CN112348207A - 电网防灾预警方法及装置 - Google Patents

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母平昌
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李伟
吴玉统
李世平
李磊磊
刘舰
周全贵
张琪
刘子暄
张水平
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Abstract

本发明涉及一种电网防灾预警方法及装置，属于电网预警技术领域。该方法通过实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息；根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率；获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定；根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息，维护人员根据预警信息可以及时的对对应的设备进行断电或者改变其运行方式的操作，避免灾害来临时，设备会出现故障而损坏，最大程度的避免设备损坏。

Description

电网防灾预警方法及装置
技术领域
本发明属于电网预警技术领域，具体涉及一种电网防灾预警方法及装置。
背景技术
西双版纳地区雨季高温多雨，旱季干燥，地形条件复杂，大风、暴雨、雷电、洪涝以及地质灾害频发，严重威胁电网运行。
现有技术中，维护人员难以感知外部环境情况并分析其对于电网的影响，在出现恶劣天气时，电网大概率会出现问题，而维护人员无法及时的进行定位和维修，给供电带来了不稳定性。
因此如何克服现有技术的不足是目前电网预警技术领域亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种电网防灾预警方法及装置，可以预判恶劣天气条件下电网设备的运行状况，从而可以及时制定合理的运行和检修方式，来最大程度的避免设备损坏。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明实施例的第一方面，提供一种电网防灾预警方法，包括：
实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息；
根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率；
获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定；
根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息，包括：
若所述故障概率大于所述预警值，获取对应设备的设备标识；
根据所述设备标识获取对应的维护人员信息，并向所述维护人员发出预警信息。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在所述根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息之后，还包括：
在预设时间段内获取维护人员的反馈信息，并根据所述反馈信息消除所述预警信息。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在所述根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息之后，还包括：
在所述预设时间段内未获取到维护人员的反馈信息，向控制中心发出报警信息，并将所述设备标识和维护人员信息推送给所述控制中心。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述预设的故障模型包括：
P＝fλ
其中，f代表气象影响系数，λ代表设备故障率，P代表对应设备的故障概率。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在所述根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率之前，还包括：
根据预设气象影响模型对所述气象数据进行处理，获取所述气象影响系数。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述预设气象影响模型包括：
Figure BDA0002712787800000021
其中，S代表雷电等级、风力等级或者覆冰厚度，a、b为模糊成员函数参数，f代表所述气象影响系数。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在所述根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率之前，还包括：
根据预设设备分析模型对所述设备运行数据进行处理，获取所述设备故障率。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述预设设备分析模型包括：
Figure BDA0002712787800000022
其中，λ代表设备故障率，n代表设备工作的总时长内出现的故障次数，t代表设备工作的总时长。
本发明实施例的第二方面，提供一种电网防灾预警装置，包括：
数据模块，用于实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息；
处理模块，用于根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率；
联系模块，用于获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定；
预警模块，用于根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息。
本发明实施例的第三方面，提供一种电网防灾预警设备，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明实施例的第四方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
本发明提供的一种电网防灾预警方法及装置，通过实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息；根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率；获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定；根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息，维护人员根据预警信息可以及时的对对应的设备进行断电或者改变其运行方式的操作，避免灾害
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种电网防灾预警方法的流程示意图，
图2是本发明实施例提供的一种电网防灾预警装置的结构示意图，
图3是本发明实施例提供的一种电网防灾预警设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。
应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。
取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
参见图1，是本发明实施例提供的一种电网防灾预警方法的流程示意图，图1所示方法的执行主体可以是软件和/或硬件装置。本申请的执行主体可以包括但不限于以下中的至少一个：用户设备、网络设备等。其中，用户设备可以包括但不限于计算机、智能手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称：PDA)及上述提及的电子设备等。网络设备可以包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机。本实施例对此不做限制。包括步骤S101至步骤S104，具体如下：
S101，实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息。
具体地，为了对设备是否发生故障进行准确的判断，本方案需要收集与设备相关的数据，例如气象数据、设备运行数据和设备地理信息，其中，气象数据是用于判断气象条件对设备的影响，设备运行数据是与设备紧密相关的判断条件，设备地理信息是用来对设备进行定位，以确保维护人员可以在接收到预警信息后及时的对指定设备进行操作。其中，设备的地理信息采集可以是利用GPS对设备进行定位，或者其他定位装置对设备进行定位，以实现设备的地理信息采集。
其中，气象数据例如风力、雷电、以及覆盖冰的厚度等因素，可以理解的是，上述天气数据对设备的影响较大，在获取到对应的气象数据后，需要分析出相应气象数据的等级，例如雷电等级。
在实际应用中，可以在设备处设置有监控设备，例如一些传感器，具体例如风力传感器等，也可以接入天气预测平台，来实时获取到一些对应的天气数据。可以理解的是，气象数据并不只是包括上述罗列数据，还可以包括地质灾害、洪水等数据。
设备例如可以是电站的变压器等供电设备，设备运行数据可以是设备在运行中出现故障的次数、故障时间等。
S102，根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率。
具体地，预设的故障模型用于对采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息进行处理，来获取到设备的故障概率，具体如下：
预设的故障模型包括：
P＝fλ
其中，f代表气象影响系数，λ代表设备故障率，P代表对应设备的故障概率。
可以理解，故障概率是由气象影响系数和设备故障率共同影响的，其中，设备故障概率是根据设备本身的条件来进行判断的，即设备故障率是内部影响因子，而气象影响系数是外部影响因子，两者相互结合得到设备的故障概率，确保故障概率的准确性。
其中，为了得到气象影响系数，在所述根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率之前，还包括：
根据预设气象影响模型对所述气象数据进行处理，获取所述气象影响系数。
所述预设气象影响模型包括：
Figure BDA0002712787800000061
其中，S代表雷电等级、风力等级或者覆冰厚度，a、b为模糊成员函数参数，f代表所述气象影响系数。
可以理解，气象影响系数是根据雷电等级来算出的，即可以先通过气象数据来得到雷电等级，然后得出相应的气象影响系数。
示例性的，a可以取值3，b可以取值6，如果雷电等级是雷电5级，则s相应的为5，则f在计算时套入上述模型计算结果为2/3，如果雷电等级是雷电2级，则s相应的为2，则f在计算时套入上述模型计算结果为0，如果雷电等级是雷电8级，则s相应的为8，则f在计算时套入上述模型计算结果为1，从而计算出相应的气象影响系数。
示例性的，a可以取值3，b可以取值6，如果风力等级是风力5级，则s相应的为5，则f在计算时套入上述模型计算结果为2/3，如果风力等级是风力2级，则s相应的为2，则f在计算时套入上述模型计算结果为0，如果风力等级是风力8级，则s相应的为8，则f在计算时套入上述模型计算结果为1，从而计算出相应的气象影响系数。
示例性的，a可以取值3，b可以取值6，如果覆冰厚度是覆冰3级，则s相应的为2，则f在计算时套入上述模型计算结果为0，如果覆冰厚度是覆冰2级，则s相应的为2，则f在计算时套入上述模型计算结果为-1/3，从而计算出相应的气象影响系数。
为了根据设备故障率，在所述根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率之前，还包括：
根据预设设备分析模型对所述设备运行数据进行处理，获取所述设备故障率。
所述预设设备分析模型包括：
Figure BDA0002712787800000071
其中，λ代表设备故障率，n代表设备工作的总时长内出现的故障次数，t代表设备工作的总时长。
示例性的，经统计，在工作时间为10天的时间段内，设备出现故障的次数为1次，则n为1，则t为10，从而计算出λ为1/10，则设备的故障率为1/10。
示例性的，以设备故障率λ为1/10说明，当f结果为0时，则P为0，小于0.02，则显示为绿色，当f结果为0.7时，则P为0.07，大于0.05小于0.08，则显示为橙色，当f结果为1时，则P为0.1，大于0.08，则显示为红色，从而实现对应的动态展示，以展示设备的危险状态。
可以理解，可以通过统计不同设备在工作的总时长内出现的故障次数，即可得到设备在正常条件下的故障率，最终利用预设的故障模型结合外部的气象影响因数来得到最终的故障概率。
在实际应用中，预设的故障模型、预设设备分析模型以及预设气象影响模型在使用前需要利用一些历史数据进行训练，例如，以历史的气象数据、历史的设备运行数据作为输入数据，以故障概率作为输出数据，来对初始的故障模型进行训练，训练后投入使用。
S103，获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定。
具体地，维护人员信息可以是指定设备的维护人员的姓名、联系电话等联系方式，也可以是指定区域内的维护人员的联系方式，即维护人员需要对一定范围内的设备承担维护工作，当对应的设备出现问题时，联系绑定的维护人员，可以及时的对设备进行处理。
S104，根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息。
具体地，可以是若所述故障概率大于所述预警值，获取对应设备的设备标识，根据所述设备标识获取对应的维护人员信息，并向所述维护人员发出预警信息。
可以理解，如果故障概率大于所述预警值，说明设备发送故障的概率较大，可以及时的通知到维护人员，进行一些指定的操作，例如可以及时对指定设备进行断电，或者进行其他的改变设备当前运行状态的一些操作，例如可以降低设备的运行功率等等。
在一些实施例中，为了确认维护人员是否及时的得到预警信息，在所述根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息之后，还包括：
在预设时间段内获取维护人员的反馈信息，并根据所述反馈信息消除所述预警信息。
可以理解，可以通过是否接受到反馈信息来判断维护人员是否接收到了预警信息，如果接收到了反馈信息，则说明接收到了预警信息，以确保维护人员可以及时的对设备进行维护操作。
在另一些实施例中，在所述根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息之后，还包括：
在所述预设时间段内未获取到维护人员的反馈信息，向控制中心发出报警信息，并将所述设备标识和维护人员信息推送给所述控制中心。
可以理解，如果在规定的时间段内没有接收到反馈信息，那么可以将预警信息推送给控制中心，由控制中心及时的安排操作人员进行维护操作。
参见图2，是本发明实施例提供的一种电网防灾预警装置的结构示意图，该电网防灾预警装置20，包括：
数据模块21，用于实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息；
处理模块22，用于根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率；
联系模块23，用于获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定；
预警模块24，用于根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息。
图2所示实施例的装置对应地可用于执行图1所示方法实施例中的步骤，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
参见图3，是本发明实施例提供的一种电网防灾预警设备的硬件结构示意图，该电网防灾预警设备30包括：处理器31、存储器32和计算机程序；其中
存储器32，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存(flash)。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器31，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器32既可以是独立的，也可以跟处理器31集成在一起。
当所述存储器32是独立于处理器31之外的器件时，所述设备还可以包括：
总线33，用于连接所述存储器32和处理器31。
本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种电网防灾预警方法，其特征在于，包括：
实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息；
根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率；
获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定；
根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息。
2.根据权利要求1所述的电网防灾预警方法，其特征在于，根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息，包括：
若所述故障概率大于所述预警值，获取对应设备的设备标识；
根据所述设备标识获取对应的维护人员信息，并向所述维护人员发出预警信息。
3.根据权利要求2所述的电网防灾预警方法，其特征在于，在所述根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息之后，还包括：
在预设时间段内获取维护人员的反馈信息，并根据所述反馈信息消除所述预警信息。
4.根据权利要求3所述的电网防灾预警方法，其特征在于，在所述根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息之后，还包括：
在所述预设时间段内未获取到维护人员的反馈信息，向控制中心发出报警信息，并将所述设备标识和维护人员信息推送给所述控制中心。
5.根据权利要求1所述的电网防灾预警方法，其特征在于，所述预设的故障模型包括如下模型：
P＝fλ
其中，f代表气象影响系数，λ代表设备故障率，P代表对应设备的故障概率。
6.根据权利要求5所述的电网防灾预警方法，其特征在于，在所述根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率之前，还包括：
根据预设气象影响模型对所述气象数据进行处理，获取所述气象影响系数。
7.根据权利要求6所述的电网防灾预警方法，其特征在于，所述预设气象影响模型包括如下模型：
Figure FDA0002712787790000021
其中，S代表雷电等级、风力等级或者覆冰厚度，a、b为模糊成员函数参数，f代表所述气象影响系数。
8.根据权利要求5所述的电网防灾预警方法，其特征在于，在所述根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率之前，还包括：
根据预设设备分析模型对所述设备运行数据进行处理，获取所述设备故障率。
9.根据权利要求8所述的电网防灾预警方法，其特征在于，所述预设设备分析模型包括如下模型：
Figure FDA0002712787790000022
其中，λ代表设备故障率，n代表设备工作的总时长内出现的故障次数，t代表设备工作的总时长。
10.一种电网防灾预警装置，其特征在于，包括：
数据模块，用于实时获取多个设备的采集数据，所述采集数据包括气象数据、设备运行数据和设备地理信息；
处理模块，用于根据预设的故障模型对所述采集数据进行处理，获取对应设备的故障概率；
联系模块，用于获取维护人员信息，并将所述维护人员信息与对应设备绑定；
预警模块，用于根据所述故障概率、预警值和维护人员信息，向对应设备的维护人员发出预警信息。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114596696A (zh) * 2022-03-21 2022-06-07 广东电网有限责任公司 一种异常预警通知方法、装置、电子设备及存储介质
CN116187583A (zh) * 2023-04-17 2023-05-30 国网黑龙江省电力有限公司齐齐哈尔供电公司 配电网大数据故障预测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040167731A1 (en) * 2002-12-23 2004-08-26 Abb, Inc. Failure rate adjustment for electric power network reliability analysis
CN104156881A (zh) * 2014-06-20 2014-11-19 天津大学 配电网故障风险综合评估方法
CN105868872A (zh) * 2016-05-30 2016-08-17 东北大学 一种配电网雷电灾害故障预测方法
CN106570792A (zh) * 2016-11-14 2017-04-19 国网天津市电力公司 一种面向可靠性评估的配电设备状态评价方法
CN109490715A (zh) * 2018-12-25 2019-03-19 浙江中新电力工程建设有限公司自动化分公司 一种极端环境下的电力系统故障判别方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040167731A1 (en) * 2002-12-23 2004-08-26 Abb, Inc. Failure rate adjustment for electric power network reliability analysis
CN104156881A (zh) * 2014-06-20 2014-11-19 天津大学 配电网故障风险综合评估方法
CN105868872A (zh) * 2016-05-30 2016-08-17 东北大学 一种配电网雷电灾害故障预测方法
CN106570792A (zh) * 2016-11-14 2017-04-19 国网天津市电力公司 一种面向可靠性评估的配电设备状态评价方法
CN109490715A (zh) * 2018-12-25 2019-03-19 浙江中新电力工程建设有限公司自动化分公司 一种极端环境下的电力系统故障判别方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
罗雅迪等: "基于模糊理论的地区电网在线供电风险分析方法研究", 《电工电能新技术》, vol. 33, no. 12, 31 December 2014 (2014-12-31), pages 63 - 67 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114596696A (zh) * 2022-03-21 2022-06-07 广东电网有限责任公司 一种异常预警通知方法、装置、电子设备及存储介质
CN116187583A (zh) * 2023-04-17 2023-05-30 国网黑龙江省电力有限公司齐齐哈尔供电公司 配电网大数据故障预测方法
CN116187583B (zh) * 2023-04-17 2023-11-03 国网黑龙江省电力有限公司齐齐哈尔供电公司 配电网大数据故障预测方法

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