[发明专利]基于多元信息深度挖掘的电网发展诊断分析方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于多元信息深度挖掘的电网发展诊断分析方法及系统，该方法包括以下步骤：获取电网系统运行场景下的相关影响数据，进行预处理，构建内外部数据特征集；建立电网发展评价参数体系；分别进行不同电网状态的划分；将内外部影响因素数据作为输入，各电网状态划分作为输出，利用神经网络算法进行训练，构建电网发展综合评级模型；确定各电网自身特点的综合评级结果。本发明梳理包含电网的全时序变化数据；并发掘分析计及时序的电网内外部参数对各项参数的关联影响，提出考虑电网自身内外部特点的分项参数评测方法，分析各分项参数随电网运行全过程的变化，为电网改造和建设提供更加具有指导性的意见。

技术领域

本发明涉及电力分析技术领域，具体涉及基于多元信息深度挖掘的电网发展诊断分析方法。

背景技术

电网发展诊断分析是电网发展规划计划业务中重要一环，是基于大量电网历史和现状数据开展的数据统计、问题剖析、规律趋势判断，主要目的是为电网规划和投资计划的编制提供参考和依据。自2012年起，国家电网公司将电网发展诊断分析工作纳入公司“二十四节气表”，成为一项年度重点开展的常态工作。电网发展诊断分析工作同时也是一项数据量大、工作量大、技术要求高的复杂工作，全面科学的电网发展诊断分析是促进电网科学规划、高效发展的重要基础。

电网诊断分析涉及的内外部因素众多，既要从整体上得到诊断结果，又要在关键点上得到细致的量化结论，难度很大。由于技术手段、人工处理速度、人工处理规模等方面局限，传统的诊断工作通常只能得到电网规模、电源负荷增量、供电可靠性、设备负载率等单方面指标分析结果，对一个系统整体水平的评价手段不理想，不能给后续的电网改造和建设提供更加具有指导性的意见。随着公司智能电网、信息化建设深入推进，公司信息系统的建设、管理、运维、共享已比较完备，具备了使用大数据方法进行高价值信息获取的条件和基础。

有鉴于此，亟需提供一种在原有基于多个单一状态电网指标综合评价基础上，分析各分项参数随电网运行全过程的变化，为电网改造和建设提供更加具有指导性的意义的基于多元信息深度挖掘的电网发展诊断分析方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供了一种基于多元信息深度挖掘的电网发展诊断分析方法，包括以下步骤：

S1、获取电网系统运行场景下的相关影响数据，并对数据进行预处理，构建内、外部数据特征集；

S2、根据步骤S1，建立电网发展评价参数体系；

S3、分别进行不同电网状态的划分；

S4、将内、外部影响因素数据作为输入，各电网状态划分作为输出，利用神经网络算法进行训练，构建电网发展综合评级模型，挖掘输入、输出数据之间的关联性；

S5、依据电网参数评价及求解电网发展综合评级模型，对各电网发展综合评级，确定各电网自身特点的综合评级结果。

在上述方法中，所述对数据进行预处理，构建内、外部数据特征集包括以下步骤：

S11、基于数据调研和分类收集，采用ARMA、神经网络等方法对电网内部单类型数据进行分析研究，寻找数据变化规律和发展趋势；采用编辑距离算法等提取数据典型特征，构建内部数据特征集；

S12、参考电网指标映射数据表的关联规则，对电网外部数据进行归一化处理，并结合统计学算法、向量机法对归一后的数据集进行特征分析，构建外部数据特征集。

在上述方法中，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、根据步骤S1中的内、外部数据特征集中的数据建立表征电网发展状态和运行状态的指标体系；结合数据时序信息和空间逻辑信息建立综合参数评估体系，形成具备数据时空特性电网发展运行场景集；

S22、使用数据挖掘算法对发展状态数据和运行状态数据进行特征提取和归类。