CN117610214B - 一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法，包括：分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区；应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题；根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测；使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区；采用K‑均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线；生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队。

Description

一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法。

背景技术

随着社会的发展和城市化进程的加速，电力供应已经成为现代社会的基石。然而，传统的配电网接线方式往往固化了过时的设计理念，导致新的电力需求和挑战无法得到有效的应对。此外，传统方法在进行配电网规划时，往往基于有限的信息源和过于简化的计算模型，难以实现对现实中复杂环境的精确建模和分析。近年来，随着数据科学、人工智能和地理信息系统技术的飞速发展，它们为电力系统规划和运营提供了前所未有的机会。大数据技术可以收集和处理大量的用户用电数据、气象数据、土地利用数据等，为电力系统提供丰富的决策依据。同时，先进的算法可以对这些数据进行深入的分析和建模，找出潜在的规律和模式。然而，虽然数据和算法的应用已经在电力系统中取得了显著的成果，但也存在一些不可忽视的问题。例如，单纯依赖数据可能导致过度优化，即在某些特定条件下电力系统表现优异，但在其他情况下可能会遇到问题。这种局限性可能会导致电力供应中断或不稳定，给区域带来严重后果。另外，区域公平性问题也是当前电力系统规划中需要重视的一个方面。传统的配电网接线方式往往基于经济效益和技术性能来进行决策，而忽视了地区间和社群间的公平性问题。例如，经济较为发达的地区可能会获得更好的电力供应，而边远或经济欠发达的地区可能会遭受忽视。这种做法不仅与公平正义原则相悖，而且可能会加剧地区间的经济差距和区域不满。为了应对上述问题，急需一种全新的、注重区域公平性和供电可靠性的平衡配电网接线智能规划方法。

发明内容

本发明提供了一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法，主要包括：

使用地理信息系统对各地区进行地理特点分析，地理特点分析包括电网现状、土壤类型、气候条件，同时，引入地区社会经济参数，以减少对某些社群或地区的忽视；分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区；应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题；根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测；使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区；通过GIS技术和各地区的电力需求和供电可靠性排序结果，确定最优接线方式，接线方式包括径向接线和环形接线，并根据区域公平性进行调整；采用K-均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线；生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队。

进一步可选的，所述使用地理信息系统对各地区进行地理特点分析，地理特点分析包括电网现状、土壤类型、气候条件，同时，引入地区社会经济参数，以减少对某些社群或地区的忽视，包括：

使用GIS软件ArcGIS创建一个基础地区划分图层，并导入关于电网现状、土壤类型、和气候条件的原始数据集；通过API获取地区内的社会经济数据，包括地区社群、人口密度、经济增长率；使用GIS数据集成技术，将地理数据和社会经济数据整合成一个统一的数据集；对数据集进行清洗，识别并删除重复或异常值，填补缺失值；将各个特征值转换为统一的度量单位，使用归一化方法确保所有数据都在[0，1]范围内；使用ArcGIS中的SpatialStatistics工具集中的HotSpotAnalysis工具，根据电力用量或电网故障次数数据，得到热点图层，显示地区的电力需求或故障的高低；使用ArcGIS的ClusterandOutlierAnalysis工具，根据地理位置数据，得到空间聚类图层，标识相似特征或行为的区域；使用ArcGIS的NetworkAnalyst扩展，根据电网的地理数据，包括电线、变电站位置，得到电网的最优路径、服务范围或可达性分析；根据ArcGIS的SoilDataViewer插件，根据土壤类型、深度和质地数据，得到土壤质量图、侵蚀风险图；使用ClimateChangeToolkit插件，根据地区气候数据，包括温度、降雨量、湿度，得到气候变化趋势图、干旱风险图；针对电网分布、土壤特性和气候条件要素，运用相应的GIS工具和插件进行地理分析；根据地区土壤类型、气候条件数据，使用决策树算法进行模型训练，判断地区的电力需求或电网稳定性，识别地理特点与社会经济因素之间的关联性；若决策树算法识别出显著的关联性，使用数据可视化工具Tableau进行图像化展示，生成的图表与地图突出地区特点与社会经济参数之间的关系；利用ArcGIS软件的地图发布功能，将突出地区特点与社会经济参数之间的关系的图标和地图公开。

进一步可选的，所述分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区，包括：

通过公共数据集和开放数据平台，获取地区的经济发展数据；在数据库管理系统，使用SQL查询，对GDP、人均收入进行数据提取；利用统计学方法，包括计算均值、标准差以及进行相关性分析的方法，判断各地区的经济发展状态；通过API接口从电力系统中获取负荷数据；使用Python的statsmodels库进行时间序列分析，识别设备高峰和非高峰时段，确定不同时段的电网负荷情况；使用线性回归算法，进行模型训练，预测未来的电网负荷；采用内连接方法，将地区的经济指标数据和预测的负荷数据进行关联；为决策树算法选择特征，包括经济增长率、预测的电网负荷；使用训练集对决策树算法进行训练，判断面临不同风险的地区，包括线路重载风险地区、线路过载风险地区、线路轻载风险地区；生成一个干预建议清单，对于每个地区给出相应的建议；对干预建议进行审核，通过比对数据库中的历史干预效果，对清单进行优化，确保建议具有可行性。

进一步可选的，所述应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题，包括：

在电力系统模拟软件中导入电力系统数据，包括电力网络的拓扑结构、各线路的参数、变压器规格、断路器状态、负荷情况；设定模拟的时间范围、模拟精度，配置相关环境变量，包括温度、湿度；输入馈线的非典型接线方案和电压等级，设定电流和短路参数，输入馈线首端的联络方式，包括开关联络、永久联络，配置联络电压；单独模拟可能的拓扑问题，包括断路器的打开或关闭状态、变压器的分接头位置；对模拟结果进行评估，判断是否会产生不稳定情况；集成所有的模拟设置，对当前地区的整个电力系统进行全局模拟；启动模拟，对整个电力系统进行分析，检测高负荷区域和不稳定点；将模拟结果分为训练集和测试集；使用训练集数据，使用孤立森林算法，进行异常检测模型训练；使用训练好的模型在测试集上进行异常检测；根据检测出的异常点，判断是否为真实的电力问题；若检测到异常，则根据分析结果，调整相关的参数，包括电力负荷、联络方式；根据新的参数重新进行电力系统模拟，验证问题是否已解决；还包括：根据指定区域多条馈线的CIM文件，识别馈线非典型接线、馈线首端联络的情况。

所述根据指定区域多条馈线的CIM文件，识别馈线非典型接线、馈线首端联络的情况，具体包括：

根据指定区域多条馈线的CIM文件，获取馈线数据，包括馈线的分段开关、联络开关、联络开关联络的馈线编号。使用已知的典型配电网接线模式进行匹配，确定区域的接线模式。识别出指定区域的典型接线模式后，剩余未能识别出的馈线则为非典型接线模式。获取变电站出线至第一个环网点的中压用户数、馈线总的中压用户数；若变电站出线至第一个环网点的中压用户数大于预设阈值或变电站出线至第一个环网点的中压用户数小于馈线总的中压用户数的预设百分比阈值，则诊断该线路为首端联络。

进一步可选的，所述根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测，包括：

通过社群媒体API和民意调查平台，获取与电力需求相关的数据，包括社群发帖量、民意调查结果；清洗文本数据，删除重复和无关内容，并将文本内容转为数值型数据；使用平均值填充的方法进行空值填充；获取最新的能源政策文档；使用TF-IDF算法，提取能源政策中关于电力需求、能源转型的关键参数；筛选出不受电力问题影响的地区；使用协方差矩阵的方法，确定不受电力问题影响的地区与关键参数之间的关系；根据地区与关键参数之间的关系，为社群媒体数据、民意调查表数据以及能源政策数据统一使用独热编码；根据编码后的数据，使用ARIMA算法进行模型训练，预测未来电力需求；使用训练好的模型，输入最新的数据，进行未来电力需求的预测；对比预测结果与历史实际数据，计算误差；若误差小于预设阈值，则根据能源政策中的关键参数，对预测结果进行微调。

进一步可选的，所述使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区，包括：

通过电力公司数据库，获取各地区的电力需求和供电可靠性数据，包括地区或社群是否被忽视的标识、经济指标、人口数据、地理信息；识别和处理缺失值、异常值和重复数据；使用z-score方法对电力需求和供电可靠性数据进行标准化处理；根据各地区的电力需求和供电可靠性数据，使用支持向量机算法进行模型训练，确定被忽视的地区或社群；使用训练好的模型对所有地区进行电力需求和供电可靠性的预测，并根据SVM的预测结果，对地区按照电力需求和供电可靠性进行排序；根据电力需求和供电可靠性，确定每个地区或社群的权重系数；将地区或社群和权重系数整合，形成一个包含电力需求、供电可靠性和权重系数的综合数据集；使用Matplotlib制作热力图，颜色映射显示电力需求和供电可靠性，使用权重系数进行颜色加权以突出被忽视的地区；还包括：根据不同地区的地区电力消耗特征，进行不同地区电力需求预测。

所述根据不同地区的地区电力消耗特征，进行不同地区电力需求预测，具体包括：

根据地区的历史电力消耗数据，定义公式，

；其中，N表示历史数据的样本数，电力消耗i表示第i个样本的电力消耗，平均电力消耗表示历史数据的平均电力消耗。将各个地区根据其电力消耗特征值进行分组，将电力消耗特征差值低于预设阈值的地区放在同一组内。根据不同分组地区历史电力消耗数据，采用线性回归算法，分别为不同分组地区组建立电力需求预测模型。根据不同地区的电力消耗特征，进行电力需求预测。根据历史数据的实际结果和预测的准确性，评估模型的性能。若模型性能不达标，根据评估结果对模型进行调整。

进一步可选的，所述通过GIS技术和各地区的电力需求和供电可靠性排序结果，确定最优接线方式，接线方式包括径向接线和环形接线，并根据区域公平性进行调整，包括：

获取对地区进行电力需求和供电可靠性排序后的地区和其对应的权重系数；基于排序结果，选择一个地区作为中心点，使用ArcGIS，在地图上创建一个环形连接，将其他地区连接到中心点；基于排序结果，选择一个地区作为中心点，使用ArcGIS，从中心点向其他地区绘制径向连接；通过计算规划方案对各地区的区域公平性指数SEI，判断规划方案是否满足区域公平性的要求，其中

；/>表示每个地区或社群的电力供应，/>表示所有地区或社群的电力供应的平均值，N表示地区或社群的数量，MaxScore是使SEI达到最大值1的理想平等情况下的分数；若某地区或社群的区域公平性标准明显低于预期，进行规划方案的调整；根据不满足的地区，使用不同的连接路线和调整方式，通过多次测试和分析，得到满足区域公平性的规划方案；通过比较经过调整的环形接线和径向接线规划方案，根据区域公平性、成本效益因素，确定最佳的接线方式；还包括：对于难以实现环形接线的地区，确定优化径向接线的方案，优化参数包括电流大小、电压等级，并兼顾区域公平性。

所述对于难以实现环形接线的地区，确定优化径向接线的方案，优化参数包括电流大小、电压等级，并兼顾区域公平性，具体包括：

若地区类型和接线模式数据显示不支持环形接线，则通过电流和电压传感器，获取电流大小和电压等级的初步数据，使用线性回归算法得到电流和电压的基线值。根据基线电流和电压值，采用决策树算法，对电流和电压基线值进行分类，得出需要优化的具体参数。根据历史用电数据和用户分布，使用决策树算法，得出电网服务的公平性评估。根据电网拓扑和环境因素数据，判断是否需要对电网结构进行调整。使用决策树算法对电源可用性和系统稳定性进行评估，得出是否需要进一步优化。若需要进一步优化，则调整电流大小和电压等级，修改电网调节器和转换器的控制代码，更新电网拓扑和资源配置修改电网管理系统。重新评估电流、电压、区域公平性和系统稳定性，确保所有参数都在预设范围内。

进一步可选的，所述采用K-均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线，包括：

获取各个地区和社群的原始数据，包括经济指标、人口数据、人口密度、地理信息，去除缺失或异常数据；采用z-score方法对数据进行标准化处理；采用随机初始化选择初始中心点；对地区和社群数据执行K-means聚类，根据当前中心点分配数据点到最近的集群；更新每个集群的中心点；重复迭代，直到中心点不再变化或达到预定的迭代次数；使用轮廓系数评估生成的集群质量；若集群质量未达标，则根据评估结果调整初始中心点，并重新进行聚类，得到聚类结果；根据聚类结果，确定每个集群的特性和属性，包括人口密度、经济指标；根据每个集群的特性和属性，分配最适合的配电网接线方式；对符合条件的集群执行配电网接线，确定所有地区和社群的接线方案；还包括：根据地区不同时间段和季节性的电力需求，调整电力分配。

所述根据地区不同时间段和季节性的电力需求，调整电力分配，具体包括：

获取地区历史电力需求数据，识别不同时间段内的用电模式，确定高峰时段、低谷时段和平稳期，确定不同时间段的用电特点。根据电力需求在不同季节的变化，包括夏季和冬季高峰需求，确定季节性变化对电力供应的影响。将地区或社群划分为不同类型，包括城市、农村、工业区，并确定不同类型地区或社群的用电需求模式。根据地区时间段需求数据和季节性需求数据，使用ARIMA算法进行模型训练，预测未来的电力需求。根据需求模型的输出，制定电力供应策略，包括适时增加或减少电力产能、电力存储设备的调度、跨地区电力交换。通过智能网格技术，实时监测和调整电力分配。

进一步可选的，所述生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队，包括：

获取地理信息系统中的动态地理特征数据，包括地区的地形、气候、用电模式、电流负载、电压等级；获取配电网接线信息，包括配电网的线路布局、接线方式、线路的物理属性、导线类型；采用K-means算法，对获取的动态地理特征数据进行聚类，得到不同地区的特性标签；通过Python脚本将不同地区的特性标签与配电网接线信息进行匹配，根据特性标签判断是否需要重新布线或优化；根据配电网接线信息和特性标签，使用随机森林回归算法，对配电网接线和特性标签进行综合评估，得到电网稳定性参数，包括电流分布、电压波动；若实时监控数据显示电网稳定性参数在预设范围，则生成智能规划方案；获取资源调度信息，与智能规划方案进行整合，得到最终执行方案；自动分配最终执行方案给实施团队，触发实施团队的任务系统；实施团队根据最终执行方案开始操作，同时将实施情况反馈到实时监控系统；从实时监控系统获取实施团队的操作反馈，根据操作反馈进行下一轮的规划方案调整。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明提供了一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法。采用地理信息系统对各地区进行全面的地理特点分析，确保电力系统的规划是基于准确和全面的数据，而不仅仅是单一的经济或技术因素。这有助于确保配电网的实用性和稳健性。引入地区社会经济参数，确保在规划和决策中注重各个社群和地区的公平性，尤其是那些传统上可能被忽视的地区或群体。通过分析经济数据和负荷问题，及早识别可能的电力问题，从而采取预防措施，避免潜在的电力中断或不稳定情况。该方法不仅注重电力系统的经济效益和技术性能，还重视区域公平性和供电可靠性，从而实现真正意义上的综合优化。

附图说明

图1为本发明的一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法的流程图。

图2为本发明的一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法的示意图。

图3为本发明的一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法的又一示意图。

具体实施方式

为进一步了解本发明的内容，结合附图及实施例对本发明作详细描述。下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

如图1-3，本实施例一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法具体可以包括：

步骤S101，使用地理信息系统对各地区进行地理特点分析，地理特点分析包括电网现状、土壤类型、气候条件，同时，引入地区社会经济参数，以减少对某些社群或地区的忽视。

使用GIS软件ArcGIS创建一个基础地区划分图层，并导入关于电网现状、土壤类型、和气候条件的原始数据集。通过API获取地区内的社会经济数据，包括地区社群、人口密度、经济增长率。使用GIS数据集成技术，将地理数据和社会经济数据整合成一个统一的数据集。对数据集进行清洗，识别并删除重复或异常值，填补缺失值。将各个特征值转换为统一的度量单位，使用归一化方法确保所有数据都在[0，1]范围内。使用ArcGIS中的SpatialStatistics工具集中的HotSpotAnalysis工具，根据电力用量或电网故障次数数据，得到热点图层，显示地区的电力需求或故障的高低。使用ArcGIS的ClusterandOutlierAnalysis工具，根据地理位置数据，得到空间聚类图层，标识相似特征或行为的区域；使用ArcGIS的NetworkAnalyst扩展，根据电网的地理数据，包括电线、变电站位置，得到电网的最优路径、服务范围或可达性分析；根据ArcGIS的SoilDataViewer插件，根据土壤类型、深度和质地数据，得到土壤质量图、侵蚀风险图；使用ClimateChangeToolkit插件，根据地区气候数据，包括温度、降雨量、湿度，得到气候变化趋势图、干旱风险图；针对电网分布、土壤特性和气候条件要素，运用相应的GIS工具和插件进行地理分析。根据地区土壤类型、气候条件数据，使用决策树算法进行模型训练，判断地区的电力需求或电网稳定性，识别地理特点与社会经济因素之间的关联性。若决策树算法识别出显著的关联性，使用数据可视化工具Tableau进行图像化展示，生成的图表与地图突出地区特点与社会经济参数之间的关系。利用ArcGIS软件的地图发布功能，将突出地区特点与社会经济参数之间的关系的图标和地图公开；例如，使用ArcGIS创建一个基础地区划分图层，将一个城市分为不同的行政区域。若该城市有5个行政区域，分别为A区、B区、C区、D区和E区。然后，导入电网现状、土壤类型和气候条件的原始数据集。电网现状数据包括每个行政区域的电力用量和电网故障次数。土壤类型数据包括每个行政区域的土壤类型、深度和质地。气候条件数据包括每个行政区域的温度、降雨量和湿度。接下来，通过API获取地区内的社会经济数据，包括地区社群、人口密度和经济增长率，得到A区的社群数量为1000，人口密度为500人/平方公里，经济增长率为5%；B区的社群数量为1500，人口密度为700人/平方公里，经济增长率为4%；C区的社群数量为800，人口密度为400人/平方公里，经济增长率为3%；D区的社群数量为1200，人口密度为600人/平方公里，经济增长率为6%；E区的社群数量为900，人口密度为300人/平方公里，经济增长率为2%。将地理数据和社会经济数据整合成一个统一的数据集。在数据模型中，每个行政区域都有对应的电力用量、电网故障次数、土壤类型、深度、质地、温度、降雨量、湿度、社群数量、人口密度和经济增长率。对数据集中的数据进行清洗，识别并删除重复或异常值，填补缺失值。若在C区的电力用量数据中发现了一个异常值，将其删除；在D区的土壤类型数据中存在一个缺失值，使用相邻行政区域的土壤类型数据进行填补。将各个特征值转换为统一的度量单位，使用归一化方法确保所有数据都在[0,1]范围内。将电力用量和电网故障次数转换为[0,1]范围内的值，A区的电力用量归一化后为0.7，电网故障次数归一化后为0.4；B区的电力用量归一化后为0.9，电网故障次数归一化后为0.6；C区的电力用量归一化后为0.5，电网故障次数归一化后为0.3；D区的电力用量归一化后为0，电网故障次数归一化后为0.8；E区的电力用量归一化后为0.6，电网故障次数归一化后为0.2。使用ArcGIS中的SpatialStatistics工具集中的HotSpotAnalysis工具，根据电力用量或电网故障次数数据，得到热点图层，显示地区的电力需求或故障的高低。根据电力用量数据得到的热点图层显示A区的电力需求较高，D区的电力需求较低，C区的电力需求一般，B区的电力需求最高，C区的电力需求较低。使用ArcGIS的ClusterandOutlierAnalysis工具，根据地理位置数据，得到空间聚类图层，标识相似特征或行为的区域。根据人口密度数据得到的空间聚类图层显示A区和D区为高人口密度区域，B区和C区为中等人口密度区域，E区为低人口密度区域。使用ArcGIS的NetworkAnalyst扩展，根据电网的地理数据，包括电线和变电站位置，得到电网的最优路径、服务范围或可达性分析。根据电网的地理数据得到的最优路径图层显示从A区到B区的最优路径经过一条电线和一个变电站。根据ArcGIS的SoilDataViewer插件，根据土壤类型、深度和质地数据，得到土壤质量图、侵蚀风险图。根据土壤类型、深度和质地数据得到的土壤质量图显示A区的土壤质量较好，B区和C区的土壤质量一般，D区的土壤质量较差，E区的土壤质量良好；侵蚀风险图显示D区存在较高的侵蚀风险。使用ClimateChangeToolkit插件，根据地区气候数据，包括温度、降雨量和湿度，得到气候变化趋势图、干旱风险图。根据地区气候数据得到的气候变化趋势图显示温度和湿度呈上升趋势，降雨量呈下降趋势；干旱风险图显示A区和E区存在较高的干旱风险。根据电网分布、土壤特性和气候条件要素，运用相应的GIS工具和插件进行深入的地理分析。根据电网分布和土壤特性，分析电网故障与土壤类型之间的关联性；根据气候条件和土壤特性，分析干旱风险与土壤质量之间的关联性。根据地区土壤类型、气候条件数据，使用决策树算法进行模型训练，判断地区的电力需求或电网稳定性，识别地理特点与社会经济因素之间的关联性。使用决策树算法，根据土壤类型和气候条件数据，判断地区的电力需求，发现土壤质量和温度是最重要的因素。若决策树算法识别出显著的关联性，使用数据可视化工具Tableau进行图像化展示，生成的图表与地图突出地区特点与社会经济参数之间的关系。生成的图表显示土壤质量与电力需求呈正相关，温度与电力需求呈负相关。利用ArcGIS软件的地图发布功能，将突出地区特点与社会经济参数之间的关系的图标和地图公开；将整合的地理数据和社会经济数据以地图的形式展示，包括行政区域划分、热点图层、空间聚类图层、最优路径图层、土壤质量图、侵蚀风险图、气候变化趋势图和干旱风险图。用户可以通过ArcGIS软件或Web浏览器访问和探索这些地图，了解地区的特点和社会经济因素的影响。

步骤S102，分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区。

通过公共数据集和开放数据平台，获取地区的经济发展数据。在数据库管理系统，使用SQL查询，对GDP、人均收入进行数据提取。利用统计学方法，包括计算均值、标准差以及进行相关性分析的方法，判断各地区的经济发展状态。通过API接口从电力系统中获取负荷数据。使用Python的statsmodels库进行时间序列分析，识别设备高峰和非高峰时段，确定不同时段的电网负荷情况。使用线性回归算法，进行模型训练，预测未来的电网负荷。采用内连接方法，将地区的经济指标数据和预测的负荷数据进行关联。为决策树算法选择特征，包括经济增长率、预测的电网负荷。使用训练集对决策树算法进行训练，判断面临不同风险的地区，包括线路重载风险地区、线路过载风险地区、线路轻载风险地区。生成一个干预建议清单，对于每个地区给出相应的建议。对干预建议进行审核，通过比对数据库中的历史干预效果，对清单进行优化，确保建议具有可行性。例如，从公共数据集和开放数据平台获取地区A的经济发展数据，包括该地区的GDP和人均收入。在数据库管理系统中使用SQL查询，提取地区A的GDP和人均收入数据。使用统计学方法，计算地区A的GDP和人均收入的均值、标准差，以了解经济发展状态，可以得到地区A的GDP平均值为10,000,000元，标准差为2,000,000元，人均收入平均值为40,000元，标准差为5,000元。通过API接口从电力系统中获取地区A的电网负荷数据，包括高峰时段和非高峰时段的负荷。使用Python的statsmodels库，对电网负荷数据进行时间序列分析，以识别高峰和非高峰时段，识别出高峰时段为每天下午2点至6点，非高峰时段为其他时间。用线性回归算法，基于历史数据，建立电网负荷预测模型，电网负荷=1000×GDP+50×人均收入+2000×高峰时段，其中，电网负荷以兆瓦为单位，GDP以百万元为单位，人均收入以元为单位，高峰时段为二进制变量，1表示高峰时段，0表示非高峰时段。使用内连接方法，将地区A的经济指标数据与电网负荷预测数据关联，经济指标数据包括GDP和人均收入。为决策树算法选择特征，包括经济增长率、预测的电网负荷等。使用训练集，对决策树算法进行训练，以判断地区A是否属于线路重载风险地区、线路过载风险地区或线路轻载风险地区。基于决策树的输出，生成一个干预建议清单。如对于地区A，建议加强电力供应设备以减轻潜在的线路重载风险。通过比对数据库中的历史干预效果，对清单进行优化，确保建议具有可行性。

步骤S103，应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题。

在电力系统模拟软件中导入电力系统数据，包括电力网络的拓扑结构、各线路的参数、变压器规格、断路器状态、负荷情况。设定模拟的时间范围、模拟精度，配置相关环境变量，包括温度、湿度。输入馈线的非典型接线方案和电压等级，设定电流和短路参数，输入馈线首端的联络方式，包括开关联络、永久联络，配置联络电压。单独模拟可能的拓扑问题，包括断路器的打开或关闭状态、变压器的分接头位置。对模拟结果进行评估，判断是否会产生不稳定情况。集成所有的模拟设置，对当前地区的整个电力系统进行全局模拟。启动模拟，对整个电力系统进行分析，检测高负荷区域和不稳定点。将模拟结果分为训练集和测试集。使用训练集数据，使用孤立森林算法，进行异常检测模型训练；使用训练好的模型在测试集上进行异常检测。根据检测出的异常点，判断是否为真实的电力问题。若检测到异常，则根据分析结果，调整相关的参数，包括电力负荷、联络方式。根据新的参数重新进行电力系统模拟，验证问题是否已解决。例如，在电力系统模拟软件中，导入一个包含10个节点的电力网络的拓扑结构。每个节点代表一个发电站或负荷中心。设定模拟的时间范围为一天，模拟精度为1分钟。配置环境变量，如温度为25摄氏度，湿度为60%。输入馈线的非典型接线方案，如将节点1和节点2之间的线路从Y接线改为Δ接线，并设定电压等级为110kV。设定电流为100A，短路参数为1欧姆。设置节点1和节点2之间的联络方式为开关联络，并配置联络电压为120kV。现在，单独模拟一个拓扑问题。如果在节点3和节点4之间的断路器打开状态，观察在此情况下电力系统的稳定性。对模拟结果进行评估，判断是否会产生不稳定情况。模拟结果显示电压在节点5附近出现异常，下降到90%。这可能是由于断路器打开导致的电力系统失稳。然后，集成所有的模拟设置，对当前地区的整个电力系统进行全局模拟。启动模拟，对整个电力系统进行分析，检测高负荷区域和可能的不稳定点。将模拟结果分为训练集和测试集。使用训练集数据，使用孤立森林算法进行异常检测模型训练。若训练集中有100个样本，使用训练好的模型在测试集上进行异常检测。若测试集中有20个样本，根据检测出的异常点，判断是否为真实的电力问题。若在测试集中有3个样本被检测为异常点，根据分析结果，发现这些异常点是由于高负荷区域造成的电力不稳定。决定调整电力负荷，将其从节点7转移到节点8。根据新的参数重新进行电力系统模拟，验证问题是否已解决。模拟结果显示电压在节点5附近恢复到正常的100%。

根据指定区域多条馈线的CIM文件，识别馈线非典型接线、馈线首端联络的情况。

根据指定区域多条馈线的CIM文件，获取馈线数据，包括馈线的分段开关、联络开关、联络开关联络的馈线编号。使用已知的典型配电网接线模式进行匹配，确定区域的接线模式。识别出指定区域的典型接线模式后，剩余未能识别出的馈线则为非典型接线模式。获取变电站出线至第一个环网点的中压用户数、馈线总的中压用户数；若变电站出线至第一个环网点的中压用户数大于预设阈值或变电站出线至第一个环网点的中压用户数小于馈线总的中压用户数的预设百分比阈值，则诊断该线路为首端联络。例如，有一个区域的CIM文件，其中包含了3条馈线，它们分别是馈线A、馈线B和馈线C。根据CIM文件中的数据，可以获取信息，馈线A有一个分段开关和一个联络开关，联络开关联络着馈线B和馈线C，馈线B没有分段开关，但有一个联络开关，联络开关联络着馈线A和馈线C，馈线C没有分段开关，也没有联络开关。通过对典型配电网接线模式的识别方法，可以根据以上信息得到区域的典型接线模式为，馈线A和馈线B通过联络开关相互联络，馈线C没有与其他馈线联络。接下来，统计变电站出线至第一个环网点的中压用户数和馈线总的中压用户数，并进行如下计算、评估、分析和统计。若变电站出线至第一个环网点的中压用户数为80户，馈线总的中压用户数为200户。计算变电站出线至第一个环网点的中压用户数与预设阈值100的差值为100-80=20。计算变电站出线至第一个环网点的中压用户数与馈线总的中压用户数的预设百分比阈值5%的差值为80-200*0.05=70。根据以上计算结果，可以得出，变电站出线至第一个环网点的中压用户数小于预设阈值100，因此不诊断该线路为首端联络。变电站出线至第一个环网点的中压用户数大于馈线总的中压用户数的预设百分比阈值5%，因此诊断该线路为首端联络。因此，根据CIM文件中的馈线数据和对典型接线模式的识别，可以得出研究片区的典型接线模式，并诊断出首端联络的线路。

步骤S104，根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测。

通过社群媒体API和民意调查平台，获取与电力需求相关的数据，包括社群发帖量、民意调查结果。清洗文本数据，删除重复和无关内容，并将文本内容转为数值型数据。使用平均值填充的方法进行空值填充。获取最新的能源政策文档。使用TF-IDF算法，提取能源政策中关于电力需求、能源转型的关键参数。筛选出不受电力问题影响的地区。使用协方差矩阵的方法，确定不受电力问题影响的地区与关键参数之间的关系。根据地区与关键参数之间的关系，为社群媒体数据、民意调查表数据以及能源政策数据统一使用独热编码。根据编码后的数据，使用ARIMA算法进行模型训练，预测未来电力需求。使用训练好的模型，输入最新的数据，进行未来电力需求的预测。对比预测结果与历史实际数据，计算误差。若误差小于预设阈值，则根据能源政策中的关键参数，对预测结果进行微调。例如，通过社群媒体API和民意调查平台获取的数据显示，某地区每天平均有1000条关于电力需求的发帖量，民意调查结果显示该地区有80%的人对电力需求表示担忧。在清洗文本数据时，删除了重复和无关的内容，将文本内容转为数值型数据，将发帖量转化为数字1000，民意调查结果转化为数字8。获取了最新的能源政策文档，使用TF-IDF和主题建模的方法，提取了关于电力需求、能源转型的关键参数，例如可再生能源比例、能源消耗量等。通过筛选，确定了不受电力问题影响的地区为A地区。使用协方差矩阵的方法，确定了A地区与关键参数之间的关系，得到关键参数可再生能源比例与A地区的关系为7，能源消耗量与A地区的关系为-5。根据A地区与关键参数之间的关系，对社群媒体数据、民意调查表数据以及能源政策数据进行独热编码，如将A地区编码为[1,0,0]，可再生能源比例编码为[7,0,0]，能源消耗量编码为[0,-5,0]。使用ARIMA算法进行模型训练，预测未来电力需求，得到模型预测未来一周A地区的电力需求为[100,120,110,115,105,100,95]。输入最新的数据，进行未来电力需求的预测，得到最新数据显示A地区的电力需求为[90,100,110,120,130,140,150]。对比预测结果与历史实际数据，计算误差，得到预测结果与实际数据的平均绝对误差。如果误差小于预设阈值5，则根据能源政策中的关键参数，对预测结果进行微调。根据可再生能源比例的关键参数，微调预测结果为[95,105,115,110,100,95,90]。

步骤S105，使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区。

通过电力公司数据库，获取各地区的电力需求和供电可靠性数据，包括地区或社群是否被忽视的标识、经济指标、人口数据、地理信息。识别和处理缺失值、异常值和重复数据；使用z-score方法对电力需求和供电可靠性数据进行标准化处理。根据各地区的电力需求和供电可靠性数据，使用支持向量机算法进行模型训练，确定被忽视的地区或社群。使用训练好的模型对所有地区进行电力需求和供电可靠性的预测，并根据SVM的预测结果，对地区按照电力需求和供电可靠性进行排序；根据电力需求和供电可靠性，确定每个地区或社群的权重系数。将地区或社群和权重系数整合，形成一个包含电力需求、供电可靠性和权重系数的综合数据集。使用Matplotlib制作热力图，颜色映射显示电力需求和供电可靠性，使用权重系数进行颜色加权以突出被忽视的地区。例如，通过电力公司的数据库，获取地区A、地区B和地区C的电力需求和供电可靠性数据，以及相关信息。数据包括地区是否被忽视的标识、GDP、人口数据和地理信息。数据清理在数据中，发现地区C存在缺失值和异常值，需要进行数据清理。识别并移除缺失的数据点，处理异常值，确保数据的完整性。数据标准化对电力需求和供电可靠性数据使用z-score方法进行标准化处理，确保它们位于相同的尺度上。SVM模型训练基于地区A和地区B的数据，使用支持向量机算法进行模型训练，以确定哪些地区或社群被忽视。预测和排序使用训练好的SVM模型，对地区A、地区B和地区C进行电力需求和供电可靠性的预测。根据SVM的预测结果，对这三个地区按照电力需求和供电可靠性进行排序。计算权重系数根据电力需求和供电可靠性的排序结果，计算每个地区或社群的权重系数。权重系数反映了被忽视程度，权重越高，表示越被忽视。数据整合将地区A、地区B和地区C的电力需求、供电可靠性数据以及权重系数整合成一个综合数据集。制作热力图使用Matplotlib库，制作热力图，将电力需求和供电可靠性可视化。使用权重系数进行颜色加权，以突出被忽视的地区。在热力图中，颜色深浅表示电力需求和供电可靠性，而权重系数调整颜色的亮度，使被忽视的地区更为显眼。

根据不同地区的地区电力消耗特征，进行不同地区电力需求预测。

根据地区的历史电力消耗数据，定义公式，

；其中，N表示历史数据的样本数，电力消耗i表示第i个样本的电力消耗，平均电力消耗表示历史数据的平均电力消耗。将各个地区根据其电力消耗特征值进行分组，将电力消耗特征差值低于预设阈值的地区放在同一组内。根据不同分组地区历史电力消耗数据，采用线性回归算法，分别为不同分组地区组建立电力需求预测模型。根据不同地区的电力消耗特征，进行电力需求预测。根据历史数据的实际结果和预测的准确性，评估模型的性能。若模型性能不达标，根据评估结果对模型进行调整。例如，收集地区A、地区B和地区C的历史电力消耗数据，包括多个月的用电量。使用定义的公式计算每个地区的电力消耗特征；设定一个预设阈值，将电力消耗特征差值低于0.1的地区放在同一组内。根据电力消耗特征，将地区A和地区B放在一组，地区C独立成一组。模型建立为每个组，使用线性回归算法建立电力需求预测模型。对地区A和地区B使用一个模型，对地区C使用另一个模型。预测使用历史数据和模型，预测未来电力需求。对地区A和地区B进行电力需求预测，对地区C进行单独的电力需求预测。对比预测结果与实际历史数据，计算预测误差，如均方根误差或平均绝对误差。评估模型的性能，判断预测的准确性。如果模型性能不达标，根据评估结果对模型进行调整。调整可能包括更新模型参数、更改特征选择或增加更多历史数据。

步骤S106，通过GIS技术和各地区的电力需求和供电可靠性排序结果，确定最优接线方式，接线方式包括径向接线和环形接线，并根据区域公平性进行调整。

获取对地区进行电力需求和供电可靠性排序后的地区和其对应的权重系数。基于排序结果，选择一个地区作为中心点，使用ArcGIS，在地图上创建一个环形连接，将其他地区连接到中心点。基于排序结果，选择一个地区作为中心点，使用ArcGIS，从中心点向其他地区绘制径向连接。通过计算规划方案对各地区的区域公平性指数SEI，判断规划方案是否满足区域公平性的要求，其中

。/>表示每个地区或社群的电力供应，/>表示所有地区或社群的电力供应的平均值，N表示地区或社群的数量，MaxScore是使SEI达到最大值1的理想平等情况下的分数。若某地区或社群的区域公平性标准明显低于预期，进行规划方案的调整。根据不满足的地区，使用不同的连接路线和调整方式，通过多次测试和分析，得到满足区域公平性的规划方案。通过比较经过调整的环形接线和径向接线规划方案，根据区域公平性、成本效益因素，确定最佳的接线方式。例如，有两个地区A,B，它们的电力需求和供电可靠性的权重系数分别为0.9，0.7。根据电力需求和供电可靠性权重系数排序得到，A>B。选择权重最高的地区A作为中心点，在地图上创建一个环形连接，将地区B连接到地区A。选择地区A作为中心点，从地区A向地区B绘制径向连接。若A地区的电力供应为90MW，B地区的电力供应为70MW，平均电力供应Pavg=(90+70)/2=80MW；SEI的计算公式为：，其中N=2，MaxScore为两地区电力均为最大值90MW时的结果，即MaxScore=2*(90-80)^2=200。通过公式计算，得到SEI=0.5；为了提高区域公平性，考虑增加地区B的供电到75MW，同时减少地区A的供电到85MW。重新计算SEI，得到新的平均电力供应Pavg=(85+75)/2=80MW。通过公式计算，得到新的SEI=0.875，这说明通过调整供电方案，成功提高了区域公平性。若环形接线的总成本为100万，而径向接线的总成本为90万。虽然径向接线更便宜，但如果考虑到环形接线的其他优点，如供电可靠性，可能会选择环形接线，特别是在SEI值满足要求的情况下。

对于难以实现环形接线的地区，确定优化径向接线的方案，优化参数包括电流大小、电压等级，并兼顾区域公平性。

若地区类型和接线模式数据显示不支持环形接线，则通过电流和电压传感器，获取电流大小和电压等级的初步数据，使用线性回归算法得到电流和电压的基线值。根据基线电流和电压值，采用决策树算法，对电流和电压基线值进行分类，得出需要优化的具体参数。根据历史用电数据和用户分布，使用决策树算法，得出电网服务的公平性评估。根据电网拓扑和环境因素数据，判断是否需要对电网结构进行调整。使用决策树算法对电源可用性和系统稳定性进行评估，得出是否需要进一步优化。若需要进一步优化，则调整电流大小和电压等级，修改电网调节器和转换器的控制代码，更新电网拓扑和资源配置修改电网管理系统。重新评估电流、电压、区域公平性和系统稳定性，确保所有参数都在预设范围内。例如，若地区类型和接线模式数据不支持环形接线，使用电流和电压传感器获取电流大小和电压等级的初步数据。使用线性回归算法对这些数据进行处理，得到电流和电压的基线值。决策树分类根据电流和电压的基线值，采用决策树算法对它们进行分类。这一步的目标是确定需要优化的具体参数，如电流大小和电压等级。电网服务公平性评估使用历史用电数据和用户分布信息，再次使用决策树算法，得出电网服务的公平性评估，这可以帮助确定是否存在不公平的电力分配情况。电网结构调整判断根据电网拓扑和环境因素数据，判断是否需要对电网结构进行调整，如果环境或需求发生变化，可能需要进行结构调整以满足需求。电源可用性和系统稳定性评估使用决策树算法对电源可用性和系统稳定性进行评估，这有助于确定是否需要进一步优化电力系统。电力系统优化如果评估结果表明需要进一步优化，进行以下操作：调整电流大小和电压等级、修改电网调节器和转换器的控制代码、更新电网拓扑和资源配置，以反映任何结构调整、修改电网管理系统。使用决策树算法重新评估电流、电压、区域公平性和系统稳定性。确保所有参数都在预设范围内，以满足电力需求和系统稳定性的要求。

步骤S107，采用K-均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线。

获取各个地区和社群的原始数据，包括经济指标、人口数据、人口密度、地理信息，去除缺失或异常数据。采用z-score方法对数据进行标准化处理。采用随机初始化选择初始中心点。对地区和社群数据执行K-means聚类，根据当前中心点分配数据点到最近的集群。更新每个集群的中心点。重复迭代，直到中心点不再变化或达到预定的迭代次数。使用轮廓系数评估生成的集群质量。若集群质量未达标，则根据评估结果调整初始中心点，并重新进行聚类，得到聚类结果；根据聚类结果，确定每个集群的特性和属性，包括人口密度、经济指标。根据每个集群的特性和属性，分配最适合的配电网接线方式。对符合条件的集群执行配电网接线，确定所有地区和社群的接线方案。例如，获取各个地区和社群的原始数据，包括经济指标、人口数据和地理信息，去除任何缺失或异常数据，确保数据质量。采用z-score方法对数据进行标准化处理，以确保各个特征处于相同的数值范围内。选择采用随机初始化的方式选择初始中心点，以开始K-means聚类过程。对地区和社群数据执行K-means聚类，根据当前中心点将数据点分配到最近的集群。更新每个集群的中心点，重新计算各个数据点到新中心点的距离。重复迭代这个过程，直到中心点不再变化或达到预定的迭代次数。使用轮廓系数评估生成的集群质量，以确定聚类的效果和集群之间的相似度。若集群质量未达标，根据评估结果调整初始中心点，并重新进行聚类，得到更优质的聚类结果。根据聚类结果，确定每个集群的特性和属性，包括地区的共性特征，如人口密度、经济指标。根据每个集群的特性和属性，分配最适合的配电网接线方式，如高人口密度地区可能需要不同的接线方式，以满足更高的电力需求。对符合条件的集群执行配电网接线，最终确定所有地区和社群的接线方案，以满足他们的电力需求。

根据地区不同时间段和季节性的电力需求，调整电力分配。

获取地区历史电力需求数据，识别不同时间段内的用电模式，确定高峰时段、低谷时段和平稳期，确定不同时间段的用电特点。根据电力需求在不同季节的变化，包括夏季和冬季高峰需求，确定季节性变化对电力供应的影响。将地区或社群划分为不同类型，包括城市、农村、工业区，并确定不同类型地区或社群的用电需求模式。根据地区时间段需求数据和季节性需求数据，使用ARIMA算法进行模型训练，预测未来的电力需求。根据需求模型的输出，制定电力供应策略，包括适时增加或减少电力产能、电力存储设备的调度、跨地区电力交换。通过智能网格技术，实时监测和调整电力分配。例如，获取某地区过去5年的每日用电量数据，可以使用这些数据来识别不同时间段内的用电模式。首先，可以将一天分为几个时段，如早晨、白天、晚上和夜间。然后，计算每个时段的平均用电量，并比较它们之间的差异，得到数据为，早晨平均用电量为5000kWh，白天平均用电量为8000kWh，晚上平均用电量为6000kWh，夜间平均用电量为4000kWh；根据这些数据，可以确定白天时段是高峰时段，夜间时段是低谷时段，而早晨和晚上时段则处于平稳期。接下来，可以分析季节性变化对电力供应的影响。若夏季高峰需求比冬季高峰需求高出20%，夏季高峰需求为10000kWh，冬季高峰需求为8000kWh；根据这些数据，可以看到季节性变化对电力供应的影响是夏季高峰需求比冬季高峰需求更高，这意味着在夏季需要更多的电力供应。接下来，可以将地区或社群划分为不同类型，如城市、农村和工业区，并确定不同类型地区或社群的用电需求模式，获得数据为，城市用电需求为12000kWh，农村用电需求为8000kWh，工业区用电需求为15000kWh；根据这些数据，可以看到工业区的用电需求最高，城市次之，农村最低。然后，可以使用ARIMA算法进行模型训练，预测未来的电力需求，得到模型预测未来一个月的用电量为，下个月城市用电需求预测为13000kWh，下个月农村用电需求预测为9000kWh，下个月工业区用电需求预测为15500kWh；最后，根据需求模型的输出，可以制定电力供应策略。如果预测未来用电量增加，则可以适时增加电力产能或调度电力存储设备。如果预测未来用电量减少，则可以减少电力产能或进行跨地区电力交换。通过智能网格技术，可以实时监测和调整电力分配，以满足不同地区或社群的用电需求。

步骤S108，生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队。

获取地理信息系统中的动态地理特征数据，包括地区的地形、气候、用电模式、电流负载、电压等级。获取配电网接线信息，包括配电网的线路布局、接线方式、线路的物理属性、导线类型；采用K-means算法，对获取的动态地理特征数据进行聚类，得到不同地区的特性标签。通过Python脚本将不同地区的特性标签与配电网接线信息进行匹配，根据特性标签判断是否需要重新布线或优化。根据配电网接线信息和特性标签，使用随机森林回归算法，对配电网接线和特性标签进行综合评估，得到电网稳定性参数，包括电流分布、电压波动。若实时监控数据显示电网稳定性参数在预设范围，则生成智能规划方案。获取资源调度信息，与智能规划方案进行整合，得到最终执行方案。自动分配最终执行方案给实施团队，触发实施团队的任务系统。实施团队根据最终执行方案开始操作，同时将实施情况反馈到实时监控系统。从实时监控系统获取实施团队的操作反馈，根据操作反馈进行下一轮的规划方案调整。例如，获取地理信息系统中的动态地理特征数据有，地形为山区，气候为亚热带湿润，用电模式为夏季高峰用电，电流负载为1500A，电压等级为10kV；获取配电网接线信息，则线路布局为三个主干线、五个支线，接线方式为径向接线，物理属性为10km铝导线、2km铜导线，导线类型为AAC；采用K-means算法，得到聚类结果，将该地区标记为"山区-高峰用电"；Python脚本匹配的判定结果为，由于山区地形和亚热带湿润气候，推荐使用AAC导线并考虑增加一个支线以确保电力供应。使用随机森林回归算法综合评估，得到电流分布，主干线1为500A,主干线2为450A,主干线3为550A，最大电压波动为±5%；实时监控数据显示电流和电压都在安全范围内。因此，两个团队可用，一个专注于接线，另一个专注于监控和维护。生成最终执行方案，团队A增加一个支线，团队B监控现有线路并在夏季高峰时段进行维护。因此，团队A开始了支线的布置工作，团队B监测主干线和支线，确保无超负荷运行。若团队A已完成了50%的支线布设，团队B发现主干线3有轻微电压波动，根据上述反馈，可以进一步优化规划方案，确保电网的稳定性和可靠性。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (5)

1.一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法，其特征在于，所述方法包括：

使用地理信息系统对各地区进行地理特点分析，地理特点分析包括电网现状、土壤类型、气候条件，同时，引入地区社会经济参数，以减少对某些社群或地区的忽视；分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区；应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题；根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测；使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区；通过GIS技术和各地区的电力需求和供电可靠性排序结果，确定最优接线方式，接线方式包括径向接线和环形接线，并根据区域公平性进行调整；采用K-均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线；生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队；其中，所述使用地理信息系统对各地区进行地理特点分析，地理特点分析包括电网现状、土壤类型、气候条件，同时，引入地区社会经济参数，以减少对某些社群或地区的忽视，包括：

使用GIS软件ArcGIS创建一个基础地区划分图层，并导入关于电网现状、土壤类型、和气候条件的原始数据集；通过社会经济数据库获取地区经济发展参数，将所述社会经济数据与地理数据整合，形成统一数据集；对所述数据集进行清洗，排除数据冗余和异常，得到准确可靠的数据输入；使用ArcGIS中的SpatialStatistics工具集中的HotSpotAnalysis工具，根据电力用量或电网故障次数数据，得到热点图层，显示地区的电力需求或故障的高低；使用ArcGIS的ClusterandOutlierAnalysis工具，根据地理位置数据，得到空间聚类图层，标识相似特征或行为的区域；使用ArcGIS的NetworkAnalyst扩展，根据电网的地理数据，包括电线、变电站位置，得到电网的最优路径、服务范围或可达性分析；根据ArcGIS的SoilDataViewer插件，根据土壤类型、深度和质地数据，得到土壤质量图、侵蚀风险图；使用ClimateChangeToolkit插件，根据地区气候数据，包括温度、降雨量、湿度，得到气候变化趋势图、干旱风险图；针对电网分布、土壤特性和气候条件要素，运用相应的GIS工具和插件进行地理分析；根据地区土壤类型、气候条件数据，使用决策树算法进行模型训练，判断地区的电力需求或电网稳定性，识别地理特点与社会经济因素之间的关联性；通过Tableau软件对关联性结果进行可视化处理，生成图表和地图；最终采用地图发布功能，将所述图表和地图公开，供分析与应用；

其中，所述应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题，包括：

通过电力系统模拟软件导入电力系统的相关数据，包括网络拓扑和设备参数；设定模拟的工作环境变量，包括温度和湿度，以确保模拟结果的准确性；输入馈线的接线方案和联络方式，进行馈线接线和首端联络的模拟；对电力系统进行全局模拟，使用孤立森林算法对模拟数据进行异常点检测训练；利用训练好的模型在测试集上进行异常检测，得到潜在的高负荷区域和不稳定点；根据异常检测结果，调整电力系统参数，重新进行模拟，验证调整后的电；还包括：根据指定区域多条馈线的CIM文件，识别馈线非典型接线、馈线首端联络的情况；

所述根据指定区域多条馈线的CIM文件，识别馈线非典型接线、馈线首端联络的情况，具体包括：根据指定区域多条馈线的CIM文件，获取馈线数据，包括馈线的分段开关、联络开关、联络开关联络的馈线编号；使用已知的典型配电网接线模式进行匹配，确定区域的接线模式；识别出指定区域的典型接线模式后，剩余未能识别出的馈线则为非典型接线模式；获取变电站出线至第一个环网点的中压用户数、馈线总的中压用户数；若变电站出线至第一个环网点的中压用户数大于预设阈值或变电站出线至第一个环网点的中压用户数小于馈线总的中压用户数的预设百分比阈值，则诊断该线路为首端联络；

所述使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区，包括：

获取数据后，处理数据集中的异常值、缺失值和重复数据，以确保数据质量；通过数据标准化，得到标准化后的电力需求和供电可靠性数据，通过支持向量机算法训练模型，识别出被忽略的社群或地区，并对所有地区进行预测排序，确定每个地区或社群的权重系数，并将这些数据整合成一个综合数据集；使用热力图工具，根据所述权重系数，可视化电力需求和供电可靠性，并强调那些被忽视的地区；还包括：根据不同地区的地区电力消耗特征，进行不同地区电力需求预测；

所述根据不同地区的地区电力消耗特征，进行不同地区电力需求预测，具体包括： 根据地区的历史电力消耗数据，定义公式：

；其中，N表示历史数据的样本数，电力消耗i表示第i个样本的电力消耗，平均电力消耗表示历史数据的平均电力消耗；将各个地区根据其电力消耗特征值进行分组，将电力消耗特征差值低于预设阈值的地区放在同一组内；根据不同分组地区历史电力消耗数据，采用线性回归算法，分别为不同分组地区组建立电力需求预测模型；根据不同地区的电力消耗特征，进行电力需求预测；根据历史数据的实际结果和预测的准确性，评估模型的性能；若模型性能不达标，根据评估结果对模型进行调整；

所述通过GIS技术和各地区的电力需求和供电可靠性排序结果，确定最优接线方式，接线方式包括径向接线和环形接线，并根据区域公平性进行调整，包括：

获取对地区进行电力需求和供电可靠性排序后的地区和其对应的权重系数；基于排序结果，选择一个地区作为中心点，使用ArcGIS，在地图上创建一个环形连接，将其他地区连接到中心点；基于排序结果，选择一个地区作为中心点，使用ArcGIS，从中心点向其他地区绘制径向连接；通过计算规划方案对各地区的区域公平性指数SEI，判断规划方案是否满足区域公平性的要求，其中；/>表示每个地区或社群的电力供应，/>表示所有地区或社群的电力供应的平均值，N表示地区或社群的数量，MaxScore是使SEI达到最大值1的理想平等情况下的分数；若某地区或社群的区域公平性标准明显低于预期，进行规划方案的调整；根据不满足的地区，使用不同的连接路线和调整方式，通过多次测试和分析，得到满足区域公平性的规划方案；通过比较经过调整的环形接线和径向接线规划方案，根据区域公平性、成本效益因素，确定最佳的接线方式；还包括：对于难以实现环形接线的地区，确定优化径向接线的方案，优化参数包括电流大小、电压等级，并兼顾区域公平性；

所述对于难以实现环形接线的地区，确定优化径向接线的方案，优化参数包括电流大小、电压等级，并兼顾区域公平性，具体包括：若地区类型和接线模式数据显示不支持环形接线，则通过电流和电压传感器，获取电流大小和电压等级的初步数据，使用线性回归算法得到电流和电压的基线值；根据基线电流和电压值，采用决策树算法，对电流和电压基线值进行分类，得出需要优化的具体参数；根据历史用电数据和用户分布，使用决策树算法，得出电网服务的公平性评估；根据电网拓扑和环境因素数据，判断是否需要对电网结构进行调整；使用决策树算法对电源可用性和系统稳定性进行评估，得出是否需要优化；若需要优化，则调整电流大小和电压等级，修改电网调节器和转换器的控制代码，更新电网拓扑和资源配置修改电网管理系统；重新评估电流、电压、区域公平性和系统稳定性，确保所有参数都在预设范围内。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区，包括：

采用公共数据库和开放平台获取地区经济发展数据；通过数据库管理系统中的SQL查询功能提取GDP和人均收入数据；运用统计学方法对所提取的经济数据进行均值和标准差分析，确定经济发展的状态；通过电力系统接口获取电力负荷数据，使用时间序列分析识别电网的负荷波动；利用线性回归算法对所述负荷数据进行未来趋势预测，采用内连接方法，关联经济指标和电网负荷；选择影响电网负荷的关键经济因素作为特征，应用决策树算法对数据进行训练，判断各地区面临的电网负荷风险；根据算法分析结果，生成针对不同风险地区的干预建议清单，并对清单进行审核和优化，确保建议的实施性。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测，包括：

通过社群媒体API和民意调查平台，获取与电力需求相关的数据，包括社群发帖量、民意调查结果；获取数据后，采用文本清洗，去除重复和无关内容，得到净化的文本数据，并通过算法转换为数值型数据；通过处理，确保数据集中不存在空值，采用平均值填充方法进行空值处理，使用TF-IDF算法，提取能源政策中关于电力需求、能源转型的关键参数，识别出非电力影响区域，并通过协方差矩阵分析这些区域与关键参数之间的关系，通过数据的独热编码处理，为社群媒体数据、民意调查数据以及能源政策数据建立统一的格式，采用ARIMA算法对编码后的数据进行模型训练，得到未来电力需求的预测模型，并输入最新数据进行预测，通过与历史数据的误差对比，判断该模型的准确性，并在误差在预设阈值内时，对预测结果进行微调。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用K-均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线，包括：

获取各个地区和社群的原始数据，确定所述数据是否包含缺失或异常值；若所述数据确实包含，则去除缺失或异常数据；对经处理的数据采用z-score方法进行标准化；通过标准化数据，采用随机方法初始化中心点，以此执行K-means聚类，将数据点分配至最近的集群；根据所述数据点分配结果，更新所述集群的中心点；持续迭代更新过程，直至所述中心点变化不大或达到预设的迭代次数；在迭代完成后，使用轮廓系数评估所述集群的质量；若所述集群质量不符合预期，则根据评估结果调整所述中心点，并重新执行聚类，直到得到满足要求的聚类结果；根据所得的聚类结果确定每个集群的特性和属性，并依此特性及属性，确定最适宜的配电网接线方式，完成地区和社群的接线方案；还包括：根据地区不同时间段和季节性的电力需求，调整电力分配；

所述根据地区不同时间段和季节性的电力需求，调整电力分配，具体包括：获取地区历史电力需求数据，识别不同时间段内的用电模式，确定高峰时段、低谷时段和平稳期，确定不同时间段的用电特点；根据电力需求在不同季节的变化，包括夏季和冬季高峰需求，确定季节性变化对电力供应的影响；将地区或社群划分为不同类型，包括城市、农村、工业区，并确定不同类型地区或社群的用电需求模式；根据地区时间段需求数据和季节性需求数据，使用ARIMA算法进行模型训练，预测未来的电力需求；根据需求模型的输出，制定电力供应策略，包括适时增加或减少电力产能、电力存储设备的调度、跨地区电力交换；通过智能网格技术，实时监测和调整电力分配。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队，包括：

获取地理信息系统中的动态地理特征数据，确定所述动态地理特征数据是否包含地区的地形、气候、用电模式、电流负载和电压等级；获取配电网接线信息，包括配电网的线路布局、接线方式、线路的物理属性、导线类型；通过获取的动态地理特征数据，采用K-means算法进行聚类，从而得到不同地区的特性标签；通过Python脚本工具，将所述特性标签与所述配电网接线信息进行匹配，判断地区是否需要执行重新布线或优化操作；结合所述配电网接线信息和所述特性标签，使用随机森林回归算法对其进行综合评估，从而得到电网的稳定性参数，包括电流分布和电压波动；若所述稳定性参数显示电网运行稳定，生成智能规划方案；并将资源调度信息整合入所述智能规划方案中，得到最终的执行方案；自动将所述执行方案分配给实施团队，并触发任务系统，以便实施团队按照方案开展工作；将实施团队的操作反馈收集至实时监控系统，根据所述反馈进行下一轮规划方案的调整。