[发明专利]配电网运行状态大数据分析方法

权利要求书

1.配电网运行状态大数据分析方法，包括以下步骤，步骤一，建立分析系统；步骤二，数据采集与传输；步骤三，评估预警；步骤四，数据可视化；步骤五，提供方案；步骤六，结果反馈；其特征在于：

其中上述步骤一中，建立分析系统包括以下步骤：

1)构建历史故障数据库，对故障进行分类分级；

2)构建机器学习算法；

3)使用故障数据库训练机器学习算法，计算出各类故障的风险指标；

4)根据历史故障数据库的故障处理报告，建立解决方案共享平台；

其中上述步骤二中，数据采集与传输包括以下步骤：

1)使用传感器采集各节点电压、电流和位置信息；

2)使用监测器采集配电设备内部环境数据；

3)将所采集到的数据信息输送至监测中心进行整合处理；

其中上述步骤三中，评估预警包括以下步骤：

1)将所接收到的数据通过转换器进行转换处理，提取出特征向量；

2)将特征向量输入机器学习算法；

3)经机器学习算法分析处理后得到对应节点的运行状态信息；

4)由分析系统自动对配电网的运行状态进行评估，得到异常状态信息、故障状态信息和正常状态信息；

5)分析系统根据异常节点位置调用邻进节点状态信息，对异常节点进行状态确认，防止误报；

6)分析系统对故障状态信息进行分级分类；

其中上述步骤四中，数据可视化包括以下步骤：

1)显示器将配电网节点和设备的运行状态信息以图表的形式显示；

2)针对异常状态信息进行预警；

3)针对故障设备和节点的位置信息及故障类型和等级进行分类显示，并由智能语音播报提醒；

其中上述步骤五中，提供方案包括以下步骤：

1)经管理员确定故障后，系统根具故障类型和故障等级自动定位对应的解决方案，并从解决方案共享平台上下载解决方案，生成故障报告；

2)监测中心将故障报告通过无线通讯发送给维护人员；

其中上述步骤六中，根据维护人员故障处理结果的反馈，系统对解决方案进行补充和更新。

2.根据权利要求1所述的配电网运行状态大数据分析方法，其特征在于：所述步骤一2)中，机器学习算法为人工神经网络算法。

3.根据权利要求1所述的配电网运行状态大数据分析方法，其特征在于：所述步骤二2)中，监测器包括温度监测器和湿度监测器。

4.根据权利要求1所述的配电网运行状态大数据分析方法，其特征在于：所述步骤二3)中，数据信息通过无线网络进行传输。

5.根据权利要求1所述的配电网运行状态大数据分析方法，其特征在于：所述步骤三1)中，特征向量为电压幅值、电压相角、电流幅值、电流相角、配电设备环境温度和配电设备环境湿度。

6.根据权利要求1所述的配电网运行状态大数据分析方法，其特征在于：所述步骤三4)中，评估项目包括安全性评估、供电能力评估、可靠性评估和供电质量评估。