考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法及设备技术

本发明专利技术涉及一种考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，包括：获取目标地区的配电变压器相关日报数据以及人口数据；在日报数据中筛选出用于判断是否重过载的指标特征；根据人口数据计算出返乡人数变化率；将指标特征和返乡人数变化率对日报数据进行数据分类；对日报分类数据进行归一化处理并分为训练集和测试集；根据K‑Means聚类算法进行聚类分层欠采样；根据SMOTE过采样算法进行过采样；根据粒子群智能算法优化的SVM算法进行模型训练；根据训练得到的配电变压器异常预测模型预测配电变压器在目标时间配电变压器是否发生重载、过载的异常行为。通过本发明专利技术的技术方案，能够提升春节等重大节假日人员返乡期间配电变压器重过载预测的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力传输技术控制领域，尤其涉及一种考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法、系统、可读存储介质及计算机设备。

技术介绍

1、配电变压器设备是电力传输到用户的重要节点，配变若长时间处于重载或过载状态，一方面会降低设备寿命，另一方面也可能带来线路故障、低压线路末端用户电压偏低等，配变的运行状态很大程度上决定了区域内的供电质量和安全。因此，配变重过载异常的准确预测至关重要。

2、而现有技术中存在以下缺陷：

3、1)无法精准预测春节等重大节假日人员返乡等特殊时段配变重过载异常；

4、2)在配变重过载异常预测中，数据集常常存在样本不平衡的情况，即重过载事件的样本数量相对较少，这可能导致模型对正常情况的预测效果较好，但对重过载情况的预测效果较差。

技术实现思路

1、本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

2、为此，本专利技术的目的在于提供一种考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法及设备，其能够解决正常运行配变样本数量过多、重过载配本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，所述日报数据包括：

3.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，所述返乡人数变化率的表达式为：

4.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，所述归一化处理的表达式为：

5.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，根据K-Means聚类算法对所述训练集和所述测试集中非重过载数据进行聚类分...

【技术特征摘要】

1.一种考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，所述日报数据包括：

3.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，所述返乡人数变化率的表达式为：

4.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，所述归一化处理的表达式为：

5.根据权利要求1所述的考虑样本不平衡处理的异常配电变压器识别方法，其特征在于，根据k-means聚类算法对所述训练集和所述测试集中非重过载数据进行聚类分层欠采样，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：李金富，李发春，范顺辉，吉云海，姚雪梅，李华，李文昌，胡文俊，刘朝辉，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司楚雄供电局，
类型：发明
国别省市：

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