污闪分析方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品与流程

本申请涉及电力，特别是涉及一种污闪分析方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品。

背景技术：

1、污闪也即污秽闪络，是电力系统中的一种主要发生在户外电气设备上的故障现象。户外电气设备由于表面积累的污秽物质在潮湿环境下形成导电层，从而导致绝缘性能降低，最终引发污秽闪络故障。污闪现象对电力系统的安全稳定运行构成了严重的威胁，因此，确定污闪的影响因素，对于预防和控制污闪故障具有重要意义。

2、目前，对污闪现象的分析方法一般通过人工根据经验以及个别影响因素确定，这种方式对污闪的分析不够准确。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高污闪分析的准确性的污闪分析方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种污闪分析方法，包括：

3、获取与污闪现象相关的目标数据，目标数据包括目标电力系统的环境监测数据、设备运行数据或者污秽样本数据；

4、根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测，确定污闪分析结果，污闪分析结果包括目标电力系统在预设时间段内污闪发生的概率或者污闪发生的高风险区域中的至少一种。

5、在其中一个实施例中，根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测之前，方法还包括：

6、对目标数据进行数据预处理，数据预处理包括数据清洗以及标准化处理。

7、在其中一个实施例中，方法还包括：

8、根据污闪分析结果，输出预警信息，预警信息包括根据污闪分析结果确定的污闪预防措施。

9、在其中一个实施例中，预设的污闪分析模型的构建过程，包括：

10、获取历史污闪现象的样本数据；样本数据包括目标电力系统的历史环境监测数据、历史设备运行数据、历史污秽样本数据、历史污闪发生的时间以及历史污闪发生的区域；

11、根据样本数据对初始耦合模型进行训练，得到污闪分析模型。

12、在其中一个实施例中，初始耦合模型的构建过程，包括：

13、根据样本数据之间的物理关系建立物理模型；

14、根据样本数据之间的化学关系建立化学模型；

15、根据样本数据建立数学模型；

16、根据物理模型、化学模型以及数学模型，得到初始耦合模型。

17、在其中一个实施例中，根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测，确定污闪分析结果，包括：

18、根据污闪分析模型对目标数据进行检测，确定目标数据对污闪发生概率的贡献度；

19、根据贡献度，确定污闪分析结果。

20、第二方面，本申请还提供了一种污闪分析装置，包括：

21、获取模块，用于获取与污闪现象相关的目标数据，目标数据包括目标电力系统的环境监测数据、设备运行数据或者污秽样本数据；

22、确定模块，用于根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测，确定污闪分析结果，污闪分析结果包括目标电力系统在预设时间段内污闪发生的概率或者污闪发生的高风险区域中的至少一种。

23、在其中一个实施例中，该装置还包括预处理模块，该预处理模块用于对目标数据进行数据预处理，数据预处理包括数据清洗以及标准化处理。

24、在其中一个实施例中，该装置还包括输出模块，该输出模块用于根据污闪分析结果，输出预警信息，预警信息包括根据污闪分析结果确定的污闪预防措施。

25、在其中一个实施例中，该装置还包括第一构建模块，该第一构建模块用于获取历史污闪现象的样本数据；样本数据包括目标电力系统的历史环境监测数据、历史设备运行数据、历史污秽样本数据、历史污闪发生的时间以及历史污闪发生的区域；根据样本数据对初始耦合模型进行训练，得到污闪分析模型。

26、在其中一个实施例中，该装置还包括第二构建模块，该第二构建模块用于根据样本数据之间的物理关系建立物理模型；根据样本数据之间的化学关系建立化学模型；根据样本数据建立数学模型；根据物理模型、化学模型以及数学模型，得到初始耦合模型。

27、在其中一个实施例中，该确定模块，具体用于根据污闪分析模型对目标数据进行检测，确定目标数据对污闪发生概率的贡献度；根据贡献度，确定污闪分析结果。

28、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一所述的方法的步骤。

29、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的方法的步骤。

30、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的方法的步骤。

31、上述污闪分析方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品，首先，获取与污闪现象相关的目标数据，目标数据包括目标电力系统的环境监测数据、设备运行数据或者污秽样本数据，然后，根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测，确定污闪分析结果，污闪分析结果包括目标电力系统在预设时间段内污闪发生的概率或者污闪发生的高风险区域中的至少一种。这样，在对污闪现象进行分析时，获取了相关的多个因素的目标数据，根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测，得到污闪分析结果，比只考虑单一因素的影响，考虑了多种因素之间的相互影响，分析更全面，因此，污闪分析的准确性更高。

技术特征：

1.一种污闪分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的污闪分析模型的构建过程，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始耦合模型的构建过程，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测，确定污闪分析结果，包括：

7.一种污闪分析装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请涉及一种污闪分析方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品。所述方法包括：首先，获取与污闪现象相关的目标数据，目标数据包括目标电力系统的环境监测数据、设备运行数据或者污秽样本数据，然后，根据预设的污闪分析模型对目标数据进行检测，确定污闪分析结果，污闪分析结果包括目标电力系统在预设时间段内污闪发生的概率或者污闪发生的高风险区域中的至少一种。采用本方法能够考虑了影响污闪的多种因素之间的相互影响，分析更全面，因此，污闪分析的准确性更高。技术研发人员：郑武略,张鑫,钟琳,张富春,韩玉康,袁文俊,陈庆鹏,郑扬亮,陈浩,孟祥龙,王宁,范敏,汪豪,赵航航,腾先育,严奕进,张泽华,顾广灿,张少杰,刘楠,谢中均,赵延辉,宋丹,梁伟昕,翁珠奋,丁红涛,方博,贺敏恒,罗凯,余炜煜,吴俊宏,王瑞显,林明杰,陈爽,周振华,叶俊扬,汤杰,何宁安受保护的技术使用者：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局技术研发日：技术公布日：2024/7/29