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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国网经济技术研究院有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司;武汉大学;国家电网有限公司

摘要：中压配电网多源多维停电预警及应对策略生成方法及系统，方法包括：从配电网多源数据集中提取运行特征，从配电网全景数据集中提取故障特征；构建运行特征与故障特征相关性模型，解得融合因子，对运行特征与故障特征进行数据融合得到预警特征；平行网络结构对预警特征进行聚类，得到配电网停电隐患标签，从电网异常状态防治的知识图谱库中获取预警阈值；将停电隐患事件中的关键参量与预警阈值进行比较，当关键参量大于预警阈值时，将停电隐患事件作为停电预警事件进行输出；依据运维安全性指标，确定停电预警事件的危险等级并制定应对策略。本发明基于多源、多维度的离线、在线、历史数据，掌握配网运行存在的问题，并提供针对性强的运维策略。

主权项：1.中压配电网多源多维停电预警与应对策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，采集生产管理数据、配电网运行管理数据、电网资产管理数据、供电服务指挥数据，以这些数据构成配电网多源数据集；步骤2，基于统计学方法，分别采集配电网在线监测数据构成配电网在线数据集，采集配电网历史故障分析数据和历史检测数据构成配电网历史故障数据集；基于数据融合方法，以配电网在线数据集和历史故障数据集构成配电网全景数据集；步骤2中，配电网全景数据集的构成过程，包括：步骤2.1，基于动态时间规整方法，确定配电网在线数据集和配电网历史故障数据集进行数据融合的各时间参考点；其中，动态时间规整法获得的最短路径上的各数据点对应的时间，作为时间参考点；步骤2.2，计算每个时间参考点对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据的距离平均值和距离最大值和距离最小值；步骤2.3，利用距离平均值对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据，分别替换距离最大值对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据，和距离最小值对应的配电网在线数据和配电网历史故障数据；步骤2.4，当距离最大值与距离平均值差的绝对值和距离最小值与距离平均值差的绝对值的和，大于预设限值时，重复步骤2.2和2.3进行迭代；反之，当与的和小于预设限值时，则停止迭代，以当前所得的配电网在线数据和配电网历史故障数据，构成配电网全景数据集；其中，配电网全景数据集中，每个时间参考点对应一组配电网在线数据和配电网历史故障数据；步骤3，基于机器学习方法，从配电网多源数据集中提取运行特征，从配电网全景数据集中提取故障特征；步骤4，基于相关性分析法，构建运行特征与故障特征的相关性模型；以相关性最大为优化目标，以运行特征与故障特征的协方差和标准差为约束条件，对相关性模型进行求解；以求得的最优解构成运行特征与故障特征的融合因子；利用融合因子，对运行特征与故障特征进行数据融合，得到预警特征；步骤4包括：步骤4.1，为运行特征定义第一线性相关向量，为故障特征定义第二线性相关向量；并且满足如下关系式： 步骤4.2，以第一线性相关向量与第二线性相关向量之间相关性最大为优化目标，以第一线性相关向量最优元素与第二线性相关向量最优元素的协方差和标准差为约束条件，获得运行特征与故障特征的相关性模型，满足如下关系式： 式中，为第一线性相关向量第个元素与第二线性相关向量第个元素的协方差，和分别为第一线性相关向量第个元素的标准差和第二线性相关向量第个元素的的标准差，为第一线性相关向量最优元素与第二线性相关向量最优元素的协方差，和分别为第一线性相关向量最优元素的标准差和第二线性相关向量最优元素的标准差；步骤4.3，对运行特征与故障特征的相关性模型求解，得到第一线性相关向量和第二线性相关向量；并利用第一线性相关向量和第二线性相关向量作为融合因子；步骤4.4，利用融合因子，以如下关系式对运行特征和故障特征进行数据融合： 式中，表示由运行特征和故障特征进行数据融合得到的预警特征；步骤5，基于平行网络结构，对预警特征进行聚类；得到的聚类中心定义为配电网停电隐患类型标签，其中，每个停电隐患类型标签对应一个停电隐患事件；步骤6，利用停电隐患类型标签，从电网异常状态防治的知识图谱库中获取预警阈值；将停电隐患事件中的关键参量与预警阈值进行比较，当关键参量大于预警阈值时，将停电隐患事件作为停电预警事件进行输出；步骤6中，预警阈值包括：电气参数预警阈值和非电参数预警阈值；其中，电气参数预警阈值包括：电场强度阈值；非电参数预警阈值包括：环境湿度阈值；关键参量包括：电气参量和非电参量；其中，电气参量包括电场强度，非电参量包括：环境湿度；步骤7，依据运维安全性指标，确定停电预警事件的危险等级，对不同危险等级的停电预警事件制定应对策略。

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