[发明专利]配网故障数量总体趋势预测方法、预测装置与处理器

权利要求书

1.一种配网故障数量总体趋势预测方法，其特征在于，包括：

获取与配网故障相关的基础数据，所述基础数据包括历史数据、资产数据、环境数据、服务数据和运行信息；

采用主成分分析法对所述基础数据进行分析，得到影响所述配网故障数量的主要因素；

构建预测模型；

采用所述预测模型对所述主要因素进行分析，得到所述配网故障数量的变化趋势。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述预测模型为非平稳时间序列模型。

3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，构建非平稳时间序列模型，包括如下步骤：

步骤1，对原始数据进行预处理，所述预处理包括剔除异常值，若原始时间序列非等间隔，采用线性内插值法等间隔所述原始时间序列；

步骤2，对预处理后的原始时间序列进行单位根平稳性检验；

步骤3，若所述预处理后的原始时间序列平稳，则说明所述原始时间序列是平稳时间序列，对所述原始时间序列进行白噪声检验；

步骤4，若所述预处理后的原始时间序列不平稳，则说明所述原始时间序列是非平稳时间序列，采用差分方法对所述原始时间序列进行平稳化，返回所述步骤2进行平稳性检验；

步骤5，若所述平稳时间序列是白噪声序列，输出分析结果；

步骤6，若所述平稳时间序列不是白噪声序列，对所述平稳时间序列建模；

步骤7，对建模后的所述平稳时间序列进行所述步骤3的操作，检验有用信息是否充分提取。

4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述步骤6中的对所述平稳时间序列建模，包括：

根据所述平稳时间序列的自相关函数、偏自相关函数的特点对所述平稳时间序列进行模式识别；

确定ARIMA模型的p参数值和d参数值；

估计所述ARIMA模型除所述p参数值和所述d参数值以外的其他参数。

5.一种配网故障数量总体趋势预测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取与配网故障相关的基础数据，所述基础数据包括历史数据、资产数据、环境数据、服务数据和运行信息；

第一分析单元，用于采用主成分分析法对所述基础数据进行分析，得到影响所述配网故障数量的主要因素；

构建单元，用于构建预测模型；

第二分析单元，用于采用所述预测模型对所述主要因素进行分析，得到所述配网故障数量的变化趋势。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至4中任意一项所述的配网故障数量总体趋势预测方法。

7.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的配网故障数量总体趋势预测方法。