[發(fā)明專利]基于歷史大數(shù)據(jù)的電力突發(fā)事件輔助決策方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811126258.0
• 申請(qǐng)日: 2018-09-26
• 公開（公告）號(hào): CN109359829A
• 公開（公告）日: 2019-02-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于振;李濤;門永生;徐希源;蘆倩;郭雨松;房殿閣
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 全球能源互聯(lián)網(wǎng)研究院有限公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司;國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/2457
• 代理公司: 北京三聚陽(yáng)光知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 李欽曉

本發(fā)明公開了基于歷史大數(shù)據(jù)的電力突發(fā)事件輔助決策方法及系統(tǒng)，其中所述方法包括：對(duì)大量的、歷史的電力突發(fā)事件的誘因數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并據(jù)此將電力突發(fā)事件分為不同情景；對(duì)大量的、歷史的電力突發(fā)事件的應(yīng)急處理措施數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到與不同情景相匹配的執(zhí)行的任務(wù)、與不同任務(wù)相匹配的應(yīng)急能力；所述應(yīng)急處理措施數(shù)據(jù)包括執(zhí)行的任務(wù)、應(yīng)急能力；獲取待處理電力突發(fā)事件的誘因數(shù)據(jù)；根據(jù)所述待處理電力突發(fā)事件的誘因數(shù)據(jù)選擇所述待處理電力突發(fā)事件所適應(yīng)的情景；查找與所述適應(yīng)的情景匹配的執(zhí)行任務(wù)，并查找與所述匹配的執(zhí)行任務(wù)相匹配的應(yīng)急能力，以用于輔助決策。通過(guò)本發(fā)明，能夠整體考量各個(gè)相關(guān)因素，及時(shí)給出較為合理的處理決策。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于歷史大數(shù)據(jù)的電力突發(fā)事件輔助決策方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著社會(huì)的進(jìn)步和發(fā)展，與電力直接或間接相關(guān)的數(shù)據(jù)類型越來(lái)越多，且每一類型的數(shù)據(jù)量越來(lái)越多，形成了“大數(shù)據(jù)”。例如，在電力突發(fā)事件發(fā)生后，數(shù)據(jù)量又比平常更多，例如,地震、臺(tái)風(fēng)、洪澇及雨雪冰凍等災(zāi)害發(fā)生后，往往在很短的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生災(zāi)情、損失、處置等體量巨大且類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如2015年蘇迪羅臺(tái)風(fēng)災(zāi)害中，臺(tái)風(fēng)登陸當(dāng)日，福州公司監(jiān)控信號(hào)共有98.8萬(wàn)信號(hào)量，是平時(shí)信號(hào)量的14倍。

大數(shù)據(jù)不僅包括數(shù)字、符號(hào)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括圖像、聲音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣化、價(jià)值密度低、分析處理速度快等4個(gè)特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵不是“大”，也不是“數(shù)據(jù)”，其核心價(jià)值是將數(shù)據(jù)視作與人力、物力和財(cái)力一樣的企業(yè)核心資產(chǎn)，讓資產(chǎn)創(chuàng)造價(jià)值。若能夠充分利用好實(shí)際電網(wǎng)和經(jīng)營(yíng)管理中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的研究分析，可提供難以想象的潛在的高附加值服務(wù)。這些附加服務(wù)可大大提高電網(wǎng)安全監(jiān)測(cè)與控制能力，具體包括電網(wǎng)災(zāi)難預(yù)警與事故處理、供配電與電力調(diào)度決策以及客戶用電行為分析等，實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的需求側(cè)管理，服務(wù)廣大電力客戶，為電網(wǎng)創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

現(xiàn)有條件下，當(dāng)電力突發(fā)事件發(fā)生后，往往由人依據(jù)自身所積累的經(jīng)驗(yàn)及知識(shí)儲(chǔ)備，主動(dòng)去調(diào)取各個(gè)部門的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后再根據(jù)經(jīng)驗(yàn)理清各種數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，基于此形成處理決策。

現(xiàn)有由人通過(guò)經(jīng)驗(yàn)處理數(shù)據(jù)的方法難以快速處理日益龐大的數(shù)據(jù)量，且難以從整體考量各個(gè)相關(guān)因素，從而難以及時(shí)地給出較為合理的處理決策。例如，電力突發(fā)事件發(fā)生后，集采系統(tǒng)中，停電用戶數(shù)600余萬(wàn)戶，這些數(shù)據(jù)價(jià)值往往未被充分利用，往往未通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析出實(shí)際停運(yùn)線路、停電變電站及實(shí)際停電用戶數(shù)，由此給出的處理決策往往有很大的優(yōu)化空間。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于歷史大數(shù)據(jù)的電力突發(fā)事件輔助決策方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有方法面對(duì)大數(shù)據(jù)難以及時(shí)地給出較為合理的處理決策的問(wèn)題。

根據(jù)第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于歷史大數(shù)據(jù)的電力突發(fā)事件輔助決策方法，包括：對(duì)大量的、歷史的電力突發(fā)事件的誘因數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并據(jù)此將電力突發(fā)事件分為不同情景；對(duì)大量的、歷史的電力突發(fā)事件的應(yīng)急處理措施數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到與不同情景相匹配的執(zhí)行的任務(wù)、與不同任務(wù)相匹配的應(yīng)急能力；所述應(yīng)急處理措施數(shù)據(jù)包括執(zhí)行的任務(wù)、應(yīng)急能力；獲取待處理電力突發(fā)事件的誘因數(shù)據(jù)；根據(jù)所述待處理電力突發(fā)事件的誘因數(shù)據(jù)選擇所述待處理電力突發(fā)事件所適應(yīng)的情景；查找與所述適應(yīng)的情景匹配的執(zhí)行任務(wù)，并查找與所述匹配的執(zhí)行任務(wù)相匹配的應(yīng)急能力，以用于輔助決策。

可選地，所述對(duì)大量的、歷史的電力突發(fā)事件的應(yīng)急處理措施數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的步驟，包括：從大量的、歷史的電力突發(fā)事件相關(guān)數(shù)據(jù)中獲取各種情景的誘因數(shù)據(jù)；根據(jù)所述各種情景的誘因數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)挖掘所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集,所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和所述測(cè)試數(shù)據(jù)集包括誘因數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的應(yīng)急處理措施數(shù)據(jù)，所述應(yīng)急處理措施數(shù)據(jù)包括執(zhí)行的任務(wù)、應(yīng)急能力；根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、所述測(cè)試數(shù)據(jù)集構(gòu)建分類與預(yù)測(cè)模型；通過(guò)所述分類與預(yù)測(cè)模型對(duì)大量的、歷史的電力突發(fā)事件相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類及預(yù)測(cè)處理，得到與不同情景相匹配的執(zhí)行的任務(wù)、與不同任務(wù)相匹配的應(yīng)急能力。