[发明专利]一种基于大数据技术的配电网故障预测系统及方法

权利要求书

1.一种基于大数据技术的配电网故障预测系统，其特征在于，所述基于大数据技术的配电网故障预测系统包括数据源、大数据分析平台、大数据预测和定位模块；

所述数据源包括无线组网数据传输、数据预处理单元和外部数据单元，所述数据预处理单元包括生产管理、电网运行、业务营销和用电采集，所述外部数据单元包括基于无线组网的线路地理信息、气象信息、社会经济和科技水平数据；

所述数据预处理单元采用的数据预处理方法包括：

读取原始外部数据集，将外部数据集中的数据输入FastText分类模型；

通过FastText分类模型判断外部数据对应于生产管理、电网运行、业务营销和用电采集中的某一类别；

根据每个类别的标记对外部数据集进行删除或保存，以得到相应于每个类别的最终样例集；

根据所述最终类样例集生成最终样本数据集，以实现不同类别数据的预处理；

所述数据源采集的数据利用无线通信路由网络传递给大数据分析平台；

所述无线通信路由网络由低功耗无线路由节点、数据转发站，以及相应无线自组网、自适应通信技术组成，用于配电网线路的无线数据传输和中继，传输配电终端设备的相关信息；

所述无线通信路由网络采用基于预测-决策-执行的分层协作处理和具有QoS保障控制功能的路由协议，通过路径传输延时和链路可靠预测算法，最优实时路径和链路质量路径决策算法，以及按需分配的优先缓冲队列传输执行算法，优化智能配电网各类数据业务有确定性服务质量要求的端到端数据传输路径，进行数据传输；

所述大数据平台分析包括实时数据采集的获取单元、外部数据获取单元和数据清洗单元，所述大数据分析平台用于数据信息采集单元获取数据源中的配电网数据信息，将得到的数据信息进行数据清洗筛选处理，处理后的信息通过数据挖掘计算后的标准预测训练模型训练得到预测的配电网信息值，然后将此信息发送到大数据预测和定位模块中；

所述大数据预测和定位模块包括故障预测单元、数据采集分析单元和故障定位单元，用于通过获取大数据分析平台处理后的信息得到故障预测信息，通过数据采集分析单元计算故障的具体位置。

2.如权利要求1所述的基于大数据技术的配电网故障预测系统，其特征在于，所述FastText分类模型包括输入层、隐含层和输出层，指定损失函数、优化器类型和评价指标；所述FastText分类模型预先通过训练样本数据进行训练处理，所述训练样本数据包括多条不同类别的外部数据，以及各个外部数据对应的生产管理、电网运行、业务营销和用电采集类别。

3.如权利要求1所述的基于大数据技术的配电网故障预测系统，其特征在于，所述实时数据采集的获取单元用于接入数据处理域的数据，实时采集电网运行数据；外部数据获取单元用于接入外部数据模块，采集外部数据；所述数据清洗单元用于对接入的内部数据和外部数据进行清洗转化，通过数据格式化单元和数据归一化的处理之后写入数据缓存区中。

4.如权利要求3所述的基于大数据技术的配电网故障预测系统，其特征在于，所述数据清洗单元对接入的内部数据和外部数据进行清洗转化的具体方法包括：

获取待清洗内部数据和外部数据的训练样本集合；

对训练样本集合进行聚类分析，获得训练样本集合的多个聚类分类；

检测多个聚类分类中的训练样本，以获取每个所述聚类分类的训练样本中的误报样本；

对误报样本所在的聚类分类进行数据清洗。

5.如权利要求1所述的基于大数据技术的配电网故障预测系统，其特征在于，所述大数据平台分析模块中的数据挖掘单元从现有的网络或者各种配电系统公开的数据集中爬取响应的区域配电网参数数据，包括正常运行的数据和出现故障的数据，然后将此数据经过数据清洗、数据格式化和数据的归一化处理之后，放入缓存区内。

6.如权利要求5所述的基于大数据技术的配电网故障预测系统，其特征在于，所述数据的归一化处理包括：利用归一化处理算法对区域配电网参数数据进行归一化处理，并输出处理结果；读取已有的数据特征库中的数据，对比归一化处理后的处理结果，输出检测结果。