[發(fā)明專利]基于歷史大數據的電力突發(fā)事件輔助決策方法及系統

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• 申請日: 2018-09-26
• 公開（公告）號: CN109359829A
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發(fā)明（設計）人: 于振;李濤;門永生;徐希源;蘆倩;郭雨松;房殿閣
• 申請（專利權）人: 全球能源互聯網研究院有限公司;國家電網有限公司;國網安徽省電力有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/2457
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 李欽曉

1.一種基于歷史大數據的電力突發(fā)事件輔助決策方法，其特征在于，包括：

對大量的、歷史的電力突發(fā)事件的誘因數據進行分類，并據此將電力突發(fā)事件分為不同情景；

對大量的、歷史的電力突發(fā)事件的應急處理措施數據進行處理，得到與不同情景相匹配的執(zhí)行的任務、與不同任務相匹配的應急能力；所述應急處理措施數據包括執(zhí)行的任務、應急能力；

獲取待處理電力突發(fā)事件的誘因數據；

根據所述待處理電力突發(fā)事件的誘因數據選擇所述待處理電力突發(fā)事件所適應的情景；

查找與所述適應的情景匹配的執(zhí)行任務，并查找與所述匹配的執(zhí)行任務相匹配的應急能力，以用于輔助決策。

2.根據權利要求1所述的基于歷史大數據的電力突發(fā)事件輔助決策方法，其特征在于，所述對大量的、歷史的電力突發(fā)事件的應急處理措施數據進行處理的步驟，包括：

從大量的、歷史的電力突發(fā)事件相關數據中獲取各種情景的誘因數據；

根據所述各種情景的誘因數據生成數據挖掘所需的訓練數據集和測試數據集,所述訓練數據集和所述測試數據集包括誘因數據以及對應的應急處理措施數據，所述應急處理措施數據包括執(zhí)行的任務、應急能力；

根據所述訓練數據集、所述測試數據集構建分類與預測模型；

通過所述分類與預測模型對大量的、歷史的電力突發(fā)事件相關數據進行分類及預測處理，得到與不同情景相匹配的執(zhí)行的任務、與不同任務相匹配的應急能力。

3.根據權利要求2所述的基于歷史大數據的電力突發(fā)事件輔助決策方法，其特征在于，還包括：

對電力突發(fā)事件相關數據按照預定數據結構進行數據集成、數據變換及數據規(guī)約。

4.一種基于歷史大數據的電力突發(fā)事件輔助決策裝置，其特征在于，包括：

分類模塊，用于對大量的、歷史的電力突發(fā)事件的誘因數據進行分類，并據此將電力突發(fā)事件分為不同情景；

處理模塊，用于對大量的、歷史的電力突發(fā)事件的應急處理措施數據進行處理，得到與不同情景相匹配的執(zhí)行的任務、與不同任務相匹配的應急能力；所述應急處理措施數據包括執(zhí)行的任務、應急能力；

獲取模塊，用于獲取待處理電力突發(fā)事件的誘因數據；

選擇模塊，用于根據所述待處理電力突發(fā)事件的誘因數據選擇所述待處理電力突發(fā)事件所適應的情景；

查找模塊，用于查找與所述適應的情景匹配的執(zhí)行任務，并查找與所述匹配的執(zhí)行任務相匹配的應急能力，以用于輔助決策。

5.根據權利要求4所述的基于歷史大數據的電力突發(fā)事件輔助決策裝置，其特征在于，所述處理模塊包括：

獲取子模塊，用于從大量的、歷史的電力突發(fā)事件相關數據中獲取各種情景的誘因數據；

生成子模塊，用于根據所述各種情景的誘因數據生成數據挖掘所需的訓練數據集和測試數據集,所述訓練數據集和所述測試數據集包括誘因數據以及對應的應急處理措施數據，所述應急處理措施數據包括執(zhí)行的任務、應急能力；

構建子模塊，用于根據所述訓練數據集、所述測試數據集構建分類與預測模型；

分析及預測子模塊，用于通過所述分類與預測模型對大量的、歷史的電力突發(fā)事件相關數據進行分類及預測處理，得到與不同情景相匹配的執(zhí)行的任務、與不同任務相匹配的應急能力。

6.一種基于歷史大數據的電力突發(fā)事件輔助決策系統，其特征在于，包括：

情景數據庫，用于存儲電力突發(fā)事件的不同情景；

任務數據庫，用于存儲電力突發(fā)事件應急處理措施的執(zhí)行任務；

能力數據庫，用于存儲電力突發(fā)事件應急處理措施的應急能力；

邏輯控制器，用于獲取待處理電力突發(fā)事件的誘因數據；根據所述待處理電力突發(fā)事件的誘因數據，從所述情景數據庫中選擇所述待處理電力突發(fā)事件所適應的情景，并從所述任務數據庫中查找與所述適應的情景匹配的執(zhí)行任務，從所述能力數據庫中查找與所述匹配的執(zhí)行任務相匹配的應急能力，以用于輔助決策。