一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法及系统技术方案

本公开提出了一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法及系统，包括：获取电网历史故障数据，提取历史故障特征量及目标量；采用随机森林算法建立基于多棵不同的决策树历史故障保护动作分析模型；利用电网历史故障数据对所建立的模型进行训练及调优，获得训练后的模型；当故障发生时，提取表征电网故障的相关特征量，输入到训练后的模型中，计算得出正确的保护动作序列，与保护上送的保护事件、保护及录波器得到的开关量信息对比判断保护动作是否正确，实现保护动作智能诊断。本公开技术方案作为保护设备运维和检修参考，保障电力系统安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法及系统
本公开涉及电网智能诊断
，特别是涉及一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法及系统。
技术介绍
随着电力系统的不断扩大，保护装置的可靠运行越来越重要，继电保护装置能否正确动作并快速切除故障，直接影响着电力系统的稳定运行。发现人在实际工作中发现，目前继电保护动作分析主要由专业人员来完成，无法实现在线智能化分析，自动化水平低，分析时间长，越来越不适应智能电网的要求。
技术实现思路
本说明书实施方式的目的之一是提供一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法，将随机森林算法应用于保护动作行为智能诊断，作为保护设备运维和检修参考，保障电力系统安全稳定运行。本说明书实施方式提供一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法，通过以下技术方案实现：包括：获取电网历史故障数据，提取历史故障特征量及目标量；采用随机森林算法建立基于多棵不同的决策树历史故障保护动作分析模型；利用电网历史故障数据对所建立的模型进行训练及调优，获得训练后的模型；当故障发生时，提取表征电网故障的相关特征量，输入到训练后的模型中，计算得出正确的保护动作序列，与保护上送的保护事件、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法，其特征是，包括：获取电网历史故障数据，提取历史故障特征量及目标量；采用随机森林算法建立基于多棵不同的决策树历史故障保护动作分析模型；利用电网历史故障数据对所建立的模型进行训练及调优，获得训练后的模型；当故障发生时，提取表征电网故障的相关特征量，输入到训练后的模型中，计算得出正确的保护动作序列，与保护上送的保护事件、保护及录波器得到的开关量信息对比判断保护动作是否正确，实现保护动作智能诊断。

【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法，其特征是，包括：获取电网历史故障数据，提取历史故障特征量及目标量；采用随机森林算法建立基于多棵不同的决策树历史故障保护动作分析模型；利用电网历史故障数据对所建立的模型进行训练及调优，获得训练后的模型；当故障发生时，提取表征电网故障的相关特征量，输入到训练后的模型中，计算得出正确的保护动作序列，与保护上送的保护事件、保护及录波器得到的开关量信息对比判断保护动作是否正确，实现保护动作智能诊断。2.如权利要求1所述的一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法，其特征是，历史故障特征量及目标量的提取自历史故障保护动作事件、保护波形及录波器波形的信息。3.如权利要求1所述的一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法，其特征是，将故障过程进行切片，划分为故障切除前、重合前、重合后三个阶段，分别进行故障特量和目标量提取。4.如权利要求1所述的一种基于随机森林算法的保护动作智能诊断方法，其特征是，采用随机森林算法建立基于多棵不同的决策树历史故障保护动作分析模型，具体过程为：1)设定输入特征数目，用于确定决策树上一个节点的决策结果；2)从训练样本随机抽取一部分数据形成一个训练集，并用未抽到的样本作预测，评估其误差；3)对于每一个节点，随机选择特征，计算其最佳的分裂方式，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂；4)每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用；5)重复上述步骤1)-4)，构建另外一棵棵决策树，直到达到预定数目的一群决策树为止，即构建好模型。5.如权利要求1所述的一种基于随机森林算法的...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛海华，史建立，吴佳毅，周震宇，邹剑锋，江伟建，赵传刚，陈延道，张松贵，周建鑫，王强，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，山东山大电力技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33