[發(fā)明專(zhuān)利]一種電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811333872.4
• 申請(qǐng)日: 2018-11-09
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109670526A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周勝軍;馮丹丹;王同勛;劉穎英
• 申請(qǐng)（專(zhuān)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)上海市電力公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G06Q50/06
• 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: 馬永芬

1.一種電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取所述電網(wǎng)的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的異常片段；

將所述異常片段中多次同時(shí)出現(xiàn)的若干個(gè)特征作為一個(gè)特征組，并將若干個(gè)所述特征組的集合作為第一特征集；

獲取預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)樣本特征集中各特征的數(shù)據(jù)，形成樣本數(shù)據(jù)集；所述樣本特征集為所述第一特征集；

根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建隨機(jī)森林；

使用所述隨機(jī)森林對(duì)所述電網(wǎng)的待識(shí)別監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行干擾源類(lèi)型識(shí)別；所述待識(shí)別監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集為一個(gè)待識(shí)別周期內(nèi)所述樣本特征集中各特征對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)方法，其特征在于，還包括如下步驟：

對(duì)所述電網(wǎng)的各類(lèi)干擾源進(jìn)行機(jī)理分析，得到由所述各類(lèi)干擾源的特征組成的第二特征集；

所述樣本特征集為所述第一特征集和所述第二特征集的并集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)方法，其特征在于，獲取預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)所述樣本特征集中各特征的數(shù)據(jù)，形成樣本數(shù)據(jù)集，包括如下步驟：

獲取預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)所述樣本特征集中各特征的數(shù)據(jù)，形成原始數(shù)據(jù)集；

使用特征轉(zhuǎn)換算法對(duì)所述原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維處理，得到所述樣本數(shù)據(jù)集；

所述待識(shí)別監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集為使用所述特征轉(zhuǎn)換算法降維后的數(shù)據(jù)集。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)方法，其特征在于，所述特征轉(zhuǎn)換算法為主成分分析算法。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)方法，其特征在于，根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建隨機(jī)森林，包括如下步驟：

根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建若干個(gè)原始隨機(jī)森林；各個(gè)所述原始隨機(jī)森林的參數(shù)不同；

計(jì)算各個(gè)所述原始隨機(jī)森林的袋外數(shù)據(jù)誤分率，并將所述袋外數(shù)據(jù)誤分率最低的原始隨機(jī)森林作為所述隨機(jī)森林。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)方法，其特征在于，所述原始隨機(jī)森林的參數(shù)包括所述原始隨機(jī)森林中的決策樹(shù)的數(shù)量、所述決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)分裂標(biāo)準(zhǔn)和生成一顆所述決策樹(shù)的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的特征數(shù)量。

7.一種電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取所述電網(wǎng)的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的異常片段；

第一特征集形成模塊，用于將所述異常片段中多次同時(shí)出現(xiàn)的若干個(gè)特征作為一個(gè)特征組，并將若干個(gè)所述特征組的集合作為第一特征集；

樣本數(shù)據(jù)集形成模塊，用于獲取預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)樣本特征集中各特征的數(shù)據(jù)，形成樣本數(shù)據(jù)集；所述樣本特征集為所述第一特征集；

隨機(jī)森立構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建隨機(jī)森林；

干擾源辨識(shí)模塊，用于使用所述隨機(jī)森林對(duì)所述電網(wǎng)的待識(shí)別監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行干擾源類(lèi)型識(shí)別；所述待識(shí)別監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集為一個(gè)待識(shí)別周期內(nèi)所述樣本特征集中各特征的數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的電網(wǎng)的干擾源類(lèi)型辨識(shí)裝置，其特征在于，還包括：

第二特征集形成模塊，用于對(duì)所述電網(wǎng)的各類(lèi)干擾源進(jìn)行機(jī)理分析，得到由所述各類(lèi)干擾源的特征組成的第二特征集；所述樣本特征集為所述第一特征集和所述第二特征集的并集。

9.一種辨識(shí)設(shè)備，其特征在于，包括：至少一個(gè)處理器；以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行上述權(quán)利要求1-6中任一所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，其特征在于，該指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1-6中任一所述方法的步驟。