[发明专利]一种配电网运行数据事件关联分析系统及分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及电网运行数据分析领域，具体涉及一种基于Apriori关联算法的配电网运行数据事件关联分析系统及分析方法。

背景技术

近年来，信息技术日益发达，配电网运行积累了大量的运行及运维数据。在现在配电网运维中，主要存在以下问题：

1)配网网架基础薄弱，自动化水平低，检测手段相对落后，配网点多、线长、面广，电网的运行维护工作任务十分艰巨。

2)社会生产、生活用电激增负荷增长屡创新高。区域性、季节性负荷需求给配网供电能力、运行维护带来巨大压力。

3)配电网运维管理模式相对滞后。以上情况可以看出，当前配网基础较差，而配网架构日趋庞大、复杂。百姓生产、生活对供电质量的要求越来越高，对电网运行维护工作提出了更高的要求，且配网在每年运维工作中可投入的人力、物力资源有限，网架薄弱，设备老化等问题无法马上解决，亟需要新技术的注入改变以往陈旧的配网管理模式，使得配电网向“精益运维”过度。

大数据在电力系统中应用随着大数据时代而蓬勃兴起。国内电力大数据的研究主要集中在电力企业的生产、运营、管理等方面，并从传统平台迁移到大数据平台，在输变电设备故障识别与预测、配电设备负载估算及重过载预警、物资库存物料需求影响因素分析、配电网低电压实时监测应用、电网中长期负荷预测与用电量分析等方面已有实际应用。在配电网的用电量预测、空间负荷预测、多指标关联分析等领域，国内难以支持智能配电系统和用户侧管理系统的有效集成，国内外的大数据应用差距巨大。

随着配网业务的覆盖面进一步扩大，逐渐积累了超过TB级的数据，然而大多数电力企业的数据库仅仅实现了数据存储、查询、统计等最基本层次的功能，无法深入挖掘出隐藏在海量数据背后潜在的价值，对于数据的收集、存储和分析处理将提出更高的要求。配网数据具有典型的4V特性，大容量，多类型，价值密度低，变化快等特点。大数据技术在配网运维管理的应用已经势在必行，也是电网运维向更优、更强发展的必要手段，但是在实际电网运行中，面对每日产生的海量运行数据，缺乏适合的技术手段对数据进行分析，更不能发掘电网各运行因素、事件之间的关联关系。

发明内容

本发明提供一种配电网运行数据事件关联分析系统及分析方法，发掘配电网各运行因素、各运行事件之间关联关系及关联强弱。

为实现上述目的，本发明提供一种配电网运行数据事件关联分析方法，其特点是，该方法包含：

将配用电信息系统的数据信息输入数据库，构建配电网运行数据及运行事件数据库；

对数据库中的报表类数据进行处理，将形成配电网运行因素、运行事件集；

对数据库中的时序类数据进行处理，将形成配电网运行因素、运行事件集；

采用Apriori算法对形成的配电网运行因素、运行事件集进行分析，形成关联事务关系集。

上述将配用电信息系统的数据信息输入数据库，构建配电网运行数据及运行事件数据库的方法包含：

通过人工输入或经接口实时互联来获取配电网运行时序数据及报表类运行数据；

根据配电网关联事件分析需求，对所有数据进行筛选，并根据每种配电网运行信息的层级和类型构建用户关联分析的数据体系。

上述对数据库中的报表类数据进行处理，将形成配电网运行因素、运行事件集的方法包含：

数据归一化，将含义相同但由于某些原因表述不同的项目统一成相同的描述语言；

提取描述性语言的关键词：将“故障描述”等描述类数据，根据实际需要提取能够表征该项目描述的关键词，将关键词作为事务数据进行关联性分析；

去除无用项和重复项：将数据中重复的项目或者对于记录无实际区分作用的项目删除；

形成事务数据集，将报表类数据中的记录数据进行整理后，每个数据项的集合形成事务全集，报表中的每条记录是一个数据事务集。

上述对数据库中的时序类数据进行处理，将形成配电网运行因素、运行事件集的方法包含：

数据频度设置，按照实际计算机能力和分析频度需求，设置所分析的时序数据的数据频度；

连续时序数据事务离散化；

时序数据特征离散化；

事件事务设置：将断电、线路故障等这些突发性非时序事件，设置成事务项；

形成事务数据集，将时序类数据中的记录数据进行整理后，每个数据项的集合形成事务全集，报表中的每条记录是一个数据事务集。

上述连续时序数据事务离散化包含：