一种变电站智能防误拓扑分析方法与流程

本发明涉及变电站，具体涉及一种变电站智能防误拓扑分析方法。

背景技术：

1、变电站智能防误拓扑分析是一种利用智能技术对变电站的电气设备和电路连接进行实时监控和分析的方法。其目的是通过对变电站内部的电气拓扑结构进行准确建模和动态分析，识别可能发生的误操作或异常状态，并及时提供预警或自动纠正措施，从而提高变电站的安全性和运行效率。

2、防误拓扑分析是一种技术手段，用于确保电力系统中的操作不会引发错误或故障。具体来说，它通过对电力系统的电气拓扑结构进行详细的建模和分析，识别出可能导致误操作或危险状态的潜在风险。包括检查设备连接、开关状态、操作顺序等因素，确保所有操作符合安全规范和预设规则，从而防止人为错误或系统故障，保障电力系统的稳定运行。

3、现有技术存在以下不足之处：

4、智能防误拓扑分析系统所依赖的硬件资源（如服务器、存储设备等）可能存在限制。如果系统规模扩大或者数据量增加，但硬件资源没有相应升级或扩充，就容易导致系统过载或崩溃，使得系统预测结果出现失真的情况。同时，如果系统预测结果的准确性出现异常可能导致其对潜在风险的忽视。如果系统错误地认为电力网络处于稳定状态，而实际上存在潜在的故障或问题，那么这些风险可能会被忽视，从而增加了发生事故或停电的可能性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种变电站智能防误拓扑分析方法，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种变电站智能防误拓扑分析方法，包括以下步骤：

3、s1：对变电站的实际运行数据进行收集，对防误拓扑分析系统预测的电力网络状态数据进行分析，判断防误拓扑分析系统是否异常；

4、s2：当防误拓扑分析系统出现异常时，对防误拓扑分析系统中数据存储设备的负载状态进行分析，判断数据存储设备中数据存储效率的异常程度，评估数据存储设备工作状态的稳定性；

5、s3：对变电站的运行状态进行监测分析，对变电站的历史运行数据进行分析，判断防误拓扑分析系统对变电站历史运行过程中故障事件识别的准确程度，评估防误拓扑分析系统识别故障的准确性；

6、s4：将防误拓扑分析系统中数据存储设备工作状态的稳定性和防误拓扑分析系统识别故障的准确性进行综合分析，评估防误拓扑分析系统预测结果的准确性程度；

7、s5：根据评估结果，将防误拓扑分析系统预测结果的准确性程度划分为准确性预测、可能准确性预测，不准确性预测，并进行相应的处理；

8、s6：当防误拓扑分析系统预测结果为可能准确性预测时，对一段时间内防误拓扑分析系统预测结果的准确性进行进一步的分析，并在防误拓扑分析系统出现预测结果异常时进行及时预警。

9、在一个优选地实施方式中，s1中，通过isolation forest异常检测算法将防误拓扑分析系统预测的电力网络状态数据与变电站实际运行数据进行对比分析，判断防误拓扑分析系统是否异常，具体为：

10、收集防误拓扑分析系统预测的电力网络状态数据和变电站实际运行数据，确保数据具有相同的时间戳；对数据进行预处理，从数据中选择特征，作为isolation forest算法的输入；

11、使用isolation forest算法对预测数据和实际数据进行训练，以构建异常检测模型；在训练过程中，isolation forest算法会根据数据的特征和分布，自动学习出异常值的特征和模式；使用训练好的isolation forest模型对预测数据和实际数据进行异常检测；

12、对于每个数据点，isolation forest算法会计算其异常分数，将计算得到数据点的异常分数与异常分数参考阈值进行比较，若数据点的异常分数大于等于异常分数参考阈值，将其标记为异常数据点，若数据点的异常分数小于异常分数参考阈值，将其标记为正常数据点；

13、计算防误拓扑分析系统预测的电力网络状态数据与变电站实际运行数据中异常数据点占全部数据点的比例，记为异常数据比例，若异常数据比例大于历史数据中预设的标准状态下的异常数据比例标准值时，则防误拓扑分析系统出现异常，反之，若异常数据比例小于等于历史数据中预设的标准状态下的异常数据比例标准值时，则防误拓扑分析系统没有出现异常。

14、在一个优选地实施方式中，s2中，判断数据存储设备中数据存储效率的异常程度，对数据存储设备的负载状态进行实时监测，对防误拓扑分析系统数据存储设备的负载状态数据进行分析，获取防误拓扑分析系统数据存储设备的数据存储效率偏差指数，评估数据存储设备工作状态的稳定性，则数据存储效率偏差指数的获取方法为：

15、实时监测防误拓扑分析系统数据存储设备的负载状态，收集存储设备的实时负载状态数据，包括读写速度、响应时间、i/o操作，将数据以时间序列的形式进行记录；

16、对收集到的实时负载状态数据进行平滑处理，将平滑处理后的负载状态数据建立arima模型，arima模型的具体计算表达式为：式中，是时间点t处的防误拓扑分析系统数据存储设备的预测负载状态数据，w是常数项，和是arima模型的自回归系数和滞后误差系数，p和q分别是自回归项数和滞后误差项数，利用建立的时间序列模型拟合负载状态数据，使用拟合好的时间序列模型对未来一段时间内的负载状态进行预测得到预测值，将预测值与实际观测值进行对比，计算每个时间点的预测偏差，具体的计算表达式为：；式中，为防误拓扑分析系统数据存储设备的实时负载状态数据，k为时间序列长度，为数据存储效率偏差指数。

17、在一个优选地实施方式中，将获取到的防误拓扑分析系统中的数据存储设备的数据存储效率偏差指数与数据存储效率偏差指数参考阈值进行比较，若数据存储效率偏差指数大于等于数据存储效率偏差指数参考阈值，此时生成数据存储设备异常信号；若数据存储效率偏差指数小于数据存储效率偏差指数参考阈值，此时生成数据存储设备正常信号。

18、在一个优选地实施方式中，s3中，判断防误拓扑分析系统对变电站历史运行过程中故障事件识别的准确程度，获取防误拓扑分析系统对变电站故障事件的识别准确性离群指数，评估防误拓扑分析系统识别故障的准确性，识别准确性离群指数的获取方法为：

19、收集防误拓扑分析系统识别的故障事件数据和变电站的实际故障事件数据，构建一个包含所有识别事件的特征矩阵x，形状为；

20、获取矩阵中到数据点的k个最近点的距离，计算每个识别事件的局部离群因子，表示矩阵中第个事件的第个特征，计算每个点的k-距离，即计算距离点 p 到第k 个最近邻点的距离，以及计算点p的局部可达密度，具体的计算表达式为：；式中，为点p的k个最近邻集合，为p点的局部可达密度，h为点p的邻居点，为点p到点h的可达距离；

21、根据计算得到的p点的局部可达密度计算p点的局部可达因子，即计算准确性离群指数，具体的计算表达式为：；式中，为识别准确性离群指数，为h点的局部可达密度。

22、在一个优选地实施方式中，将获取到的识别准确性离群指数与识别准确性离群指数参考阈值进行比较，若识别准确性离群指数大于等于识别准确性离群指数参考阈值，此时生成故障识别准确性异常信号；若识别准确性离群指数小于识别准确性离群指数参考阈值，此时生成故障识别准确性正常信号。

23、在一个优选地实施方式中，s4：将防误拓扑分析系统中数据存储设备工作状态的稳定性和防误拓扑分析系统识别故障的准确性进行综合分析，具体为：

24、将数据存储效率偏差指数以及识别准确性离群指数进行归一化处理，通过归一化处理后的数据存储效率偏差指数以及识别准确性离群指数计算防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数。

25、在一个优选地实施方式中，s5中，根据评估结果，将防误拓扑分析系统预测结果的准确性程度划分为准确性预测、可能准确性预测，不准确性预测，并进行相应的处理，具体为：

26、将获取到的防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数与梯度准确性阈值进行比较，梯度准确性阈值包括第一准确性阈值和第二准确性阈值，且第一准确性阈值小于第二准确性阈值，将防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数分别与第一准确性阈值和第二准确性阈值进行对比；若防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数大于第二准确性阈值，将防误拓扑分析系统预测结果的准确性程度划分为准确性预测；若防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数大于等于第一准确性阈值且小于等于第二准确性阈值，将防误拓扑分析系统预测结果的准确性程度划分为可能准确性预测；若防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数小于第一准确性阈值，将防误拓扑分析系统预测结果的准确性程度划分为不准确性预测。

27、在一个优选地实施方式中，s6中，对一段时间内防误拓扑分析系统预测结果的准确性进行进一步的分析，并在防误拓扑分析系统出现预测结果异常时进行及时预警；

28、当防误拓扑分析系统预测结果为可能准确性预测时，即在一段时间内生成的防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数大于等于第一准确性阈值且小于等于第二准确性阈值，将后续一段时间内生成的大于等于第一准确性阈值且小于等于第二准确性阈值防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数建立数据集合，并将数据集合内防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数与数据集合内防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数均值进行比较，计算防误拓扑分析系统预测结果准确性的异常指数，其中，异常指数具体的计算表达式为：；式中，为异常指数，为大于等于第一准确性阈值且小于等于第二准确性阈值防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数的编号，其中，，为大于0的正整数，为数据集合内大于等于第一准确性阈值且小于等于第二准确性阈值防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数，为数据集合内防误拓扑分析系统预测结果的准确性评估系数均值。

29、在一个优选地实施方式中，将获取到的防误拓扑分析系统预测结果准确性的异常指数与异常指数参考阈值进行比较，若防误拓扑分析系统预测结果准确性的异常指数大于等于异常指数参考阈值，此时生成预警信号；若防误拓扑分析系统预测结果准确性的异常指数小于异常指数参考阈值，说明防误拓扑分析系统出现预测结果的准确性为正常情况，此时不生成预警信号。

30、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

31、本发明通过实时监测和分析防误拓扑分析系统的运行状态和预测准确性，可以及时发现系统异常和预测失真情况，有效避免了由于硬件资源限制或系统预测准确性异常而导致的潜在风险被忽视的情况。同时，通过综合分析数据存储设备工作状态和故障识别准确性，可以客观评估系统预测结果的准确性，为进一步的决策提供可靠依据。在发现可能准确性预测时，系统能够进一步分析预测结果，及时预警异常情况，从而有效降低事故发生的可能性，提升电力系统的安全性和稳定性；

32、本发明通过对实际运行数据和预测结果的综合分析，及时发现系统异常和预测失真，有效预防了由此可能导致的事故或停电风险。通过实时监测和预警系统预测结果的异常情况，进一步加强了对系统运行状态的管理和控制，提高了电力系统运行的稳定性和可靠性，为电力行业的安全生产和稳定运行提供了有力保障。