CN109615266A - 基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法，包括步骤1：将电网异常信息进行文本结构化框架划分，分为多个层次和具体方面类型；步骤2：对场景进行匹配度指标定义及挖掘，场景匹配度指标定义为异常类型、设备类型、事故事件等级预判三个方面的相似程度。本发明结合了电网异常信息文本记录的自身特点，实现了电网异常信息的规范化管理、电网异常信息的分析与预判和异常处置辅助决策。
Description
技术领域
本发明涉及电网异常处置技术领域，特别涉及一种基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法与系统。
背景技术
当前电力系统大量的系统运行、设备状态数据均以文本形式记录和存储，文本分析已成为电力系统运行分析的重要基础；然而该技术尚未应用于电网异常处置领域，因此有必要将该技术应用于电网异常处置并实现了以文本分析为核心的电网异常决策分析系统的设计和开发。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是结合电网异常信息文本记录的自身特点，提出了电网异常信息文本的结构化处理框架和基于场景匹配的决策分析方法，实现了电网异常信息的规范化管理、电网异常信息的分析与预判和异常处置辅助决策。
本发明的一种基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法，是通过以下技术方案实现的，该方法包括以下步骤：
步骤1：将电网异常信息进行文本结构化框架划分，分为多个层次和具体方面类型；
步骤2：对场景进行匹配度指标定义及挖掘，场景匹配度指标定义为异常类型、设备类型、事故事件等级预判三个方面的相似程度。
进一步，所述步骤1中，具体是将电网异常信息划分为三个层次七个具体方面类型；
第一个层次为基础信息层，用于存储异常处置的基础信息，包括异常类型和设备类型两个方面类型；其中异常类型用于记录和存储电网异常的具体内容和所属类型；设备类型用于存储发生异常的电网设备的类型；
第二个层次为决策分析层，用于存储调度运行控制人员在根据基础信息进行决策过程中的关键信息，包括事故事件等级预判和规程规范两个具体方面类型；
第三个层次为异常处置层，用于存储经过评估所指定的处置措施，包括电厂出力调整、电网运行方式调整、用户负荷控制三个具体方面类型。
进一步，所述步骤2中，每一个方面类型中，待处理异常与历史数据中某异常的场景相似程度指标定义如下：
其中，为待处置异常i和历史数据中某异常记录j在第n方面记录的相似程度指标，分别为待处置异常i和历史异常j在第n方面记录内容，则当两者记录相同时，相似度指标取值为1；否则为0。
场景匹配度定义为带匹配分析的三个方面中待处置异常和历史异常记录在各方面相似程度的平均值，可表示为：
其中，Si,j为待处置异常i和历史数据中某异常记录j的场景匹配度。
由人工给定场景匹配度限值，若场景匹配度超过给定限值，则表明两个场景相似度较高，其处置方式和参考规程规范可用于本次异常处置；否则相似度较低，不具备参考价值。上述判定标准可表示为：
Si,j≥Sset
其中，Sset为人工给定的场景匹配度限值。
本发明的有益效果是：
1.实现了电网异常信息的规范化管理：该系统实现了对电网事故异常信息的规范化管理，并对所有文本记录信息实现了规范化存储，便于分析和调用；
2.实现了电网异常信息的分析与预判：实际运行过程中发生事故异常后，该系统能自动调用能量管理系统和事故事件预判与网络分析系统，对可能的影响进行预判，并支持预想故障跳闸下的网络分析；
3.实现了异常处置辅助决策：该系统能进一步根据分析与预判结果，按照本文所提出的辅助决策方法将历史文本记录中与当前异常匹配程度最高的场景调用，以供调度运行人员参考分析。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明的方法流程图；
图2为电网异常信息的文本结构化框架图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
电网异常处置过程中不仅需要考虑异常类型，还需要考虑发生异常的变电站或线路等设备在电网中的重要程度；通过评估该异常对电网运行的影响，按照相关的规定或标准，制定有针对性的处置策略。
如图1所示，本发明的基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法，包括以下步骤：
步骤1：进行结构化框架设计，将电网异常信息进行文本结构化框架划分，分为多个层次和具体方面类型；
步骤2：对场景进行匹配度指标定义及挖掘，场景匹配度指标定义为异常类型、设备类型、事故事件等级预判三个方面的相似程度。
如图2所示，其中步骤1中，具体是将电网异常信息划分为三个层次七个具体方面类型；
第一个层次为基础信息层，用于存储异常处置的基础信息，包括异常类型和设备类型两个方面类型；其中异常类型用于记录和存储电网异常的具体内容和所属类型；设备类型用于存储发生异常的电网设备的类型，如变电站、线路等；
第二个层次为决策分析层，用于存储调度运行控制人员在根据基础信息进行决策过程中的关键信息，包括事故事件等级预判和规程规范两个具体方面类型；
第三个层次为异常处置层，用于存储经过评估所指定的处置措施，包括电厂出力调整、电网运行方式调整、用户负荷控制三个具体方面类型。
步骤2中，每一个方面类型中，待处理异常与历史数据中某异常的场景相似程度指标定义如下：
其中，为待处置异常i和历史数据中某异常记录j在第n方面记录的相似程度指标，分别为待处置异常i和历史异常j在第n方面记录内容，则当两者记录相同时，相似度指标取值为1；否则为0。
场景匹配度定义为带匹配分析的三个方面中待处置异常和历史异常记录在各方面相似程度的平均值，可表示为：
其中，Si,j为待处置异常i和历史数据中某异常记录j的场景匹配度。
由人工给定场景匹配度限值，若场景匹配度超过给定限值，则表明两个场景相似度较高，其处置方式和参考规程规范可用于本次异常处置；否则相似度较低，不具备参考价值。上述判定标准可表示为：
Si,j≥Sset
其中，Sset为人工给定的场景匹配度限值。
本发明将文本分析技术应用于电网异常处置，实现了以文本分析为核心的电网异常决策分析系统的设计和开发，系统实现了三方面的功能：
1)电网异常信息的规范化管理，该系统实现了对近三年电网事故异常信息的规范化管理，并对所有文本记录信息实现了规范化存储，便于分析和调用；
2)电网异常信息的分析与预判，实际运行过程中发生事故异常后，该系统能自动调用能量管理系统和事故事件预判与网络分析系统，对可能的影响进行预判，并支持预想故障跳闸下的网络分析；
3)异常处置辅助决策，该系统能进一步根据分析与预判结果，按照本文所提出的辅助决策方法将历史文本记录中与当前异常匹配程度最高的场景调用，以供调度运行人员参考分析。
该系统开发应用以来，在试运行中，成功用于跳闸异常20起、紧急缺陷异常28起、重大及一般缺陷异常48起的处置分析中，有力支撑了调度运行人员的分析和决策，对提升调度异常处置效率具有突出作用。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (3)
1.基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1：将电网异常信息进行文本结构化框架划分，分为多个层次和具体方面类型；
步骤2：对场景进行匹配度指标定义及挖掘，场景匹配度指标定义为异常类型、设备类型、事故事件等级预判三个方面的相似程度。
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法，其特征在于：所述步骤1中，具体是将电网异常信息划分为三个层次七个具体方面类型；
第一个层次为基础信息层，用于存储异常处置的基础信息，包括异常类型和设备类型两个方面类型；其中异常类型用于记录和存储电网异常的具体内容和所属类型；设备类型用于存储发生异常的电网设备的类型；
第二个层次为决策分析层，用于存储调度运行控制人员在根据基础信息进行决策过程中的关键信息，包括事故事件等级预判和规程规范两个具体方面类型；
第三个层次为异常处置层，用于存储经过评估所指定的处置措施，包括电厂出力调整、电网运行方式调整、用户负荷控制三个具体方面类型。
3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的电网异常信息的文本分析决策方法，其特征在于：所述步骤2中，每一个方面类型中，待处理异常与历史数据中某异常的场景相似程度指标定义如下：
其中，为待处置异常i和历史数据中某异常记录j在第n方面记录的相似程度指标，分别为待处置异常i和历史异常j在第n方面记录内容，则当两者记录相同时，相似度指标取值为1；否则为0；
场景匹配度定义为带匹配分析的三个方面中待处置异常和历史异常记录在各方面相似程度的平均值，可表示为：
其中，Si,j为待处置异常i和历史数据中某异常记录j的场景匹配度；由人工给定场景匹配度限值，若场景匹配度超过给定限值，则表明两个场景相似度较高，其处置方式和参考规程规范可用于本次异常处置；否则相似度较低，不具备参考价值；上述判定标准可表示为：
Si,j≥Sset
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