[发明专利]一种智能电网实时安全预警方法和装置

说明书

本发明提供了一种智能电网实时安全预警方法和装置，该方法包括将预处理后的历史用电数据作为训练数据，进行分类器模型的训练；用训练后的分类器模型根据用户的实时用电数据预测用电安全状态；并根据用电安全状态发出电网预警。本发明提供的技术方案适合于各类大数据处理平台快速有效地分析和处理大量的电网状态信息，提升了电网和用户的安全保障。

技术领域

本发明属于智能电网运行与维护的监控预测领域，具体讲涉及一种智能电网实时安全预警方法和装置。

背景技术

智能终端的快速普及推动智能电网不断向数字化、信息化和智能化方向发展，传统的人工采集电网数据的方式已远不能满足电网实时数据的大规模采集的需要。当今学术界和工业界重要的研究方向在于提高电网特性的在线分析能力，实现对电网运行状态的全局掌握和对系统资源的优化控制，尤其是对客户的用电行为及消费行为的重点分析，实现差别化服务，为客户提供进一步的增值服务，提高客户满意度和忠诚度，因此需要时刻关注用户的用电安全，提供实时安全预警服务。

近年来，随着经济的发展，国内外电力供应形势比较紧张，电力系统先后发生了多次重大的停电事故，不仅造成了巨大的经济损失，也影响了人民的生活秩序，给社会带来了重大的影响；配电网是电力系统中的重要组成部分，配电网的安全稳定运行是整个电网安全运行的重要环节，是目前提高供电系统运行水平的关键环节。但目前配电网还是一个比较脆弱的系统，一旦发生大面积故障或是停电事故，后果相当严重，甚至是灾难性的；同时配电网运行也会受到电网自身状况以及气象条件因素的影响，因此为了提高电力系统的安全稳定性和可靠性，需要提供一种智能电网实时安全的预警方法对配电网运行中面临的风险进行安全预警，对配电网的潜在故障风险提前做出准确预警。

发明内容

为满足用电用户的安全保障，提高服务质量，本发明提供了一种智能电网实时安全预警方法。

本发明提供的智能电网实时安全预警方法，其改进之处在于，所述方法包括：

将预处理后的历史用电数据作为训练数据，进行分类器模型的训练；

根据用户的实时用电数据，用训练后的分类器模型预测用电安全状态；

根据用电安全状态发出电网预警；

所述进行分类器模型的训练包括：

将训练数据Datas输入MapReduce计算框架，针对类别N分别发射Mapper端读到的样本数据；所述发射的格式包括：ClassID，True/False，SampleFeatures，其中，True和False：分别表示属于或不属于ClassID类别；SampleFeatures：样本数据特征属性；

将Reducer的数量设置为N，并行训练N个二分类器。

进一步的，所述方法还包括：

采集历史用电数据，所述历史用电数据为智能终端设备向数据中心发送的特征数据；

所述历史用电数据用以下三元组表示：

Data::＝DataId，Size，[Pair]

其中，DataId:全局唯一的智能终端编号；Size：Pair的个数；[Pair]：一个或多个特征属性和特征属性权重Pair；Pair用以下二元组表示：

Pair::＝FeatureId，FeatureWeight

式中，FeatureId：特征属性的标号；FeatureWeight：特征属性权重。

进一步的，所述预处理包括：

将所述历史用电数据进行类标标记，并将不正常指标数据删除后的数据统一为SVM数据格式；归一化处理格式化的数据；