【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电终端运维与管理，具体为一种配电终端的模块化风险预测方法、装置及可存储介质。
技术介绍
1、配电终端是电力系统中的一种关键设备，用于配电网络中的电能分配和管理。它通常位于配电变压器之后，负责将电能从配电网传送到最终电力用户。在电力系统中，配电终端设备的可靠性与安全性直接关系到整个电网的运行安全与可靠性。由于配电终端设备本身的故障率极高，一旦出现故障，将会给电网带来极大的安全隐患。因此对配电终端设备进行风险预测就显得尤为重要。
2、现有研究中，申请号为cn201811347988.3的中国专利提出了一种配电终端的模块化风险预测方法、装置及可存储介质。首先，统计配电终端的历史运维数据并生成故障数据库；根据预置检测指标从数据库中获取各工作模块的运维指标数据；通过熵权法计算运维指标数据的熵权系数，并根据检测指标与工作模块的关联关系筛选、分类运维指标数据，通过加权求和得到各模块的风险概率值，最终通过上下限法计算出配电终端的可靠性预测值。然而，该方法针对特定的配电终端设计，无法直接应用于其他类型的设备或系统，通用性较差。且预置的检测指标和关联关系在实际应用中无法及时调整，导致方法对新出现的故障类型和运维指标的适应性较差。申请号为cn202010379002.1的中国专利提出了一种配电箱预警系统及预警方法，系统包括采集单元、网络单元、处理单元和终端设备。采集单元获取配电箱中的监测数据，并将数据通过网络单元传输到处理单元。处理单元将监测数据输入预设的趋势预测模型进行预测，生成预警信息，终端设备接收并显示这些预警信息。
3、目前，配电终端的风险预测准确率仍需进一步提升。
4、为此，提出一种配电终端的模块化风险预测方法、装置及可存储介质。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种配电终端的模块化风险预测方法、装置及可存储介质，收集指定配电终端的多源历史数据，包括环境数据、设备状态数据、设备运行数据、负载数据和历史事件数据，形成终端历史数据库；从终端历史数据库中提取n个工作模块的多源历史数据，形成n个模块历史数据集，这些工作模块包括终端设备模块、监控和计量模块、继电保护模块、通信模块、控制模块、电源管理模块、电能质量模块、安全管理模块、环境监测模块和辅助模块；对n个工作模块的历史数据集分别进行预处理，得到n个预处理集；根据预处理集分别进行模型训练，得到n个多层次堆叠集成学习模型；采集配电终端n个工作模块的实时数据，得到n个第一实时数据；使用孤立森林模型对每个实时数据进行检测，得到n个第一异常数据和n个第一正常数据，并根据第一异常数据进行预警；将第一正常数据输入多层次堆叠集成学习模型，得到n个模块风险概率，并根据n个模块风险概率计算整体风险概率。最终，将模块风险概率与设定的阈值进行比较，当超过阈值时，进行预警。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种配电终端的模块化风险预测方法，包括：
4、收集指定配电终端的多源历史数据，包括环境数据、设备状态数据、设备运行数据、负载数据和历史事件数据，得到终端历史数据库；
5、从所述终端历史数据库中提取n个工作模块的所述多源历史数据，形成n个模块历史数据集；n个所述工作模块包括终端设备模块、监控和计量模块、继电保护模块、通信模块、控制模块、电源管理模块、电能质量模块、安全管理模块、环境监测模块和辅助模块；对n个所述模块历史数据集分别进行预处理，得到n个预处理集；
6、根据n个所述预处理集，分别进行模型训练，得到n个多层次堆叠集成学习模型；每个所述工作模块对应一个所述多层次堆叠集成学习模型；
7、采集所述配电终端的n个所述工作模块的实时数据，得到n个第一实时数据；
8、使用孤立森林模型分别对每个所述第一实时数据进行检测，得到n个第一异常数据和n个第一正常数据；
9、根据n个所述第一异常数据得到异常模块，对所述异常模块进行预警；
10、将n个所述第一正常数据分别输入n个所述多层次堆叠集成学习模型中，得到n个模块风险概率；
11、根据n个所述模块风险概率，计算所述配电终端的整体风险概率；
12、根据n个所述模块风险概率和n个模块风险阈值，进行预警。
13、进一步地，所述历史事件数据包括历史上的配电终端故障信息，所述配电终端故障信息包括故障设备和故障类型。
14、进一步地，所述工作模块具体为：
15、所述终端设备模块用于控制和分配电能，所述终端设备模块包括各种类型的断路器、开关和配电变压器；
16、所述监控和计量模块用于实时监测电能参数并计量电能消耗情况，所述监控和计量模块包括各种传感器、电能表和数据采集系统；
17、所述继电保护模块用于保护所述配电终端的设备和线路安全；所述继电保护模块包括继电保护装置和保护继电器；
18、所述通信模块用于实现所述配电终端与上级控制中心和/或指定设备的数据通信；所述通信模块包括通信终端、路由器和网络交换机；
19、所述控制模块用于实现本地和/或远程的控制功能，使所述配电终端正常运行；所述控制模块包括控制器和编程逻辑控制器；
20、所述电源管理模块用于管理电源的供给和分配；所述电源管理模块包括电源管理系统和不间断电源；
21、所述电能质量模块用于监测和改善电能质量，所述电能质量模块包括滤波器和电容器组；
22、所述安全管理模块用于保障所述配电终端的物理安全和信息安全；所述安全管理模块包括视频监控系统、防火墙和安全网关；
23、所述环境监测模块用于监测所述配电终端所处环境中的环境参数；所述环境监测模块包括温湿度传感器和空气质量监测器；
24、所述辅助模块用于提供所述配电终端的补充和扩展功能。
25、进一步地，根据n个所述预处理集，分别进行模型训练，得到n个所述多层次堆叠集成学习模型具体为：
26、将每个所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，所述历史事件数据包括历史上的配电终端故障信息，所述配电终端故障信息包括故障设备和故障类型。
3.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，所述工作模块具体为：
4.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，根据N个所述预处理集，分别进行模型训练，得到N个所述多层次堆叠集成学习模型具体为：
5.根据权利要求4所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，所述多层次堆叠集成学习模型还包括自适应加权融合层；
6.根据权利要求4所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，所述第一层堆叠模型和所述第二层堆叠模型具体为：
7.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，根据N个所述模块风险概率，计算所述整体风险概率包括：
8.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，根据N个所
9.一种配电终端的模块化风险预测装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可存储介质，其特征在于，所述计算机可存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如根据权利要求1至8任一项所述的配电终端的模块化风险预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，所述历史事件数据包括历史上的配电终端故障信息，所述配电终端故障信息包括故障设备和故障类型。
3.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，所述工作模块具体为：
4.根据权利要求1所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，根据n个所述预处理集，分别进行模型训练，得到n个所述多层次堆叠集成学习模型具体为：
5.根据权利要求4所述的一种配电终端的模块化风险预测方法，其特征在于，所述多层次堆叠集成学习模型还包括自适应加权融合层；
6.根据...
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