(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210689002.0 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 王璨 地址 230000 安徽省合肥市包河区望江东 路325号 (72)发明人 王璨　王松　陈伟　沈新村　董月　 罗富宝　安广培　朱刚刚　 (74)专利代理 机构 无锡风创知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32461 专利代理师 单虎 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01)G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 基于大数据的配网调度运行 管理方法 (57)摘要 本发明公开了基于大数据的配网调度运行 管理方法， 属于配网调度运行管理技术领域， 通 过对配网运行时各个业务的数据进行标准化、 规 范化处理， 并与数据库中预存储的校核清单进行 匹配判断对应业务的计划实施是否正常， 然后将 所有业务的判断结果进行联立整合， 通过计算得 到实施度来对整体业务的计划实施情况进行评 估， 以便可以及时发现异常并针对性的进行处 理， 可以有效提高配网业务计划实施的整体效 果； 本发明用于解决现有 方案中不能对配网各个 业务计划实施的整体情况进行监测评估， 并对不 同类型业务的异常数据进行标签化处理以及校 验， 导致配网调度运行管理的整体效果不佳的技 术问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114936801 A 2022.08.23 CN 114936801 A 1.基于大 数据的配网调度运行 管理方法， 其特 征在于， 包括： 获取配网运行时各个业务的数据并组合， 得到业务运行集； 业务运行集包含OMS停电计 划、 异动管理、 调度日志、 配网保护信息、 配网图模拓扑及设备状态、 故障研判数据、 用采停 上电、 配变负荷数据、 配自终端数据； 对运行业务集进行校核评估各个业务的计划实施是否存在异常， 得到业务分析集， 根 据业务分析集对整体业 务的实施状态进行评估， 得到实施评估结果； 将获取的运行状态数据通过预构建的配网运行异常分析模型进行训练， 获取运行状态 数据中各个运行状态对应的状态标签， 将各个状态标签进行分析筛选， 得到正常标签和异 常标签， 并通过异常标签构建配网运行异常知识图谱； 对配网运行时各个业务预警的数据进行计算获取对应的感知结果， 感知结果包含配变 感知率、 开关感知率、 异动感知率、 计划执 行感知率； 依次对计算的感知结果进行分析 校核得到校核结果并进行告警提 示。 2.根据权利要求1所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 对运行业 务集进行校核评估各个业 务的计划实施是否存在异常， 包括： 依次提取 各个业务项中各个文本和数字并排列组合得到对应的文本数据和数字数据； 依次将文本数据中的文本名称设定为识别标志， 将文本名称对应的文本内容以及数字 数据中的数字分别设定为第一核验标志和第二核验标志； 依次将识别标志与 数据库中预存储的校核清单进行匹配， 判断识别标志相关联的第 一 核验标志和第二核验标志是否与校核清单中的样本内容和样本数字是否相匹配。 3.根据权利要求2所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 当相匹配 时， 则生成第一匹配信号并将识别标志对应的业务项设定为正常项； 当不匹配时， 则生 成第 二匹配信号并将识别标志对应的业务项设定为目标项； 若干个第一匹配信号和 第二匹配信 号以及正常项和目标项构成业 务分析集。 4.根据权利要求1所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 根据业务 分析集对整体业 务的实施状态进行评估， 包括： 获取业务分析集中正常项和目标项的总数并分别取值标记； 将目标项对应的识别标志 与预构建的项目名称表进 行匹配获取对应的项目权重并标记； 将取值标记的正常项和目标 项的总数以及目标项对应的项目权 重进行联立获取整体业 务的实施度； 将实施度与预设的实施阈值进行匹配， 得到包含第一实施信号、 第二实施信号和第三 实施信号的实施评估结果。 5.根据权利要求4所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 构建配网 运行异常 分析模型的步骤 包括： 获取数据集； 其中， 数据集包含历史的若干个线路状态数据、 开关状态数据、 配变频繁 故障数据， 以及对应的停电户数 数据、 停电时长数据和投诉数据； 根据预设的划分比例对数据集进行划分， 得到训练集和 测试集； 统计训练集的总份数N并将其中的n份设定为验证集， 剩余的N ‑n份作为待训练的训练 集； N和n均为 正整数， 且N＞n； 通过神经网络算法对训练集进行N ‑n次的训练， 得到N ‑n个不同的神经网络模型； 利用验证集评估N ‑n个不同的神经网络模型的效果， 并从筛选出效果最好的神经网络权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114936801 A 2模型对应的超参数； 使用效果最好的超参数来将N份的训练集重新训练模型， 得到配网运行异常分析模型； 利用测试集对配网运行异常 分析模型进行测试评估。 6.根据权利要求1所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 将获取的 运行状态数据通过 预构建的配网运行异常 分析模型进行训练， 包括： 获取运行状态数据中的线路状态、 开关状态和配变频繁状态并通过配网运行异常分析 模型进行训练， 获取对应的训练停电户数、 训练停电时长和训练 投诉数； 分别将训练停电户数、 训练停电时长和训练投诉数与预设的停电户数表、 停电时长表 和投诉表进行匹配， 获取对应的停电户数 标签、 停电时长标签和投诉数 标签。 7.根据权利要求1所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 将各个状 态标签进行分析筛 选， 包括： 将停电户数标签、 停电时长标签和 投诉数标签分别与停电户数表、 停电时长表和 投诉 表中的所有的标签位置进行匹配； 若匹配得到的停电户数标签、 停电时长标签和 投诉数标签位于对应停电户数表、 停电 时长表和投诉表中所有排序标签的前p位， p为正整数， 则判定对应标签为异常标签； 否则， 将其判定为 正常标签； 利用异常标签及其 运行状态数据中对应的状态构造配网运行异常知识图谱。 8.根据权利要求6所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 对配网运 行时各个业 务预警的数据进行计算获取对应的感知结果， 包括： 获取配网运行时的配变总数、 开关总数、 异动总数和计划执行总数并将其标记； 获取配 网运行时发生的配变预警数、 开关预警数、 异动预警数和计划执行预警数并将其标记； 将标 记的各项数据进行联立得到感知结果； 感知结果包含配变感知率、 开关感知率、 异动感知 率、 计划执 行感知率。 9.根据权利要求1所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 对计算的 感知结果进行分析 校核得到校核结果并进行告警提 示， 包括： 获取已经核定的配网运行时的配变异常数、 开关异常数、 异动异常数和计划执行异常 数并将其分别与对应的配变总 数、 开关总 数、 异动总 数和计划执行总 数进行联立得到核定 结果， 核定结果包 含配变核定率、 开关核定率、 异动核定率、 计划执 行核定率。 10.根据权利要求9所述的基于大数据的配网调度运行管理方法， 其特征在于， 获取各 个核定率与对应感知率之间的差值， 并将差值与对应的差阈值进行匹配； 若差值小于差阈值， 则判定对应的感知率有效并将其对应的运行类型标记为有效感 知； 若差值不小于差阈值， 则判定对应的感知率无效并将其对应的运行类型标记为无效感 知； 差值以及有效感知和无效感知构成校核结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114936801 A 3