[发明专利]一种配电台区低电压诊断方法及装置

权利要求书

1.一种配电台区低电压诊断方法，其特征在于，包括：

获取配电台区低电压初始分析数据，遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集；其中，所述预处理包括数据规范性处理、剔除异常数据处理以及数据相关性分析；

采用随机森林算法对根据所述特征标签数据集确定的机器学习模型进行训练，并采用低电压诊断模型对所述机器学习模型进行调优，获取数据模型；

将所述分析数据输入所述数据模型进行分布式计算，获取时序数据并采用分布式进行存储，其中，所述时序数据包括低电压要因数据和时段范围数据；

结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，其中，所述诊断结果包括配电台区低电压的严重程度等级、紧急程度等级以及配变负载率。

2.根据权利要求1所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集，包括：

根据所述数据规范性处理获取第一分析数据；

所述初始分析数据包括多个采集点，将多个所述采集点与预设的第一阈值进行比对确定所述第一分析数据；

若所述采集点大于所述预设的第一阈值，则根据所述数据规范性处理中的考核标识规则剔除非考核标识中的采集点，获取所述第一分析数据；

若所述采集点小于等于所述预设的第一阈值，则按照实际所述初始分析数据中的采集点确定所述第一分析数据。

3.根据权利要求2所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理获取分析数据并构造特征标签数据集，还包括：

遍历所述第一分析数据，若所述第一分析数据中存在公用配变的电压小于150V和/或若所述第一分析数据中存在专用高供高计电压小于等于68.2V，则判定为异常数据；

若根据周期获取的所述第一分析数据中存在任意一个时刻的数据为正常数据，则判定该采集点处于正常状态，并获取第二分析数据。

4.根据权利要求3所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述遍历所述初始分析数据并进行预处理获取分析数据并构造特征标签数据集，还包括：

根据所述第二分析数据进行所述数据相关性分析，获取所述分析数据并进行数据标准化以及归一化处理，确定所述特征标签数据集；其中，所述第二分析数据包括：台区特征指标、低电压时段数据以及低电压位置数据。

5.根据权利要求4所述的配电台区低电压诊断方法，其特征在于，所述结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，包括：

所述预设的诊断规则包括：根据低电压要因、低电压发生时段以及低电压区域进行相关性分析；

将所述时序数据分别与所述低电压要因、所述低电压发生时段以及所述低电压区域进行相关性分析，获取相关性分析数据；

将所述相关性分析数据输入预设的评分模型，获取所述配电台区低电压诊断结果。

6.一种配电台区低电压诊断装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取配电台区低电压初始分析数据，遍历所述初始分析数据并进行预处理，获取分析数据并构造特征标签数据集；其中，所述预处理包括数据规范性处理、剔除异常数据处理以及数据相关性分析；

模型构造模块，用于采用随机森林算法对根据所述特征标签数据集确定的机器学习模型进行训练，并采用低电压诊断模型对所述机器学习模型进行调优，获取数据模型；

计算模块，用于将所述分析数据输入所述数据模型进行分布式计算，获取时序数据并采用分布式进行存储，其中，所述时序数据包括低电压要因数据和时段范围数据；

判定模块，用于结合预设的诊断规则与分布式存储的所述时序数据确定配电台区低电压诊断结果，其中，所述诊断结果包括配电台区低电压的严重程度等级、紧急程度等级以及配变负载率。