[发明专利]配电网重过载预警方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种配电网重过载预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取电网实时数据；

根据所述电网实时数据，获取不同维度的重过载分类特征，根据所述不同维度的重过载分类特征，确定重过载负荷类型；

将所述电网实时数据输入与所述重过载负荷类型对应的预设预警模型进行预测，得到预警结果数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电网实时数据，获取不同维度的重过载分类特征，根据所述不同维度的重过载分类特征，确定重过载负荷类型，包括：

根据所述电网实时数据，获取负荷特征、发生时段、持续时长、相别特征、气象特征、经济特征、设备特征；

根据所述负荷特征、所述发生时段、所述持续时长、所述相别特征、所述气象特征、所述经济特征以及所述设备特征，确定重过载负荷类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预警模型的训练过程包括：

获取样本数据；其中，所述样本数据根据配电网历史重过载记录提取得到；

对所述样本数据进行关联分析，得到重过载影响数据集合；

根据重过载影响数据集合对初始预警模型进行训练，当初始预警模型预测得到的样本预警结果与真实预警结果的差值小于预设误差阈值时，得到预设预警模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述样本数据进行关联分析，得到重过载影响数据集合包括：

根据预设特征规则对所述样本数据进行特征提取，得到样本特征变量；

根据重过载负荷类型对所述样本特征变量进行聚类分析，得到不同重过载负荷类型下的特征变量；

对所述不同重过载负荷类型下的特征变量进行关联分析，得到不同重过载负荷类型下的重过载影响数据集合。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当初始预警模型预测得到的样本预警结果与真实预警结果的差值大于或者等于预设误差阈值时，调整重过载记录提取节点或调整关联分析系数，返回所述获取样本数据的步骤。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预警结果数据以及电网实时数据进行重过载影响分析，得到每个电网实时数据对重过载的影响值。

7.一种配电网重过载预警装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取电网实时数据；所述电网实时数据包括电网实时运行数据、电网管理数据、计量营销系统数据、气象数据以及非统调数据；

类型确定模块，用于根据所述电网实时数据确定重过载负荷类型；

预警模块，用于将所述电网实时数据输入与所述重过载负荷类型对应的预设预警模型进行预测，得到预警结果数据。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。