CN105894172A - 一种基于营配融合的联合停电研判方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于营配融合的联合停电研判方法,包括如下步骤:S1,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型;S2,实时获取上传的报修工单,根据报修工单,获取故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,如果是,则将停电信息入库;否则,转向步骤S3;S3,判断故障信息所属的故障类型,获取详细的停电信息,并获取停电事件库的信息,通过相似性比较判定故障信息是否符合工单合并条件,如果符合,进行工单合并;否则,将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。该方法对接收的报修工单进行合并以减少重复派单,提高了抢修效率。

Description

一种基于营配融合的联合停电研判方法
技术领域
本发明涉及一种停电研判方法,尤其涉及一种基于营配融合的联合停电研判方法。属于配电自动化技术领域。
背景技术
随着三集五大体系的全面建设,以及坚强智能电网工作的推进,为全面提升城市配电网供电可靠性和优质服务水平,国家电网公司加快推进城市配电网示范工程建设,致力于实现核心区用户平均故障停电时间降至5分钟内,市区用户平均故障停电时间降至50分钟以内的目标。而建设配电网生产抢修指挥平台来进行配电网生产抢修,为实现上述目标提供了重要的技术支撑。
配电网生产抢修指挥平台是利用信息交互总线,集成配电自动化、地理信息、生产管理、营销管理、用电信息采集等系统的信息,实现配电网运行监视、抢修指挥、生产过程管控、作业风险管控等功能,从而提高配电网生产作业效率和故障抢修快速响应能力。
配电网生产抢修指挥平台通过停电研判来识别、定位故障,分析故障的影响范围,进而实现故障快速抢修。因此,如何让停电研判准确、高效的识别故障就成为了现阶段配电网抢修的主要工作内容。现在采用的技术主要是依赖GIS(地理信息系统)本身的停电研判,但是,GIS无法接入低压模型,无法接入配电网实时数据,在停电研判的准确性和效率上存在缺陷,无法满足配电网抢修效率和准确性的要求。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于营配融合的联合停电研判方法。
为实现上述发明目的,本发明采用下述的技术方案:
一种基于营配融合的联合停电研判方法,包括如下步骤:
S1,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型;
S2,实时获取上传的报修工单,根据所述报修工单,获取故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,如果是,则将停电信息入库;否则,转向步骤S3;
S3,判断故障信息所属的故障类型,获取详细的停电信息,并获取停电事件库的信息,通过相似性比较判定所述故障信息是否符合工单合并条件,如果符合,则进行工单合并;否则,将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。
其中较优地,在步骤S1中,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型,包括如下步骤:
S11,根据配电网内的设备信息建立静态拓扑连接关系;
S12,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,动态创建拓扑树,即构建成高、中、低压全网拓扑模型。
其中较优地,在步骤S12中,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,动态创建拓扑树该拓扑树,包括如下步骤:
S2121,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,以任意开关节点作为根节点,将静态拓扑连接关系拆分成多棵基础拓扑树;
S2122,找到最底端的叶子节点为进线开关的基础拓扑树,将所述叶子节点作为根节点,将所述基础拓扑树翻转,并将其他基础拓扑树与翻转的基础拓扑树结合,组成一棵拓扑树。
其中较优地,在步骤S2中,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,包括如下步骤:
S21,获取计划停电信息中包含的设备ID及开合状态,再结合高、中、低压全网拓扑模型,分析得到所有的停电设备;
S22,根据停电配变,结合用户档案信息及“变电站-馈线-配变-用户集-用户”一体化电网模型,计算停电用户;
S23,根据停电设备的PMS ID和类型,以及用户集与楼宇之间的对应关系,结合GIS的地理信息,分析出停电设备及停电楼宇的坐标;
S24,判断故障信息中是否存在停电设备、停电用户以及停电楼宇中的一种,如果是,故障信息在计划停电影响范围内,将故障信息入库,形成计划停电事件库。
其中较优地,在步骤S3中,通过故障点研判判断故障信息所属的故障类型。
其中较优地,通过故障点研判判断故障信息所属的故障类型,包括如下步骤:
S301,获取故障信息中包含的用户信息,并获取停电事件库的信息,查看时间阈值内是否有同用户集的报修;如果有,转向步骤S302;否则,转向步骤S303;
S302,判断所述同用户集的报修是否属于同配变下的用户集的报修;如果属于,转向步骤S304;否则,判断故障区段为用户集上游设备,通过召测不同用户集下的用户电能表信息缩小故障区段的范围;
S303,判断故障信息中包含的用户信息与停电事件库存储的信息,是否存在同配变下的不同用户集的报修,如果存在,则判断故障区段为配变及上游设备,通过召测配变信息缩小故障区段范围;否则,转向步骤S305;
S304,根据故障区段的范围及上下游拓扑分析确定故障点,根据故障点确定故障类型;
S305,通过召测算法进行分析,获得故障点,进而获得故障类型。
其中较优地,在步骤S3中,获取详细的停电信息,包括如下步骤:
S311,根据停电配变,结合用户档案信息及“变电站-馈线-配变-用户集-用户”一体化电网模型,计算停电用户;
S312,根据故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型,分析出所有的停电设备;
S313,根据停电设备的PMS ID和类型,以及用户集与楼宇之间的对应关系,结合GIS的地理信息,分析出停电设备及停电楼宇的坐标。
其中较优地,在步骤S3中,通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,包括如下步骤:
S321,获取故障信息所属的故障类型,同时获取停电事件库中同故障类型的所有信息;
S322,根据故障类型确定需要进行相似性判断的停电信息的类型;并从停电事件库同故障类型的抢修工单中提取所述类型的停电信息;
S323,判断同种类型的故障信息中的停电信息与停电事件库中抢修工单的停电信息是否存在相互联系,如果不存在相互联系,则转向步骤S324,否则,判定所述故障信息符合工单合并条件;
S324将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。
本发明所提供的基于营配融合的联合停电研判方法,实时获取上传的报修工单,根据获取的报修工单,通过停电研判定位故障点,进而判断故障信息所属的故障类型,获取详细的停电信息,并获取停电事件库的信息,通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,如果符合工单合并条件则进行工单合并,可以有效地减少重复派单,降低了抢修人员的浪费,进一步提高了抢修的效率。
附图说明
图1为本发明所提供的基于营配融合的联合停电研判方法的流程图;
图2为本发明所提供的联合停电研判方法中,高、中、低压全网拓扑模型的结构示意图;
图3a为本发明所提供的一个实施例中,建立的一个基础拓扑树的示意图;
图3b为本发明所提供的一个实施例中,建立的另一个基础拓扑树的示意图;
图4为本发明所提供的一个实施例中,以进线开关为根建立拓扑树的示意图;
图5为本发明所提供的联合停电研判方法中,判断故障信息是否在计划停电影响范围内的流程图;
图6为本发明所提供的联合停电研判方法中,使用召测算法确定故障点的流程图;
图7为本发明所提供的联合停电研判方法中,用户报修关联分析示例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术内容进行详细具体的说明。
如图1所示,本发明所提供的基于营配融合的联合停电研判方法,包括如下步骤:首先,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型;然后,实时获取上传的报修工单,根据获取的报修工单,获取故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,如果是则将停电信息入库;否则,判断故障信息所属的故障类型,获取详细的停电信息,并获取停电事件库的信息,通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,如果符合工单合并条件则进行工单合并,否则,将故障信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。通过相似性比较判定是否进行工单合并,可以有效地减少重复派单,提高抢修效率。下面对这一过程做详细具体的说明。
S1,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型。
如图2所示,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型。其中,cb0i(i=01,02,03……)表示相关设备;xfmr01表示配电;J0i(i=01,02,03……)表示用户集;Y0i(i=01,02,03……)表示用户。停电研判在上述高、中、低压全网拓扑模型的基础上,通过上下游拓扑分析出结果,其中基于上游的拓扑分析,即从高压设备到低压用户的分析,可应用于计划停电、中压线路故障的研判;基于下游的拓扑分析,即从低压用户到高压设备的分析,可应用于配变故障、用户报修、电能表故障的研判。
根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型,具体包括如下步骤:
S11,根据配电网内的设备信息建立静态拓扑连接关系。
根据数据库中的描述,停电研判程序启动时在内存中为配电网内的所有设备建立静态拓扑连接关系,即建立一个HashMap,其key值为设备ID,Value值为其连接设备的列表,根据静态拓扑连接关系可以找到配电网中连接的所有设备及其用户信息。
S12,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,动态创建拓扑树,即构建成高、中、低压全网拓扑模型。
当静态拓扑连接关系建立后,需要进行拓扑分析时,会以其为基础并结合配电网实时运行情况动态建立拓扑树,建立拓扑树包括如下步骤:
S121,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,以任意开关节点作为根节点,将静态拓扑连接关系拆分成多棵基础拓扑树。在本发明所提供的实施例中,如图3a和3b所示,以开关cb03为根节点建立基础拓扑树,基础拓扑树可分为两部分。
S122,找到最底端的叶子节点为进线开关的基础拓扑树,将所述叶子节点作为根节点,将所述基础拓扑树翻转,并将其他基础拓扑树与翻转的基础拓扑树结合,建立一棵拓扑树。在本发明所提供的实施例中,如图4所示,其中,cb01为进线开关,以cb01为根节点将基础拓扑树翻转,翻转后,将其他基础拓扑树与该翻转的基础拓扑树结合建立拓扑树。
S2,实时获取上传的报修工单,根据获取的报修工单,获取故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,如果是则将停电信息入库;否则,转向步骤S3。
实时获取上传的报修工单,根据获取的报修工单,获取故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断出停电原因、停电设备、停电用户等信息,当停电原因为计划停电时,将停电信息入库,并不形成抢修工单。
在本发明所提供的实施例中,通过PMS(设备管理系统)获取计划停电信息,根据停电计划,分析出停电范围和影响用户,进而判断上报的故障信息是否属于计划停电影响的用户范围。其中,主要输入输出信息如下表1所示。
表1计划停电研判输入输出信息
如图5所示,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,具体包括如下步骤:
S21,获取计划停电信息中包含的设备ID及开合状态,根据设备ID及开合状态,再结合高、中、低压全网拓扑模型,分析得到所有的停电设备;
实时获取上传的报修工单,根据获取的报修工单,查看是否包含了准确的所操作设备的设备ID、设备状态(开/合)等信息,若是,则进行下一步,若只包含了计划停电所在的馈线/站房信息和模糊的停电区域描述的计划停电信息,则需手动选择计划停电信息中指定的馈线/站房,并从馈线/站房中选取并设置设备状态。根据设备ID及设备状态,再结合高、中、低压全网拓扑模型,分析得到所有停电设备(在拓扑过程中,认为馈线的联络开关是拉开的,其他开关是闭合的,而不依据线路的实时运行状态)。
S22,根据停电配变,再结合用户档案信息及“变电站-馈线-配变-用户集-用户”一体化电网模型,计算停电用户;
S23,根据停电设备的PMS ID和类型,以及用户集与楼宇之间的对应关系,结合GIS的地理信息,分析出停电设备及停电楼宇的坐标;
S24,判断故障信息中是否为停电设备、停电用户以及停电楼宇中的一种,如果是,故障信息在计划停电影响范围内,将故障信息入库,形成计划停电事件库。
S3,判断故障信息所属的故障类型,获取详细的停电信息,并获取停电事件库的信息,通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,如果符合工单合并条件则进行工单合并;否则,将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。
当获取的故障信息不是由于停电计划引起时,判断故障信息所属的故障类型并获取详细的停电信息,在本发明所提供的实施例中,故障类型主要包括:中压线路故障、配变故障和低压故障;其中,低压故障主要包括用户报修及电能表故障两部分。获取故障类型以及详细的停电信息之后,获取停电事件库中存储的抢修工单的详细信息,按照故障类型通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,如果符合工单合并条件则进行工单合并;否则,将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。
其中,在本发明所提供的实施例中,通过故障点研判判断故障信息所属的故障类型,故障点研判主要有使用召测算法进行分析和用户报修关联分析两种方法。
使用召测算法进行分析主要包括对报修用户的电能表、同表箱下其他用户电能表以及配变等设备的召测,通过分析设备的电流电压值判断故障设备,进而判断故障类型。其优点是判断结果较为准确,缺点是召测需要一定的时间。如图6所示,主要包括如下步骤:首先进行电能表召测,如果电能表电压不为零,电流为零且同表箱内其他客户电能表电压电流均正常,则判断故障为客户室内故障,并结束分析;如果电能表电压电流均为零,且同表箱内其他用户电压电流为零,则进行配变召测,配变数据正常,则表示故障为电能表异常,即低压故障;如果配变电压正常,电流为零,说明为配变故障;如果配变电压电流均为零,则说明是配变上游故障,通过配变进行中压线路拓扑分析,计算并确定故障点。
由于召测算法的结果的返回需要的时间较长,为了不影响研判的效率,可以使用用户报修关联分析的方法进行故障点研判,主要通过查看同用户集同配变下是否有其它用户报修的方法分析出故障点的大概区段,并结合上下游拓扑分析出故障点,结合图7进行详细说明。其中,cb0i(i=01,02,03……)表示相关设备;xfmr01和xfmr02表示配电;J0i(i=01,02,03……)表示用户集;Y0i(i=01,02,03……)表示用户。
图7以配变xfrm01下的用户为例,若用户Y002报修,且在一定时间内有不同用户集下的Y007也存在报修,则可以推断出故障可能为配变或上游设备故障,接着对配变及上游设备进行拓扑分析,则可以快速确定故障点,并将该故障造成的停电设备和停电用户等信息入库,当再有同故障引起的用户报修时,可根据停电用户库快速分析结果并合并工单;智能电表推送的故障也可以使用该方法分析,以图7中xfrm02下的用户为例,若Y014用户报修,且Y018用户的电表推送有故障,则同样可以推断出故障可能为配变或上游设备故障。
在本发明所提供的实施例中,使用两种方法结合的方式进行故障点研判,首先进行用户报修关联分析,若无法分析出确切结果时可借助召测算法进行辅助分析,从而同时提高分析的效率和准确度,具体包括如下步骤:
S301,获取故障信息中包含的用户信息,并获取停电事件库的信息,查看时间阈值内是否有同用户集的报修;如果有,转向步骤S302;否则,转向步骤S303;
获取故障信息中包含的用户信息后,获取停电事件库的信息,分别向前追溯一定的时间,查看时间阈值内是否有同用户集的报修,为了不影响研判整体效率,该时间阈值可根据实际情况配置,例如15秒、30秒等。
S302,判断该同用户集的报修是否属于同配变下的用户集的报修;如果属于,转向步骤S304;否则,判断故障区段为用户集上游设备,通过召测不同用户集下的用户电能表信息进一步缩小故障区段的范围;
S303,判断故障信息中包含的用户信息与停电事件库存储的信息,是否存在同配变下的不同用户集的报修,如果存在,则判断故障区段为配变及上游设备,通过召测配变信息进一步缩小故障区段范围;否则,转向步骤S305;
S304,根据故障区段的范围及上下游拓扑分析确定故障点,根据故障点确定故障类型。
S305,通过召测算法进行分析,获得故障点,进而获得故障类型。
判断故障信息所属的故障类型后,获取详细的停电信息,其中详细的停电信息包括停电用户、停电设备的坐标及停电楼宇的坐标。获取详细的停电信息,具体包括如下步骤:
S311,根据停电配变,结合用户档案信息及“变电站-馈线-配变-用户集-用户”一体化电网模型,计算停电用户;
S312,根据故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型,分析出所有的停电设备;
S313,根据停电设备的PMS ID和类型,以及用户集与楼宇之间的对应关系,结合GIS的地理信息,分析出停电设备及停电楼宇的坐标。
获取详细的停电信息之后,结合故障信息所属的故障类型,以及停电事件库的信息,通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,具体包括如下步骤:
S321,获取故障信息所属的故障类型,同时获取停电事件库中同故障类型的所有信息;
S322,根据故障类型确定需要进行相似性判断的停电信息的类型;并从停电事件库同故障类型的抢修工单中提取该种类型的停电信息;
在本发明所提供的实施例中,故障信息的故障类型不同,用于提取的判断是否需要进行合并的停电信息的类型便不同;例如:当故障信息的故障类型为配变故障时,需要提取同故障类型的停电信息的类型为停电用户,若故障信息中的停电用户与停电事件库中同故障类型的抢修工单中的停电用户属于同一个配变下,则可将报修工单与已有的抢修工单进行合并,进而减少工单的重复派发。当故障信息的故障类型为中压线故障时,需要提取同故障类型的停电信息的类型为停电设备,若故障信息中的停电设备与停电事件库中一个同故障类型的抢修工单中的停电设备处于同一中压线下,则可将报修工单与已有的抢修工单进行合并,进而减少工单的重复派发。停电信息的类型包括停电用户、停电设备以及停电楼宇;其中,停电设备包括停电设备的设备ID、坐标、类型等信息;停电楼宇包括停电楼宇的坐标等信息。
S323,判断同种类型的故障信息中的停电信息与停电事件库中抢修工单的停电信息是否存在相互联系,如果不存在相互联系,则转向步骤S324,否则,符合工单合并条件。其中,同种类型的故障信息中的停电信息与停电事件库中抢修工单的停电信息存在的相互联系包括:停电信息中停电用户属于同一用户集、停电信息中停电用户属于同一配变下、停电信息中停电设备属于同一中压线下等。
S324将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。
综上所述,本发明所提供的基于营配融合的联合停电研判方法,通过高、中、低压全网拓扑模型的建立,为整个配电网建立一个系统的拓扑连接关系,便于故障点的确定;然后,实时获取上传的报修工单,根据获取的报修工单,通过停电研判定位故障点,进而判断故障信息所属的故障类型,获取详细的停电信息,并获取停电事件库的信息,通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,如果符合工单合并条件则进行工单合并,可以有效地减少重复派单,降低了抢修人员的浪费,进一步提高了抢修的效率。
上面对本发明所提供的基于营配融合的联合停电研判方法进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言,在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动,都将构成对本发明专利权的侵犯,将承担相应的法律责任。

Claims (8)

1.一种基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于包括如下步骤:
S1,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型;
S2,实时获取上传的报修工单,根据所述报修工单,获取故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,如果是,则将停电信息入库;否则,转向步骤S3;
S3,判断故障信息所属的故障类型,获取详细的停电信息,并获取停电事件库的信息,通过相似性比较判定所述故障信息是否符合工单合并条件,如果符合,则进行工单合并;否则,将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。
2.如权利要求1所述的基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于在步骤S1中,根据配电网的实时运行情况,建立高、中、低压全网拓扑模型,包括如下步骤:
S11,根据配电网内的设备信息建立静态拓扑连接关系;
S12,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,动态创建拓扑树,即构建成高、中、低压全网拓扑模型。
3.如权利要求2所述的基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于在步骤S12中,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,动态创建拓扑树该拓扑树,包括如下步骤:
S2121,根据配电网的实时运行情况,确定配电网中设备的状态,以任意开关节点作为根节点,将静态拓扑连接关系拆分成多棵基础拓扑树;
S2122,找到最底端的叶子节点为进线开关的基础拓扑树,将所述叶子节点作为根节点,将所述基础拓扑树翻转,并将其他基础拓扑树与翻转的基础拓扑树结合,组成一棵拓扑树。
4.如权利要求1所述的基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于在步骤S2中,结合高、中、低压全网拓扑模型对故障信息进行上下游拓扑分析,判断故障信息是否在计划停电影响范围内,包括如下步骤:
S21,获取计划停电信息中包含的设备ID及开合状态,再结合高、中、低压全网拓扑模型,分析得到所有的停电设备;
S22,根据停电配变,结合用户档案信息及“变电站-馈线-配变-用户集-用户”一体化电网模型,计算停电用户;
S23,根据停电设备的PMSID和类型,以及用户集与楼宇之间的对应关系,结合GIS的地理信息,分析出停电设备及停电楼宇的坐标;
S24,判断故障信息中是否存在停电设备、停电用户以及停电楼宇中的一种,如果是,故障信息在计划停电影响范围内,将故障信息入库,形成计划停电事件库。
5.如权利要求1所述的基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于:
在步骤S3中,通过故障点研判判断故障信息所属的故障类型。
6.如权利要求5所述的基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于通过故障点研判判断故障信息所属的故障类型,包括如下步骤:
S301,获取故障信息中包含的用户信息,并获取停电事件库的信息,查看时间阈值内是否有同用户集的报修;如果有,转向步骤S302;否则,转向步骤S303;
S302,判断所述同用户集的报修是否属于同配变下的用户集的报修;如果属于,转向步骤S304;否则,判断故障区段为用户集上游设备,通过召测不同用户集下的用户电能表信息缩小故障区段的范围;
S303,判断故障信息中包含的用户信息与停电事件库存储的信息,是否存在同配变下的不同用户集的报修,如果存在,则判断故障区段为配变及上游设备,通过召测配变信息缩小故障区段范围;否则,转向步骤S305;
S304,根据故障区段的范围及上下游拓扑分析确定故障点,根据故障点确定故障类型;
S305,通过召测算法进行分析,获得故障点,进而获得故障类型。
7.如权利要求1所述的基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于在步骤S3中,获取详细的停电信息,包括如下步骤:
S311,根据停电配变,结合用户档案信息及“变电站-馈线-配变-用户集-用户”一体化电网模型,计算停电用户;
S312,根据故障信息,结合高、中、低压全网拓扑模型,分析出所有的停电设备;
S313,根据停电设备的PMSID和类型,以及用户集与楼宇之间的对应关系,结合GIS的地理信息,分析出停电设备及停电楼宇的坐标。
8.如权利要求1所述的基于营配融合的联合停电研判方法,其特征在于在步骤S3中,通过相似性比较判定该故障信息是否符合工单合并条件,包括如下步骤:
S321,获取故障信息所属的故障类型,同时获取停电事件库中同故障类型的所有信息;
S322,根据故障类型确定需要进行相似性判断的停电信息的类型;并从停电事件库同故障类型的抢修工单中提取所述类型的停电信息;
S323,判断同种类型的故障信息中的停电信息与停电事件库中抢修工单的停电信息是否存在相互联系,如果不存在相互联系,则转向步骤S324,否则,判定所述故障信息符合工单合并条件;
S324将故障类型以及详细的停电信息存储到停电事件库中,形成新的抢修工单。
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