一种数据清洗处理低电压诊断预警方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据清洗处理低电压诊断预警方法，包括以下步骤：获取区域台区用电数据信息，并构建低电压监测神经网络模型；对区域台区用电数据信息进行数据清洗预处理；基于数据清洗预处理结果对低电压监测神经网络模型进行训练；将实时采集的区域台区用电数据信息作为低电压监测神经网络模型输入数据，并进行区域台区低电压评分处理；基于区域台区低电压评分处理结果生成预警报告；实现了通过将区域台区用电数据信息进行数据清洗处理，基于低电压监测神经网络模型进行区域台区低电压评分处理并生成预警报告，大大提高了低电压诊断的精确度

【技术实现步骤摘要】
一种数据清洗处理低电压诊断预警方法及相关装置


[0001]本专利技术涉及电力监测
，尤其涉及一种数据清洗处理低电压诊断预警方法及相关装置
。

技术介绍

[0002]有些地区由于居民居住的地方过于分散，经济社会发展水平相对落后，依然存在由于电网网架不合理，电源点不足，变电站
、
线路
、
配电变压器
、
用户无功补偿配置不足，中低压供电线路供电半径过长等导致的低电压问题
。
低电压问题已逐渐成为配电网建设和发展过程中愈来愈重要的问题
。
[0003]解决配电网低电压问题的首要任务是实现对区域台区低电压的有效诊断，但现有技术中的区域台区低电压诊断方式是直接采用电力数据库中的数据的，在输入数据前并没有对所述数据进行数据清洗处理，这导致现有技术中的区域台区低电压诊断方式其诊断的准确率低下
。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种数据清洗处理低电压诊断预警方法及相关装置，实现了通过将区域台区用电数据信息进行数据清洗处理，基于低电压监测神经网络模型进行区域台区低电压评分处理并生成预警报告，大大提高了低电压诊断的精确度
。
[0005]为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]本申请第一方面提供了一种数据清洗处理低电压诊断预警方法，包括以下步骤：
[0007]S101、
获取区域台区用电数据信息，并构建低电压监测神经网络模型；
[0008]S102、
对区域台区用电数据信息进行数据清洗预处理；
[0009]S103、
基于数据清洗预处理结果对低电压监测神经网络模型进行训练；
[0010]S104、
将实时采集的区域台区用电数据信息作为低电压监测神经网络模型输入数据，并进行区域台区低电压评分处理；
[0011]S105、
基于区域台区低电压评分处理结果生成预警报告
。
[0012]进一步的，区域台区用电数据信息包括台区用户数
、
户均容量
、
连续最大负载率
、
过载时间
、
重载时间
、
监测到低电压用户数
、
低电压数据总点数
、
用户采集总点数
、
用户低电压点数
、
用户电压平均值
、
用户低电压最低值
、
出口低电压次数
、
出口低电压时间占比和出口电压最低值
。
[0013]进一步的，低电压监测神经网络模型包括卷积层
、
池化层
、
非线形层
、
全连接层
。
[0014]进一步的，池化层，用于一般在连续的两层卷积层之间进行降维操作，能够有效减少模型参数量以及减轻网络的过拟合现象
。
[0015]进一步的，非线形层，由非线性激活函数构成，非线性激活函数包括饱和非线性激活函数和不饱和非线性激活函数，非线性层用于对卷积层输出结果做非线性映射，使得神
经网络可以任意逼近任何非线性函数，提升低电压监测神经网络模型的特征表达能力
。
[0016]进一步的，全连接层，用于将卷积层输出的二维向量转化为一维向量
。
[0017]进一步的，对区域台区用电数据信息进行清洗预处理包括以下步骤：
[0018]基于线性判别分析算法对区域台区用电数据信息进行降维处理；
[0019]基于时间序列符号化法对经降维处理的区域台区用电数据信息进行离散化处理；
[0020]基于动态时间弯曲算法对离散化处理结果进行相似性度量和相似性计算处理，并结合加权处理得到参考曲线；
[0021]基于参考曲线对区域台区用电数据信息进行数据清洗处理，得到无异常数据的区域台区用电数据信息序列
。
[0022]进一步的，区域台区低电压评分处理包括以下步骤：
[0023]基于区域台区用电数据信息中的低电压累计时间占比
、
最低电压值和平均电压值进行细粒度划分；
[0024]统计各个区域台区在划分的各个细粒度的用户数量；
[0025]基于加权求和方式计算处理，确定各个区域台区的低电压评分值
。
[0026]进一步的，预警报告包括一级低电压预警报告
、
二级低电压预警报告
、
三级低电压预警报告，一级低电压预警报告的风险程度低于二级低电压预警报告的风险程度，二级低电压预警报告的风险程度低于三级低电压预警报告的风险程度
。
[0027]进一步的，基于区域台区低电压评分处理结果生成预警报告包括以下步骤：
[0028]若区域台区低电压评分值小于第一电压阈值，且大于或等于第二电压阈值，则生成一级低电压预警报告；
[0029]若区域台区低电压评分值小于第二电压阈值，且大于或等于第三电压阈值，则生成二级低电压预警报告；
[0030]若区域台区低电压评分值小于第三电压阈值，则生成三级低电压预警报告
。
[0031]本申请第二方面提供了一种数据清洗处理低电压诊断预警系统，包括：
[0032]数据获取单元，用于获取区域台区用电数据信息；
[0033]模型构建单元，用于构建低电压监测神经网络模型，并基于数据清洗预处理结果对低电压监测神经网络模型进行训练；
[0034]数据处理单元，用于对区域台区用电数据信息进行数据清洗预处理；
[0035]评分计算单元，用于将实时采集的区域台区用电数据信息作为低电压监测神经网络模型输入数据，并进行区域台区低电压评分处理；
[0036]报告生成单元，用于基于区域台区低电压评分处理结果生成预警报告
。
[0037]本申请第三方面提供了一种数据清洗处理低电压诊断预警设备，包括处理器以及存储器：
[0038]存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
[0039]处理器用于根据程序代码中的指令执行上述方法的数据清洗处理低电压诊断预警方法
。
[0040]本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面所述的数据清洗处理低电压诊断预警方法
。
[0041]本申请的有益效果：实现了通过将区域台区用电数据信息进行数据清洗处理，基于低电压监测神经网络模型进行区域台区低电压评分处理并生成预警报告，大大提高了低电压诊断的精确度
。
[0042]实现了通过构建低电压监测神经网络模型，对区域台区用电数据信息进行数据清洗预处理，基于数据清洗预处理结果对低电压监测神经网络模型进行训练，将实时采集的区域台区用电数据信息作为低电压监测神经网络模型输入数据，并进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种数据清洗处理低电压诊断预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101、
获取区域台区用电数据信息，并构建低电压监测神经网络模型；
S102、
对区域台区用电数据信息进行数据清洗预处理；
S103、
基于数据清洗预处理结果对低电压监测神经网络模型进行训练；
S104、
将实时采集的区域台区用电数据信息作为低电压监测神经网络模型输入数据，并进行区域台区低电压评分处理；
S105、
基于区域台区低电压评分处理结果生成预警报告
。2.
根据权利要求1所述的数据清洗处理低电压诊断预警方法，其特征在于，所述对区域台区用电数据信息进行清洗预处理包括以下步骤：基于线性判别分析算法对区域台区用电数据信息进行降维处理；基于时间序列符号化法对经降维处理的区域台区用电数据信息进行离散化处理；基于动态时间弯曲算法对离散化处理结果进行相似性度量和相似性计算处理，并结合加权处理得到参考曲线；基于参考曲线对区域台区用电数据信息进行数据清洗处理，得到无异常数据的区域台区用电数据信息序列
。3.
根据权利要求1所述的数据清洗处理低电压诊断预警方法，其特征在于，所述区域台区低电压评分处理包括以下步骤：基于区域台区用电数据信息中的低电压累计时间占比
、
最低电压值和平均电压值进行细粒度划分；统计各个区域台区在划分的各个细粒度的用户数量；基于加权求和方式计算处理，确定各个区域台区的低电压评分值
。4.
根据权利要求1所述的数据清洗处理低电压诊断预警方法，其特征在于，所述基于区域台区低电压评分处理结果生成预警报告包括以下步骤：若区域台区低电压评分值小于第一电压阈值，且大于或等于第二电压阈值，则生成一级低电压预警报告；若区域台区低电压评分值小于第二电压阈值，且大于或等于第三电压阈值，则生成二级低电压预警报告；若区域台区低电压评分值小于第三电压阈值，则生成三级低电压预警报告
。5.
根据权利要求4所述的数据清洗处理低电压诊断预警方法，其特征在于，所述预警报告包括一级低电压预警报告
、
二级低电压预警报告
、
三级低电...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗阳洋，陈志君，李俊，覃惠玲，刘裕昆，卢纯颢，李昳，蓝天宝，吕明鸿，梁振峰，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：