故障线路识别方法及装置、电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种故障线路识别方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：获取参数集合，参数集合包括线路的运行参数；根据预设规则，从参数集合中选取预设参数子集；根据预设参数子集，得到预设参数子集的组合值和指标值；根据组合值和指标值建立关系模型；根据关系模型，预测参数集合中的全部参数值。本申请解决了目前故障线路分析模型不能处理大量数据的技术问题。

Fault line identification method and device, electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
故障线路识别方法及装置、电子设备
本申请涉及电力领域，具体而言，涉及一种故障线路识别方法及装置、电子设备。
技术介绍
随着的工业经济的快速发展，电力工业日益体现其不可替代的重要作用。在整个电力工业系统中，输电线路系统作为其中的一个重要环节，连接发电厂、变电站和供配电设备等。因此，输电线路系统的运行状况直接关系到电力系统的可靠运行，影响着客户的用电安全和质量。但是，输电线路具有运送距离长、覆盖区域广等特点，受天然环境及人为成分的影响较多，致使线路的运作维护工作存在较大的困难。如何有效提高输电线路的运行和维护的质量，确保电网稳定安全运行是目前急需解决的问题之一。随着现代科技的快速发展，信息记录的方式也更加多样化，积累了大量的数据，这些数据蕴含着重大的价值。大数据技术的研究使积累的数据得到了实际应用，具有广阔的应用前景。根据电力系统的特点，将大数据技术引入输电线路管理系统，能极大地提高现有系统的性能，实现可视化管理，查询统计，故障分析，辅助决策等功能。支持向量机(SVM)作为大数据的经典算法之一，在故障诊断方面有其独特的优势，能够有效实现智能化故障诊断。支持向量机具有以下优点：采用结构风险最小化原理，能够有效的避免过拟合问题；支持向量机的求解最终会转化成线性条件下的二次优化问题，避免了局部极值的问题。然而，传统的SVM模型由于在惩罚系数和核函数参数选择方面耗时过多，构造的模型不适用于大样本数据集。因此，需要对传统的SVM模型进行优化使其能够广泛应用于具有大规模数据的电网行业。目前，传统SVM参数分类问题寻优需要在在给定范内进行穷尽搜索，因此，并不具备处理大量数据的功能。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种故障线路识别方法及装置、电子设备，以至少解决目前故障线路分析模型不能处理大量数据的技术问题。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种故障线路识别方法，包括：获取参数集合,参数集合包括线路的运行参数；根据预设规则，从所述参数集合中选取预设参数子集；根据所述预设参数子集，得到所述预设参数子集的组合值和指标值；根据所述组合值和所述指标值建立关系模型；根据所述关系模型，预测参数集合中的全部参数值。可选地，所述指标值为所述参数子集的评价指标数值。可选地，所述组合值为所述参数子集的组合情况参考值。可选地，所述根据所述组合值和所述指标值建立关系模型包括：获取通过训练得到的所述指标值；获取所述参数子集中的参数组合向量；根据所述指标值和所述参数组合向量，建立模型关系。可选地，所述根据所述关系模型，预测参数集合中的全部参数值之后，还包括：将根据所述关系模型预测的评价指标替换原有的评价指标。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种故障线路识别装置，包括：获取模块，用于获取参数集合,参数集合包括线路的运行参数；选择模块，用于根据预设规则，从所述参数集合中选取预设参数子集；生成模块，用于根据所述预设参数子集，得到所述预设参数子集的组合值和指标值；建立模块，用于根据所述组合值和所述指标值建立关系模型；预测模块，用于根据所述关系模型，预测参数集合中的全部参数值。可选地，所述指标值为所述参数子集的评价指标数值。可选地，所述组合值为所述参数子集的组合情况参考值。可选地，所述建立模块包括：第一获取单元，用于获取通过训练得到的所述指标值；第二获取单元，用于获取所述参数子集中的参数组合向量；建立单元，用于根据所述指标值和所述参数组合向量，建立模型关系。可选地，所述装置还包括：替换模块，用于将根据所述关系模型预测的评价指标替换原有的评价指标。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，其中存储有计算机可读程序，当所述计算机可读程序被所述处理器执行时，所述电子设备执行所述的方法。在本申请实施例中，采用通过对全部参数组合进行选取，并将组合值与评价值结合建立模型的方式，通过获取参数集合；根据预设规则，从所述参数集合中选取预设参数子集；根据所述预设参数子集，得到所述预设参数子集的组合值和指标值；根据所述组合值和所述指标值建立关系模型；根据所述关系模型，预测全部参数集合，实现了解决数据量大的时候模型预测效率问题的技术效果，进而解决了目前故障线路分析模型不能处理大量数据的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的一种故障线路识别方法的流程图；图2是根据本申请实施例的一种故障线路识别装置的结构框图；图3是根据本申请实施例的一种SVM算法改进参数寻优过程。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本申请实施例，提供了一种故障线路识别方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本申请实施例的一种故障线路识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，获取参数集合,参数集合包括线路的运行参数。具体地，获取参数集合可以是根据输电线路中安装的线路参数采集器进行数据采集，其中，上述线路参数采集器可以是万用电流电压检测表，也可以是负载温度计等，具体参数需要根据应用场景进行设置，在此不进行具体的限定。步骤S104，根据预设规则，从参数集合中选取预设参数子集。具体地，预设规则是一种筛选规则，根据全部参数集合中选取用户需求的一定量的参数，以供后续预测分析之用。全部参数集合可以是上述获取的线路参数采集器所采集的所有参数，预设参数子集可以是指定的某些具有特定特征的参数。例如，根据某线路的参数集合可知，该参数集合具有256种参数组合，其中，每种参数代表一个该线路的运行指征值，例如温度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种故障线路识别方法，其特征在于，包括：/n获取参数集合,所述参数集合包括线路的运行参数；/n根据预设规则，从所述参数集合中选取预设参数子集；/n根据所述预设参数子集，得到所述预设参数子集的组合值和指标值；/n根据所述组合值和所述指标值建立关系模型；/n根据所述关系模型，预测所述参数集合中的全部参数值。/n

【技术特征摘要】
1.一种故障线路识别方法，其特征在于，包括：
获取参数集合,所述参数集合包括线路的运行参数；
根据预设规则，从所述参数集合中选取预设参数子集；
根据所述预设参数子集，得到所述预设参数子集的组合值和指标值；
根据所述组合值和所述指标值建立关系模型；
根据所述关系模型，预测所述参数集合中的全部参数值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标值为所述参数子集的评价指标数值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合值为所述参数子集的组合情况参考值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述组合值和所述指标值建立关系模型包括：
获取通过训练得到的所述指标值；
获取所述参数子集中的参数组合向量；
根据所述指标值和所述参数组合向量，建立模型关系。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述关系模型，预测所述参数集合中的全部参数值之后，还包括：
将根据所述关系模型预测的评价指标替换原有的评价指标。


6.一种故障线路识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取参数集合,所述参数集合包括线路的运行参数；
选择模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：王培祎，高鑫，马龙飞，王健，丁屹峰，陆斯悦，张禄，徐蕙，杨冰，焦东升，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11