[发明专利]一种电网安全态势预测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号: | 202310215654.5 | 申请日: | 2023-03-02 |
| 公开(公告)号: | CN116433394A | 公开(公告)日: | 2023-07-14 |
| 发明(设计)人: | 杨世旺;赵萍;黄剑;叶子强;陈俊仕;詹子仪;吴志华;应彩霞;谢天佑;汪力;徐晨阳;孙研滨 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 |
| 主分类号: | G06Q40/10 | 分类号: | G06Q40/10;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 吕金金 |
| 地址: | 323050 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 电网 安全 态势 预测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种电网安全态势预测方法,其特征在于,包括:
获取待预测电网的初始电力数据和初始税务数据;
根据预先配置的税电数据匹配模型对所述初始电力数据和所述初始税务数据进行数据匹配,得到异常数据;
利用插值法对所述异常数据进行处理,得到填补后的电力数据和税务数据;
根据所述填补后的电力数据和税务数据,计算得出均票额年度差异度、均票额行业差异度和税电增长率差异度;
根据所述均票额年度差异度、均票额行业差异度和税电增长率差异度建立税电背离风险预测模型;
根据所述税电背离风险预测模型的输出结果得到安全态势预测值,并根据所述安全态势预测值对电网进行控制。
2.根据权利要求1所述的电网安全态势预测方法,其特征在于,所述税电背离风险预测模型包括:
P=0.3*P1+0.3*P2+0.4*P3
其中,P为安全态势预测值,P1、P2、P3分别为均票额年度差异度、均票额行业差异度和税电增长率差异度。
3.根据权利要求1所述的电网安全态势预测方法,其特征在于,所述根据预先配置的税电数据匹配模型对所述初始电力数据和所述初始税务数据进行数据匹配,得到异常数据,包括:
计算所述初始电力数据与所述初始税务数据之间的最小编辑距离;
根据所述最小编辑距离进行数据匹配,得到异常数据;
其中,当所述最小编辑距离大于预设阈值时,将对应的数据确定为异常数据。
4.根据权利要求3所述的电网安全态势预测方法,其特征在于,所述最小编辑距离的计算方法包括:
其中,X和Y表示两个字符串,X长度为n,Y长度为m;X[1..i]表示X的前i个字符,Y[1..j]表示Y的前j个字符;D[i,j]为X[1..i]到Y[1..j]的最小编辑距离;del-cost表示删除操作的代价值,ins-cost表示插入操作的代价值,sub-cost表示替换操作的代价值,source表示原字符串,target表示转换的目标字符串;定义插入和删除的代价值为1,替换的代价值为2。
5.根据权利要求1所述的电网安全态势预测方法,其特征在于,所述利用插值法对所述异常数据进行处理,包括:
利用箱盒图、正态分布对所述异常数据进行识别,并采用填补中位数法对数据进行处理。
6.根据权利要求1所述的电网安全态势预测方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述安全态势预测值将税电背离风险划分为高风险、较高风险、一般风险、低风险、无风险。
7.根据权利要求1所述的电网安全态势预测方法,其特征在于,所述异常数据包括电量异常数据和/或开票异常数据。
8.一种电网安全态势预测装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取待预测电网的初始电力数据和初始税务数据;
数据匹配模块,用于根据预先配置的税电数据匹配模型对所述初始电力数据和所述初始税务数据进行数据匹配,得到异常数据;
数据处理模块,用于利用插值法对所述异常数据进行处理,得到填补后的电力数据和税务数据;
数据计算模块,用于根据所述填补后的电力数据和税务数据,计算得出均票额年度差异度、均票额行业差异度和税电增长率差异度;
模型建立模块,用于根据所述均票额年度差异度、均票额行业差异度和税电增长率差异度建立税电背离风险预测模型;
电网预测模块,用于根据所述税电背离风险预测模型的输出结果得到安全态势预测值,并根据所述安全态势预测值对电网进行控制。
9.一种终端设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的电网安全态势预测方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的电网安全态势预测方法。
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