[發明專利]一種基于大數據驅動的輸電線路故障預警方法及系統

有效

• 申請號: 201710111397.5
• 申請日: 2017-02-28
• 公開（公告）號: CN106779505B
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 丁曉兵;余江;鄭茂然;陳宏山;呂梁;張靜偉;高宏慧;劉智勇
• 申請（專利權）人: 中國南方電網有限責任公司;山大地緯軟件股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/2458;G06Q50/06
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

本發明公開了基于大數據驅動的輸電線路故障預警方法及系統。該方法包括采集輸電線路相關信息，輸電線路相關信息包括電氣量、氣象數據、故障事件順序信息和電網拓撲數據；提取輸電線路相關信息的特征，進而構建故障因子挖掘數據庫和故障判別特征庫；基于樸素貝葉斯算法對當前故障因子挖掘數據庫中的數據進行故障因子指數挖掘，進而對異常故障因子進行異常狀態跟蹤；將異常故障因子的故障因子指數傳輸至故障判別特征庫，基于時間序列相似性故障匹配方法將故障判別特征庫內實時生成的預警信息時間序列與預設故障標準時間序列進行匹配，輸出已匹配的預警信息時間序列所對應的預警信息并進行故障預警。

技術領域

本發明屬于智能用電領域，尤其涉及一種基于大數據驅動的輸電線路故障預警方法及系統。

背景技術

隨著社會經濟的發展，對電力的依賴性越來越強，大規模停電事故往往始于電網某一線路的故障，并隨著電網拓撲的強關聯性及存在的脆弱環節而不斷擴大。對于某些供電網架薄弱的地區，單一線路故障就可能導致負荷損失。

目前，針對輸電線路故障的相關研究，大部分成果僅依賴現有數據對故障進行診斷，事實上，電力系統存在上傳數據單一、數量多、綜合性差等問題，導致依靠此類數據難以實現故障預測的全面性和前瞻性，信息響應及時性差，并且很難對線路異常情況做好跟蹤及預測發展趨勢的工作。在不提高電價轉移經濟壓力的前提下，亟需運用先進的智能化技術，對輸電線路故障進行預警，開展差異化運維，減少線路故障發生概率，有利于提高供電可靠性。

發明內容

為解決輸電線路遠程故障預警問題，本發明的第一目的是提出一種基于大數據驅動的輸電線路故障預警方法，該方法能夠有效實現對輸電線路的遠程故障預警，輔助提前制定故障解決方案的業務需求。

本發明的一種基于大數據驅動的輸電線路故障預警方法，包括：

采集輸電線路相關信息，輸電線路相關信息包括電氣量、氣象數據、故障事件順序信息和電網拓撲數據；

提取輸電線路相關信息的特征，進而構建故障因子挖掘數據庫和故障判別特征庫；

基于樸素貝葉斯算法對當前故障因子挖掘數據庫中的數據進行故障因子指數挖掘，進而對異常故障因子進行異常狀態跟蹤；

將異常故障因子的故障因子指數傳輸至故障判別特征庫，基于時間序列相似性故障匹配方法將故障判別特征庫內實時生成的預警信息時間序列與預設故障標準時間序列進行匹配，輸出已匹配的預警信息時間序列所對應的預警信息并進行故障預警。

其中，本發明的電氣量指的是輸電線路的電壓、電流以及輸電線路上的電阻信息。

本發明的故障事件順序信息，指的是輸電線路的發生故障事件的時間順序信息。

本發明的故障因子為目標類，比如：氣象數據因素或輸電線路設備因素；故障因子指數為目標類預測發生的數值。

進一步的，本發明分別基于樸素貝葉斯算法和時間序列相似性故障匹配算法對提取的特征來構建故障因子挖掘數據庫和故障判別特征庫。

針對發展輸電線路遠程故障診斷存在的問題，本發明提出解決方案：充分利用大數據技術實現對現有海量數據的處理，采用樸素貝葉斯算法對數據挖掘以預測故障因子指數，隨后結合可采集的電氣量、氣象數據、故障事件順序信息、電網拓撲數據，以基于時間序列相似性故障匹配算法實現對輸電線路的故障預警，并推送預警信息，以輔助調度與運維，提前制定解決方案，快速處理故障，加速電網恢復。

進一步的，該方法還包括：將預警信息推送給輸電線路運維服務器，確定預警信息的故障因子以及故障判別特征，進而分別反饋至故障因子挖掘數據庫和故障判別特征庫，以閉環反饋的形式提高故障預警準確度。

進一步的，該方法還包括：將輸出的預警信息以多種形式進行展示，表現為故障特征分析展示、故障原因、故障位置及診斷結果的統一展示。這樣能夠更加直觀地查看輸出的預警信息。