以确定多个目标电缆之间的相关性大小的第一排序。然后，基于同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，服务器可以确定多个目标电缆之间的相关性大小的第二排序。最后，服务器可以基于多个目标电缆之间的第一排序，对多个目标电缆之间的第二排序进行验证。
[0118]
在本实施例中，若第一排序与第二排序一致，认为第二排序无误，当线路中出现电缆故障时，可以基于上述相关性及时的对与故障电缆相关性较高的电缆进行监测与维护。若第一排序与第二排序不一致，则目标电缆中可能已经出现故障，服务器可以及时对线路进行故障排查。
[0119]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0120]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的线路相关性分析方法的线路相关性分析装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个线路相关性分析装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于线路相关性分析方法的限定，在此不再赘述。
[0121]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种线路相关性分析装置，包括：区域划分模块802、功率变化曲线获取模块804、数据处理模块806和相关系数确定模块808，其中：
[0122]
区域划分模块802，用于将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆。
[0123]
功率变化曲线获取模块804，用于对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线。
[0124]
数据处理模块806，用于对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据。
[0125]
相关系数确定模块808，用于基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。
[0126]
在其中一个实施例中，功率变化曲线获取模块804可以包括：
[0127]
目标电缆确定子模块，用于针对每个分析区域中的一个发电机，确定与发电机节点距离最短的多个电缆，作为目标电缆。
[0128]
功率变化曲线确定子模块，用于对发电机的电压参数进行调节，得到多个目标电缆各自对应的功率变化曲线。
[0129]
在其中一个实施例中，功率变化曲线获取模块804还可以包括：
[0130]
电压参数调节子模块，用于每次按照预设百分比或预设数值对电压参数进行增大或减小。
[0131]
在其中一个实施例中，数据处理模块806可以包括：
[0132]
功率变化数组确定子模块，用于基于每个目标电缆对应的功率变化曲线，确定每个电缆对应的功率变化数组。
[0133]
数值计算子模块，用于计算每个功率变化数组的均值和方差。
[0134]
归一化子模块，用于对每个电缆对应的功率变化数组、均值和方差进行归一化处理，得到每个目标电缆对应的归一化数组，作为中间数据。
[0135]
在其中一个实施例中，中间数据为数组形式，相关系数确定模块808可以包括：
[0136]
数组变化值获取子模块，用于基于每个目标电缆对应的中间数据，获取每个电缆对应的数组变化值。
[0137]
比值确定子模块，用于基于每两个目标电缆对应的数组变化值，得到每两个目标电缆对应的数组变化值的比值。
[0138]
系数确定子模块，用于基于每两个目标电缆对应的数组变化值的比值，确定每两个目标电缆的相关系数。
[0139]
在其中一个实施例中，上述装置还可以包括：
[0140]
功率时间特性确定模块，用于基于分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，确定多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性；其中，功率时间特性是指功率随着时间变化的趋势。
[0141]
第一排序确定模块，用于基于多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第一排序。
[0142]
第二排序确定模块，用于基于同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第二排序。
[0143]
排序验证模块，用于基于多个目标电缆之间的第一排序，对多个目标电缆之间的第二排序进行验证。
[0144]
上述线路相关性分析装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件
形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0145]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储功率变化数组、中间数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种线路相关性分析方法。
[0146]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0147]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆；对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线；对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据；基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。
[0148]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现对每个分析区域中的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，可以包括：针对每个分析区域中的一个发电机，确定与发电机节点距离最短的多个电缆，作为目标电缆；对发电机的电压参数进行调节，得到多个目标电缆各自对应的功率变化曲线。
[0149]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，可以包括：每次按照预设百分比或预设数值对电压参数进行增大或减小。
[0150]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据，可以包括：基于每个目标电缆对应的功率变化曲线，确定每个电缆对应的功率变化数组；计算每个功率变化数组的均值和方差；对每个电缆对应的功率变化数组、均值和方差进行归一化处理，得到每个目标电缆对应的归一化数组，作为中间数据。
[0151]
在一个实施例中，中间数据为数组形式，处理器执行计算机程序时还实现基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，可以包括：基于每个目标电缆对应的中间数据，获取每个电缆对应的数组变化值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值，得到每两个目标电缆对应的数组变化值的比值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值的比值，确定每两个目标电缆的相关系数。
[0152]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：基于分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，确定多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性；其中，功率时间特性是指功率随着时间变化的趋势；基于多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第一排序；基于同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第二排序；基于多个目
标电缆之间的第一排序，对多个目标电缆之间的第二排序进行验证。
[0153]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆；对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线；对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据；基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。
[0154]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现对每个分析区域中的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，可以包括：针对每个分析区域中的一个发电机，确定与发电机节点距离最短的多个电缆，作为目标电缆；对发电机的电压参数进行调节，得到多个目标电缆各自对应的功率变化曲线。
[0155]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，可以包括：每次按照预设百分比或预设数值对电压参数进行增大或减小。
[0156]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据，可以包括：基于每个目标电缆对应的功率变化曲线，确定每个电缆对应的功率变化数组；计算每个功率变化数组的均值和方差；对每个电缆对应的功率变化数组、均值和方差进行归一化处理，得到每个目标电缆对应的归一化数组，作为中间数据。
[0157]
在一个实施例中，中间数据为数组形式，计算机程序被处理器执行时还实现基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，可以包括：基于每个目标电缆对应的中间数据，获取每个电缆对应的数组变化值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值，得到每两个目标电缆对应的数组变化值的比值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值的比值，确定每两个目标电缆的相关系数。
[0158]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：基于分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，确定多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性；其中，功率时间特性是指功率随着时间变化的趋势；基于多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第一排序；基于同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第二排序；基于多个目标电缆之间的第一排序，对多个目标电缆之间的第二排序进行验证。
[0159]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：将线路仿真模型划分为多个分析区域；每个分析区域中包括至少一个发电机和至少两个电缆；对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线；对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据；基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数。
[0160]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现对每个分析区域中的电压参数进行调节，获取分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，可以包括：针对每个分析区域中的一个发电机，确定与发电机节点距离最短的多个电缆，作为目标电缆；对发电机的电压
参数进行调节，得到多个目标电缆各自对应的功率变化曲线。
[0161]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现对每个分析区域中发电机的电压参数进行调节，可以包括：每次按照预设百分比或预设数值对电压参数进行增大或减小。
[0162]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现对同一分析区域内每个目标电缆的功率变化曲线进行数据处理，得到中间数据，可以包括：基于每个目标电缆对应的功率变化曲线，确定每个电缆对应的功率变化数组；计算每个功率变化数组的均值和方差；对每个电缆对应的功率变化数组、均值和方差进行归一化处理，得到每个目标电缆对应的归一化数组，作为中间数据。
[0163]
在一个实施例中，中间数据为数组形式，计算机程序被处理器执行时还实现基于中间数据，确定同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，可以包括：基于每个目标电缆对应的中间数据，获取每个电缆对应的数组变化值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值，得到每两个目标电缆对应的数组变化值的比值；基于每两个目标电缆对应的数组变化值的比值，确定每两个目标电缆的相关系数。
[0164]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还可以实现以下步骤：基于分析区域内多个目标电缆的功率变化曲线，确定多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性；其中，功率时间特性是指功率随着时间变化的趋势；基于多个目标电缆在相同时间区间内的功率时间特性，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第一排序；基于同一分析区域内每两个目标电缆之间的相关系数，确定多个目标电缆之间的相关性大小的第二排序；基于多个目标电缆之间的第一排序，对多个目标电缆之间的第二排序进行验证。
[0165]
需要说明的是，本技术所涉及的数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0166]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0167]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛
盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0168]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。