一种配电台区低电压诊断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种配电台区低电压诊断方法及装置，该方法包括：获取配电台区低电压初始分析数据并进行预处理获取分析数据并构造特征标签数据集；预处理包括数据规范性处理、剔除异常数据处理以及数据相关性分析；采用随机森林算法对根据特征标签数据集确定的机器学习模型进行训练并进行调优，获取数据模型；将分析数据输入数据模型进行分布式计算，获取时序数据并进行存储，结合预设的诊断规则与时序数据确定配电台区低电压诊断结果，其中，诊断结果包括配电台区低电压的严重程度等级、紧急程度等级以及配变负载率。本发明专利技术通过对数据进行数据规范性处理、剔除异常数据处理以及数据相关性分析，并根据诊断规则进行分类，提高了低电压判定的准确率。了低电压判定的准确率。了低电压判定的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种配电台区低电压诊断方法及装置


[0001]本专利技术涉及配电台区数据诊断
，尤其涉及一种配电台区低电压诊断方法及装置。

技术介绍

[0002]目前通过Java解析不同台区电压监测点装置采集的文本类型电压数据，并把解析好的电压数据存储到关系型数据库中，结合台区基础数据，按照年或月以SQL查询统计分析出属于低电压类别下的配电台区数量，批量导出低电压台区Excel清单，再由各区局或供电所运行人员现场核查并制定后期的治理方案。
[0003]现有技术中的配电台区低电压诊断方式存在电压监测手段单一、诊断方法不足以及配电台区电压偏低等问题，其中，配电台区电压偏低是一个系统性问题，包含技术和管理等多方面问题，配电台供电半径过长、线径偏细、低压台区重过载和无功补偿利用率不高等因素都是造成台区电压偏低的主要因素，需要综合全面考虑，另外电压偏低问题的治理决策仍然停留在经验判断层面，缺乏理论和数据支撑，造成治理措施选取不合理性、低电压核查和治理方案先后顺序无标准和管理要求且流程过于繁琐，严重依赖于行政管理和人员，使得治理成本的增加和治理效果不理想。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于，提供一种配电台区低电压诊断方法，以解决现有技术中对于低电压的判定准确度不高的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种配电台区低电压诊断方法，包括：
[0006]获取配电台区低电压初始分析数据，遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集；其中，所述预处理包括数据规范性处理、剔除异常数据处理以及数据相关性分析；
[0007]采用随机森林算法对根据所述特征标签数据集确定的机器学习模型进行训练，并采用低电压诊断模型对所述机器学习模型进行调优，获取数据模型；
[0008]将所述分析数据输入所述数据模型进行分布式计算，获取时序数据并采用分布式进行存储，其中，所述时序数据包括低电压要因数据和时段范围数据；
[0009]结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，其中，所述诊断结果包括配电台区低电压的严重程度等级、紧急程度等级以及配变负载率。
[0010]优选地，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集，包括：
[0011]根据所述数据规范性处理获取第一分析数据；
[0012]所述初始分析数据包括多个采集点，将多个所述采集点与预设的第一阈值进行比对确定所述第一分析数据；
[0013]若所述采集点大于所述预设的第一阈值，则根据所述数据规范性处理中的考核标识规则剔除非考核标识中的采集点，获取所述第一分析数据；
[0014]若所述采集点小于等于所述预设的第一阈值，则按照实际所述初始分析数据中的采集点确定所述第一分析数据。
[0015]优选地，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理获取分析数据并构造特征标签数据集，还包括：
[0016]遍历所述第一分析数据，若所述第一分析数据中存在公用配变的电压小于150V和/或若所述第一分析数据中存在专用高供高计电压小于等于68.2V，则判定为异常数据；
[0017]若根据周期获取的所述第一分析数据中存在任意一个时刻的数据为正常数据，则判定该采集点处于正常状态，并获取第二分析数据。
[0018]优选地，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理获取分析数据并构造特征标签数据集，还包括：
[0019]根据所述第二分析数据进行所述数据相关性分析，获取所述分析数据并进行数据标准化以及归一化处理，确定所述特征标签数据集；其中，所述第二分析数据包括：台区特征指标、低电压时段数据以及低电压位置数据。
[0020]优选地，所述结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，包括：
[0021]所述预设的诊断规则包括：根据低电压要因、低电压发生时段以及低电压区域进行相关性分析；
[0022]将所述时序数据分别与所述低电压要因、所述低电压发生时段以及所述低电压区域进行相关性分析，获取相关性分析数据；
[0023]将所述相关性分析数据输入预设的评分模型，获取所述配电台区低电压诊断结果。
[0024]本专利技术还提供一种配电台区低电压诊断装置，包括：
[0025]预处理模块，用于获取配电台区低电压初始分析数据，遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集；其中，所述预处理包括数据规范性处理、剔除异常数据处理以及数据相关性分析；
[0026]模型构造模块，用于采用随机森林算法对根据所述特征标签数据集确定的机器学习模型进行训练，并采用低电压诊断模型对所述机器学习模型进行调优，获取数据模型；
[0027]计算模块，用于将所述分析数据输入所述数据模型进行分布式计算，获取时序数据并采用分布式进行存储，其中，所述时序数据包括低电压要因数据和时段范围数据；
[0028]判定模块，用于结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，其中，所述诊断结果包括配电台区低电压的严重程度等级、紧急程度等级以及配变负载率。
[0029]优选地，所述预处理模块，还用于：
[0030]根据所述数据规范性处理获取第一分析数据；
[0031]所述初始分析数据包括多个采集点，将多个所述采集点与预设的第一阈值进行比对确定所述第一分析数据；
[0032]若所述采集点大于所述预设的第一阈值，则根据所述数据规范性处理中的考核标
识规则剔除非考核标识中的采集点，获取所述第一分析数据；
[0033]若所述采集点小于等于所述预设的第一阈值，则按照实际所述初始分析数据中的采集点确定所述第一分析数据。
[0034]优选地，所述预处理模块，还用于：
[0035]遍历所述第一分析数据，若所述第一分析数据中存在公用配变的电压小于150V和/或若所述第一分析数据中存在专用高供高计电压小于等于68.2V，则判定为异常数据；
[0036]若根据周期获取的所述第一分析数据中存在任意一个时刻的数据为正常数据，则判定该采集点处于正常状态，并获取第二分析数据。
[0037]优选地，所述预处理模块，还用于：
[0038]根据所述第二分析数据进行所述数据相关性分析，获取所述分析数据并进行数据标准化以及归一化处理，确定所述特征标签数据集；其中，所述第二分析数据包括：台区特征指标、低电压时段数据以及低电压位置数据。
[0039]优选地，所述判定模块，还用于：
[0040]所述预设的诊断规则包括：根据低电压要因、低电压发生时段以及低电压区域进行相关性分析；
[0041]将所述时序数据分别与所述低电压要因、所述低电压发生时段以及所述低电压区域进行相关性分析，获取相关性分析数据；
[0042]将所述相关性分析数据输入预设的评分模型，获取所述配电台区低电压诊断结果。
[0043]相对于现有技术，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电台区低电压诊断方法，其特征在于，包括：获取配电台区低电压初始分析数据，遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集；其中，所述预处理包括数据规范性处理、剔除异常数据处理以及数据相关性分析；采用随机森林算法对根据所述特征标签数据集确定的机器学习模型进行训练，并采用低电压诊断模型对所述机器学习模型进行调优，获取数据模型；将所述分析数据输入所述数据模型进行分布式计算，获取时序数据并采用分布式进行存储，其中，所述时序数据包括低电压要因数据和时段范围数据；结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，其中，所述诊断结果包括配电台区低电压的严重程度等级、紧急程度等级以及配变负载率。2.根据权利要求1所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集，包括：根据所述数据规范性处理获取第一分析数据；所述初始分析数据包括多个采集点，将多个所述采集点与预设的第一阈值进行比对确定所述第一分析数据；若所述采集点大于所述预设的第一阈值，则根据所述数据规范性处理中的考核标识规则剔除非考核标识中的采集点，获取所述第一分析数据；若所述采集点小于等于所述预设的第一阈值，则按照实际所述初始分析数据中的采集点确定所述第一分析数据。3.根据权利要求2所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理获取分析数据并构造特征标签数据集，还包括：遍历所述第一分析数据，若所述第一分析数据中存在公用配变的电压小于150V和/或若所述第一分析数据中存在专用高供高计电压小于等于68.2V，则判定为异常数据；若根据周期获取的所述第一分析数据中存在任意一个时刻的数据为正常数据，则判定该采集点处于正常状态，并获取第二分析数据。4.根据权利要求3所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理获取分析数据并构造特征标签数据集，还包括：根据所述第二分析数据进行所述数据相关性分析，获取所述分析数据并进行数据标准化以及归一化处理，确定所述特征标签数据集；其中，所述第二分析数据包括：台区特征指标、低电压时段数据以及低电压位置数据。5.根据权利要求4所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，包括：所述预设的诊断规则包括：根据低电压要因、低电压发生时段以及低电压区域进行相关性分析；将所述时序数据分别与所述低电压要因、所述低电压发生时段以及所述低电压区域进行相关性分析，获取相关性分析数据；将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭明洋，周刚，杨强，程晨，李妍，徐思尧，郑雅文，林金郁，冉杨，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司潮州供电局广东电网有限责任公司云浮供电局，
类型：发明
国别省市：