[發明專利]一種變電設備全壽命周期運行成本預測方法及系統

在審

• 申請號: 202211279745.7
• 申請日: 2022-10-19
• 公開（公告）號: CN115759339A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 郝寶欣;范青;孫成群;陳俁;王虎;湯寧;趙高峰;猶鋒;言巍巍;張子謙;田大東;張瑋;儲惠
• 申請（專利權）人: 國電南瑞科技股份有限公司;國網電力科學研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06F16/2458;G06F16/26;G06F16/29;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 何春廷

本發明公開了一種變電設備全壽命周期運行成本預測方法及系統，獲取可視化電力數據；利用時間以及空間上的關聯性根據可視化電力數據構建強時序的變電設備全壽命周期運行成本數據集；將非平穩時間序列的數據轉化為平穩時間序列的數據，根據轉化后的平穩時間序列的數據以及強時序的變電設備全壽命周期運行成本數據集中的原有的平穩時間序列的數據得到最終的平穩時間序列數據；將最終的平穩時間序列數據輸入到預先訓練好的基于融合注意力機制的CNN?MogrifierLSTM網絡混合模型，得到成本預測結果。優點：本發明有助于對大量數據進行分析，深入挖掘海量數據中的相互關系和內在聯系，提高電網管理水平。

技術領域

本發明涉及一種變電設備全壽命周期運行成本預測方法及系統，屬于電力分析技術領域。

背景技術

目前，隨著國家電力系統的迅猛發展，以及數字電網建設的逐步推進，對變電設備的運行成本的把控變得尤為重要，可視化分析技術應用于電力系統，將電力數據以生動直觀的圖像或圖形方式顯示，可以幫助理解優化電力系統的行為和性能，可以使得電網的相關部門及時的了解變電設備在某地區的相關成本，可以更好的制定決策，同時更好地理解用電客戶的分布情況及發展趨勢、用戶用電行為等。基于機器學習的變電設備全壽命周期運行成本預測作為電力大數據的一個應用具有重大意義。從宏觀上來講，準確的數據分析可以給國家電力發展規劃或者重大政策決策者提供重要資料；從微觀角度來說，準確的數據分析是各個發電廠或電網公司在合理規劃發電或輸電為避免出現停電的重要保障。正是因為大數據的這些優點，基于大數據的成本預測往往比傳統方法更快更準確，通過電力大數據配合合理、經濟、高效的手段對電力數據挖掘和預測具有很強現實意義。但是目前對于這些成本數據的管理仍然比較混亂，展示的數據比較龐雜，對電網的監控與管理水平也比較低下。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，提供一種變電設備全壽命周期運行成本預測方法及系統。

為解決上述技術問題，本發明提供一種變電設備全壽命周期運行成本預測方法，包括：

獲取可視化電力數據；

利用時間以及空間上的關聯性根據可視化電力數據構建強時序的變電設備全壽命周期運行成本數據集；所述強時序的變電設備全壽命周期運行成本數據集包括非平穩時間序列的數據和平穩時間序列的數據；

將非平穩時間序列的數據轉化為平穩時間序列的數據，根據轉化后的平穩時間序列的數據以及強時序的變電設備全壽命周期運行成本數據集中的原有的平穩時間序列的數據得到最終的平穩時間序列數據；

將最終的平穩時間序列數據輸入到預先訓練好的基于融合注意力機制的CNN-MogrifierLSTM網絡混合模型，得到成本預測結果。

進一步的，所述獲得可視化電力數據，包括：

采集變電設備全壽命周期運行成本數據，形成一個數據倉庫；通過聚類、刪除數據倉庫內的冗余數據壓縮數據，形成電力成本數據；

基于可視化技術的圖表組件與電力成本數據進行可視化交互，獲得可視化電力數據。

進一步的，所述基于可視化技術的圖表組件包括餅圖、散點圖、漏斗圖、氣泡圖、熱力學圖。

進一步的，所述利用時間以及空間上的關聯性根據可視化電力數據構建強時序的變電設備全壽命周期運行成本數據集，包括：

可視化電力數據表示為F₁＝{[g₁₁,…,g_1K],…,[g_N1,…,g_NK]},g_nk表示第n個特征維度中的第k個成本數據，n＝1,…,N，k＝1,…,K，N和K分別表示特征維度的個數和成本數據的個數；

將可視化電力數據歸一化編碼，得到編碼數據F₂，表示為：