基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电网故障识别技术领域，公开了一种基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法及系统，其方法通过获取目标低压台区中的各个低压开关的电气参数，将电气参数与预设的电气参数阈值进行比对，根据比对结果判断相应的低压开关是否故障，若判断相应的低压开关为故障，则基于预先训练好的ID3决策树模型对故障的低压开关对应的电气参数进行故障识别，得到对应的故障类别，从而快速识别低压开关的故障类别，提高了配网低压台区故障的监测的准确性和效率。和效率。和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及电网故障识别
，尤其涉及一种基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法及系统。

技术介绍

[0002]随着电网运行要求、供电服务需求的不断提高，供电企业对低压配电台区的运维手段也提出了更高的要求，亟需利用科学的方法、智能化的技术支撑运行风险的管控。因此，需要对低压台区进行实时监管。
[0003]目前配网低压台区运维主要有人工巡视、低压总开关监测、低压台区综合风险评估、台区低压开关跳闸预防性等方法，其中人工巡视查障及低压总开关监测被普遍采用。
[0004]其中，人工巡视是一种耗时耗力且准确率低的运维方式，通过工作人员定期对低压台区进行巡视，查找线路及设备存在隐患。该方法效率低，且受工作人员的自身专业技能及工作经验影响，无法满足现今客户对用电可靠性的要求。
[0005]其中，低压总开关监测是通过对台区的总电压、电流进行监测，当该台区发生故障总开关跳闸，工作人员通过相关能力系统查找出故障台区，然后工作人员去现场查障。该方法无法获取跳闸前一刻的详细信息，即开关为什么跳闸，无法给相关工作人员查障提供帮助，仍需要花费大量人力及时间，耗时耗力，很多时候无法满足快速恢复供电的要求。
[0006]其中，低压台区综合风险评估从运行风险和潜在风险两个方面建立低压台区的风险评估指标体系,以风险量化值的计算以及风险等级的划分确定低压台区综合风险水平，此方法仅仅是对整个低压台区运行风险进行评估，无法对该台区真正发生故障或异常时提供相关的有效信息。
[0007]其中，台区低压开关跳闸预防性在继电保护技术支持下，对低压开关跳闸预防性运维系统设计，提供了预防性维护管理方案支持，该方法对台区的网架结构有一定的要求，实用较差，无法满足台区客户及负荷多样性的情况，且成本较高及仍无法对查障提高有效参考。
[0008]综上所述，目前对配网低压台区故障的监测的准确性和效率仍较低，从而容易导致电网运行不稳定。

技术实现思路

[0009]本专利技术提供了一种基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法及系统，解决了对配网低压台区故障的监测的准确性和效率仍较低，从而容易导致电网运行不稳定的技术问题。
[0010]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法，包括以下步骤：
[0011]获取目标低压台区中的各个低压开关的电气参数，所述电气参数包括电压、电流和温度；
[0012]将所述电气参数与预设的电气参数阈值进行比对，根据比对结果判断相应的所述低压开关是否故障，若判断相应的所述低压开关为故障，则执行下一步；
[0013]基于预先训练好的ID3决策树模型对故障的低压开关对应的电气参数进行故障识别，得到对应的故障类别。
[0014]优选地，本方法还包括：
[0015]获取各低压开关的开关编号，对各低压开关的电气参数分别进行打包，得到相应的数据包；
[0016]对每个数据包按照对应的开关编号进行编译并生成数据包头标志位和数据包标志位，将所述数据包头标志位和所述数据包标志位分别封装至所述数据包内，得到加密数据包；
[0017]将所述加密数据包发送给服务器，并存入所述服务器对应的缓存区，对所述数据包头标志位和所述数据包标志位分别进行解析，得到其对应的开关编号；
[0018]将所述开关编号与预设数据库内的开关编号进行匹配，若匹配成功，则提取所述加密数据包中的电气参数，若匹配失败，则将相应的加密数据包进行丢弃操作。
[0019]优选地，将所述电气参数与预设的电气参数阈值进行比对，根据比对结果判断相应的所述低压开关是否故障，若判断相应的所述低压开关为故障，则执行下一步的步骤具体包括：
[0020]判断所述电压是否超过预设电压限值，若所述电压超过预设电压限值，则判断相应的所述低压开关为故障，发起电压故障弹窗，并执行下一步；
[0021]判断所述电流是否超过预设电流限值，若所述电流超过预设电流限值，则判断相应的所述低压开关为故障，发起电流故障弹窗，并执行下一步；
[0022]判断所述温度是否超过预设温度限值，若所述温度超过预设温度限值，则判断相应的所述低压开关为故障，发起温度故障弹窗，并执行下一步。
[0023]优选地，本方法还包括：
[0024]将所述电气参数存入SQL Server数据库对应表中，并利用SQL工具多维模式中的Analysis Services技术对所述电气参数进行预处理，得到有效参数数据。
[0025]优选地，基于预先训练好的ID3决策树模型对故障的低压开关对应的电气参数进行故障识别，得到对应的故障类别的步骤之前包括：
[0026]获取低压开关的历史故障电气参数；
[0027]对所述历史故障电气参数按照故障类别进行分类，得到每个故障类别下的历史故障电气参数，其中，所述故障类别包括低压总开故障、低压开关过流故障、低压开关过压故障、低压线路绝缘烧损、用户设备故障、电表箱故障、配电柜故障和用户低电压故障；
[0028]根据所述历史故障电气参数以及其对应的故障类别构建样本数据集；
[0029]根据所述样本数据集创建训练集和属性集，训练集记为A，A＝{(x1，y1)，(x2，y2)，
…
，(x
m
，y
m
)},其中x
m
为第m个电气参数，y
m
为第m个电气参数对应的低压开关是否发生故障，属性集记为B，B＝(b1，b2，
…
，b
m
)，其中，b
m
为第m个电气参数对应的低压开关对应的故障类别属性，其中，训练集A中的每个电气参数对应有已知故障类别属性；
[0030]创建初始Node节点，若训练集A中的发生故障的低压开关均属于故障类别C，则将所述初始Node节点标记为C类故障类别；否则，计算属性集B中每个属性的信息增益，比较每
个属性的信息增益的大小，确定信息增益最大的已知故障类别属性为最优划分属性，并根据最优划分属性划分初始Node节点包含的数据集；
[0031]基于初始Node节点分裂形成多个子节点，在分裂过程中，令A
v
表示训练集A在属性集B上取值为b
v
的故障样本子集，若故障样本子集A
v
为空，则将相应的子节点标记为叶子结点，并将所述叶子结点的类别标记为训练集A中样本最多的类已知故障类别属性，若故障样本子集A
v
不为空，则生成Node节点的左右节点，将剩余的已知故障类别属性分配至Node节点，直至所有子节点均确定出相应的已知故障类别属性，输出训练好的ID3决策树模型。
[0032]第二方面，本专利技术还提供了一种基于ID3决策树的配网低压台区故障识别系统，包括：
[0033]参数获取模块，用于获取目标低压台区中的各个低压开关的电气参数，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标低压台区中的各个低压开关的电气参数，所述电气参数包括电压、电流和温度；将所述电气参数与预设的电气参数阈值进行比对，根据比对结果判断相应的所述低压开关是否故障，若判断相应的所述低压开关为故障，则执行下一步；基于预先训练好的ID3决策树模型对故障的低压开关对应的电气参数进行故障识别，得到对应的故障类别。2.根据权利要求1所述的基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法，其特征在于，还包括：获取各低压开关的开关编号，对各低压开关的电气参数分别进行打包，得到相应的数据包；对每个数据包按照对应的开关编号进行编译并生成数据包头标志位和数据包标志位，将所述数据包头标志位和所述数据包标志位分别封装至所述数据包内，得到加密数据包；将所述加密数据包发送给服务器，并存入所述服务器对应的缓存区，对所述数据包头标志位和所述数据包标志位分别进行解析，得到其对应的开关编号；将所述开关编号与预设数据库内的开关编号进行匹配，若匹配成功，则提取所述加密数据包中的电气参数，若匹配失败，则将相应的加密数据包进行丢弃操作。3.根据权利要求1所述的基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法，其特征在于，将所述电气参数与预设的电气参数阈值进行比对，根据比对结果判断相应的所述低压开关是否故障，若判断相应的所述低压开关为故障，则执行下一步的步骤具体包括：判断所述电压是否超过预设电压限值，若所述电压超过预设电压限值，则判断相应的所述低压开关为故障，发起电压故障弹窗，并执行下一步；判断所述电流是否超过预设电流限值，若所述电流超过预设电流限值，则判断相应的所述低压开关为故障，发起电流故障弹窗，并执行下一步；判断所述温度是否超过预设温度限值，若所述温度超过预设温度限值，则判断相应的所述低压开关为故障，发起温度故障弹窗，并执行下一步。4.根据权利要求1所述的基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法，其特征在于，还包括：将所述电气参数存入SQL Server数据库对应表中，并利用SQL工具多维模式中的Analysis Services技术对所述电气参数进行预处理，得到有效参数数据。5.根据权利要求1所述的基于ID3决策树的配网低压台区故障识别方法，其特征在于，基于预先训练好的ID3决策树模型对故障的低压开关对应的电气参数进行故障识别，得到对应的故障类别的步骤之前包括：获取低压开关的历史故障电气参数；对所述历史故障电气参数按照故障类别进行分类，得到每个故障类别下的历史故障电气参数，其中，所述故障类别包括低压总开故障、低压开关过流故障、低压开关过压故障、低压线路绝缘烧损、用户设备故障、电表箱故障、配电柜故障和用户低电压故障；根据所述历史故障电气参数以及其对应的故障类别构建样本数据集；根据所述样本数据集创建训练集和属性集，训练集记为A，A＝{(x1，y1)，(x2，y2)，
…
，
(x
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为第m个电气参数对应的低压开关是否发生故障，属性集记为B，B＝(b1，b2，
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为第m个电气参数对应的低压开关对应的故障类别属性，其中，训练集A中的每个电气参数对应有已知故障类别属性；创建初始Node节点，若训练集A中的发生故障的低压开关均属于故障类别C，则将所述初始Node节点标记为C类故障类别；否则，计算属性集B中每个属性的信息增益，比较每个属性的信息增益的大小，确定信息增益最大的已知故障类别属性为最优划分属性，并根据最优划分属性划分初始Node节点包含的数据集；基于初始Node节点分裂形成多个子节点，在分裂过程中，令A
v
表示训练集A在属性集B上取值为b
v
的故障样本子集，若故障样本子集A
v
为空，则将相应的子节点标记为叶子结点，并将所述叶子结点的类别标记为训练集A中样本最多的类已知故障类别属性，若故障样本子集A
v
不为空，则生成Node节点的左右节点，将剩余的已知故障类别属性分配至Node节点，直至所有子节点均确定出相应的已知故障类别属性，输出训练好的ID3决策树模型。6.基于ID3决策树的配网低...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊玲，黄达威，李业，黎和典，徐沛东，王歆，陈麟，黄伟强，叶凯林，黄培震，邓煜琳，黄健，邓修艺，梁杰，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司湛江供电局，
类型：发明
国别省市：