[发明专利]一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法，其特征在于，包括下列步骤：

S1、获取中低压配电网的历史数据以及现状数据，所述历史数据包括的历史运行数据以及设备参数信息；

S2、建立问题发生可能性量化指标，同时建立向量机预测模型，以问题发生可能性量化指标作为向量机预测模型的输入，将历史数据作为训练集对向量机预测模型进行训练，获得薄弱环节预警引擎；

S3、以现状数据作为薄弱环节预警引擎的输入，以问题发生可能性量化指标的量化值作为薄弱环节预警引擎的输出进行深度学习计算，获得第一评分结果；

S4、对问题严重程度量化指标进行量化评分，获得第二评分结果；

S5、根据第一评分结果以及第二评分结果获得风险等级结果，根据所述风险等级结果对台区薄弱环节进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法，其特征在于，所述问题发生可能性量化指标包括线路重载、线路过载、线路低电压、线路过电压、配变重载、配变过载、配变低电压。

3.根据权利要求2所述的一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法，其特征在于，建立向量机预测模型，以问题发生可能性量化指标作为向量机预测模型的输入，将历史数据作为训练集对向量机预测模型进行训练，获得薄弱环节预警引擎，具体包括：

在建立向量机预测模型时，选择高斯径向函数作为核函数，并选择高斯径向函数的参数；

将历史运行数据、设备参数信息作为向量机预测模型的输入，分别以线路重载、线路过载、线路低电压、线路过电压、配变重载、配变过载、配变低电压指标的量化值作为向量机预测模型的输出，对向量机预测模型进行训练，获得薄弱环节预警引擎。

4.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法，其特征在于，以现状数据作为薄弱环节预警引擎的输入，分别输出线路重载、线路过载、线路低电压、线路过电压、配变重载、配变过载、配变低电压指标的量化值，通过归一化处理将量化值计算成[0,1]的结果数值，将归一化数值*10并取整，得到可能性等级指标p，所述可能性等级指标p为第一评分结果。

5.根据权利要求4所述的一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法，其特征在于，所述现状数据包括：现状运行数据、设备参数信息、维度因子，所述维度因子包括大用户报装、政策突变。

6.根据权利要求4所述的一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法，其特征在于，对问题严重程度量化指标进行量化评分，获得第二评分结果，具体包括：通过专家打分法对线路重载、线路过载、线路低电压、线路过电压、配变重载、配变过载、配变低电压的影响情况进行评分，将评分值计算成[0,1]的结果数值，将归一化数值*10并取整，得到严重程度评分s，所述严重程度评分s为第二评分结果。

7.根据权利要求6所述的一种基于支持向量机的薄弱环节预警方法，其特征在于，根据第一评分结果以及第二评分结果获得风险等级，具体包括：通过下式计算风险等级：R＝p*s。