[发明专利]一种用于配电网大面积停电的研判方法有效
申请号: | 202011393980.8 | 申请日: | 2020-12-02 |
公开(公告)号: | CN112529056B | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
发明(设计)人: | 余剑锋;何云良;吴华华;郑翔;马翔;尚宁;王正国;张爽;林少娃;石赟超;孙钢 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/08;G06F16/2458;G06F16/215;G06F16/29;G06F40/289 |
代理公司: | 天津易企创知识产权代理事务所(普通合伙) 12242 | 代理人: | 宋朋飞 |
地址: | 311100 浙江省杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 配电网 大面积 停电 研判 方法 | ||
1.一种用于配电网大面积停电的研判方法,其特征在于:包括:
步骤1:构建结构化地址索引:基于现有五级地址数据,将全部的地址词条提取后去重,得到分词词库,构建五级地址库;
步骤2:用户用电地址匹配:利用自然语言理解文本搜索方法,将原始电力工单信息中的用户用电地址信息与五级地址库相关联,使原始电力工单信息中的用户用电地址与五级地址库内地址标识相匹配;
步骤3:数据清洗:在原始电力工单信息中选取包含用户信息、拓扑信息、停电数据信息、工单数据信息、供电单位信息以及标准代码数据信息的筛选后电力工单信息;
步骤4:孤立森林异常检测:对筛选出的原始电力工单信息使用孤立森林模型进行检测,得到异常工单信息;
步骤5:人工筛选大面积停电异常工单:人工对得到的异常工单信息进行筛选,标记其中的异常工单带有大面积停电特征;
步骤6:模型训练:使用包含大面积停电特征的工单信息,对随机森林模型进行训练;
步骤7:预测:对训练后的随机森林模型预测准确率是否达标进行判断;
步骤8:重新特征选择:如果随机森林模型准确率未达标,则重新返回步骤5进行特征筛选;
步骤9:结果输出:将新的筛选后电力工单信息输入训练好的随机森林模型进行判断,输出带有大面积停电特征的工单;
步骤10:地址匹配:把输出的带有大面积停电特征的工单与建立的五级地址库进行匹配标记;
步骤11:预警并向停电范围内的客户发送短信:当某一区域内带有大面积停电特征的工单超出预设阈值后,则研判此区域出现大面积停电,预警并向停电范围内的客户发送短信提醒。
2.根据权利要求1所述的一种用于配电网大面积停电的研判方法,其特征在于:在步骤1中:构建五级地址库包括:一级是省级、二级是市级、三级是区县级、四级是街道级或乡镇级、五级是社区级或行政村级。
3.根据权利要求1所述的一种用于配电网大面积停电的研判方法,其特征在于:在步骤3中:用户信息包括:用户基本信息、用电地址信息及用户台区关系信息。
4.根据权利要求1所述的一种用于配电网大面积停电的研判方法,其特征在于:在步骤3中:拓扑信息包括:线路信息、线路关系信息、台区信息及线路台区信息。
5.根据权利要求1所述的一种用于配电网大面积停电的研判方法,其特征在于:在步骤3中:停电数据信息包括:计划停电信息及故障临时停电信息。
6.根据权利要求1所述的一种用于配电网大面积停电的研判方法,其特征在于:在步骤3中:工单数据信息包括:工单受理信息及工单处理信息。
7.根据权利要求1所述的一种用于配电网大面积停电的研判方法,其特征在于:在步骤3中:供电单位信息包括:供电单位数据信息;标准代码数据信息包括:标准代码数据信息。
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