[发明专利]一种配电网线路故障规律挖掘方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种配电网线路故障规律挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

采集配电网线路故障跳闸记录，生成配电网线路故障及原因场景下的标记事件；

根据所述标记事件，生成含有多属性信息的配电线路故障信息库；

基于k-means的数据离散化方法，对所述配电线路故障信息库中每一项属性信息进行聚类，得到属性初级分类集；

将所述属性初级分类集进行等频优化，得到故障属性分类集；

基于apriori算法，对所述故障属性分类集中每一类故障属性进行不同故障原因场景下的故障频繁项集挖掘，构建涵盖不同频繁属性个数的频繁候选项集；

根据所述频繁候选项集，基于所述配电线路故障信息库，进行配网线路故障跳闸强相关规则筛选；

所述采集配电网线路故障跳闸记录，生成配电网线路故障及原因场景下的标记事件，包括：

采集所述配电网线路故障跳闸记录；

基于调度自动化系统或其他动态监控系统，根据采集到的所述配电网线路故障跳闸记录，产生配电网线路故障跳闸标记事件；

根据所述标记事件，生成含有多属性信息的配电线路故障信息库，包括：

根据所述标记事件，基于信息化系统的多源数据，对配电网线路馈线级有效信息进行处理；

根据每一起配电网线路的故障跳闸记录及故障跳闸发生时间，整合故障时刻的属性，生成含有多属性信息的所述配电线路故障信息库；

其中，所述故障时刻的属性包括温度、雨量、风速、线路总长、架空线路总长、配电线路所属区域、配电线路下辖配变数量、线路电压、电流、有功、无功等运行数据以及线路运行年限中的一种或者至少两种；

基于k-means的数据离散化方法，对所述配电线路故障信息库中每一项属性信息进行聚类，得到属性初级分类集，包括：

根据待分类属性的分类数量，设定属性分类初始值；

采用k-means算法，设定迭代次数，重新求解分类点设定值；

所述分类点设定值通过下述公式计算：

E_j＝∑E_ij

E＝∑E_j

其中，E为基于当前分类下的所有对象的变差量，E_j是簇内变差量,E_ij是每个对象到中心点的距离；x_ij分类为j簇内的i元素，是j簇内中心点，以E_j和E_ij最小为目标，不断调整每个簇内的元素x_ij；将所述属性初级分类集进行等频优化，得到故障属性分类集，包括：

对各属性初级分类集中的样本数量进行排序，并将属性初级分类集中的属性初级分类总数与属性分类数量预设值比较，当属性初级分类总数小于属性分类数量预设值时，需要对不满足样本数量的各属性初级分类集进行等频优化；

若属性初级分类集中的样本数量大于1.5倍属性分类样本预设值，则按照各属性初级分类集中样本数量从高到低的顺序，对属性初级分类集中的样本数量大于1.5倍属性分类样本预设值的各属性初级分类集进行等频分类，直至属性分类总数等于属性分类数量预设值而满足分类总数要求，得到故障属性分类集；

所述等频优化通过下述公式计算：

x＝[x₁ x₂ ... x_N]

X₁＝[x₁ x₂ ... x_n]

X₂＝[x_n+1 x_n+2 ... x_n+n]

...

X_k'＝[x_N-n+1 x_N-n+2 ... x_N]

其中，x为基于k-means算法下的某一分类，k’为x分类的待拆分子类数量，X_i是子类，n是每个子分类下样本数量；

基于apriori算法，对所述故障属性分类集中每一类故障属性进行不同故障原因场景下的故障频繁项集挖掘，构建涵盖不同频繁属性个数的频繁候选项集，包括：

根据所述配电线路故障信息库，基于apriori算法，对配电线路故障的频繁项集的判定支持计数阈值进行设定；

根据设定的所述判定支持计数阈值，构建涵盖不同频繁属性个数的故障频繁项候选集。