[发明专利]基于历史大数据的电力突发事件辅助决策方法及系统

说明书

本发明公开了基于历史大数据的电力突发事件辅助决策方法及系统，其中所述方法包括：对大量的、历史的电力突发事件的诱因数据进行分类，并据此将电力突发事件分为不同情景；对大量的、历史的电力突发事件的应急处理措施数据进行处理，得到与不同情景相匹配的执行的任务、与不同任务相匹配的应急能力；所述应急处理措施数据包括执行的任务、应急能力；获取待处理电力突发事件的诱因数据；根据所述待处理电力突发事件的诱因数据选择所述待处理电力突发事件所适应的情景；查找与所述适应的情景匹配的执行任务，并查找与所述匹配的执行任务相匹配的应急能力，以用于辅助决策。通过本发明，能够整体考量各个相关因素，及时给出较为合理的处理决策。

技术领域

本发明涉及电网技术领域，具体涉及一种基于历史大数据的电力突发事件辅助决策方法及系统。

背景技术

随着社会的进步和发展，与电力直接或间接相关的数据类型越来越多，且每一类型的数据量越来越多，形成了“大数据”。例如，在电力突发事件发生后，数据量又比平常更多，例如,地震、台风、洪涝及雨雪冰冻等灾害发生后，往往在很短的时间内产生灾情、损失、处置等体量巨大且类型复杂的数据，如2015年苏迪罗台风灾害中，台风登陆当日，福州公司监控信号共有98.8万信号量，是平时信号量的14倍。

大数据不仅包括数字、符号等结构化数据，也包括图像、声音等非结构化数据。大数据具有数据体量巨大、数据类型多样化、价值密度低、分析处理速度快等4个特点。大数据应用的关键不是“大”，也不是“数据”，其核心价值是将数据视作与人力、物力和财力一样的企业核心资产，让资产创造价值。若能够充分利用好实际电网和经营管理中产生的海量数据，对其进行科学的研究分析，可提供难以想象的潜在的高附加值服务。这些附加服务可大大提高电网安全监测与控制能力，具体包括电网灾难预警与事故处理、供配电与电力调度决策以及客户用电行为分析等，实现更科学的需求侧管理，服务广大电力客户，为电网创造巨大的经济效益。

现有条件下，当电力突发事件发生后，往往由人依据自身所积累的经验及知识储备，主动去调取各个部门的相关数据，然后再根据经验理清各种数据之间的内在联系，基于此形成处理决策。

现有由人通过经验处理数据的方法难以快速处理日益庞大的数据量，且难以从整体考量各个相关因素，从而难以及时地给出较为合理的处理决策。例如，电力突发事件发生后，集采系统中，停电用户数600余万户，这些数据价值往往未被充分利用，往往未通过这些数据分析出实际停运线路、停电变电站及实际停电用户数，由此给出的处理决策往往有很大的优化空间。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于历史大数据的电力突发事件辅助决策方法及系统，以解决现有方法面对大数据难以及时地给出较为合理的处理决策的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种基于历史大数据的电力突发事件辅助决策方法，包括：对大量的、历史的电力突发事件的诱因数据进行分类，并据此将电力突发事件分为不同情景；对大量的、历史的电力突发事件的应急处理措施数据进行处理，得到与不同情景相匹配的执行的任务、与不同任务相匹配的应急能力；所述应急处理措施数据包括执行的任务、应急能力；获取待处理电力突发事件的诱因数据；根据所述待处理电力突发事件的诱因数据选择所述待处理电力突发事件所适应的情景；查找与所述适应的情景匹配的执行任务，并查找与所述匹配的执行任务相匹配的应急能力，以用于辅助决策。

可选地，所述对大量的、历史的电力突发事件的应急处理措施数据进行处理的步骤，包括：从大量的、历史的电力突发事件相关数据中获取各种情景的诱因数据；根据所述各种情景的诱因数据生成数据挖掘所需的训练数据集和测试数据集,所述训练数据集和所述测试数据集包括诱因数据以及对应的应急处理措施数据，所述应急处理措施数据包括执行的任务、应急能力；根据所述训练数据集、所述测试数据集构建分类与预测模型；通过所述分类与预测模型对大量的、历史的电力突发事件相关数据进行分类及预测处理，得到与不同情景相匹配的执行的任务、与不同任务相匹配的应急能力。