[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

说明书

本发明属于配电网故障诊断技术领域，公开了一种基于无线组网和大数据技术的配电网故障预测系统及方法，包括数据源、大数据分析平台和大数据预测和定位模块，所述的数据源包括基于无线组网的数据传输、数据预处理单元和外部数据单元，大数据预测和定位模块包括故障预测、数据采集分析、故障定位单元。本发明实现了故障发生可以预测，有效进行故障发生次数预测，且考虑因素更加全面，据此能够得到更为快速、准确、可靠的故障次数预测，同时对故障的判定更加智能化，故障判定准确率高，比较理想的故障定位方法。还可以更加准确地计算配网停电损失，通过大数据技术挖潜增效，综合分析配电网运行的实时信息、设备检修信息等，降低停电影响，适合推广。

技术领域

本发明属于配电网故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于大数据技术的配电网故障预测系统及方法。

背景技术

目前：随着社会科学技术水平地不断提高，大数据技术的发展日益成熟，在各行各业领域中广泛应用，另一方面，伴随着新能源的大量推广及使用，电网用户数量与日俱增，电网结构更加复杂化。为了科学规划电网布局，提升配电网可靠性、经济性、前瞻性，增强配电网规划与管理水平，越来越多的电力企业引入了大数据分析电网负荷特性，通过构建负荷模型，精确计算电网运行管理的各项数据，合理科学安排配电网运行的方式，但是由于前期配电网规划不合理和专业统筹不足，配电网系统故障诊断准确度和效率偏低等问题日益突出。现有的配电信号监测方法，判定方法过于简单，在使用中存在着一定的局限性，虽然能够判定故障电气信号量较大的短路故障，但对80％的单相接地故障，故障定位准确率较低。而且配电网中的故障多由于恶劣天气、设备故障、鸟害、树线、异物、人为破坏情况引发。其中，由于天气是可预测的，且外部环境相对固定，而设备状况受生产批次、运维情况的影响，也具备一定规律性，因此，结合天气预测信息、外部环境信息以及设备运维情况，对某一区域进行未来一段时间内故障发生次数的预测，是可行的。而对于人为破坏导致的电网故障，由于人的行为具有一定随机性，故其导致的故障发生次数预测难度较大，但可通过挖掘历史数据自身变化规律，修正故障发生次数中随机因素的影响，提高故障次数预测的准确度。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)由于前期配电网规划不合理和专业统筹不足，配电网系统故障诊断准确度和效率偏低等问题日益突出。

(2)现有的配电信号监测方法，判定方法过于简单，在使用中存在着一定的局限性；且数据传输过程中会造成数据流失；

(3)故障监测过程中，对于人为导致的故障发生次数预测难度较大，会造成监测结果的不准确。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据技术的配电网故障预测系统及方法。

本发明是这样实现的，一种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；