【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法。
技術(shù)介紹
1、隨著電力高壓網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)的日趨完善，配電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)入研究的重點(diǎn)，針對(duì)于配電網(wǎng)的提升改造成為了電網(wǎng)發(fā)展的重要方向。因此，跟從泛在電力物聯(lián)的發(fā)展潮流，針對(duì)配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像的建設(shè)成為了重要研究議題。配電網(wǎng)發(fā)生故障及配網(wǎng)計(jì)劃停電這些無法避免的情況下，只有通過及時(shí)快速地?fù)屝蓿崆巴▓?bào)停電信息及位置，才能夠提升供電服務(wù)質(zhì)量。設(shè)備的狀態(tài)則成為做到上述成效的關(guān)鍵點(diǎn)。
2、因此，本專利技術(shù)著重配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像體系建設(shè)等的方面采取措施，為提升主動(dòng)服務(wù)搶修以達(dá)到進(jìn)一步縮短停電時(shí)長(zhǎng)提供可行有效的參考。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法。
2、為解決上述問題，本專利技術(shù)所采取的技術(shù)方案是：
3、一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，所述方法包括：
4、獲取搶修數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)，并對(duì)所述搶修數(shù)據(jù)和所述天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成得到初始數(shù)據(jù)；
5、對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到滿足圖像建模的應(yīng)用數(shù)據(jù)；
6、基于所述應(yīng)用數(shù)據(jù)構(gòu)建臺(tái)區(qū)畫像模型；
7、基于所述臺(tái)區(qū)畫像模型對(duì)配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)級(jí)。
8、作為專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理包括：
9、數(shù)據(jù)維度規(guī)約:將初始數(shù)據(jù)中無關(guān)的屬性條目數(shù)據(jù)刪除，再利用類屬性子集選擇通過找出數(shù)據(jù)中最小屬性集；
10、
11、數(shù)據(jù)交換：將進(jìn)行類化處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化，使得每個(gè)數(shù)據(jù)處于預(yù)設(shè)區(qū)間范圍內(nèi)。
12、作為專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)約步驟包括：將數(shù)據(jù)集劃分為幾個(gè)互斥樣本集，利用不同的字段特性，選取出不同層次的數(shù)據(jù)集，再將這些互斥樣本集按不同的比例分門別類的整合，選取出體現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的樣本集。
13、作為專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)約步驟還包括：使了聚類算法將樣本集進(jìn)行分簇，然后在簇內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)抽樣選擇，最后完成數(shù)量規(guī)約。
14、作為專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述數(shù)據(jù)規(guī)范化的方法包括：z-score規(guī)范化、min-max規(guī)范化以及小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化。
15、作為專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，基于所述應(yīng)用數(shù)據(jù)構(gòu)建臺(tái)區(qū)畫像模型包括：
16、獲取進(jìn)行數(shù)據(jù)交換后的樣本數(shù)據(jù);
17、根據(jù)臺(tái)區(qū)畫像要求，建立定義標(biāo)簽：根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)的基本屬性信息得到設(shè)備的編號(hào)、電壓等級(jí)、供電所、投入時(shí)間，根據(jù)所述樣本數(shù)據(jù)的故障搶修工單得到歷史故障原因，故障地點(diǎn)信息;
18、對(duì)臺(tái)區(qū)的故障原因信息進(jìn)行分析，得到臺(tái)區(qū)故障前的情況及規(guī)律，構(gòu)建出臺(tái)區(qū)的故障模型，從而構(gòu)建臺(tái)區(qū)畫像的特征標(biāo)簽。
19、作為專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述方法還包括：通過建立的標(biāo)簽體系，對(duì)臺(tái)區(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)同等環(huán)境下的己知數(shù)據(jù)信息，對(duì)臺(tái)區(qū)可能發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)警預(yù)測(cè)。
20、作為專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述基于所述臺(tái)區(qū)畫像模型對(duì)配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)級(jí)包括：
21、將設(shè)備狀態(tài)評(píng)級(jí)指標(biāo)劃分成多個(gè)層次，每一個(gè)層次都嚴(yán)格分類，給每個(gè)指標(biāo)確定對(duì)應(yīng)層次的相關(guān)評(píng)分制度，得到合理的設(shè)備模糊評(píng)級(jí)矩陣；
22、利用因子分析進(jìn)行決策分析來確定矩陣權(quán)重外，還可以利用歸一法進(jìn)行總指標(biāo)權(quán)重確立，最后再利用這些指標(biāo)權(quán)重得到總體設(shè)備評(píng)級(jí)向量，并得到綜合評(píng)級(jí)值結(jié)果。
23、采用上述技術(shù)方案所產(chǎn)生的有益效果在于：
24、本專利技術(shù)提供的基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，獲取搶修數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)，并對(duì)所述搶修數(shù)據(jù)和所述天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成得到初始數(shù)據(jù)；對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到滿足圖像建模的應(yīng)用數(shù)據(jù)；基于所述應(yīng)用數(shù)據(jù)構(gòu)建臺(tái)區(qū)畫像模型；基于所述臺(tái)區(qū)畫像模型對(duì)配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)級(jí)。本專利技術(shù)以配網(wǎng)搶修組織結(jié)構(gòu)為背景，基于搶修效率低的問題，分析搶修過程中的每一環(huán)節(jié)，利用大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)對(duì)臺(tái)區(qū)搶修工單及臺(tái)賬數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，建立臺(tái)區(qū)畫像標(biāo)簽體系；深度融合配網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，考慮不同屬性下特性指標(biāo)，從多維度多目標(biāo)的層次中整合，并為此選擇合適的評(píng)級(jí)指標(biāo)，制定一套具有廣泛性的配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)群集，構(gòu)建一套適用于配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)狀態(tài)等級(jí)評(píng)級(jí)體系。通過對(duì)搶修工單數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠幫助增強(qiáng)對(duì)配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)的監(jiān)控力度，同時(shí)也能提前預(yù)警臺(tái)區(qū)故障問題，提前將損失降到最小。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)約步驟包括：將數(shù)據(jù)集劃分為幾個(gè)互斥樣本集，利用不同的字段特性，選取出不同層次的數(shù)據(jù)集，再將這些互斥樣本集按不同的比例分門別類的整合，選取出體現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的樣本集。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)約步驟還包括：使用聚類算法將樣本集進(jìn)行分簇，然后在簇內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)抽樣選擇，最后完成數(shù)量規(guī)約。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)規(guī)范化的方法包括：z-score規(guī)范化、min-max規(guī)范化以及小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，基于所述應(yīng)用數(shù)據(jù)構(gòu)建臺(tái)區(qū)畫像模型包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述基于所述臺(tái)區(qū)畫像模型對(duì)配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)級(jí)包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，對(duì)所述初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)約步驟包括：將數(shù)據(jù)集劃分為幾個(gè)互斥樣本集，利用不同的字段特性，選取出不同層次的數(shù)據(jù)集，再將這些互斥樣本集按不同的比例分門別類的整合，選取出體現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的樣本集。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)臺(tái)區(qū)畫像方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)數(shù)量規(guī)約步驟還包括：使用聚類算法將樣本集進(jìn)行分簇，然后在簇內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)抽樣選擇，最后完成數(shù)量規(guī)約。
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉松峰，李曉陽，曲良鴻，鄭道收，鄭偉，王天彬，陳慎，蘇長(zhǎng)寶，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：國(guó)網(wǎng)河南省電力公司唐河縣供電公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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