【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统，具体涉及一种输电网故障时空分布预测方法。
技术介绍
1、为了保障电力供应的安全性，有必要对输电线路系统潜在的故障进行有效的监视和预防。由于现实中用于故障监测和预防的资源有限，难以实现对整个输电线路系统的全面覆盖，因此，应将有限的资源集中在高风险区域和时段进行重点监测和预防。故障的时间和空间分布具有显著的规律，通过大数据分析技术可以揭示这些规律，从而实现对未来故障分布的预测。这将为故障应对提供更充足的准备和响应时间，使应对措施更加合理和系统化。因此，预测故障的未来时空分布对于保障输电线路系统的安全稳定运行至关重要。
技术实现思路
1、为解决以上现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种输电网故障时空分布预测方法，该方法包括：构建电力系统网络，获取电力系统网络中各个节点历史电力数据，对历史电力数据进行预处理；根据预处理后的历史电力数据构建模型知识库；根据模型知识库中的数据构建电力系统网络的环境-故障关联规则；实时获取电力系统环境数据，将电力系统环境数据输入到故障时空分布预...
【技术保护点】
1.一种输电网故障时空分布预测方法，其特征在于，包括：构建电力系统网络，获取电力系统网络中各个节点历史电力数据，对历史电力数据进行预处理；根据预处理后的历史电力数据构建模型知识库；根据模型知识库中的数据构建电力系统网络的环境-故障关联规则；实时获取电力系统环境数据，将电力系统环境数据输入到故障时空分布预测模型中，并根据环境-故障关联规则得到故障预测结果；对故障预测结果进行分析，判断故障发生原因，根据故障发生原因对电力系统网络进行预测性防护。
2.根据权利要求1所述的一种输电网故障时空分布预测方法，其特征在于，历史电力数据包括气象特征、自身特征、时空量特征、...
【技术特征摘要】
1.一种输电网故障时空分布预测方法，其特征在于，包括：构建电力系统网络，获取电力系统网络中各个节点历史电力数据，对历史电力数据进行预处理；根据预处理后的历史电力数据构建模型知识库；根据模型知识库中的数据构建电力系统网络的环境-故障关联规则；实时获取电力系统环境数据，将电力系统环境数据输入到故障时空分布预测模型中，并根据环境-故障关联规则得到故障预测结果；对故障预测结果进行分析，判断故障发生原因，根据故障发生原因对电力系统网络进行预测性防护。
2.根据权利要求1所述的一种输电网故障时空分布预测方法，其特征在于，历史电力数据包括气象特征、自身特征、时空量特征、故障类型以及处理结果；其中气象特征包括天气和风向；自身特征包括电压等级、导线分裂数、绝缘类型、杆塔型式、导线型号以及设备投运年限；时空量特征包括当前年月日、当前季度、所处地形、海拔高度以及特殊区段；故障类型包括主要故障和次要故障；处理结果包括自动重合闸、强送电以及故障处理结果。
3.根据权利要求1所述的一种输电网故障时空分布预测方法，其特征在于，对历史电力数据进行预处理包括对电力数据进行清洗、离散化以及格式转换处理。
4.根据权利要求1所述的一种输电网故障时空分布预测方法，其特征在于，获取电力系统网络的环境-故障关联规则包括：从模型知识库中获取数据；对数据进行预处理，该预处理包括数据清洗、数据编码以及特征选择；对预处理后的数据进行故障类型分类，并为故障类型分配权重；其中故障类型包括注意故障权重f1、次要故障权重f2、自动重合闸权重f3、强送电权重f4以及故障处理结果权重r；采用基于哈希优化方法对数据库中的数据进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：段洁，陈彬，蔡小刚，王旭豪，张腾跃，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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