[發明專利]一種電網故障預測檢測方法及裝置在審
| 申請號: | 201811036991.3 | 申請日: | 2018-09-05 |
| 公開(公告)號: | CN108876068A | 公開(公告)日: | 2018-11-23 |
| 發明(設計)人: | 張潤生;趙建洋;陳健;劉建戈;曾佳慧;馬楠;張碩;張志鵬;沈志輝 | 申請(專利權)人: | 淮陰工學院;國網江蘇省電力有限公司淮安供電分公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/06;G01R31/08 |
| 代理公司: | 淮安市科文知識產權事務所 32223 | 代理人: | 李杰 |
| 地址: | 223005 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 訓練集 歷史數據 屬性子集 子集 故障判斷條件 電網故障 信息增益 預測檢測 正常數據 決策樹 預測 轉換成頻域數據 采樣數據 故障模型 故障數據 獲取目標 目標電網 頻域數據 屬性設置 同步采樣 信息熵 比對 構建 核實 電網 重復 | ||
本發明公開了一種電網故障預測檢測方法,包括以下步驟:1)獲取目標電網歷史數據,歷史數據包含n個屬性,構建歷史數據的當前訓練集D;2)對第i個屬性設置Vi個故障判斷條件,從當前訓練集D中劃分出Vi個屬性子集;計算當前訓練集D以及各屬性子集的信息熵Ent;3)分別計算各屬性子集的信息增益;4)將信息增益最大的屬性作為第1劃分屬性,以其故障判斷條件對當前訓練集D預測,得到正常數據子集D1和故障數據子集D2;5)以正常數據子集D1作為當前訓練集D,重復上述步驟2)~4),建立決策樹;6)對目標電網同步采樣,將采樣數據轉換成頻域數據;7)根據決策樹,對頻域數據進行預測;8)將預測為故障的數據與故障模型比對核實。
技術領域
本發明涉及電網故障預測檢測技術領域,具體涉及一種電網故障預測檢測方法及裝置。
背景技術
對電網的故障進行預測及診斷,在電網的運行過程中具有重要的作用;電網中需檢測的裝置數量很多,目前能夠預測電網故障的設備主要是相量測試單元(PMU),價格昂貴,主要應用于干線上,饋線缺少有效的故障預測檢測,是當下電網的薄弱環節;此外,相量測試單元只獲得頻譜,即時判定電能質量,無預測余量,對于故障的診斷和預測都不及時。
發明內容
本發明要解決的技術問題是提供一種電網故障預測檢測方法及裝置,可以以低成本預測、檢測電網故障。
本發明通過以下技術方案實現:
一種電網故障預測檢測方法,包括以下步驟:
1)獲取目標電網的m個歷史數據,每個歷史數據包含n個屬性,構建包含m個歷史數據的當前訓練集D;
2)對第i個屬性設置Vi個故障判斷條件,i=1,2,……n,從當前訓練集D中劃分出Vi個屬性子集ai1、ai2……aiVi;根據公式(1)計算當前訓練集D以及各屬性子集的信息熵Ent;
式中,y表示歷史數據的正常和故障兩種狀態,P1、P2分別表示正常數據和故障數據的比例;
3)根據公式(2)分別計算第i個屬性的第x個屬性子集aix的信息增益Gain(D,aix);
式中|D|表示當前訓練集D所包含的元素數量,|aix|表示第i個屬性的第x個屬性子集aix中包含的元素數量;
4)將信息增益最大的屬性作為第1劃分屬性,以其故障判斷條件對當前訓練集D預測,得到正常數據子集D1和故障數據子集D2;
5)以正常數據子集D1作為當前訓練集D,對剩余屬性重復上述步驟2)~4),得到第2劃分屬性,……第n劃分屬性,建立決策樹;
6)對目標電網的電壓、電流信號同步采樣得到采樣數據,將采樣數據從時域數據轉換成頻域數據;
7)根據決策樹,對頻域數據進行預測;
8)若某時間點的頻域數據的預測結果為故障,則將該時間點前、后數個采樣周期內的數據與故障模型比對核實。
本發明的進一步方案是,步驟1)中的m個歷史數據包括故障數據和正常數據,其中故障數據的比例為50%~100%。
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