一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法，包括以下步骤：S1：对电网中不同类型设备进行信号序列生成，得到信号序列；S2：根据信号序列中的数据类型，选择对应的聚类算法进行聚类分析，得到不同的事件序列；S3：采用动态规划算法对事件序列的数据缺陷进行分析，对比实时运行数据的事件序列和设备正常运行的事件序列，判断实时运行数据是否出现异常，如是则输出缺陷识别结果。本发明专利技术基于多源数据融合的配电网运行故障特征信息提取，能够提升故障特征提取、诊断的可靠性以及精确度，由此可以广泛应用于电网故障诊断方向。由此可以广泛应用于电网故障诊断方向。由此可以广泛应用于电网故障诊断方向。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，特别涉及一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法。

技术介绍

[0002]配电网自动化的程度在快速地提高，极大提升了获得故障数据的便利程度。在配电网发生故障时，事故信息大量且复杂，会迅速地涌入调度中心，在这样的情况下调度人员则需要快速且精准地知悉最为核心的警报信息。但是迅速而精确地识别故障是非常困难的，主要的原因在于误判以及漏判等现象。因此，处理信息的人员就需要依靠行之有效的配电网故障特征提取理论、方法来提供故障特征信息，以其作为辅助性评判，从而确保配电网安全运行。
[0003]目前，常见的缺陷识别，都是获取特征信息后再通过某种智能算法来判定故障的位置，而特征信息如何处理，将显著影响后续识别的准确性和效率，因此，如何在数据前期的处理到最后识别的过程中，提高数据处理的准确性和效率，是目前技术存在的问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中数据处理的准确性和效率较低的问题，本专利技术提供了一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对电网中不同类型设备进行信号序列生成，得到信号序列；S2：根据信号序列中的数据类型，选择对应的聚类算法进行聚类分析，得到不同的事件序列；S3：采用动态规划算法对事件序列的数据缺陷进行分析，对比实时运行数据的事件序列和设备正常运行的事件序列，判断实时运行数据是否出现异常，如是则输出缺陷识别结果。2.根据权利要求1所述的一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法，其特征在于，所述S1：对电网中不同类型设备进行信号序列生成，得到信号序列，包括：采集电网中不同类型设备的运行数据；对运行数据进行排序后形成信号序列，保存为中间表，其中为不同设备采集到的不同种类运行数据。3.根据权利要求1所述的一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法，其特征在于，所述S2：根据信号序列中的数据类型，选择对应的聚类算法进行聚类分析，得到不同的事件序列，包括：根据输入数据形式，采用不同的聚类算法，其中，电流、电压、功率数据采用基于句向量的欧氏距离的K均值聚类，开关量数据采用DBSCAN噪声密度聚类、非电量数据采用基于编辑距离的凝聚层次算法。4.根据权利要求1所述的一种基于电网调度多源数据融合的缺陷识别方法，其特征在于，所述S3：采用动态规划算法对事件序列的数据缺陷进行分析，对比实时运行数据的事件序列和设备正常运行的事件序列，判断实时运行数据是否出现异常，如是则输出缺陷识别结果，包括：对事件序列进行相邻去重，对相邻的重复出现的信号只保留首次出现的信号；将全部事件序列形成一个整体序列集，其中，代表一个序列，表示一个序列中的一个信号；设，为两个序列，A和B均为中的一个序列，和均为一个序列中的某一个信号；设它们的任意公共子序列为，那么：如果，则，且是和的一个LCS，LCS为最长子序列...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄迪，罗少杰，严性平，顾建炜，朱超越，边巧燕，胡锡幸，陈潘霞，郑伟彦，
申请(专利权)人：浙江大有实业有限公司杭州科技发展分公司，
类型：发明
国别省市：