一种基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法技术方案

一种基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法。其包括配电网停电事件数据收集与整理、配电网停电事件数据CUBE建模、基于挖掘目标的停电事件数据CUBE重构、停电事件数据CUBE上单维度分析停电事件数据CUBE上多维度综合分析等步骤。本发明专利技术突破传统配电网可靠性管理中停电事件数据只用于可靠性指标统计的局限，对停电事件数据本身建立多维模型进行分析，从多个角度、不同层次挖掘配电网络可靠性的薄弱环节，可有效发现配网停电事件影响因素的规律特征以及配网可靠性的薄弱环节所在，既可以为配电网的基层运营维护等生产管理工作提供直接指导，也可以为配电系统各级管理单位提供有价值的决策依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法
本专利技术属于城市配电系统分析、管理与维护
，特别是涉及一种基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法；
技术介绍
有关电力可靠性的研究多侧重于提出新的可靠性指标以及指标的计算方法，现在已经形成了成熟的指标体系和评估方法；在可靠性应用和管理方面,目前国内电力公司的供电可靠性管理系统收集了大量的停电事件数据，详细记录了配电网的每一次停电事件，涵盖了责任部门、停送电时间、停电发生的设备、责任原因、技术原因、停电范围、保护动作情况等；然而长久以来，这些大量的停电事件数据的作用仅限于统计各项配电网可靠性指标并用于各单位的考核，而缺乏对其深层次的规律进行分析挖掘的手段，无形中造成了数据的浪费，同时也束缚了我国配电系统可靠性的提高；多维分析技术是近年来数据挖掘、数据仓库领域的研究重点和热点，是现今最常用的数据仓库系统前端分析技术之一，是一类通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的分析，允许管理决策人员对数据进行深入观察，从而获得对数据的更深入了解的软件技术，已经广泛应用于商业领域；配电网停电事件数据具备时间、空间、责任原因等维度要素，且是海量数据，具备多维度分析的应用条件，特别适合多维分析技术的应用与发挥。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法。为了达到上述目的，本专利技术提供的基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法包括按顺序执行的下列步骤：步骤1)配电网停电事件数据收集与整理：从电力公司的供电可靠性管理系统收集目标电网的停电事件数据；步骤2)配电网停电事件数据CUBE建模：依照停电事件数据的标准格式，确定完备的停电事件数据多维模型的维度集D和各维度上的层次集H以及指标集M；步骤3)基于挖掘目标的停电事件数据CUBE重构：根据电网的实际情况，确定挖掘的目标，据此对完备停电事件数据CUBE的维度集D、层次集H和指标集M进行裁剪，降低其维度，重构出一个适用于当前分析的较低维度的停电事件数据CUBE，记作CUBE'，以减小问题的分析规模；步骤4)停电事件数据CUBE上单维度分析：在停电事件数据CUBE上，分别沿每个维度进行不同颗粒度的切片分析，以挖掘停电事件在各个维度上的分布规律；步骤5)停电事件数据CUBE上多维度综合分析：在停电事件数据CUBE上，为了挖掘多个维度之间的关联关系，以及对供电可靠性的共同作用，对关心的维度进行切块分析。所述的步骤2)中配电网停电事件数据CUBE建模的方法包括按顺序执行的下列步骤：步骤2.1)停电事件数据标准格式分析整理：从收集到的停电事件数据中，提炼出停电事件数据的标准格式，并根据多维分析基本理论，分析停电事件数据标准格式中的每个字段在多维数据模型中所属的类型，即其是属于维度还是属于指标；下一步执行步骤2.2)和步骤2.4)；步骤2.2)确定维度集D：对于标准格式中取值可枚举或在实际应用中取值数量有限的字段，将其作为多维数据的维度，加入维度集D；步骤2.3)确定各个维度上的层次集H：对维度集中的每个维度，分析其取值中存在的层次关系，抽象出该维度上的所有层次，组成其层次集H，若该维度上的取值中不存在层次关系，则层级集H中仅包含“所有数据”层；下一步执行步骤2.6)步骤2.4)确定指标集M：将标准格式中取值不可枚举的字段看作停电事件数据的指标，组成指标集M；所述指标集M＝{m1,...mn}，是多维数据所有指标的集合，n≥1，类型包括数值型指标和字符串型指标；步骤2.5)增加“停电次数”和“持续时间”指标：每条停电事件数据的“停电次数”指标取值均为1，“持续时间”指标由“送电时间”和“停电时间”两个字段的时间值相减得到；下一步执行步骤2.6)；步骤2.6)建立完备的配电网停电事件数据CUBE：综合维度集、层次集、指标集建立完备的配电网停电事件数据CUBE。所述的步骤3)中基于挖掘目标的停电事件数据CUBE重构的方法包括下列步骤：步骤3.1)确定挖掘目标；步骤3.2)停电事件数据CUBE裁剪重构：根据挖掘目标，从维度集D中去除本次挖掘不关心的维度，并对保留的维度去除各维度上层次集H中本次挖掘不关心的层次，从指标集M中去除本次挖掘中不关心的指标，重构出适用于本次分析挖掘的配电网停电事件数据CUBE。所述的步骤4)中停电事件数据CUBE上单维度分析的方法包括下列步骤：步骤4.1)选取维度i＝1：从停电事件数据CUBE的维度集D中选取第一个维度作为结果维，其他维度作为选择维；多维分析中被限定于单一元素的维称为分析的选择维Ds，而其他维度称为分析的结果维Dr；在选择维中，分析涉及到的层称为选择粒度层Ls，而结果维中分析涉及到的层次称为结果粒度层Lr；步骤4.2)维度i上切片分析：根据分析的需要，分别确定结果粒度层和选择粒度层，进行以维度i为结果维的切片分析；步骤4.3)单维度分析结果展示：将单维度分析的结果以图表的形式展示出来；步骤4.4)判断是否关注其他颗粒度上的分布情况：判断是否还关注停电事件在维度i其他层次上的分布规律；步骤4.5)改变结果粒度层：选取维度i上其他层次作为新的结果粒度层；步骤4.6)判断是否所有维度分析都已完成：判断是否已经完成挖掘停电事件在各个维度上的分布规律的目标；步骤4.7)维度i加一：继续分析下一个维度。所述的步骤5)中停电事件数据CUBE上多维度综合分析的方法包括下列步骤：步骤5.1)选取相互之间具有关联关系的两个或两个以上的维度：根据分析的需要和单维度切片分析的结果，如果还进一步关注多维数据中某几个维度之间的关系，则从停电事件数据CUBE的维度集D中选取这些维度共同作为结果维，其余维度为选择维；步骤5.2)进行切块分析：根据分析的需要，分别确定结果粒度层和选择粒度层，进行切块分析；步骤5.3)多维度综合分析结果展示：将多维度综合分析的结果以图表的形式展示出来；步骤5.4)改变结果粒度层：对有改变分析颗粒度需要的结果维，选取其他层次作为新的结果粒度层，下一步执行步骤5.2)；步骤5.5)判断是否关注其他颗粒度上的分布情况：判断是否还关注停电事件其他层次上的分布规律，如果判断结果为“是”，则下一步执行步骤5.4)，否则说明不再关注停电事件其他层次上的分布规律，本流程至此结束。本专利技术提供的基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法的有益效果：本专利技术突破传统配电网可靠性管理中停电事件数据只用于可靠性指标统计的局限，对停电事件数据本身建立多维模型进行分析，从多个角度、不同层次挖掘配电网络可靠性的薄弱环节，可以有效发现配网停电事件影响因素的规律特征，以及配网可靠性的薄弱环节所在，既可以为配电网的基层运营维护等生产管理工作提供直接指导，也可以为配电系统各级管理单位提供有价值的决策依据，将十分有益于我国配电网可靠性水平的进一步提升。附图说明图1为本专利技术提供的基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法流程图；图2为本专利技术提供的基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法中的配电网停电事件数据CUBE建模方法流程图；图3为本专利技术提供的基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法中的基于挖掘目标的停电事件数据CUBE重构方法流程图；图4为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法，其特征在于：所述的基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法包括按顺序执行的下列步骤：步骤1)配电网停电事件数据收集与整理：从电力公司的供电可靠性管理系统收集目标电网的停电事件数据；步骤2)配电网停电事件数据CUBE建模：依照停电事件数据的标准格式，确定完备的停电事件数据多维模型的维度集D和各维度上的层次集H以及指标集M；步骤3)基于挖掘目标的停电事件数据CUBE重构：根据电网的实际情况，确定挖掘的目标，据此对完备停电事件数据CUBE的维度集D、层次集H和指标集M进行裁剪，降低其维度，重构出一个适用于当前分析的较低维度的停电事件数据CUBE，记作CUBE'，以减小问题的分析规模；步骤4)停电事件数据CUBE上单维度分析：在停电事件数据CUBE上，分别沿每个维度进行不同颗粒度的切片分析，以挖掘停电事件在各个维度上的分布规律；步骤5)停电事件数据CUBE上多维度综合分析：在停电事件数据CUBE上，为了挖掘多个维度之间的关联关系，以及对供电可靠性的共同作用，对关心的维度进行切块分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法，所述的基于多维分析的配电系统可靠性薄弱环节挖掘方法包括按顺序执行的下列步骤：步骤1)配电网停电事件数据收集与整理：从电力公司的供电可靠性管理系统收集目标电网的停电事件数据；步骤2)配电网停电事件数据CUBE建模：依照停电事件数据的标准格式，确定完备的停电事件数据多维模型的维度集D和各维度上的层次集H以及指标集M；步骤3)基于挖掘目标的停电事件数据CUBE重构：根据电网的实际情况，确定挖掘的目标，据此对完备停电事件数据CUBE的维度集D、层次集H和指标集M进行裁剪，降低其维度，重构出一个适用于当前分析的较低维度的停电事件数据CUBE，记作CUBE'，以减小问题的分析规模；步骤4)停电事件数据CUBE上单维度分析：在步骤3)中重构后的较低维度的停电事件数据CUBE上，分别沿每个维度进行不同颗粒度的切片分析，以挖掘停电事件在各个维度上的分布规律；步骤5)停电事件数据CUBE上多维度综合分析：在步骤3)中重构后的较低维度的停电事件数据CUBE上，为了挖掘多个维度之间的关联关系，以及对供电可靠性的共同作用，对关心的维度进行切块分析；其特征在于：所述的步骤2)中配电网停电事件数据CUBE建模的方法包括按顺序执行的下列步骤：步骤2.1)停电事件数据标准格式分析整理：从收集到的停电事件数据中，提炼出停电事件数据的标准格式，并根据多维分析基本理论，分析停电事件数据标准格式中的每个字段在多维数据模型中所属的类型，即其是属于维度还是属于指标；下一步执行步骤2.2)和步骤2.4)；步骤2.2)确定维度集D：对于标准格式中取值可枚举或在实际应用中取值数量有限的字段，将其作为多维数据的维度，加入维度集D；步骤2.3)确定各个维度上的层次集H：对维度集中的每个维度，分析其取值中存在的层次关系，抽象出该维度上的所有层次，组成其层次集H，若该维度上的取值中不存在层次关系，则层级集H中仅包含“所有数据”层；下一步执行步骤2.6)步骤2.4)确定指标集M：将标准格式中取值不可枚举的字段看作停电事件数据的指标，组成指标集M；所述指标集M＝{m1,…mn}，是多维数据所有指标的集合，n≥1，类型包括数值型指标和字符串型指标；步骤2.5)增加“停电次数”和“持续时间”指标：每条停电事件数据的“停电次数”指标取值均为1，“持续时间”指标由“...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗凤章，魏炜，白洋，殷强，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12