[发明专利]一种低压台区线损异常分析方法、装置和设备

权利要求书

1.一种低压台区线损异常分析方法，其特征在于，包括：

接收从待检测低压台区采集到的同期线损数据；

根据所述待检测低压台区的负荷类型，确定与所述负荷类型对应的线损率区间；

若所述同期线损数据不处于所述线损率区间，则获取所述同期线损数据对应的待分析数据特征；

将所述待分析数据特征输入目标决策树模型，确定所述待检测低压台区对应的线损异常原因；其中，所述目标决策树模型通过预置的决策树模型训练过程生成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策树模型训练过程包括：

获取训练数据；

采用Adaboost算法结合所述训练数据，构建初始决策树模型；

将所述训练数据输入所述初始决策树模型，确定所述训练数据对应的线损异常原因；

基于所述训练数据对应的线损异常原因设置排查时间；

根据按照所述排查时间返回的线损异常原因排查结果，调整所述初始决策树模型，生成目标决策树模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据按照所述排查时间返回的线损异常原因排查结果，调整所述初始决策树模型，生成目标决策树模型的步骤，包括：

当接收到按照所述排查时间返回的线损异常原因排查结果时，判断所述线损异常原因排查结果与所述线损异常原因是否相同；

若不相同，则按照预定规则调整所述初始决策树模型，返回所述将所述训练数据输入所述初始决策树模型，确定所述训练数据对应的线损异常原因的步骤，直至所述线损异常原因排查结果与所述线损异常原因相同，生成目标决策树模型。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，涉及多个低压台区，在所述获取所述待检测低压台区采集的线损数据的步骤之前，还包括：

获取多个所述低压台区的负荷情况；

基于每个所述低压台区的负荷情况，为每个所述低压台区划分对应的负荷类型；

基于每个所述负荷类型对应的负荷情况，调整每个所述低压台区对应的预设初始线损率区间，得到每个负荷类型对应的线损率区间。

5.一种低压台区线损异常分析装置，其特征在于，包括：

同期线损数据接收模块，用于接收从待检测低压台区采集到的同期线损数据；

线损率区间确定模块，用于根据所述待检测低压台区的负荷类型，确定与所述负荷类型对应的线损率区间；

待分析特征获取模块，用于若所述同期线损数据不处于所述线损率区间，则获取所述同期线损数据对应的待分析数据特征；

第一线损异常原因确定模块，用于将所述待分析数据特征输入目标决策树模型，确定所述待检测低压台区对应的线损异常原因；其中，所述目标决策树模型通过预置的决策树模型训练模块生成。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述决策树模型训练模块包括：

训练数据获取子模块，用于获取训练数据；

初始决策树模型构建子模块，用于采用Adaboost算法结合所述训练数据，构建初始决策树模型；

第二线损异常原因确定子模块，用于将所述训练数据输入所述初始决策树模型，确定所述训练数据对应的线损异常原因；

排查时间设置子模块，用于基于所述训练数据对应的线损异常原因设置排查时间；

目标决策树模型生成子模块，用于根据按照所述排查时间返回的线损异常原因排查结果，调整所述初始决策树模型，生成目标决策树模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标决策树模型生成子模块包括：

原因判断单元，用于当接收到按照所述排查时间返回的线损异常原因排查结果时，判断所述线损异常原因排查结果与所述线损异常原因是否相同；

调整单元，用于若不相同，则按照预定规则调整所述初始决策树模型，返回所述将所述训练数据输入所述初始决策树模型，确定所述训练数据对应的线损异常原因的步骤，直至所述线损异常原因排查结果与所述线损异常原因相同，生成目标决策树模型。