【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网运营监控，尤其涉及一种基于人工智能的电网运营监控分析方法及平台。
技术介绍
1、供电公司运营监控中心是供电公司至关重要的运营管理部门，承担着监控电网设备的运行状态、电力负荷、故障情况等重要职责。这个中心负责24小时不间断地监控电力系统的运行状况，确保电力供应的稳定和安全。一旦发现异常情况，运营监控中心的工作人员需要及时做出判断和处理，保障电力系统的稳定运行，满足社会的用电需求。同时，运营监控中心还需要对电力市场的需求进行预测和分析，为公司的决策提供数据支持。
2、智能化分析与应用是电网运营监控的重要发展方向之一。目前，大部分电网运营监控系统还处于数据分析和应用的初级阶段，智能化程度不高，因此进一步加强对电网运行数据的挖掘和分析，提取更多的有用信息，为电网运营管理提供更加科学、准确的决策支持，是本领域人员的一个重要研究课题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，包括：
2、step1、向供电公司的电网运营监控中心采集电网运营数据；
3、step2、对电网运营数据进行分析处理，并建立电网运营故障预测模型；
4、step3、对实时采集的电网运营数据进行可视化，形成电网运行实时监控大屏；
5、step4、使用电网运营故障预测模型进行故障预测，根据预测结果获取电网中的预计故障发生位置，与预计故障类型，并在监控大屏中标注显示。
6、如上所述的一种基于人工智能的电网运营
7、提取电网运营数据的运行特征，形成电网运营数据特征集作为输入集；
8、提取电网运维数据中故障特征形成输出集；
9、结合输出集训练电网运营故障预测模型。
10、如上所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其中电网运营故障预测模型为：，其中if()函数有三个参数，以逗号隔开，第一个参数为表达式，当表达式成立时，输出第二个参数，否则输出第三个参数0，similar（）为相似函数，有两个参数，第一个参数pre（r，cy）为预测函数，根据电网运营数据特征集r预测下一时间周期cy内的电网运营数据特征，第二个参数rj表示r数据集中，第j条电网运维数据记录的故障发生时间周期内，所包含的电网运营数据特征，若两个参数相似，则返回true，否则返回false，j取值1~q，q为电网运维数据的记录总数，返回的是bt*λi>μ时的ai，μ为预设的故障检测灵敏度，ai表示第i个监测对象的编号，bt表示t时间戳下的第i个监测对象的监测值，λi表示第i个监测对象与故障j的关联系数，取值1~m，m为监测对象的总数，为连接符。
11、如上所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其中对实时采集的电网运营数据进行可视化，形成电网运行实时监控大屏，具体包括以下子步骤：
12、绘制大规模供电线路模拟图；
13、在大规模供电线路模拟图中实时显示电网运营数据；
14、电网运营历史数据的可视化。
15、如上所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其中使用电网运营故障预测模型进行故障预测，根据预测结果获取电网中的预计故障发生位置，与预计故障类型，并在监控大屏中标注显示，具体包括以下子步骤：
16、将采集到的最近一个周期的各项监测对象的监测值作为输入集，输入至电网运营故障预测模型，输出预计发生故障的监测对象编号和电网运维数据记录下标；
17、根据监测对象的编号获取监测对象在监控大屏中的位置；
18、对预计发生的故障进行标注显示。
19、本专利技术还提供一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，包括：数据源接入模块，电网运营故障预测模型训练模块和电网运营监控模块。
20、如上所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，其中数据源接入模块，用于向供电公司的电网运营监控中心采集电网运营数据；
21、电网运营故障预测模型训练模块，用于对电网运营数据进行分析处理，并建立电网运营故障预测模型；
22、电网运营监控模块，用于对实时采集的电网运营数据进行可视化，形成电网运行实时监控大屏。
23、如上所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，其中电网运营监控模块包括：大规模供电线路模拟图、电网运营历史数据列表、电网运营故障预测和故障列表。
24、如上所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，其中大规模供电线路模拟图，用于展示一个城市内的供电线路即供电线路上的监测对象；
25、电网运营历史数据列表，用于各监测对象的历史监测数据；
26、电网运营故障预测，用于使用电网运营故障预测模型进行故障预测，根据预测结果获取电网中的预计故障发生位置，与预计故障类型，并在监控大屏中标注显示；
27、故障列表，用于展示预计发生的故障信息。
28、本专利技术实现的有益效果如下：进一步加强对电网运行数据的挖掘和分析，提取更多的有用信息，为电网运营管理提供更加科学、准确的决策支持。
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1.一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其特征在于，对电网运营数据进行分析处理，并建立电网运营故障预测模型，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其特征在于，对实时采集的电网运营数据进行可视化，形成电网运行实时监控大屏，具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其特征在于，使用电网运营故障预测模型进行故障预测，根据预测结果获取电网中的预计故障发生位置，与预计故障类型，并在监控大屏中标注显示，具体包括以下子步骤：
5.一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，包括：数据源接入模块，电网运营故障预测模型训练模块和电网运营监控模块。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，其特征在于，数据源接入模块，用于向供电公司的电网运营监控中心采集电网运营数据；
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，其特征在于，电
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析平台，其特征在于，大规模供电线路模拟图，用于展示一个城市内的供电线路即供电线路上的监测对象；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其特征在于，对电网运营数据进行分析处理，并建立电网运营故障预测模型，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其特征在于，对实时采集的电网运营数据进行可视化，形成电网运行实时监控大屏，具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网运营监控分析方法，其特征在于，使用电网运营故障预测模型进行故障预测，根据预测结果获取电网中的预计故障发生位置，与预计故障类型，并在监控大屏中标注显示，具体包括以下子步骤：
...【专利技术属性】
技术研发人员：黎静，黎瑞，赵亚娥，强晓东，朱斌，
申请(专利权)人：北京格蒂智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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