一种基于时空数据的极端天气诱发电力故障的预警方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于时空数据的极端天气诱发电力故障的预警方法和系统，旨在准确、及时地预测和警告极端天气事件对电力系统可能造成的影响和故障，以提高电力系统的可靠性和韧性。首先，采集气象站观测的时空数据与其他影响因素，包括但不限于气象数据、电网结构和运行数据、地理和时间数据等。其次，利用基于ConvLstm的深度时空残差网络融合时空数据与外部因素实现气象特征的时间空间双维度预测，采用SMOTE‑NC‑NCL混合抽样方法缓解数据的不平衡。之后，利用LightGBM算法最终预测识别极端天气事件与电力系统故障之间的复杂关系为电网及时提供预警信息，协助电力公司做出快速响应和决策，确保电网运营的稳定性。从而减少经济损失和提高社会公共安全。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统稳定性，更具体地说，是一种基于时空数据的极端天气诱发电力故障的预警方法和系统。

技术介绍

1、在中国南方地区，极端天气事件如台风、暴雨、干旱、输电线路覆冰和极端高温对电网和电力供应产生严重影响。这些天气条件可能导致输电线路断裂、电塔倒塌、设备故障和过载，从而引起电力系统跳闸和供电困难。

2、在夏季，高温和干旱可能导致水电站水源枯竭，而在冬季，某些山区可能出现严重的输电线路覆冰情况。此外，持续的高温还可能增加空调系统和冷却设备的负荷，导致电力需求激增。极端气象条件还可能引起电力设备故障，包括变电站、变压器和电缆损坏。根据统计，气象灾害导致的电网故障已经占到总故障的60％以上。

3、近几年极端天气事件发生概率明显提升，各类极端天气灾害对电网的影响范围和影响程度进一步加剧。同时电力系统快速发展和各类新能源的的接入，电网运行方式日趋复杂，光靠调度员的个人经验不足以确保电力系统的稳定运行。目前电网在获取了原始的多维度气象信息数据后还缺乏高效的信息处理技术，现有技术只能从时间或空间单一维度进行电力系统跳闸预测，未能充分挖掘本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时空数据的极端天气诱发电力故障的预警方法和系统，其特征在于，包含以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S1是收集电网区域的气象站指定时间间隔的气象观测时空数据和其他影响因素，所述步骤S1进一步为：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2对步骤S1中的数据进行预处理和划分为训练集与测试集，所述步骤S2进一步为：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S3为基于ConvLstm的深度时空残差网络的构建，所述步骤S3进一步为：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S4对不平衡数据集进行...

【技术特征摘要】

1.一种基于时空数据的极端天气诱发电力故障的预警方法和系统，其特征在于，包含以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤s1是收集电网区域的气象站指定时间间隔的气象观测时空数据和其他影响因素，所述步骤s1进一步为：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤s2对步骤s1中的数据进行预处理和划分为训练集与测试集，所述步骤s2进一步为：

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【专利技术属性】
技术研发人员：李家璐，高永强，雷傲宇，梅勇，陶文伟，刘娟，黄方能，林峰，范俊秋，王宇霄，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：