CN114091912A - 一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，涉及中压配电网异动分析技术领域，解决了中压电网异动数据不完整导致的异动分析不准确的技术问题；包括以下步骤：步骤一：进行中压用户停电事件准实时补全，步骤二：中压用户非计划停电实时研判；步骤三：分析存储数据库中的变电站全停记录，判断停电原因；包括获取电网运行记录；建立电力词库；建立停电原因分析模型；获取停电影响线路；获取停电影响变电站；关联中压实际用户停上电事件与电网运行记录；调用停电原因分析模型研判实际中压用户停上电事件停电原因；步骤四：通过构建知识图谱体系进行非计划停电业务数据智能检索。本发明设计合理，便于中压电网拓扑异动分析。

Description

一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法

技术领域

本发明属于中压配电网异动分析技术领域，具体是一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法。

背景技术

目前针对中压电网可靠性的量化评估与分析，仅限于根据历史统计数据，并结合技术人员的工程实践经验进行评估，利用简单的分析工具开展异动分析工作。

而目前的方式仅仅局限于对过往的历史数据进行单一分析，缺少根据配电网特殊的“站－线－线段－变”拓扑结构进行故障间的异动原因分析；缺少对非计划停电事件的补全，使得异动的原因漏诊甚至导致异动原因的诊断的不准确。因此，提出一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，该一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法解决了中压电网异动数据不完整导致的异动分析不准确的技术问题。

为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，包括以下步骤：

步骤一：进行中压用户停电事件准实时补全，

步骤二：中压用户非计划停电实时研判，过程包括：

关联中压用户停电事件与电网运行记录；对未关联的中压用户停电事件进行疑似故障停电分析；获取无记录中压用户停电数据；获取故障线段停电、计划线段停电、疑似线段用户停电和无记录线段停电；按单位、线路、线段维度统计故障中压用户停电、计划中压用户停电、疑似故障中压用户停电和无记录中压用户停电的时户数、次数并发送至存储数据库；

步骤三：分析存储数据库中的变电站全停记录，判断停电原因；

步骤四：通过构建知识图谱体系进行非计划停电业务数据智能检索。

进一步地，所述无记录中压用户停电数据的获取过程包括：

将中压用户停电事件集合中除故障中压用户停电、计划中压用户停电和疑似故障中压用户停电外的停电事件判为无记录中压用户停电；对比故障中压用户停电和计划中压用户停电的实际停电时间与关联的人工记录的电网运行记录的停电时间，将实际停电时间与停电记录时间非同一天的故障停电判为无记录中压用户停电，将实际停电时间早于停电记录时间的计划停电判为无记录中压用户停电。

进一步地，中压用户停电事件准实时补全的具体过程包括：

获取当天中压用户主动上报的停上电事件；根据主动上报的停上电事件，获取线段停电事件；根据线段停电事件获取未主动上报的停上电事件的负荷，分析未主动上报停上电事件的中压用户的9、6点准实时负荷数据在所属线段停上电时间范围内是否有断点，若有断点，说明此时未采集数据；则补全停上电事件，时间取负荷断点区间与线段停上电时间区间的交集。

进一步地，步骤三的具体过程包括：

获取电网运行记录；建立电力词库；建立停电原因分析模型；获取停电影响线路；获取停电影响变电站；关联中压实际用户停上电事件与电网运行记录；调用停电原因分析模型研判实际中压用户停上电事件的停电原因。

进一步地，所述电网运行记录包括：现场作业安全管控系统的作业计划，营销系统的停电记录，调度系统的日计划、月计划、开关跳闸、线路接地、异常处理、运行记事、PMS系统的工作票和操作票。

进一步地，停电原因分析模型的建立过程包括：

从电力词库获取特征词集合，手动将部分人工记录的电网运行记录内容与特征词匹配，建立训练样本集；采用文本分词技术对训练样本集中的电网运行记录的内容进行分词，分词集合与特征词集合进行直接精准匹配；采用文本分类技术，根据匹配结果进行特征提取、训练和测试分类，得到停电原因分析模型。

进一步地，所述停电影响线路的获取过程包括：

获取PMS线路档案，建立线路词典，调用正则表达式，根据PMS线路名称自动生成线路别名，从而建立线路词典；从线路词典中获取线路别名集合，采用文本分词技术对人工记录的电网运行记录的内容进行分词，获取线路分词集合；线路分词集合与线路别名集合进行直接关联匹配，提取停电影响线路；获取相似度，根据相似度对停电影响线路进行筛选。

进一步地，所述相似度的获取过程包括：

从PMS线路档案获取PMS线路名称集合，采用基于N-Gram模型的文本相似度技术分析线路分词集合中各分词与PMS线路名称之间关键字的距离即相似度。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过对中压用户停电事件进行准实时补全，使得停电事件更加完整，避免遗漏；然后通过建立停电原因分析模型进行停电原因的分析，使得停电原因分析更加准确；通过获取停电影响线路使得分析过程更加快速有效，然后通过根据知识图谱进行非计划停电业务数据智能检索，方便进行中压电网异动检索。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，包括以下步骤：

步骤S1：基于并行计算与流处理技术进行中压用户停电事件准实时补全；

采用并行计算与流处理技术，按小时分析实时采集的中压用户停上电事件，通过线段－用户关系归集，再通过分析中压用户9、6点准实时负荷数据，实现中压用户停电事件准实时补全，具体步骤包括：

步骤S11：获取当天中压用户主动上报的停上电事件；

将中压用户主动上报的停上电事件储存在数据库中。

步骤S12：根据主动上报的停上电事件，获取线段停电事件；

根据线段与中压用户的关系，获取同一线段下主动上报的停电事件，然后将停上电事件有交集的中压用户停电事件归集生成线段停电事件；

步骤S13：根据线段停电事件获取未主动上报的停上电事件的负荷；

根据线段与中压用户的关系从数据库中读取停电线段下未主动上报停上电事件的中压用户的9、6点准实时负荷数据；

步骤S14：补全停上电事件；

分析未主动上报停上电事件的中压用户的9、6点准实时负荷数据在所属线段停上电时间范围内是否有断点，若有断点，说明此时未采集数据；则对该用户补全停上电事件，时间取负荷断点区间与线段停上电时间区间的交集。

步骤S2：利用并行计算与流处理技术进行中压用户非计划停电实时研判；

步骤S21：关联中压用户停电事件与电网运行记录；

获取按小时补全的中压用户停电事件(含上电)与中压实时上报的停电事件(未上电)，接入停电时间在当天前后七天内的电网运行记录，关联“站－线－线段－变”拓扑关系，调用停电原因分析模型，实现中压用户停电事件与电网运行记录的关联，并将关联成功的中压用户停电事件研判为故障中压用户停电和计划中压用户停电；

步骤S22：对未关联的中压用户停电事件进行疑似故障停电分析；

根据管理经验，将与人工记录的电网运行记录关联失败的中压用户停电事件进行疑似故障停电分析，若停电时间在00:00-5:00、18:00-24:00区间内，或停电时间在5:00-6:00且上电时间在5:00-7:00，则判为疑似故障中压用户停电；

步骤S23：获取无记录中压用户停电数据；

将中压用户停电事件集合中除故障中压用户停电、计划中压用户停电和疑似故障中压用户停电外的停电事件判为无记录中压用户停电，此外对比故障中压用户停电和计划中压用户停电的实际停电时间与关联的人工记录的电网运行记录的停电时间，将实际停电时间与停电记录时间非同一天的故障停电判为无记录中压用户停电，将实际停电时间早于停电记录时间的计划停电判为无记录中压用户停电(存在提前施工的可能)；

步骤S24：获取故障线段停电、计划线段停电、疑似线段用户停电和无记录线段停电；

对以上分析获得的故障用户停电、计划用户停电、疑似故障用户停电和无记录用户停电按停上电时间和用户所属线段合并，生成故障线段停电、计划线段停电、疑似线段用户停电和无记录线段停电；

步骤S25：按单位、线路、线段维度统计故障中压用户停电、计划中压用户停电、疑似故障中压用户停电和无记录中压用户停电的时户数、次数；将故障中压用户停电、计划中压用户停电、疑似故障中压用户停电和无记录中压用户停电数据与统计结果，发送至存储数据库。

步骤S3：分析存储数据库中的变电站全停记录，判断停电原因；

采用基于N-Gram模型的文本相似度分析计算提升停电原因研判准确度，并实现对“变电站全停”记录的分析，提高后续非计划停电分析的准确性；具体步骤包括：

步骤S31：获取电网运行记录；

所述电网运行记录包括：现场作业安全管控系统的作业计划，营销系统的停电记录，调度系统的日计划、月计划、开关跳闸、线路接地、异常处理、运行记事、PMS系统的工作票和操作票；

步骤S32：建立电力词库；

通过调研收集停电操作相关特征词，不同特征词对应不同停电原因(内部故障停电、计划检修停电、计划施工停电)，以此建立电力词库；

步骤S33：建立停电原因分析模型，具体过程包括：

从电力词库获取特征词集合，手动将部分人工记录的电网运行记录内容与特征词匹配，建立训练样本集；采用文本分词技术对训练样本集中的电网运行记录的内容进行分词，分词集合与特征词集合进行直接精准匹配；采用文本分类技术，根据匹配结果进行特征提取、训练和测试分类，得到停电原因分析模型，实现对电网运行记录进行自动分析停电原因；

步骤S34：获取停电影响线路，具体过程包括：

获取PMS线路档案，建立线路词典，调用正则表达式，根据PMS线路名称自动生成线路别名，从而建立线路词典；从线路词典中获取线路别名集合，采用文本分词技术对人工记录的电网运行记录的内容进行分词，获取线路分词集合；线路分词集合与线路别名集合进行直接关联匹配，提取停电影响线路；从PMS线路档案获取PMS线路名称集合，采用基于N-Gram模型的文本相似度技术分析线路分词集合中各分词与PMS线路名称之间关键字的距离，即相似度，对停电影响线路进行筛选，提升准确率。

步骤S35：获取停电影响变电站，具体步骤包括：

接入PMS变电站档案，筛选含“变电站全停”关键字的人工记录的电网运行记录，然后计算变电站分词集合中各分词与PMS变电站名称之间关键字的距离，即相似度，实现从电网运行记录自动提取停电影响变电站；

步骤S36：关联中压实际用户停上电事件与电网运行记录

将电网运行记录利用“站－线－线段－变”拓扑关系查找提取的PMS线路或PMS变电站对应的中压用户，并与实际中压用户停上电事件进行匹配，完成中压实际用户停上电事件与电网运行记录的关联；

步骤S37：调用停电原因分析模型研判实际中压用户停上电事件停电原因；

根据实际中压用户停上电事件与电网运行记录的关联结果，调用停电原因分析模型，对实际中压用户停上电事件停电原因进行自动研判。

步骤S4：通过构建知识图谱体系进行非计划停电业务数据智能检索。

包括：构建智能搜索引擎：为满足智能检索功能，要使用分词技术对所收集到的信息进行整理、分类、索引以产生索引库，利用一定的规则和词库，切分出一个句子中的词，为自动索引做好准备。索引采用Non—clustered方法，包括正向索引(forward index)和反向索引(inverted index)，索引器生成从关键词到URL的关系索引表，记录索引项在文档中出现的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻关系或接近关系，并以特定的数据结构存储在硬盘上。

基于ElasticSearch实现电网信息全文检索与特征信息快速查询：集群部署(cluster)、多副本存储(replicas)、数据重新分布(recovery)、索引快照的存储(gateway)等多种技术，实现数据的实时搜索，保证数据稳定，可靠、快速、使用方便。

基于自然语义(NLP)和纠错模型实现营销智能搜索：取用能让给定的上下文最为通顺且在文法上无误的一种最佳组合；选出使句意转化为满足全文检索的条件(如将“上一日”转成“T-1天”的日期)；借助自定义词典，通过同音词、同义词、近义词等进行匹配；仰赖语意及前后文才能在其中选择一棵最为适合的剖析树；运用语料库以及马可夫模型(Markov models)处理高度模糊语句。

运用智能推荐算法(协同过滤)实现模块相关性分析与菜单智能推荐：应用自然语义分析(NLP)、全文检索、智能推荐等功能，实现用户通过输入一组词语或者工作内容等文本信息，主站智能搜索模块通过分词得到关键词，全文检索通过关键词直接查询与之相关的用户和设备信息，包括类型、参数、异常、工况和状态等标签信息，并关联相关的菜单功能项，方便操作员快速查询并定位到相关的信息，实现快捷工作；记录用户操作习惯和常用功能项，并对同类岗位的人员操作进行相关分析，智能推荐用户可能会使用的功能菜单项，方便操作员快速进入工作状态。

全景可视化的智能推荐展现：增加智能搜索模块，部署在首页上，智能搜索支持操作员输入名字，或者一组名字，或者一段话，通过自然语义模型进行分词，解析出关键词和语句含义，通过全文检索定位匹配的信息和对应菜单；保留操作员历史查询信息功能，根据操作员历史查询记录，快速复原查询功能；根据操作员的角色，利用推荐算法分析操作员可能会使用的菜单项功能。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，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法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：进行中压用户停电事件准实时补全；

步骤二：进行中压用户非计划停电实时研判，过程包括：

关联中压用户停电事件与电网运行记录；对未关联的中压用户停电事件进行疑似故障停电分析；获取无记录中压用户停电数据；获取故障线段停电、计划线段停电、疑似线段用户停电和无记录线段停电；按单位、线路、线段维度统计故障中压用户停电、计划中压用户停电、疑似故障中压用户停电和无记录中压用户停电的时户数、次数并发送至存储数据库；

步骤三：分析存储数据库中的变电站全停记录，判断停电原因；

步骤四：通过构建知识图谱体系进行非计划停电业务数据智能检索。

2.根据权利要求1所述的一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，所述无记录中压用户停电数据的获取过程包括：

将中压用户停电事件集合中除故障中压用户停电、计划中压用户停电和疑似故障中压用户停电外的停电事件判为无记录中压用户停电；对比故障中压用户停电和计划中压用户停电的实际停电时间与关联的人工记录的电网运行记录的停电时间，将实际停电时间与停电记录时间非同一天的故障停电判为无记录中压用户停电，将实际停电时间早于停电记录时间的计划停电判为无记录中压用户停电。

3.根据权利要求1所述的一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，中压用户停电事件准实时补全的具体过程包括：

获取当天中压用户主动上报的停上电事件；根据主动上报的停上电事件，获取线段停电事件；根据线段停电事件获取未主动上报的停上电事件的负荷，分析未主动上报停上电事件的中压用户的9、6点准实时负荷数据在所属线段停上电时间范围内是否有断点，若有断点，说明此时未采集数据；则补全停上电事件，时间取负荷断点区间与线段停上电时间区间的交集。

4.根据权利要求1所述的一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，步骤三的具体过程包括：

获取电网运行记录；建立电力词库；建立停电原因分析模型；

获取停电影响线路；获取停电影响变电站；

关联中压实际用户停上电事件与电网运行记录；调用停电原因分析模型研判实际中压用户停上电事件停电原因。

5.根据权利要求4所述的一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，所述电网运行记录包括：现场作业安全管控系统的作业计划，营销系统的停电记录，调度系统的日计划、月计划、开关跳闸、线路接地、异常处理、运行记事、PMS系统的工作票和操作票。

6.根据权利要求4所述的一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，停电原因分析模型的建立过程包括：

从电力词库获取特征词集合，手动将部分人工记录的电网运行记录内容与特征词匹配，建立训练样本集；采用文本分词技术对训练样本集中的电网运行记录的内容进行分词，分词集合与特征词集合进行直接精准匹配；采用文本分类技术，根据匹配结果进行特征提取、训练和测试分类，得到停电原因分析模型。

7.根据权利要求4所述的一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，所述停电影响线路的获取过程包括：

获取PMS线路档案，建立线路词典，调用正则表达式，根据PMS线路名称自动生成线路别名，从而建立线路词典；从线路词典中获取线路别名集合，采用文本分词技术对人工记录的电网运行记录的内容进行分词，获取线路分词集合；线路分词集合与线路别名集合进行直接关联匹配，提取停电影响线路；获取相似度，根据相似度对停电影响线路进行筛选。

8.根据权利要求7所述的一种应用知识图谱分析中压电网拓扑异动方法，其特征在于，所述相似度的获取过程包括：

从PMS线路档案获取PMS线路名称集合，采用基于N-Gram模型的文本相似度技术分析线路分词集合中各分词与PMS线路名称之间关键字的距离即相似度。

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