[发明专利]一种基于数据挖掘的主配网预停电配置方法

说明书

一种基于数据挖掘的主配网预停电配置方法，包括历史停电数据的收集，数据预处理储存，预停电相关因子提取，预停电时序预测分析，停电影响范围，停电经济损失预估，停电时长判断，最终实现预停电安排的优化。通过对全省电网的主配网历史预停电数据进行分析挖掘，联系相关经济数据，以及主配网设备指标数据，天气，节假日数据，对电网预停电事件在时序上进行预测，并分析不同类型预停电的影响范围，造成的经济损失大小，停电时间等，根据结果对未来预停电计划的合理制定，提供全面有效的分析依据，减少了计划制定的混乱，减少经济损失，提高用电客户对于电网服务的满意度。

技术领域

本发明属于配电管理系统建设与应用领域，具体涉及一种基于数据挖掘的主配网预停电配置方法。

背景技术

目前，电网调控中心在负责全省综合停电计划的管理和执行时，支撑综合停电计划管理的主要是OMS及融冰检修系统，主要功能是数据的填报，流程审核及相关安全约束规则的校验功能，对于预停电计划的生成还处于人工方式，面对系统和外部大量的数据不能及时有效的处理，预停电计划处于混乱状态，给客户和电网造成较大的经济损失，降低了客户对于电网服务的满意度。

中国专利(公开号：CN105069529A)公开了一种预安排停电时间预测方法及系统，其使用了历史数据样本确定回归系数和相应的线性模型，并根据相应系数确定预安排停电的时间，考虑了供应能力、网络结构水平、运行管理水平、装备技术水平及基建技改投资等多方面生产管控因素，并未从整体上将一个省内的所有停电数据进行计算，此外，其使用的线性回归系数和系统用于确定停电时间的方案精确度难以得到保障。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于数据挖掘的主配网预停电配置方法。

本发明通过以下技术方案得以实现。

本发明提供的一种基于数据挖掘的主配网预停电配置方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一，采集省内电网系统主配网停电的相关数据，包括主配网配网计划施工相关历史数据、用户工程相关历史数据、主配网历史检修数据以及市政工程建设相关历史数据；

步骤二，对数据进行预处理，对缺失部分较小的数据进行补充，剔除残缺较大的数据和数据异常的数据，并对数据进行标准化处理；

步骤三，提取停电相关的特征因子，对历史预停电信息进行分类和聚类；

步骤四，进行预停电时序预测，利用深度学习的方法分析不同类型的预停电对电网的影响范围大小，经济损失估计，时间长短预测；

步骤五，制定未来时间的预停电计划。

进一步的，所述步骤一中所收集的停电相关数据还包括电网主配网的设备指标数据，天气，节假日数据的采集。

进一步的，所述步骤二中的数据预处理包括对数据缺失值，异常值的处理，对于数据非结构化的数据进行转换，将其转换为可计算的形式。

进一步的，所述步骤三中在提取特征因子时，采用皮尔逊相关系数的方法，将高维的特征因子降维，选取相关性大的特征因子，针对不同类型的预停电进行聚类。

进一步的，所述步骤四中，通过建立神经网络时序模型对预停电时间进行预测，并根据深度学习自动测算不同类型预停电将要影响的范围大小，经济损失大小，影响时长。

进一步的，所述步骤五中，在制定未来时间的预停电计划时，根据步骤四的结果进行时间上的安排。