CN108256536A - 一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法和装置，方法包括：记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果；对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型；利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率；判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知。本发明通过预先的跳数选择，可以在保证精确的进行电网运行态势感知的同时，大幅度减少算法的复杂度，从而明显降低SVM算法的处理时延；可以保证态势感知在电网应用中的及时性和实用性。

Description

一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法和装置
技术领域
本发明属于电力传输控制技术领域，具体涉及一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法和装置。
背景技术
支持向量机SVM(Support Vector Machine)在机器学习领域是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。它基于结构风险最小化理论，在特征空间中建构最优分割超平面，从而得到全局最优化结果，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。SVM是目前分类性能最好的几种技术之一。
在电力系统中，在进行故障状态的态势感知时，可以使用SVM(支持向量机)算法根据电压、电流、有功、无功数据及其一次和二次导数对某个节点未来状态趋势进行分类估计。典型的，如结果1表示该节点出现故障后可以在规定时间内自动恢复到正常状态，结果0则表示故障无法恢复正常状态且会出现逐步扩大的趋势。根据分类结果，可以提前采取措施，避免事故状态的扩大，从而获得一定的经济效益。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法和装置，通过对电压跌落的态势感知，当电压跌落导致无功谷出现时，系统能够及时准确判断无功谷的发展趋势(不断扩大的无功谷将导致系统的崩溃)，从而采取相应策略，防止无功谷的扩大，并试图恢复相关节点电压；通过预先的跳数选择，可以在保证精确的进行电网运行态势感知的同时，大幅度减少算法的复杂度，从而明显降低SVM算法的处理时延；可以保证态势感知在电网应用中的及时性和实用性。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
本发明提供一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，所述方法包括：
记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果；
对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型；
利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率；
判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知。
所述记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果包括：
定义故障节点的n跳邻居节点；
利用电力仿真软件PSCAD模拟电压跌落故障。
所述定义故障节点的n跳邻居节点包括：
与故障节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的1跳邻居节点；
除了故障节点与故障节点的1跳邻居节点外，与故障节点的1跳邻居节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的2跳邻居节点；
以此类推，除了故障节点与故障节点的1跳邻居节点、2跳邻居节点、……、n-1跳邻居节点外，与故障节点的n-1跳邻居节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的n跳邻居节点。
所述对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型包括：
通过故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型。
通过引入松弛变量和选取高斯核核函数提升SVM模型的性能。
所述利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率包括：
逐步增大故障节点的跳数，确定不同跳数下SVM模型的参数，直到故障节点及故障节点的n跳内邻居节点包含了电力网络中的所有节点为止；
根据SVM模型的参数，利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率。
所述判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求包括：
若SVM算法的正确率的要求为达到正确率设定阈值，且在故障节点的跳数逐步增大的情况下，SVM算法的正确率的增加幅度首次应小于正确率增幅阈值，则表明SVM算法的正确率达到正确率要求。
所述基于地理位置关系对电力网络进行态势感知包括：
选取SVM算法的正确率达到正确率要求的故障节点的跳数作为最优跳数，对SVM算法中的参数进行训练与判断；
记录故障发生时规定时间段内，故障节点的最优跳数范围内所有邻居节点的相关电气数据；
利用SVM算法进行广域态势感知判断，依次判断每个故障节点的故障最终发展状态结果，若在设定时间范围内故障最终发展状态结果为故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势，则提前采取阻止故障范围扩大的措施，减少故障范围扩大带来的损失。
所述故障最终发展状态结果包括故障节点可自动恢复和故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势。
所述所述故障节点可自动恢复是指在半个采样周期至一分钟的时间范围内，故障节点的跌落电压恢复到电网额定电压的90％以上。
所述相关电气数据是指电压跌落故障发生前和电压跌落故障发生后设定时间内，等间隔采样得到的电气数据。
所述相关电气数据包括电压量测数据、电流量测数据、有功功率量测数据、无功功率量测数据、电压一次求导数据、电压二次求导数据、电流一次求导数据、电流二次求导数据、有功功率一次求导数据、有功功率二次求导数据、无功功率一次求导数据和无功功率二次求导数据。
本发明还提供一种基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，所述装置包括：
用于记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果的装置；
用于通过故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型的装置；
用于利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率的装置；以及
用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置。
所述记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果的装置包括包括：
用于定义故障节点的n跳邻居节点的装置，和
用于利用电力仿真软件PSCAD模拟电压跌落故障的装置。
通过引入松弛变量和选取高斯核核函数提升SVM模型的性能。
所述用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置包括：
用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求的装置，和
用于基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置。
所述用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求的装置判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求过程如下：
若SVM算法的正确率的要求为达到正确率设定阈值，且在故障节点的跳数逐步增大的情况下，SVM算法的正确率的增加幅度首次应小于正确率增幅阈值，则表明SVM算法的正确率达到正确率要求。
所述用于基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置包括：
用于选取SVM算法的正确率达到正确率要求的故障节点的跳数作为最优跳数，对SVM算法中的参数进行训练与判断的装置；
用于记录故障发生时规定时间段内，故障节点的最优跳数范围内所有邻居节点的相关电气数据的装置；以及
用于利用SVM算法进行广域态势感知判断，依次判断每个故障节点的故障最终发展状态结果，若在设定时间范围内故障最终发展状态结果为故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势，则提前采取阻止故障范围扩大的措施，减少故障范围扩大带来的损失的装置。
所述故障最终发展状态结果包括故障节点可自动恢复和故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势。
所述所述故障节点可自动恢复是指在半个采样周期至一分钟的时间范围内，故障节点的跌落电压恢复到电网额定电压的90％以上。
所述相关电气数据是指电压跌落故障发生前和电压跌落故障发生后设定时间内，等间隔采样得到的电气数据。
所述相关电气数据包括电压量测数据、电流量测数据、有功功率量测数据、无功功率量测数据、电压一次求导数据、电压二次求导数据、电流一次求导数据、电流二次求导数据、有功功率一次求导数据、有功功率二次求导数据、无功功率一次求导数据和无功功率二次求导数据。
与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：
1、本发明针对广域态势感知存在一定困难且感知效果不太理想的问题或现状，提出的方法实现了更准确和更大范围的电力网络广域态势感知；
2、通过态势感知，系统能够及时发现可能引起电网(部分)崩溃或瘫痪的故障或事件，从而提前采取措施，制止或延缓该发展态势；
3、通过对电压跌落的态势感知，当电压跌落导致无功谷出现时，系统能够及时准确判断无功谷的发展趋势(不断扩大的无功谷将导致系统的崩溃)，从而采取相应策略，防止无功谷的扩大，并试图恢复相关节点电压；
4、通过预先的跳数选择，可以在保证精确的进行电网运行态势感知的同时，大幅度减少算法的复杂度，从而明显降低SVM算法的处理时延；
5、由于态势感知的复杂性和对处理时延的严格要求，本发明提供的方法可以保证态势感知在电网应用中的及时性和实用性。
附图说明
图1是本发明实施例中基于地理位置关系的电力网络态势感知方法流程图；
图2是本发明实施例中故障节点的1跳范围内的所有邻居节点参与状态感知示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
在对某个节点状态进行态势感知分类时，需要考虑同时间段内，其相邻地理位置节点的状态，相邻地理位置以类似计算机网络的跳数为判断准则，考虑该节点若干跳数内的所有邻居节点。通过不断扩大其相邻节点的覆盖范围，态势感知逐步具有全局性，其状态判断将更加准确，同时计算量和计算时延也将显著增加，其增加速度有可能超过幂函数和指数函数。因此，需要在结果准确性和计算量之间进行适当的折中。
本发明提供一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，如图1，所述方法包括：
记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果；
对SVM算法中的参数(包括最优分割超平面相关参数)进行训练，得到SVM模型；
利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率；
判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知。
所述记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果包括：
定义故障节点的n跳邻居节点；
利用电力仿真软件PSCAD模拟电压跌落故障。
所述定义故障节点的n跳邻居节点包括：
与故障节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的1跳邻居节点；
除了故障节点与故障节点的1跳邻居节点外，与故障节点的1跳邻居节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的2跳邻居节点；
以此类推，除了故障节点与故障节点的1跳邻居节点、2跳邻居节点、……、n-1跳邻居节点外，与故障节点的n-1跳邻居节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的n跳邻居节点，n为故障节点的跳数，其初始值为1。
所述对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型包括：
通过故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型。通过引入松弛变量和选取高斯核核函数提升SVM模型的性能。
为了减少各变量量纲对分类的影响，对导数除外的各相关电气数据进行归一化处理，得到对应的标幺值，随后对得到的数据标幺值进行主成分分析预处理，以减少算法需要处理的数据量和数据维度。
所述利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率包括：
逐步增大故障节点的跳数，确定不同跳数下SVM模型的参数，直到故障节点及故障节点的n跳内邻居节点包含了电力网络中的所有节点为止；
根据SVM模型的参数，利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率。
所述判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求包括：
若SVM算法的正确率的要求为达到正确率设定阈值(如0.95)，且在故障节点的跳数逐步增大的情况下，SVM算法的正确率的增加幅度首次应小于正确率增幅阈值(如0.02)，则表明SVM算法的正确率达到正确率要求。
除了进行SVM算法的正确率统计之外，还可以采用经典的精确率P与召回率R相结合的作为评估指标，精确率是指预测出来的不稳定事件中有多少件是准确的；召回率衡量的是不稳定的事件中有多少件被预测出来。与正确率类似，F1随跳数增加单调非减，分别计算各跳的F1值，如果F1大于额定值且增加幅度小于正确率设定阈值，选取此时的跳数为最佳跳数。
所述基于地理位置关系对电力网络进行态势感知包括：
选取SVM算法的正确率达到正确率要求的故障节点的跳数作为最优跳数，对SVM算法中的参数进行训练与判断；
记录故障发生时规定时间段内，故障节点的最优跳数范围内所有邻居节点的相关电气数据；
利用SVM算法进行广域态势感知判断，依次判断每个故障节点的故障最终发展状态结果，若在设定时间范围内故障最终发展状态结果为故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势，则提前采取阻止故障范围扩大的措施，减少故障范围扩大带来的损失。
所述故障最终发展状态结果包括故障节点可自动恢复和故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势。
所述所述故障节点可自动恢复是指在半个采样周期至一分钟的时间范围内，故障节点的跌落电压恢复到电网额定电压的90％以上。
所述相关电气数据是指电压跌落故障发生前和电压跌落故障发生后设定时间内，等间隔采样得到的电气数据。
所述相关电气数据包括电压量测数据、电流量测数据、有功功率量测数据、无功功率量测数据、电压一次求导数据、电压二次求导数据、电流一次求导数据、电流二次求导数据、有功功率一次求导数据、有功功率二次求导数据、无功功率一次求导数据和无功功率二次求导数据。
图2为故障节点的1跳范围内的所有邻居节点参与状态感知示意图，故障节点的1跳邻居节点有m个，基于对故障事件的模拟，根据实际仿真的结果，在出现各种故障条件下，故障节点一跳范围的广域态势感知正确率在90％以上，基于matlab仿真，F1已经达到2.2以上。
本发明还提供一种基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，所述装置包括：
用于记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果的装置；
用于通过故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型的装置；
用于利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率的装置；以及
用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置。
所述记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果的装置包括包括：
用于定义故障节点的n跳邻居节点的装置，和
用于利用电力仿真软件PSCAD模拟电压跌落故障的装置。
通过引入松弛变量和选取高斯核核函数提升SVM模型的性能。
所述用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置包括：
用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求的装置，和
用于基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置。
所述用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求的装置判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求过程如下：
若SVM算法的正确率的要求为达到正确率设定阈值，且在故障节点的跳数逐步增大的情况下，SVM算法的正确率的增加幅度首次应小于正确率增幅阈值，则表明SVM算法的正确率达到正确率要求。
所述用于基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置包括：
用于选取SVM算法的正确率达到正确率要求的故障节点的跳数作为最优跳数，对SVM算法中的参数进行训练与判断的装置；
用于记录故障发生时规定时间段内，故障节点的最优跳数范围内所有邻居节点的相关电气数据的装置；以及
用于利用SVM算法进行广域态势感知判断，依次判断每个故障节点的故障最终发展状态结果，若在设定时间范围内故障最终发展状态结果为故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势，则提前采取阻止故障范围扩大的措施，减少故障范围扩大带来的损失的装置。
所述故障最终发展状态结果包括故障节点可自动恢复和故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势。
所述所述故障节点可自动恢复是指在半个采样周期至一分钟的时间范围内，故障节点的跌落电压恢复到电网额定电压的90％以上。
所述相关电气数据是指电压跌落故障发生前和电压跌落故障发生后设定时间内，等间隔采样得到的电气数据。
所述相关电气数据包括电压量测数据、电流量测数据、有功功率量测数据、无功功率量测数据、电压一次求导数据、电压二次求导数据、电流一次求导数据、电流二次求导数据、有功功率一次求导数据、有功功率二次求导数据、无功功率一次求导数据和无功功率二次求导数据。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (22)

1.一种基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述方法包括：
记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果；
对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型；
利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率；
判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知。
2.根据权利要求1所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果包括：
定义故障节点的n跳邻居节点；
利用电力仿真软件PSCAD模拟电压跌落故障。
3.根据权利要求2所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述定义故障节点的n跳邻居节点包括：
与故障节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的1跳邻居节点；
除了故障节点与故障节点的1跳邻居节点外，与故障节点的1跳邻居节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的2跳邻居节点；
以此类推，除了故障节点与故障节点的1跳邻居节点、2跳邻居节点、……、n-1跳邻居节点外，与故障节点的n-1跳邻居节点有直接电力线连接的节点称为故障节点的n跳邻居节点。
4.根据权利要求1所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型包括：
通过故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型。
5.根据权利要求1或4所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，通过引入松弛变量和选取高斯核核函数提升SVM模型的性能。
6.根据权利要求1所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率包括：
逐步增大故障节点的跳数，确定不同跳数下SVM模型的参数，直到故障节点及故障节点的n跳内邻居节点包含了电力网络中的所有节点为止；
根据SVM模型的参数，利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率。
7.根据权利要求1所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求包括：
若SVM算法的正确率的要求为达到正确率设定阈值，且在故障节点的跳数逐步增大的情况下，SVM算法的正确率的增加幅度首次应小于正确率增幅阈值，则表明SVM算法的正确率达到正确率要求。
8.根据权利要求7所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述基于地理位置关系对电力网络进行态势感知包括：
选取SVM算法的正确率达到正确率要求的故障节点的跳数作为最优跳数，对SVM算法中的参数进行训练与判断；
记录故障发生时规定时间段内，故障节点的最优跳数范围内所有邻居节点的相关电气数据；
利用SVM算法进行广域态势感知判断，依次判断每个故障节点的故障最终发展状态结果，若在设定时间范围内故障最终发展状态结果为故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势，则提前采取阻止故障范围扩大的措施，减少故障范围扩大带来的损失。
9.根据权利要求1或8所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述故障最终发展状态结果包括故障节点可自动恢复和故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势。
10.根据权利要求9所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述所述故障节点可自动恢复是指在半个采样周期至一分钟的时间范围内，故障节点的跌落电压恢复到电网额定电压的90％以上。
11.根据权利要求1或8所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述相关电气数据是指电压跌落故障发生前和电压跌落故障发生后设定时间内，等间隔采样得到的电气数据。
12.根据权利要求11所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知方法，其特征在于，所述相关电气数据包括电压量测数据、电流量测数据、有功功率量测数据、无功功率量测数据、电压一次求导数据、电压二次求导数据、电流一次求导数据、电流二次求导数据、有功功率一次求导数据、有功功率二次求导数据、无功功率一次求导数据和无功功率二次求导数据。
13.一种基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述装置包括：
用于记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果的装置；
用于通过故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果对SVM算法中的参数进行训练，得到SVM模型的装置；
用于利用SVM算法对已有结果的故障事件进行判断，统计SVM算法的正确率的装置；以及
用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置。
14.根据权利要求13所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述记录故障节点、故障节点的n跳邻居节点的相关电气数据以及故障最终发展状态结果的装置包括包括：
用于定义故障节点的n跳邻居节点的装置，和
用于利用电力仿真软件PSCAD模拟电压跌落故障的装置。
15.根据权利要求13所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，通过引入松弛变量和选取高斯核核函数提升SVM模型的性能。
16.根据权利要求13所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求，并基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置包括：
用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求的装置，和
用于基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置。
17.根据权利要求16所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述用于判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求的装置判断SVM算法的正确率是否达到正确率要求过程如下：
若SVM算法的正确率的要求为达到正确率设定阈值，且在故障节点的跳数逐步增大的情况下，SVM算法的正确率的增加幅度首次应小于正确率增幅阈值，则表明SVM算法的正确率达到正确率要求。
18.根据权利要求17所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述用于基于地理位置关系对电力网络进行态势感知的装置包括：
用于选取SVM算法的正确率达到正确率要求的故障节点的跳数作为最优跳数，对SVM算法中的参数进行训练与判断的装置；
用于记录故障发生时规定时间段内，故障节点的最优跳数范围内所有邻居节点的相关电气数据的装置；以及
用于利用SVM算法进行广域态势感知判断，依次判断每个故障节点的故障最终发展状态结果，若在设定时间范围内故障最终发展状态结果为故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势，则提前采取阻止故障范围扩大的措施，减少故障范围扩大带来的损失的装置。
19.根据权利要求13或18所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述故障最终发展状态结果包括故障节点可自动恢复和故障节点不可自动恢复且有故障范围扩大趋势。
20.根据权利要求19所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述所述故障节点可自动恢复是指在半个采样周期至一分钟的时间范围内，故障节点的跌落电压恢复到电网额定电压的90％以上。
21.根据权利要求13或18所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述相关电气数据是指电压跌落故障发生前和电压跌落故障发生后设定时间内，等间隔采样得到的电气数据。
22.根据权利要求21所述的基于地理位置关系的电力网络态势感知装置，其特征在于，所述相关电气数据包括电压量测数据、电流量测数据、有功功率量测数据、无功功率量测数据、电压一次求导数据、电压二次求导数据、电流一次求导数据、电流二次求导数据、有功功率一次求导数据、有功功率二次求导数据、无功功率一次求导数据和无功功率二次求导数据。
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