[发明专利]一种基于人工智能的电网事故事件分析方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于，包括：

采集电网历史运行时数据样本并提取出现事故时电网的运行数据；

基于运行数据与其对应的事故形成映射进行分级储存，形成运行事故数据库；

利用人工智能算法和运行事故数据库中数据对事故数据进行分析，得到每个事故数据的特征值；

当实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度低于预设阈值时，通过终端进行预警并根据映射获取其对应的事故事件。

2.如权利要求1的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：电网事故包括雷击事故、恶性误操作事故、短路事故、断线事故、接地事故、漏电事故、继电保护事故。

3.如权利要求1或2的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：运行数据为部署在电网不同位置的不同传感器在电网运行时所采集到的数据。

4.如权利要求1的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：根据事故发生的概率进行分级储存包括，

事故发生的概率为：

将一个时间段按小时分成点值，提取事故发生的点值；

事故发生点的和与时间段的所有点值的和的比值即为事故发生的概率n。

5.如权利要求4的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：还包括，

根据事故发生的概率n进行分级储存：

第一等级的阈值为[n/2，n]；

第二等级的阈值为[n/5，n/2)；

第三等级的阈值为[0，n/5)。

6.如权利要求1的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：人工智能算法包括，

逐步式回归、反向传递神经网络、k均值算法、并联规则算法以及拉普拉斯支持向量机。

7.如权利要求1的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：利用切比雪夫不等式计算实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度。

8.如权利要求1、4、5、8任一的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：计算实时运行数据的特征值与事故数据的特征值相似度的数据选择顺序包括，

首先调用运行事故数据库中第一等级的数据进行分析；

其次调用运行事故数据库中第二等级的数据进行分析；

最后调用运行事故数据库中第三等级的数据进行分析。

9.如权利要求3的基于人工智能的电网事故事件分析方法，其特征在于：实时运行数据的采集时间为不超过120ms。