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摘要：本发明公开了一种基于知识推理故障停电线路自适应提取方法，涉及电力管理技术领域，包括：基于知识图谱、自然语言处理人工智能技术，实现对多个系统的停电事件记录进行一致性分析和管理；当出现停电告警事件时，对告警区域内所有的供电线路进行排查系数分析，根据排查系数大小依次对供电线路进行排查；找到故障停电线路后，生成对应的线路维修任务至电力维修中心，电力维修中心对接收到的线路维修任务进行维修序值分析，并合理安排对应的维修人员进行维修；同时对故障停电线路进行停电联动分析，得到对应的停电联动线路，然后对停电联动线路进行排查，起到主动预防的作用，进一步提高故障排查效率，减少用户停电时间，提高供电服务质量。

主权项：1.一种基于知识推理故障停电线路自适应提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：基于知识图谱、自然语言处理技术，实现对多个系统的停电事件记录进行一致性分析和管理；步骤二：当出现停电告警事件时，对告警区域内所有的供电线路进行排查系数分析，根据排查系数大小依次对供电线路进行排查；具体步骤为：S21：获取告警区域内所有的供电线路；根据时间戳，从图数据库调取系统当前时间前九十天内的停电分析结果；S22：针对同一供电线路，根据停电分析结果，统计该供电线路的停电次数并标记为停电频次P1，将该供电线路每次停电时的停电时长与预设时长阈值相比较；若停电时长≥预设时长阈值，则将对应的停电时长标记为超停时长；统计超停时长出现的次数为超停频次P2，将超停时长与预设时长阈值进行差值计算，并将对应差值求和得到超停总值CT；将超停频次、超停总值进行归一化处理并取其数值，利用公式CS＝P2×k1+CT×k2计算得到超停系数CS；其中k1、k2均为预设系数因子；S23：将该供电线路每次停电时的停电影响范围标记为Wi，停电时户数标记为Hi；其中停电影响范围表示为停电区域面积大小；停电时户数表示为停电区域内的住户数；其中i表示第i次停电；根据停电影响范围和停电时户数对每次停电的停电波及值QWi进行评估，具体为：式中，g1、g2为预设系数因子；将停电波及值QWi与波及阈值相比较；统计QWi≥波及阈值的次数为超波及频次P3，将对应的停电波及值与波及阈值进行差值计算，并将差值求和得到超波及总值CJ；将超波及频次、超波及总值进行归一化处理并取其数值，利用公式QJ＝P3×k3+CJ×k4计算得到超波及系数QJ，其中k3、k4均为系数因子；S24：将停电频次、超停系数、超波及系数进行归一化处理并取其数值，利用公式PC＝P1×g3+CS×g4+QJ×g5计算得到排查系数PC，其中g3、g4、g5均为系数因子；步骤三：找到故障停电线路后，生成对应的线路维修任务至电力维修中心，电力维修中心对接收到的线路维修任务进行维修序值分析，并合理安排对应的维修人员进行维修；维修人员的具体维修过程如下：若线路维修任务数量为一，则维修人员直接到达对应故障停电线路处进行维修；若线路维修任务数量大于一，则对维修序值最大的线路维修任务进行维修；维修完成后，重新对剩余线路维修任务进行维修序值分析，继续对维修序值最大的线路维修任务进行维修，以此类推；其中维修序值的计算方法为：将线路维修任务的位置与维修人员位置进行距离差计算，得到维修距离L1；获取线路维修任务对应的故障停电线路；将该故障停电线路的架设年限标记为N1，将该故障停电线路的总长度标记为L2，将该故障停电线路的供电总户数标记为ND；利用公式WX＝N1×d1+L2×d2+ND×d3L1×d4计算得到对应线路维修任务的维修序值WX，其中d1、d2、d3、d4均为系数因子；步骤四：找到故障停电线路后，对故障停电线路进行停电联动分析，得到对应的停电联动线路，然后对停电联动线路进行排查，判断是否出现故障问题；具体为：将当前故障停电线路标记为目标线路；从图数据库调取系统当前时间前九十天内的停电分析结果，采集所有停电分析结果中的故障停电线路；针对同一故障停电线路，统计该故障停电线路与目标线路同步停电的次数为同步停电频次W1；若某一故障停电线路与目标线路出现在同一停电分析结果中，此时则认为该故障停电线路与目标线路同步停电；将该故障停电线路与目标线路最近一次同步停电时刻与系统当前时间进行时间差计算得到缓冲时长HT；利用公式LD＝W1×d5HT×d6计算得到该故障停电线路的停电联动值LD，其中d5、d6为预设系数因子；若LD大于联动阈值，则将对应故障停电线路标记为目标线路的停电联动线路。

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