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申请/专利权人：国网甘肃省电力公司金昌供电公司
摘要：本发明涉及风险预测技术领域，具体公开了基于大数据分析的电力系统风险预测方法及系统，所述的方法包括以下步骤：S1：获取每个时间节点上的环境温度和每个环境温度对应的变压器内部温度，并在坐标系中生成数据点，通过最小二乘法对数据点进行拟合；S2：计算不同温度日期中在相同时间段内发热量的均值Q，作为该时间段内的发热量；S3：计算温度修正值；S4：计算预测温度；当存在所述的预测温度大于等于预设的安全阈值时，发送预警信息。本发明可以根据变压器的运行和环境温度预测变压器内部的温度，进而判断是否存在风险。
主权项：1.基于大数据分析的电力系统风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在变压器未工作的情况下，以预设的固定温度间隔，从低到高调整环境温度，每次调整外界环境温度后，并在预设的时间间隔之后获取变压器内部温度T；在当前日期内以固定间隔设置若干个时间节点，在坐标系中生成数据点（ti，Ti），其中，ti表示第i个时间节点，Ti表示第i个时间节点上的环境温度对应的变压器内部温度，通过最小二乘法对所述的数据点进行拟合，拟合公式为f（t），得到变压器内部温度随时间变化的曲线；S2：获取当前日期的环境温度范围[m，n]，设定监测周期，筛选所述的监测周期内环境温度范围在[m-m'，n+m']内的日期，定义为温度日期，m'为预设的温度偏差；获取当前时间节点tk和相邻的下一个时间节点tk+1，获取所述的温度日期中，与时间节点tk和tk+1对应的时间间隔内，变压器的发热量；计算所述的发热量的均值Q，作为在时间区间[tk，tk+1]内变压器的发热量；S3：计算温度修正值∆Tk=Q（μ*c*V*ρ），其中，∆Tk为tk+1时刻的温度修正值，μ为预设修正系数，c为空气的比热容，V为变压器内部的空气体积，ρ为空气的密度；S4：将tk+1代入拟合后的函数f（t），得到第一温度值Tk，计算预测温度T'k=∆Tk+Tk，其中T'k为tk+1时刻的预测温度；当存在所述的预测温度T'k大于等于预设的安全阈值时，发送预警信息。
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权利要求：
百度查询： 国网甘肃省电力公司金昌供电公司 基于大数据分析的电力系统风险预测方法及系统
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