[发明专利]电力数据分析方法、装置、存储介质及处理器

说明书

本申请公开了一种电力数据分析方法、装置、存储介质及处理器。该方法包括：根据目标筛选条件对多条电力故障数据进行筛选，其中，每条电力故障数据至少包括电力故障外因信息、电力故障类型信息、电力故障发生的时间、故障设备的位置信息以及故障设备的标识信息；对筛选后得到的电力故障数据进行聚类，得到多簇电力故障数据；根据电力故障数据的故障设备的位置信息将多簇电力故障数据映射到地图上；在地图上获取目标筛选条件下的电力故障的发生区域。通过本申请，解决了相关技术中灾害导致输电线路发生电力故障后，人工分析灾害发生区域和发生情况，分析困难，分析结果不准确的问题。

技术领域

本申请涉及电力数据分析领域，具体而言，涉及一种电力数据分析方法、装置、存储介质及处理器。

背景技术

在输电线路受到“外力”、“雷害”、“冰害”等的灾害后，输电线路上的相关设施会遭到损坏，影响人们正常的生产与生活，为了对不同灾害导致的电力故障检修分析，对相关电力设备进行灾害预警，相关技术中人工对特定时间或特定区域的电力故障数据进行汇总分析，难以准确得到输电线路遭受灾害后的故障情况以及规律，且工作效率较低，对灾害预警缺乏指导意义。

针对相关技术中灾害导致输电线路发生电力故障后，人工分析灾害发生区域和发生情况，分析困难，分析结果不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供一种电力数据分析方法、装置、存储介质及处理器，以解决相关技术中灾害导致输电线路发生电力故障后，人工分析灾害发生区域和发生情况，分析困难，分析结果不准确的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种电力数据分析方法。该方法包括：根据目标筛选条件对多条电力故障数据进行筛选，其中，每条电力故障数据至少包括电力故障外因信息、电力故障类型信息、电力故障发生的时间、故障设备的位置信息以及故障设备的标识信息，目标筛选条件至少包括以下之一：目标电力故障外因、目标电力故障类型、目标时间、目标位置；对筛选后得到的电力故障数据进行聚类，得到多簇电力故障数据；根据电力故障数据的故障设备的位置信息将多簇电力故障数据映射到地图上；在地图上获取目标筛选条件下的电力故障的发生区域。

进一步地，在根据目标筛选条件对多条电力故障数据进行筛选之前，该方法还包括：基于电力故障事件采集电力故障事件关联的电力数据，得到多条电力故障数据，其中，电力故障事件关联的电力数据至少包括电力故障外因信息、电力故障类型信息、电力故障发生的时间、故障设备的位置信息以及故障设备的标识信息。

进一步地，对筛选后得到的电力故障数据进行聚类，得到多簇电力故障数据包括：基于电力故障发生的时间对筛选后得到的电力故障数据进行Canopy聚类；根据Canopy聚类的结果确定K-means聚类的聚类初始中心点；基于电力故障发生的时间，根据聚类初始中心点对筛选后得到的电力故障数据进行K-means聚类，得到多簇电力故障数据。

进一步地，对筛选后得到的电力故障数据进行聚类，得到多簇电力故障数据包括：基于故障设备的位置信息对筛选后得到的电力故障数据进行Canopy聚类；根据Canopy聚类的结果确定K-means聚类的聚类初始中心点；基于故障设备的位置信息，根据聚类初始中心点对筛选后得到的电力故障数据进行K-means聚类，得到多簇电力故障数据。

进一步地，在地图上获取目标筛选条件下的电力故障的发生区域之后，该方法还包括：将预设区域的电力故障数据导出；根据导出的电力故障数据分析预设区域的电力故障发生情况。

进一步地，在地图上获取目标筛选条件下的电力故障的发生区域之后，该方法还包括：对目标筛选条件下的电力故障的发生区域范围内的电力设备进行电力故障预警。