【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统智能化，尤其涉及一种变电站配网线路故障分析预测方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着电力系统智能化的推进，数据采集与传感器技术成为变电站配网的关键环节，实时监测电网运行状态，记录电流、电压、温度等多维度数据。其次，大数据与云计算技术的应用使得庞大的数据能够被高效存储、处理和分析，从而为故障分析提供了强大的支持。数据分析与挖掘技术通过对历史数据的深入分析，帮助发现潜在的故障模式和异常规律。机器学习和人工智能的引入则使得系统具备更强大的预测能力，能够自动学习和优化预测模型，提前识别可能发生的线路故障。gis技术在地理空间数据的可视化和分析方面发挥着重要作用，帮助工程师更好地理解线路的地理位置、周围环境和地形等因素。这些技术的协同作用构成了变电站配网线路故障分析预测方法及系统的
技术介绍
，为电力系统的智能化运维提供了全面而先进的支持。
3、目前，变电站配电网故障分析采用的方法是：自动化监控系统分析和人工巡视维护相结合的方式。自动化监控系统根据收集到的各项用电信息，筛选出发生电能质量问题的数据，例如过电压、过电流、三相不平衡等异常数据，结合其他相关参数，进行诊断分析，来识别出故障类型、定位故障位置和判断故障原因；并定期安排人工巡检和专业运维团队进行故障排查。
4、其存在的缺陷是：自动化监控系统自身的局限性，若检测设备覆盖不全面，可能导致故障信息无法及时、准确地被捕捉，可能存在误报或漏报的情况，更依赖通信网络
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的至少一项技术问题，本专利技术提供一种变电站配网线路故障分析预测方法及系统，其通过预测未来可能发生的故障，系统帮助运维人员采取预防性措施，有效降低了事故发生的概率，提高了电力系统的整体可靠性。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一方面提供一种变电站配网线路故障分析预测方法，包括如下步骤：
4、获取变电站和配电网线路上的各项运行参数；
5、结合变电站和配电网线路上的各项运行参数，提取变电站配网线路的关键特征，构建反映线路健康状况和潜在故障风险的特征向量；
6、基于反映线路健康状况和潜在故障风险的特征向量以及训练好的故障诊断模型，识别得到线路正常状态和各类故障模式；
7、基于线路正常状态和各类故障模式，预测未来时间段内可能出现的故障；
8、根据预测结果调用相应的预防性维护措施，对电力负荷调整或资源调度。
9、本专利技术的第二方面提供一种变电站配网线路故障分析预测系统，包括：
10、数据获取模块，其用于获取变电站和配电网线路上的各项运行参数；
11、特征提取模块，其用于结合变电站和配电网线路上的各项运行参数，提取变电站配网线路的关键特征，构建反映线路健康状况和潜在故障风险的特征向量；
12、故障诊断模块，其用于基于反映线路健康状况和潜在故障风险的特征向量以及训练好的故障诊断模型，识别得到线路正常状态和各类故障模式；
13、故障预测模块，其用于基于线路正常状态和各类故障模式，预测未来时间段内可能出现的故障；
14、优化调度模块，其用于根据预测结果调用相应的预防性维护措施，对电力负荷调整或资源调度。
15、本专利技术的第三方面提供一种计算机可读存储介质。
16、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法中的步骤。
17、本专利技术的第四方面提供一种计算机设备。
18、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法中的步骤。
19、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
20、1、本专利技术通过
技术实现思路
的综合应用，整个系统的效能得以提升，运维人员能够更快速、准确地响应线路故障，最大程度地减小了故障带来的损失和影响。
21、2、通过预测未来可能发生的故障，系统帮助运维人员采取预防性措施，有效降低了事故发生的概率，提高了电力系统的整体可靠性。
22、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述结合变电站和配电网线路上的各项运行参数，提取变电站配网线路的关键特征，包括：
3.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述变电站配网线路的关键特征包括基本统计特征、负荷曲线特征、谐波特征、时序特征、信号的时间特征以及事件驱动特征。
4.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述基于反映线路健康状况和潜在故障风险的特征向量以及训练好的故障诊断模型，识别得到线路正常状态和各类故障模式，包括：
5.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述基于线路正常状态和各类故障模式，预测未来时间段内可能出现的故障，包括：
6.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，引入GIS技术，通过引入GIS技术可以将预测的结果数据直观展示在电力系统的地理信息。
7.如权利要求1所述的一种变
8.一种变电站配网线路故障分析预测系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述结合变电站和配电网线路上的各项运行参数，提取变电站配网线路的关键特征，包括：
3.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述变电站配网线路的关键特征包括基本统计特征、负荷曲线特征、谐波特征、时序特征、信号的时间特征以及事件驱动特征。
4.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述基于反映线路健康状况和潜在故障风险的特征向量以及训练好的故障诊断模型，识别得到线路正常状态和各类故障模式，包括：
5.如权利要求1所述的一种变电站配网线路故障分析预测方法，其特征在于，所述基于线路正常状态和各类故障模式，预测未来时间段内可能出现的故障，包括：
6.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈罡，王云，张亮，李姗姗，杨燕，郑孜，胡熊伟，熊伟鹏，彭佩琦，王鹏，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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