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申请/专利权人：江苏细元科技有限公司

摘要：本发明涉及电力设备安全管理技术领域，具体为一种基于机器学习的停电事件异常分析系统及方法，本发明通过对与最相邻一次历史故障记录之间的故障间隔过小的历史故障记录进行捕捉识别，通过对各电力设备梳理，每一次出现非人为控制的断电现象的时间与历史故障记录的生成时间之间的分布情况，对各电力设备因受关联异常停电事件影响的目标历史故障记录进行判断识别，对造成相应的电力设备出现故障间隔过小现象存在关联影响的异常停电事件进行判断识别；通过本发明能实现对容易受到在停电事件中短暂的电力波动影响的电力设备的判断识别，辅助管理人员制定及时的事后补救措施，减少因停电事件对电力设备造成的危害。

主权项：1.一种基于机器学习的停电事件异常分析方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：对目标区域内出现非人为控制的电力设备断电现象进行监测，记录生成目标区域的异常停电事件，提取所有历史异常停电事件，分别对各电力设备进行历史故障记录的汇集；步骤S2：若某电力设备为在某历史异常停电事件中，呈现出非人为控制的断电现象的一个电力设备，将所述某历史异常停电事件，设为所述某电力设备的关联异常停电事件；步骤S3：根据在各电力设备的所有历史故障记录，以及所有关联异常停电事件呈现出的时间间隔分布特征，对各电力设备因受关联异常停电事件影响的目标历史故障记录进行判断识别，并对与相应的目标历史故障记录之间满足关联影响关系的关联异常停电事件完成特征标记；步骤S4：对各电力设备梳理因受关联异常停电事件影响的所有目标历史故障记录的分布情况，评估异常停电事件对各电力设备的影响程度值；步骤S5：将对各电力设备评估得到的影响程度值反馈管理人员终端，实时监测在每一异常停电事件发生时，呈现断电现象的各电力设备的影响程度值分布情况，对管理人员发送相应电力设备的检修提示；在每一异常停电事件中，出现非人为控制的断电现象的电力设备的个数大于等于1，且当出现非人为控制的断电现象的电力设备个数大于等于2时，每两个电力设备出现断电现象的时间间隔满足小于间隔阈值；按时间先后顺序对各电力设备的历史故障记录进行汇集，得到对应各电力设备的历史故障记录序列，其中，将每相邻两条历史故障记录构成一个故障间隔节点；所述步骤S3包括：步骤S3-1：对构成每一故障间隔节点的相应两条历史故障记录，分别提取得到记录生成时间A、B，得到对应每一故障间隔节点所涵盖的故障间隔时段[A,B]，并从故障间隔时段[A,B]中提取得到所述相应两条历史故障记录之间的间隔故障时长T=B-A，获取在各电力设备的历史故障记录序列中，所有故障间隔节点的平均间隔故障时长T'；步骤S3-2：若在某电力设备的历史故障记录序列L中，存在由第i条历史故障记录Li和第i+1条历史故障记录Li+1构成的故障间隔节点D，其中，故障间隔节点D所涵盖的故障间隔时段为[tLi,tLi+1]，其中，tLi为第i条历史故障记录Li的生成时间，tLi+1为第i+1条历史故障记录Li的生成时间；故障间隔节点D对应的间隔故障时长TD=tLi+1-tLi；步骤S3-3：提取在历史故障记录序列L中，所有故障间隔节点的平均间隔故障时长TL'，当TDT'时，遍历某电力设备的所有关联异常停电事件的记录生成时间，对相应的记录生成时间处于故障间隔时段[tLi,tLi+1]内的关联异常停电事件进行提取，累计提取出的关联异常停电事件的总数R，当R≥1时，判断故障间隔节点D异常，设历史故障记录Li+1为某电力设备因受关联异常停电事件影响的一条目标历史故障记录，判断提取出的R个关联异常停电事件与历史故障记录Li+1之间满足关联影响关系，分别对R个关联异常停电事件作特征标记；所述步骤S4包括：步骤S4-1：累计各电力设备对应的关联异常停电事件的总数为K1，累计各电力设备被作特征标记的关联异常停电事件的总数为N；步骤S4-2：累计在各电力设备的历史故障记录序列中包含历史故障记录的总数为K2，累计各电力设备对应的目标历史故障记录的总数为M；步骤S4-3：计算得到异常停电事件对各电力设备的影响程度值β=NM×NK1+MK2。

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