[发明专利]一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法

权利要求书

1.一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：开关变位信号数据预处理：包括数据初步合并和数据更新；

S2：跳闸停电数据特征分析，包括排除非跳闸停电数据影响；

S3：线路跳闸应急报送：根据下发的应急上报时间周期和需要报数据的地调，自动获取相关地调上报时间范围内的停电跳闸数据，并汇总上报到上级应急部门；并自动按照先下发的应急要求更新上报周期。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据初步合并为对开关变位信号数据进行初步合并，具体为只要跳闸时间间隔在10秒以上的跳闸数据，均当作独立的跳闸数据，所有独立的跳闸数据在数据库中搜索与跳闸时间最接近的合闸时间的相关记录，并合并这些记录的线路名称、跳闸时间、合闸时间作为一条单独的线路跳闸数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据更新具体为合并功能每5分钟运行一次，以当前时间两日前0点到当前时间作为时间条件，扫描所有数据，以“地市+线路名称+跳闸时间”作为唯一条件，当之前合并出来的跳闸记录有新的合闸记录时，仍然会把这条新的合闸记录合并到之前数据中去，初步合并的线路跳闸数据存储在“停电跳闸池”所在表中，再次定时获取的结果集与停电池中数据进行对比，若有更新则同步。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述排除非跳闸停电数据影响包括收集当前线路运行情况和历史运行情况采样数据，分析该线路跳闸数据是否为误信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述排除非跳闸停电数据影响包括收集保信调试信号数据，分析线路跳闸数据是否处于保信调试工作中。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述排除非跳闸停电数据影响包括收集系统线路停电挂牌数据，分析该线路跳闸数据是否处于停电挂牌工作中。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述排除非跳闸停电数据影响包括收集自动化检修、自动化工作票、自动化日志等功能模块数据，分析该线路跳闸数据是否处于自动化调试工作中。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述排除非跳闸停电数据影响包括收集停电检修计划、输变电设备停电检修单数据，分析该线路跳闸数据是否处于停电检修工作中。

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台风天气下线路跳闸分析方法，其特征在于：在步骤S2中，所述排除非跳闸停电数据影响包括收集运行方式、调度日志、运行记事数据，分析该线路是否处于特殊运行方式停电工作中。