CN112115180A - 一种基于大数据的电网事故预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于预测方法，具体涉及一种基于大数据的电网事故预测方法。一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，包括下述步骤：步骤1：大数据采集；输入大数据，步骤2：大数据清洗；去除人为因素造成的电网运行异常，经过数据清洗的数据矩阵记为S’；步骤3：大数据归一化；对步骤2得到数据矩阵S’进行归一化；步骤4：数据分类；计算执信并判断有效性；步骤5：提取关键信息；根据阈值提取关键信息；步骤6：新数据预测；用提取的关键信息进行新数据预测。本发明的显著效果是：本发明将产生电网事故的原因分为若干类，分别对各类内容进行大数据统计计算，用计算结果预测本类事件发生的可能性，实现了基于大数据的电网事故预测。
Description
技术领域
本发明属于预测方法，具体涉及一种基于大数据的电网事故预测方法。
背景技术
电网在现代工业社会中处于核心地位，电力对于工业来说就像血液对于人体的地位。为了保证电力的有效供应，国家兴建了从国家到地方的一系列电网。电网中既有燃煤发电、核电、风电、太阳能发电等发电厂，也有普通用户、工业用户等用电单元，还有输电线、变压器等电力传输设备。虽然电力部门尽力的做好相关保障工作，但是电网中仍存在电压不稳，谐波干扰，频率波动等电网污染问题。造成电网污染的问题归结起来大致包含以下几种情况：(1)最终用户用电量突变，例如突然有大型用电设备启动；(2)季节性用电高峰，例如夏天几乎家家都开空调；(3)突发自然灾害，例如大风，雨雪，闪电造成线路损坏；(4)人为造成的意外，例如因其他原因施工意外损坏电网等。
现有技术几乎都是发生电网污染或事故时采取补救措施，而没有很好的对未来可能发生的意外进行预测。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷，提供一种基于大数据的电网事故预测方法。
本发明是这样实现的：一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，包括下述步骤：
步骤1：大数据采集
输入大数据，
步骤2：大数据清洗
去除人为因素造成的电网运行异常，
经过数据清洗的数据矩阵记为S′；
步骤3：大数据归一化
对步骤2得到数据矩阵S′进行归一化；
步骤4：数据分类
计算执信并判断有效性；
步骤5：提取关键信息
根据阈值提取关键信息；
步骤6：新数据预测
用提取的关键信息进行新数据预测；
步骤7：根据分类结果，做提前预处理
根据事件所属类别特点，采取对应的预处理方案。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤1包括，
输入的数据包括电网的负荷、用电量、天气情况、用户信息、电网运行情况，输入的数据以时间为依据进行整理，即相同时间点的数据作为一组，假设共有n个时间点的数据，共有m个输入参数，则可以得到数据矩阵S；
其中第一列对应电网负荷数据，第二列对应用电量数据，第三列对应天气情况，依次类推；
其中电网负荷、用电量均为直接采集的数据，天气情况为气象部门给出的数据，用户信息为电网管理部门的基础数据，电网运行情况只有两种情况，正常运行时为“1”，不正常运行时为“0”；该列用于后续快速剔除污染数据；
所述的同时间信息指的是在数据矩阵S中，同一行的数据应为同一时间点的数据，时间间隔根据需要可以为：周、天、小时或15分钟。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤1包括，在进行大数据采集的时候，为了更加准确的采集数据，有些参数能够扩展为更详细的数据。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤1包括，
在某些时刻需要输入的数据并不能直接得到，此时用近似的方式解决。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤1中的近似的方式包括下述内容，
如果采样时间点与气象部门预报的时间点不重合时，选取采样时间点前后相邻时间点的温度数据，用该两组数据拟合直线，然后将采样时间点带入拟合的直线，求得所需的温度数据，该温度数据作为数据矩阵S相应元素的值。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤2包括
查找步骤1中电网运行情况显示结果为“0”的行的时间点，以时间点为索引在电力档案中查找电网运行情况异常的处理报告；根据报告内容，判断造成电网运行情况异常的原因是否是人为因素；所述的人为因素是指完全是因为人的因素造成的结果，
如果判断结果是人为因素造成的电网运行情况异常，那么直接删除数据矩阵S中的相应行，否则不做处理。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤3包括
数据归一化对列数据进行，同列数据用相同归一化方法进行归一化，不同列数据可以采用相同归一化方法，也可以采用不同归一化方法，归一化后得到的数据矩阵记为S″，数据矩阵S″中的每个元素的值均在0-1之间；
所述的归一化方法可以采用任意现有技术中的归一化方法，也可以采用本申请的下述方法进行
对于同列元素，归一化后的元素a″用下述公式计算
其中a′i是数据矩阵S′中的元素，a′min是a′i所在列中值最小的元素，a′max是a′i所在列中值最大的元素，| |为取绝对值。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤4包括
步骤4.1取前5行数据
在数据矩阵S″中取前5行数据，分别记为点
P1(a″11，a″12，…，a″1m)，
P2(a″21，a″22，…，a″2m)，
P3(a″31，a″32，…，a″3m)，
P4(a″41，a″42，…，a″4m)，
P5(a″51，a″52，…，a″5m)；
该5个点设为初始质心，此时上述5个点的坐标分别记为
P1质(a″11质，a″12质，…，a″1m质)，
P2质(a″21质，a″22质，…，a″2m质)，
P3质(a″31质，a″32质，…，a″3m质)，
P4质(a″41质，a″42质，…，a″4m质)，
P5质(a″51质，a″52质，…，a″5m质)；
对于数据矩阵S″中的其他行数据，也将其看成点，
即Pi(a″i1，a″i2，…，a″im)，数据矩阵S″共可为u＝n-e个点，其中n是步骤1输入的时间点的个数，e是步骤2中数据清洗时去掉行的个数；
步骤4.2计算每个点与质心的距离
即对于Pi点，用下述公式计算
步骤4.3排序
将Li1质-Li5质由小到大排序，取排序后第一个数值对应的集合作为Pi点的集合；
步骤4.4计算集合质心
对上述每个集合用下述公式计算集合质心
其中j是集合中元素的个数；
步骤4.5判断是否收敛
当第一次执行时，直接重复执行步骤4.2-4.4，
当第二次以上执行时，判断相邻两次迭代中每个集合中的元素是否相同，若相同判断结果收敛，执行步骤5，若结果不收敛直接重复执行步骤4.2-4.5。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤5包括，
对每个集合中的元素均计算该元素与最新更新的质心之间的距离，该距离称为元素-质心距，具体计算方法与步骤4.2中的计算方法类似；将该集合中所有元素-质心距累加得到总元素-质心距，用总元素-质心距除以元素个数得到第一阈值A1，元素-质心距最大值的0.75倍为第二阈值A2。
如上所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其中，所述的步骤6包括，
当接收到新数据时，用步骤3的方法对数据进行归一化，然后分别计算新收到数据与每个集合质心的距离；因为一共5个集合，因此得到5个距离，然后做下述判断
当只有1个距离在第一阈值A1内时，判定该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当有1个以上距离在第一阈值A1内时，该新数据需人工判断；
当没有距离在第一阈值A1内，且只有1个距离在第二阈值A2以内时，判定该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当没有距离在第一阈值A1内，且有1个以上距离在第二阈值A2内时，则以距离长短为判断依据，即与哪个质心距离短，就该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当没有距离在第一阈值A1内，且没有距离在第二阈值A2内时，该新数据需人工判断；
如果判定结果为属于某个集合，则输出该集合特征；如果判定结果为需要人工判断，则输出该组数据。
本发明的显著效果是：本发明将产生电网事故的原因分为若干类，分别对各类内容进行大数据统计计算，用计算结果预测本类事件发生的可能性，实现了基于大数据的电网事故预测。
具体实施方式
一种基于大数据的电网事故预测方法，包括下述步骤：
步骤1：大数据采集
输入大数据，输入的数据包括电网的负荷、用电量、天气情况、用户信息、电网运行情况，输入的数据以时间为依据进行整理，即相同时间点的数据作为一组，假设共有n个时间点的数据，共有m个输入参数，则可以得到数据矩阵S
其中第一列对应电网负荷数据，第二列对应用电量数据，第三列对应天气情况，依次类推。
在进行大数据采集的时候，为了更加准确的采集数据，有些参数可以扩展为更详细的数据，例如天气情况可以扩展为温度、湿度、风力、风向等，当然如果处理数据的系统运算能力不足，也可以根据需要简化参数，例如只保留湿度，或者只保留湿度和风力。又如用户信息可以简化为电网中的用户数量，也可以扩展为电网中用户的数量及每户的用电量，此时只需要根据用户数量增加矩阵的列数，并在增加的每列中填写对应用户的用电量即可。
其中电网负荷、用电量均为直接采集的数据，天气情况为气象部门给出的数据，用户信息为电网管理部门的基础数据，电网运行情况只有两种情况，正常运行时为“1”，不正常运行时为“0”。该列用于后续快速剔除污染数据。
所述的同时间信息指的是在数据矩阵S中，同一行的数据应为同一时间点的数据，时间间隔根据需要可以为：周、天、小时和15分钟。在某些时刻上述数据并不能直接得到，此时用近似的方式解决。例如当时间间隔为15分钟时，天气情况和用户信息并不会每15分钟更新一次，此时用采样时间点前和采样时间点后最接近的数据做线性函数，求得该时间点的数据。
例如以天气情况的温度为例，气象部门职能给出每小时的温度数据，如果采样时间点与气象部门预报的时间点不重合时，选取采样时间点前后相邻时间点的温度数据，用该两组数据拟合直线，然后将采样时间点带入拟合的直线，求得所需的温度数据，该温度数据作为数据矩阵S相应元素的值。
步骤2：大数据清洗
查找步骤1中电网运行情况显示结果为“0”的行的时间点，以时间点为索引在电力档案中查找电网运行情况异常的处理报告。根据报告内容，判断造成电网运行情况异常的原因是否是人为因素。所述的人为因素是指完全是因为人的因素造成的结果，例如因施工意外造成电网损伤，因私搭乱建造成的电网损伤，因偷电造成的电网损伤等。
如果判断结果是人为因素造成的电网运行情况异常，那么直接删除数据矩阵S中的相应行，否则不做处理。
之所以删除因人为因素造成的损伤，是因为人为因素是完全随机的，其原因通过已有的历史数据归纳总结出规律，因此无法预测。而非人为因素，例如因为天气原因造成的电网损伤，损害本身与天气情况具有一定的相关性，因此可以根据天气情况进行一定程度的预测。其他非人为因素也具有可预测性，因而保留。
经过数据清洗的数据矩阵记为S′
步骤3：大数据归一化
对步骤2得到数据矩阵S′进行归一化。
数据归一化对列数据进行，同列数据用相同归一化方法进行归一化，不同列数据可以采用相同归一化方法，也可以采用不同归一化方法，归一化后得到的数据矩阵记为S″，数据矩阵S″中的每个元素的值均在0-1之间。
所述的归一化方法可以采用任意现有技术中的归一化方法，也可以采用本申请的下述方法进行
对于同列元素，归一化后的元素a″用下述公式计算
其中a′i是数据矩阵S′中的元素，a′min是a′i所在列中值最小的元素，a′max是a′i所在列中值最大的元素，| |为取绝对值。
步骤4：数据分类
步骤4.1取前5行数据
在数据矩阵S″中取前5行数据，分别记为点
P1(a″11，a″12，…，a″1m)，
P2(a″21，a″22，…，a″2m)，
P3(a″31，a″32，…，a″3m)，
P4(a″41，a″42，…，a″4m)，
P5(a″51，a″52，…，a″5m)。
该5个点设为初始质心，此时上述5个点的坐标分别记为
P1质(a″11质，a″12质，…，a″1m质)，
P2质(a″21质，a″22质，…，a″2m质)，
P3质(a″31质，a″32质，…，a″3m质)，
P4质(a″41质，a″42质，…，a″4m质)，
P5质(a″51质，a″52质，…，a″5m质)。
对于数据矩阵S″中的其他行数据，也将其看成点，
即Pi(a″i1，a″i2，…，a″im)，数据矩阵S″共可为u＝n-e个点，其中n是步骤1输入的时间点的个数，e是步骤2中数据清洗时去掉行的个数。
步骤4.2计算每个点与质心的距离
即对于Pi点，用下述公式计算
步骤4.3排序
将Li1质-Li5质由小到大排序，取排序后第一个数值对应的集合作为Pi点的集合。例如排序完成后Li2质的数值最小，那么Pi点就作为第二集合的元素。
步骤4.4计算集合质心
对上述每个集合用下述公式计算集合质心
其中j是集合中元素的个数。
例如通过步骤4.3中的计算，得到第四个集合共有3个元素，分别是P6、P7和P9
那么第四个集合新的质心就是
其中u是步骤4.1中得到的数据矩阵S″的行的个数。
步骤4.5判断是否收敛
当第一次执行时，直接重复执行步骤4.2-4.4，
当第二次以上执行时，判断相邻两次迭代中每个集合中的元素是否相同，若相同判断结果收敛，执行步骤5，若结果不收敛直接重复执行步骤4.2-4.5。
步骤5：提取关键信息
对每个集合中的元素均计算该元素与最新更新的质心之间的距离，该距离称为元素-质心距，具体计算方法与步骤4.2中的计算方法类似。将该集合中所有元素-质心距累加得到总元素-质心距，用总元素-质心距除以元素个数得到第一阈值A1，元素-质心距最大值的0.75倍为第二阈值A2。
例如某个集合的元素值共有6个，那么该集合中可以得到6个元素-质心距，分别记为e1-e6，那么(e1+e6)/6的结果即为A1，假设e4是e1-e6中数值最大的元素-质心距，那么0.75e4即为A2。
上述每个集合都有各自特点，通过对集合内数据分析可以很容易的判断出该集合的特征，例如电网正常运行，电网因天气原因造成损害，电网因季节性用电高峰造成电网异常等。这些特征作为集合的特征。
步骤6：新数据预测
当接收到新数据时，用步骤3的方法对数据进行归一化，然后分别计算新收到数据与每个集合质心的距离。因为一共5个集合，因此得到5个距离，然后做下述判断
当只有1个距离在第一阈值A1内时，判定该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当有1个以上距离在第一阈值A1内时，该新数据需人工判断；
当没有距离在第一阈值A1内，且只有1个距离在第二阈值A2以内时，判定该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当没有距离在第一阈值A1内，且有1个以上距离在第二阈值A2内时，则以距离长短为判断依据，即与哪个质心距离短，就该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当没有距离在第一阈值A1内，且没有距离在第二阈值A2内时，该新数据需人工判断。
如果判定结果为属于某个集合，则输出该集合特征；如果判定结果为需要人工判断，则输出该组数据。
步骤7：根据分类结果，做提前预处理
同一类事件具有类似的影响，其应对措施也是类似的，例如如果归类后的某一类数据与天气关系紧密，特别是与下雪，冻雨等天气情况有密切关系，则提前加热融冰，准备御寒，准备融冰材料等；如果归类后某类数据与台风或偶发大风相关，那么加固电网相关设备，增派巡查人员就是可选择的预处理方案；类似的其他类型的气候情况，也能够在现有技术中找到相对应的预处理方法，此处就不赘述了。
Claims (10)
1.一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：大数据采集
输入大数据，
步骤2：大数据清洗
去除人为因素造成的电网运行异常，
经过数据清洗的数据矩阵记为S’；
步骤3：大数据归一化
对步骤2得到数据矩阵S’进行归一化；
步骤4：数据分类
计算执信并判断有效性；
步骤5：提取关键信息
根据阈值提取关键信息；
步骤6：新数据预测
用提取的关键信息进行新数据预测；
步骤7：根据分类结果，做提前预处理
根据事件所属类别特点，采取对应的预处理方案。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤1包括，
输入的数据包括电网的负荷、用电量、天气情况、用户信息、电网运行情况，输入的数据以时间为依据进行整理，即相同时间点的数据作为一组，假设共有n个时间点的数据，共有m个输入参数，则可以得到数据矩阵S；
其中第一列对应电网负荷数据，第二列对应用电量数据，第三列对应天气情况，依次类推；
其中电网负荷、用电量均为直接采集的数据，天气情况为气象部门给出的数据，用户信息为电网管理部门的基础数据，电网运行情况只有两种情况，正常运行时为“1”，不正常运行时为“0”；该列用于后续快速剔除污染数据；
所述的同时间信息指的是在数据矩阵S中，同一行的数据应为同一时间点的数据，时间间隔根据需要可以为：周、天、小时或15分钟。
3.如权利要求2所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤1包括，在进行大数据采集的时候，为了更加准确的采集数据，有些参数能够扩展为更详细的数据。
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤1包括，
在某些时刻需要输入的数据并不能直接得到，此时用近似的方式解决。
5.如权利要求4所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤1中的近似的方式包括下述内容，
如果采样时间点与气象部门预报的时间点不重合时，选取采样时间点前后相邻时间点的温度数据，用该两组数据拟合直线，然后将采样时间点带入拟合的直线，求得所需的温度数据，该温度数据作为数据矩阵S相应元素的值。
6.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤2包括
查找步骤1中电网运行情况显示结果为“0”的行的时间点，以时间点为索引在电力档案中查找电网运行情况异常的处理报告；根据报告内容，判断造成电网运行情况异常的原因是否是人为因素；所述的人为因素是指完全是因为人的因素造成的结果，
如果判断结果是人为因素造成的电网运行情况异常，那么直接删除数据矩阵S中的相应行，否则不做处理。
7.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤3包括
数据归一化对列数据进行，同列数据用相同归一化方法进行归一化，不同列数据可以采用相同归一化方法，也可以采用不同归一化方法，归一化后得到的数据矩阵记为S”，数据矩阵S”中的每个元素的值均在0-1之间；
所述的归一化方法可以采用任意现有技术中的归一化方法，也可以采用本申请的下述方法进行
对于同列元素，归一化后的元素a”用下述公式计算
其中a’i是数据矩阵S’中的元素，a’min是a’i所在列中值最小的元素，a’max是a’i所在列中值最大的元素，| |为取绝对值。
8.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤4包括
步骤4.1取前5行数据
在数据矩阵S”中取前5行数据，分别记为点
P1(a”11，a”12，…，a”1m)，
P2(a”21，a”22，…，a”2m)，
P3(a”31，a”32，…，a”3m)，
P4(a”41，a”42，…，a”4m)，
P5(a”51，a”52，…，a”5m)；
该5个点设为初始质心，此时上述5个点的坐标分别记为
P1质(a”11质，a”12质，…，a”1m质)，
P2质(a”21质，a”22质，…，a”2m质)，
P3质(a”31质，a”32质，…，a”3m质)，
P4质(a”41质，a”42质，…，a”4m质)，
P5质(a”51质，a”52质，…，a”5m质)；
对于数据矩阵S”中的其他行数据，也将其看成点，
即Pi(a”i1，a”i2，…，a”im)，数据矩阵S”共可为u＝n-e个点，其中n是步骤1输入的时间点的个数，e是步骤2中数据清洗时去掉行的个数；
步骤4.2计算每个点与质心的距离
即对于Pi点，用下述公式计算
步骤4.3排序
将Li1质-Li5质由小到大排序，取排序后第一个数值对应的集合作为Pi点的集合；
步骤4.4计算集合质心
对上述每个集合用下述公式计算集合质心
…
其中j是集合中元素的个数；
步骤4.5判断是否收敛
当第一次执行时，直接重复执行步骤4.2-4.4，
当第二次以上执行时，判断相邻两次迭代中每个集合中的元素是否相同，若相同判断结果收敛，执行步骤5，若结果不收敛直接重复执行步骤4.2-4.5。
9.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤5包括，
对每个集合中的元素均计算该元素与最新更新的质心之间的距离，该距离称为元素-质心距，具体计算方法与步骤4.2中的计算方法类似；将该集合中所有元素-质心距累加得到总元素-质心距，用总元素-质心距除以元素个数得到第一阈值A1，元素-质心距最大值的0.75倍为第二阈值A2。
10.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网事故预测方法，其特征在于：所述的步骤6包括，
当接收到新数据时，用步骤3的方法对数据进行归一化，然后分别计算新收到数据与每个集合质心的距离；因为一共5个集合，因此得到5个距离，然后做下述判断
当只有1个距离在第一阈值A1内时，判定该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当有1个以上距离在第一阈值A1内时，该新数据需人工判断；
当没有距离在第一阈值A1内，且只有1个距离在第二阈值A2以内时，判定该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当没有距离在第一阈值A1内，且有1个以上距离在第二阈值A2内时，则以距离长短为判断依据，即与哪个质心距离短，就该新数据属于该集合，将该集合特征输出；
当没有距离在第一阈值A1内，且没有距离在第二阈值A2内时，该新数据需人工判断；
如果判定结果为属于某个集合，则输出该集合特征；如果判定结果为需要人工判断，则输出该组数据。
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