【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及故障預測，具體地說，涉及基于歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統。
技術介紹
1、基于歷史數據分析的電力電網故障預測是指利用電力電網運行歷史數據，通過數據挖掘、機器學習或統計分析的技術手段，建立起預測電網故障的模型，這可以幫助電網運營者提前發現潛在的故障跡象，采取預防性維護措施，從而提高電網運行的可靠性和穩定性；
2、電網通過樹干式接線中的干線進行大容量的輸送電力，當干線存在局部故障時，且電網干線長度較長，導致無法快速定位故障位置，由于干線還與其他支線相連，當電力輸送進行干線中并經過支線點時，將干線中的部分電力分配至支線中，支線將電力輸送至需求端，由于支線故障時不影響干線的正常運行，因此干線在輸送電力時無法及時發現支線存在故障問題，導致支線需求端停電，同時無法快速精確支線的故障點，并增加了故障排查時間，降低了維修效率，于是我們提供了基于歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供基于歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，包括繪圖保護單元、訓練預測單元、誤差故障單元；
3、所述繪圖保護單元用于監測電網干線運行狀態數據和歷史數據并繪制電力經過干線路段的折線趨勢圖，當干線路段的折線趨勢圖更新至某段，突然停止更新時，則預測出該段干線存在故障，再對故障干線的前方進行分段保護，同時再利用更新
4、所述訓練預測單元用于接收繪圖保護單元中歷史數據，根據歷史數據中支線歷史電力速率數據進行支線電力速率趨勢的預測，根據預測的支線電力速率趨勢數據和歷史數據進行電力速率預測值的計算，采用了雙指平滑算法；
5、所述誤差故障單元用于接收訓練預測單元中的數據，根據計算的電力速率預測值數據進行電力速率誤差值的計算，當計算的電力速率誤差值超出設定的標準電力速率誤差范圍值，則判斷預測的支線電力速率趨勢數據中的某段支線范圍存在故障。
6、作為本技術方案的進一步改進，所述繪圖保護單元包括繪制圖形模塊和分段保護模塊；
7、所述繪制圖形模塊用于監測電網干線運行狀態數據和歷史數據，根據監測的電網干線運行狀態數據監測出電力從發電廠產生后，將干線的輸送電力起始點a和輸送電力最終點g相連的長度作為干線長度，再對干線長度平均分為6段，當電力經過標記的某段時，該段通過監測設備實時獲取電力速率和對應時間，再根據收集的電力速率數據和對應時間實時計算電力經過的干線路段，并將對應時間和實時計算的干線路段繪制電力經過干線路段的折線趨勢圖，根據實時計算的干線路段和對應時間實時更新電力經過干線路段的折線趨勢圖，當干線路段的折線趨勢圖更新至某段，突然停止更新時，則預測出該段干線存在局部損壞，使干線故障，并觸發警報機制。
8、作為本技術方案的進一步改進，所述繪制圖形模塊中繪制電力經過干線路段的折線趨勢圖實現步驟：
9、步驟①、首先獲取實時計算的干線路段gs和對應時間t，再橫坐標軸長標記a、b、c、d、e、f、g7個段點比作干線長度，將干線的輸送電力起始點a作為中心坐標點(0,0)，再將輸送電力最終點g作為橫坐標軸的最終點，且點與點之間的路段距離相等；
10、步驟②、將實時計算的干線路段gs和對應時間t分別作為橫坐標點和縱坐標點，并利用matplotlib繪圖工具根據橫坐標點和縱坐標點進行繪制電力經過干線路段的折線趨勢圖。
11、作為本技術方案的進一步改進，所述分段保護模塊用于接收繪制圖形模塊中更新的干線路段的折線趨勢圖數據，當某段干線存在故障時，并利用斷路器從故障干線的前方段點進行電力阻斷，利用斷路器從故障干線的前方段點對干線進行分段保護，同時再利用更新的干線路段的折線趨勢圖數據中斷更的端點找出對應的干線故障點。
12、作為本技術方案的進一步改進，所述訓練預測單元包括訓練參數模塊和預測計算模塊；
13、所述訓練參數模塊用于接收繪制圖形模塊中電力經過標記的某段命令，當電力經過標記的某段，且電力經過支線點時，訓練參數模塊從繪制圖形模塊中獲取歷史數據，并通過監測設備獲取支線的運行狀態數據，再從歷史數據中獲取支線歷史電力速率數據和支線歷史電力速率對應時間，將支線歷史電力速率數據整合成數據集，再將數據集劃分為k個相同的子集，這些子集將用于交叉驗證的不同階段，對于每一個子集，將其作為測試集，并將其余k-1個子集作為訓練集，使用訓練集數據來訓練數據集。
14、作為本技術方案的進一步改進，所述預測計算模塊用于接收訓練參數模塊中獲取的支線歷史電力速率數據、訓練的兩個平滑參數和繪制圖形模塊中歷史數據，根據支線歷史電力速率數據進行支線電力速率趨勢的預測，再將預測的支線電力速率趨勢數據分為6段數據，根據預測的支線電力速率趨勢數據、訓練的兩個平滑參數和歷史數據進行電力速率平滑值的計算，再利用計算的電力速率平滑值和歷史數據進行電力速率趨勢值的計算，再利用計算的電力速率趨勢值數據和計算的電力速率平滑值數據進行電力速率預測值的計算，采用了雙指平滑算法。
15、作為本技術方案的進一步改進，所述誤差故障單元用于接收預測計算模塊中計算的電力速率預測值數據、預測的支線電力速率趨勢數據和訓練參數模塊中獲取的支線運行狀態數據，再利用均方誤差根據獲取的支線運行狀態數據和計算的電力速率預測值數據進行電力速率誤差值的計算，當計算的電力速率誤差值超出設定的標準電力速率誤差范圍值，則判斷預測的支線電力速率趨勢數據中的某段支線范圍存在故障。
16、作為本技術方案的進一步改進，所述預測計算模塊中利用雙指平滑算法計算電力速率預測的實現步驟：
17、步驟①、首先收集預測的支線電力速率趨勢數據、訓練的兩個平滑參數和歷史數據，從預測的支線電力速率趨勢數據獲取實際的支線電力速率數據y和實際對應時間h，訓練的兩個平滑參數包括a和b；
18、步驟②、從歷史數據獲取t-1時刻的電力速率平滑值pht-1、t-1時刻的電力速率趨勢值qst-1，根據實際的支線電力速率數據y、t-1時刻的電力速率平滑值pht-1、t-1時刻的電力速率趨勢值qst-1、平滑參數a進行電力速率平滑值的計算，獲得計算的電力速率平滑值數據jph，具體算法公式：
19、jph＝(a×y)+(1-a)×(pht-1+qst-1)；
20、步驟③、利用平滑參數b、計算的電力速率平滑值數據jph、t-1時刻的電力速率平滑值pht-1和t-1時刻的電力速率趨勢值qst-1進行電力速率趨勢值的計算，并獲得計算的電力速率趨勢值數據jqs，具體算法公式：
21、jqs＝b×(jph-pht-1)+(1-b)×qst-1；
22、步驟④、根據計算的電力速率趨勢值數據jqs、計算的電力速率平滑值數據jph和實際對應時間h進行電力速率預本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：包括繪圖保護單元(1)、訓練預測單元(2)、誤差故障單元(3)；
2.根據權利要求1所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述繪圖保護單元(1)包括繪制圖形模塊(11)和分段保護模塊(12)；
3.根據權利要求2所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述繪制圖形模塊(11)中繪制電力經過干線路段的折線趨勢圖實現步驟：
4.根據權利要求2所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述分段保護模塊(12)用于接收繪制圖形模塊(11)中更新的干線路段的折線趨勢圖數據，當某段干線存在故障時，并利用斷路器從故障干線的前方段點進行電力阻斷，利用斷路器從故障干線的前方段點對干線進行分段保護，同時再利用更新的干線路段的折線趨勢圖數據中斷更的端點找出對應的干線故障點。
5.根據權利要求4所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述訓練預測單元(2)包括訓練參數模塊(21)和預測計算模塊(22)；
6.根據權
7.根據權利要求6所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述誤差故障單元(3)用于接收預測計算模塊(22)中計算的電力速率預測值數據、預測的支線電力速率趨勢數據和訓練參數模塊(21)中獲取的支線運行狀態數據，再利用均方誤差根據獲取的支線運行狀態數據和計算的電力速率預測值數據進行電力速率誤差值的計算，當計算的電力速率誤差值超出設定的標準電力速率誤差范圍值，則判斷預測的支線電力速率趨勢數據中的某段支線范圍存在故障。
8.根據權利要求6所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述預測計算模塊(22)中利用雙指平滑算法計算電力速率預測的實現步驟：
...【技術特征摘要】
1.基于歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：包括繪圖保護單元(1)、訓練預測單元(2)、誤差故障單元(3)；
2.根據權利要求1所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述繪圖保護單元(1)包括繪制圖形模塊(11)和分段保護模塊(12)；
3.根據權利要求2所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述繪制圖形模塊(11)中繪制電力經過干線路段的折線趨勢圖實現步驟：
4.根據權利要求2所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述分段保護模塊(12)用于接收繪制圖形模塊(11)中更新的干線路段的折線趨勢圖數據，當某段干線存在故障時，并利用斷路器從故障干線的前方段點進行電力阻斷，利用斷路器從故障干線的前方段點對干線進行分段保護，同時再利用更新的干線路段的折線趨勢圖數據中斷更的端點找出對應的干線故障點。
5.根據權利要求4所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述訓練預測單元(2)包括訓練參數模塊(21)和預測計算模塊(22)；
6.根據權利要求5所述的歷史數據分析的電力電網故障在線預測系統，其特征在于：所述預測計算模...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳志剛，景中炤，靳巍，陳昕，劉真，田鳳蘭，劉進強，周鵬，王音，袁文澤，
申請(專利權)人：國網河南省電力公司鄭州供電公司，
類型：發明
國別省市：
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