[发明专利]一种配变重过载预测的方法

权利要求书

1.一种配变重过载预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取台区重过载的历史数据；

步骤S2、根据台区重过载的历史数据，确定影响配变重过载的特征变量；

步骤S3、确定各特征变量的影响比重，并根据影响比重分为A₁、A₂……A_i；

步骤S4、对台区重过载的历史数据分析，得到各特征变量的危险设定值；

步骤S5、根据台区重过载的历史数据，得到各特征变量的达到危险设定值发生重过载的概率，记为P(A₁)、P(A₂)……P(A_i)；

步骤S6、根据贝叶斯法则确定各特征变量达到危险设定值时发生重过载的概率，记为P(B|A₁)、P(B|A₂)……P(B|A_i)；

步骤S7、通过监控各特征变量，再根据全概率公式得到配变重过载的发生的概率，记为P(B)，可表示为：

P(B)＝P(A₁)P(B|A₁)+P(A₂)P(B|A₂)+……+P(A_i)P(B|A_i)

2.根据权利要求1所述的配变重过载预测的方法，其特征在于，所述台区重过载的历史数据包括按年统计的重过载次数、按月统计的重过载次数以及每次引起重过载的特征变量。

3.根据权利要求1所述的配变重过载预测的方法，其特征在于，所述对台区重过载的历史数据分析，得到各特征变量的危险设定值具体包括：

S101、获取台区各特征变量的历史数据；

S102、比较配变重过载与正常运行下的各特征变量；

S103、得到配变重过载时各特征变量的危险值；

S104、确定并设置各特征变量的危险设定值。

4.根据权利要求2所述的配变重过载预测的方法，其特征在于，根据台区重过载的历史数据，得到各特征变量的达到危险设定值发生重过载的概率具体包括：

S201、定义出统计时间周期，记为S，单位为天；

S202、获取台区统计时间周期内的配变重过载数据；

S203、得到统计时间周期内发生重过载时各特征变量的达到危险设定值的次数，记为C₁、C₂……C_i；

S204、计算得到得到各特征变量的达到危险设定值发生重过载的概率；计算公式为：

5.根据权利要求3所述的配变重过载预测的方法，其特征在于，所述得到配变重过载时各特征变量的危险值具体包括：

S301、获取每次发生配变重过载时各特征变量的数值；

S302、基于大数据分析，找出各特征变量有共性区间的危险范围值；

S303、通过每次的共性区间的危险范围值求各特征变量危险范围值的平均值；

S304、确定最终各特征变量的危险值为危险范围值的平均值。

6.根据权利要求1所述的配变重过载预测的方法，其特征在于，所述特征变量包括用户因素、天气因素和配电变压器自身因素。

7.根据权利要求4所述的配变重过载预测的方法，其特征在于，所述统计时间周期包括按年统计和按月统计。