[发明专利]低压跳闸和客户投诉预测方法、装置和存储介质

说明书

本申请涉及一种低压跳闸和客户投诉预测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取设备台账数据、供电环境属性数据以及台区用户特征数据，获取多方面的数据，可以增加预测的准确性，将所述设备台账数据、所述供电环境属性数据以及所述台区用户特征数据进行清洗和整理，获得预测特征数据，可以使预测特征数据在输入预测模型链后，避免预测模型链识别出错，将所述预测特征数据输入基于分类器链模型训练的预测模型链进行是否发生低压跳闸和各是否发生客户投诉预测，输出预测结果，采用预测模型链对低压跳闸和客户投诉预测，可以利用配电网的公变台区低压跳闸和客户投诉之间的相关性，有效提高预测结果准确率和预测覆盖率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种低压跳闸和客户投诉预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着经济发展和人们生活水平的日益提高，工商业与居民用电水平不断增长。尤其在夏季高温天气时段，大功率电器的使用导致用电负荷大幅攀升，出现配变容量无法满足客户用电增长需求的现象，台区电压不稳，故障跳闸等问题相应发生，并且由此引发的供电类客户投诉数量高居不下。目前，对于公变台区低压跳闸和供电类客户投诉问题的处理办法有更换开关、调整用户线路分流负荷、增容改造、公用改专用等短期紧急解决机制及长远解决手段。处理办法以事后处理为主，缺乏预判性的工作。

随着智能配电网信息化、自动化、互动化水平不断提高，电力企业积累了大量用电数据，国内外学者提出了许多基于配电网大数据的配变运行状态预测模型。目前的研究多数以配变重过载预测为切入点，并在此基础上划分出可能出现故障跳闸和客户投诉问题的高风险台区。但是除了配变重过载问题，仍有大量低压跳闸是由于分路之间、台区之间负荷分配不均、三相不平衡等运行管理因素和开关设备、线路老化等设备因素引发的，因此，对配电网的公变台区低压跳闸和客户投诉进行预测的准确率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对配电网的公变台区低压跳闸和客户投诉进行预测的准确率的问题的低压跳闸和客户投诉预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种低压跳闸和客户投诉预测方法，所述方法包括：

获取设备台账数据、供电环境属性数据以及台区用户特征数据；

将所述设备台账数据、所述供电环境属性数据以及所述台区用户特征数据进行清洗和整理，获得预测特征数据；

将所述预测特征数据输入基于分类器链模型训练的预测模型链，通过所述预测模型链预测是否发生低压跳闸和是否发生客户投诉，得到低压跳闸预测结果和客户投诉预测结果。

在其中一个实施例中，所述将所述预测特征数据输入基于分类器链模型训练的预测模型链，通过所述预测模型链预测是否发生低压跳闸和是否发生客户投诉，得到低压跳闸预测结果和客户投诉预测结果的步骤，包括：

将所述预测特征数据分别输入所述预测模型链中的各子预测模型链，输出各子预测模型链的初步低压跳闸预测结果和初步客户投诉预测结果；

将各初步低压跳闸预测结果进行投票，票数最高的确定为低压跳闸预测结果；

将各初步客户投诉预测结果进行投票，票数最高的确定为客户投诉预测结果。

在其中一个实施例中，所述将所述预测特征数据分别输入所述预测模型链中的各子预测模型链，输出各子预测模型链的初步低压跳闸预测结果和初步客户投诉预测结果的步骤，包括：

将所述预测特征数据输入所述子预测模型链的第一预测模型，输出第一预测结果；

将所述预测特征数据和所述第一预测结果输入所述子预测模型链的第二预测模型，输出第二预测结果；

将所述第二预测结果确定为子预测模型链输出的初步低压跳闸预测结果和初步客户投诉预测结果。