[发明专利]一种基于多源数据挖掘的配电线路时变故障概率计算方法

说明书

本发明公开了一种基于多源数据挖掘的配电线路时变故障概率计算方法，包括：确定配电网历史故障数据，历史气象数据及各条馈线所属变电站的地理位置；筛选出由恶劣气象导致故障的数据，作为训练样本集；分别统计配电线路在正常天气下与恶劣天气下的故障率与修复率；根据训练样本集与SVM方法，构建SVM气象分类器；采用福克‑普朗克方程进行建模；确定当前气象计算得到配电线路的时变故障概率。本发明基于配电网信息化系统中存储的可靠性统计数据和历史气象数据,充分考虑恶劣气象因素对配电线路故障的影响，实现了配电线路故障概率自动准确的计算与分析，可以有效准确计算出配电线路时变故障概率。

技术领域

本发明涉及电力系统分析技术领域，具体涉及计算基于多源数据挖掘的配电线路时变故障概率的方法。

背景技术

随着配电网的发展，网架结构日益复杂，可再生能源在配电网中的渗透率不断提高，不同类型的风险源导致的配电线路故障，都给配电网运行带来了诸多挑战，风险评估成为配电网运行不可缺少的环节。

准确计算配电线路故障概率是运行风险评估的基础，现有技术计算配电线路故障概率的方法主要分为元件停运稳态概率法，随机模糊变量建模法，人工打分法和模糊专家系统法。元件停运稳态概率法通过马尔可夫过程中的稳态概率来表示配电线路的故障概率，该方法未能表征运行过程中配电线路故障的时变特征。在配电网运行风险评估中，应采用反映不同运行工况条件的时变值来表示故障概率；现有采用随机模糊变量建模法，结合专家经验来计算不同线路的时变故障概率。

但采用随机模糊变量建模、人工打分法和模糊推理方法都具有较强的主观性，可能会给配电线路故障概率的计算带来一定的误差。此外，还有学者基于不同类型的风险源分别提出了配电线路的时变故障概率计算方法。但是配电线路在运行中会受到多种风险源同时作用，比如雷击、大风等恶劣气象，配电线路老化和缺陷等自身因素。上述的研究中仅考虑单一的风险源是不全面的。

有鉴于此，急需提供一种基于外部气象、线路自身状态等多源数据，真实反映配电线路在不同运行工况下的时变故障概率的配电线路运行风险时变故障概率计算方法，为调度运行人员评价系统运行风险提供参考。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供一种基于多源数据挖掘的配电线路时变故障概率计算方法，包括以下步骤：

S1、根据收集电网数据，确定配电网历史故障数据，历史气象数据及各条馈线所属变电站的地理位置；

S2、根据历史故障数据筛选出由恶劣气象导致故障的数据，并在历史气象数据中找到对应的气象数据作为训练样本集；

S3、分别统计配电线路在正常天气下的故障率与修复率，与恶劣天气下的故障率与修复率；

S4、根据训练样本集与SVM方法，构建SVM气象分类器；

S5、采用福克-普朗克方程对步骤S3中的配电线路状态转移过程进行建模；

S6、确定当前气象，根据步骤S4确定当前运行状态下的故障率与修复率；

S7、将步骤S6中确定的故障率与修复率代入福克-普朗克方程，计算得到配电线路的时变故障概率；

其中，历史气象数据包括：日平均温度,日最高/低温度,日平均风速,日累计降水量,日累计雷击量；历史故障数据中筛选出由于雷雨、大风、覆冰恶劣气象的数据。

在上述方法中，所述步骤S2包括：

配电线路运行训练样本集为：

S＝{(x_i，y_i)，x_i∈Rⁿ，y_i∈{0，1}}