CN115239033A - 一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法，包括以下步骤：利用集群分析基于运行工况数据对电网设备实体进行组合筛选得到各个电网事件类别波及的电网设备实体作为各个电网事件类别的波及实体；利用神经网络构建表征在各个电网事件类别中波及实体间事件相关性的事件实体相关性测算模型，并基于事件实体相关性测算模型测算出波及实体间的事件相关性。本发明构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，以实现在电网事件类别中波及实体因果关系的预测，可直观展现大量的电网设备间的因果关系，提高利用因果关系进行事件源头的发现效率，降低事件溯源过程繁琐性。

Description

一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法
技术领域
本发明涉及电网分析技术领域，具体涉及一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法。
背景技术
随着科学技术的不断发展以及电力***的不断完善，不仅为人们的生活带来了无限的便利(如照明等)，而且在人们的出行等方面也提供了更多的便利(如电动汽车、火车和有轨电车等)。而特高压电网建设的全面提速、新能源的快速发展和电力市场化改革的深入推进，电网一体化运行的特征愈发明显，对电网实施集中分析决策、多专业间业务协作和跨调度机构工作协同等需求更加迫切。
近年来，电网调度控制中心所能获取的信息资源越来越丰富，电网设备调控分析可利用的信息源也越来越多，而且信息量巨大，如电网设备的调控大数据。但是，大数据统计究其本身是统计分析的方法，无法检验逻辑上的因果关系，而且无法直观体现电网设备发生缺陷事件的因果关系，使得观察者无法直观的从大量的电网设备中发现出设备间的因果关系，进而难以利用因果关系进行事件源头的发现，事件溯源过程繁琐，效率低下。
发明内容
本发明的目的在于提供一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法，以解决现有技术中观察者无法直观的从大量的电网设备中发现出设备间的因果关系，进而难以利用因果关系进行事件源头的发现，事件溯源过程繁琐，效率低下的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：
一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法，包括以下步骤：
步骤S1、在电网日志中依次提取出各个电网事件类别发生时的各个电网设备实体的运行工况数据，利用集群分析基于运行工况数据对电网设备实体进行组合筛选得到各个电网事件类别波及的电网设备实体作为各个电网事件类别的波及实体；
步骤S2、利用神经网络构建表征在各个电网事件类别中波及实体间事件相关性的事件实体相关性测算模型，并基于事件实体相关性测算模型测算出波及实体间的事件相关性；
步骤S3、将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，并基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，以实现在电网事件类别中波及实体因果关系的预测。
作为本发明的一种优选方案，所述利用集群分析基于运行工况数据对电网设备实体进行组合筛选得到各个电网事件类别波及的电网设备实体作为各个电网事件类别的波及实体，包括：
在每个电网事件类别中，利用Kmeans聚类算法基于运行工况数据对各个电网设备实体聚类为多个实体集合，并筛选出每个实体集合中距离实体集合的聚类中心最近的电网设备实体作为中心实体；
将每个中心实体的运行工况数据输入至预先建立的事件类别预测模型得到每个中心实体的发生事件类别，将各个中心实体的发生事件类别依次与电网事件类别进行类别比较，其中，
若中心实体的发生事件类别与电网事件类别一致，则对应的中心实体所属的实体集合中所有电网设备实体标记为电网事件类别的波及实体，以得到每个电网事件类别的波及实体；
若中心实体的发生事件类别与电网事件类别不一致，则对应的中心实体所述的实体集合中所有电网设备实体标记为电网事件类别的非波及实体；
所述事件类别预测模型的构建包括：
将每个电网设备实体在发生各个电网事件类别时的运行工况数据作为CNN神经网络输入项，将运行工况数据对应的电网事件类别作为CNN神经网络输出项，利用CNN神经网络在所述CNN神经网络输入项和CNN神经网络输出项上进行模型训练得到每个电网设备实体的事件类别预测模型，所述事件类别预测模型的模型表达式为：
Label i =CNN(data i )；
式中，Label i 为第i个电网设备实体的事件类别，data i 为第i个电网设备实体的运行工况数据，CNN为CNN神经网络，i为计量常数。
作为本发明的一种优选方案，所述运行工况数据在进行Kmeans聚类算法运算、事件类别预测模型运算前均进行归一化处理。
作为本发明的一种优选方案，所述利用神经网络构建表征在各个电网事件类别中波及实体间事件相关性的事件实体相关性测算模型，包括：
在每个电网事件类别中，选取出多个波及实体作为样本实体，提取样本实体在电网事件类别发生时的运行工况数据作为样本实体的事件数据；
依次计算任意两个样本实体的事件数据的数据相似度，将样本实体的事件数据、电网事件类别作为BP神经网络输入项，将样本实体间的数据相似度作为BP神经网络输出项，利用BP神经网络在BP神经网络输入项和BP神经网络输出项上进行模型训练得到每个电网事件类别中所述事件实体相关性测算模型；
所述事件实体相关性测算模型的模型表达式：
P=BP(D j ,D k ,Label)；
式中，P为实体间的事件相关性，D j ,D k 分别为第j，k个实体的事件数据，Label为电网事件类别，BP为BP神经网络，j，k为计量常数。
作为本发明的一种优选方案，所述基于事件实体相关性测算模型测算出波及实体间的事件相关性，包括：
将每个电网事件类别中所有波及实体均两两组合带入至所述事件实体相关性测算模型得到每个电网事件类别中各个波及实体中两两组合的事件相关性；
在各个电网事件类别中提取出重复的波及实体作为重复实体，将重复的波及实体中两两组合的事件相关性作为重复实体中两两组合的事件相关性。
作为本发明的一种优选方案，所述将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，包括：
将重复实体中两两组合在各个电网事件类别中的事件相关性进行离散性分析得到重复实体相关性离散度，将重复实体相关性离散度与预设离散度进行比较，其中，
若重复实体相关性离散度小于或等于预设离散度，则将对应的重复实体的两两组合标记为因果组合；
若重复实体相关性离散度大于预设离散度，则将对应的重复实体的两两组合标记为非因果组合；
将因果组合在各个电网事件类别中的事件相关性进行均值化分析得到因果组合相关性均值，将因果组合相关性均值与预设均值进行比较，其中，
若因果组合相关性均值大于或等于预设均值，则将对应的因果组合标记为强因果组合；
若因果组合相关性均值小于预设均值，则将对应的因果组合标记为弱因果组合；
将强因果组合对应的波及实体间的因果关系标记为强因果关系，将弱因果组合对应的波及实体间的因果关系标记为强因果关系，将除强因果组合和弱因果组合外的波及实体间的因果关系标记为随机因果关系。
作为本发明的一种优选方案，所述基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，包括：
将波及实体间在各个电网事件类别中的事件数据作为SVM分类器输入项，将波及实体间的因果关系作为SVM分类器输出项，利用SVM分类器基于所述SVM分类器输入项和SVM分类器输出项进行模型训练得到所述事件实体因果模型，所述事件实体因果模型的模型表达式：
Type=SVM([data x _list],[data y _list])；
式中，Type为实体间的因果关系，[data x _list],[data y _list]分别表征为第x，y个波及实体在各个电网事件类别中的事件数据构成的数据序列，SVM为SVM分类器。
作为本发明的一种优选方案，所述重复实体相关性离散度利用方差进行衡量，所述重复实体相关性离散度的计算公式为：
Figure 263470DEST_PATH_IMAGE001
；
式中，V为重复实体相关性离散度，P lr 为第l个重复实体和第r个重复实体的事件相关性，l,r为计量常数，n为重复实体总数量；
所述因果组合相关性均值的计算公式为：
Figure 180610DEST_PATH_IMAGE002
；
式中，aver为因果组合相关性均值，P hg 为标记为因果组合的第h个重复实体和第g个重复实体的事件相关性，h,g为计量常数，m为标记为因果组合的重复实体总数量。
作为本发明的一种优选方案，所述数据相似度利用欧几里得距离、余弦相似度、相关系数进行计算。
作为本发明的一种优选方案，所述运行工况数据在电网运行环境下获取。
本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：
本发明将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，并基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，以实现在电网事件类别中波及实体因果关系的预测，可直观展现大量的电网设备间的因果关系，提高利用因果关系进行事件源头的发现效率，降低事件溯源过程繁琐性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1为本发明实施例提供的大数据因果模型的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供了一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法，包括以下步骤：
步骤S1、在电网日志中依次提取出各个电网事件类别发生时的各个电网设备实体的运行工况数据，利用集群分析基于运行工况数据对电网设备实体进行组合筛选得到各个电网事件类别波及的电网设备实体作为各个电网事件类别的波及实体；
利用集群分析基于运行工况数据对电网设备实体进行组合筛选得到各个电网事件类别波及的电网设备实体作为各个电网事件类别的波及实体，包括：
在每个电网事件类别中，利用Kmeans聚类算法基于运行工况数据对各个电网设备实体聚类为多个实体集合，并筛选出每个实体集合中距离实体集合的聚类中心最近的电网设备实体作为中心实体；
将每个中心实体的运行工况数据输入至预先建立的事件类别预测模型得到每个中心实体的发生事件类别，将各个中心实体的发生事件类别依次与电网事件类别进行类别比较，其中，
若中心实体的发生事件类别与电网事件类别一致，则对应的中心实体所属的实体集合中所有电网设备实体标记为电网事件类别的波及实体，以得到每个电网事件类别的波及实体；
若中心实体的发生事件类别与电网事件类别不一致，则对应的中心实体的实体集合中所有电网设备实体标记为电网事件类别的非波及实体；
事件类别预测模型的构建包括：
将每个电网设备实体在发生各个电网事件类别时的运行工况数据作为CNN神经网络输入项，将运行工况数据对应的电网事件类别作为CNN神经网络输出项，利用CNN神经网络在CNN神经网络输入项和CNN神经网络输出项上进行模型训练得到每个电网设备实体的事件类别预测模型，事件类别预测模型的模型表达式为：
Label i =CNN(data i )；
式中，Label i 为第i个电网设备实体的事件类别，data i 为第i个电网设备实体的运行工况数据，CNN为CNN神经网络，i为计量常数。
运行工况数据在进行Kmeans聚类算法运算、事件类别预测模型运算前均进行归一化处理。
在真实场景下的电网事件分析中通常是排查事件发生源头，即排查出作为发生源头的设备实体，因此，在电网事件分析中识别出各个设备实体间因果关系，能够有助于根据设备实体的因果关系进行事件源头的排查。
本实施例对各个电网事件类别进行逐一分析，从而分析在各个电网事件类别中发生该电网事件类别的电网设备实体，即本实施例中的波及实体，以便得到在电网事件类别中初步得到具有因果关系的电网设备实体，作为后续分析因果关系的基础。
步骤S2、利用神经网络构建表征在各个电网事件类别中波及实体间事件相关性的事件实体相关性测算模型，并基于事件实体相关性测算模型测算出波及实体间的事件相关性；
利用神经网络构建表征在各个电网事件类别中波及实体间事件相关性的事件实体相关性测算模型，包括：
在每个电网事件类别中，选取出多个波及实体作为样本实体，提取样本实体在电网事件类别发生时的运行工况数据作为样本实体的事件数据；
依次计算任意两个样本实体的事件数据的数据相似度，将样本实体的事件数据、电网事件类别作为BP神经网络输入项，将样本实体间的数据相似度作为BP神经网络输出项，利用BP神经网络在BP神经网络输入项和BP神经网络输出项上进行模型训练得到每个电网事件类别中事件实体相关性测算模型；
事件实体相关性测算模型的模型表达式：
P=BP(D j ,D k ,Label)；
式中，P为实体间的事件相关性，D j ,D k 分别为第j，k个实体的事件数据，Label为电网事件类别，BP为BP神经网络，j，k为计量常数。
基于事件实体相关性测算模型测算出波及实体间的事件相关性，包括：
将每个电网事件类别中所有波及实体均两两组合带入至事件实体相关性测算模型得到每个电网事件类别中各个波及实体中两两组合的事件相关性；
在各个电网事件类别中提取出重复的波及实体作为重复实体，将重复的波及实体中两两组合的事件相关性作为重复实体中两两组合的事件相关性，其中，假设电网事件类别A中的波及实体包括电网设备实体1、电网设备实体2和电网设备实体6，假设电网事件类别B中的波及实体包括电网设备实体1、电网设备实体2、电网设备实体3、电网设备实体6和电网设备实体7，假设电网事件类别C中的波及实体包括电网设备实体1、电网设备实体2、电网设备实体4、电网设备实体6和电网设备实体9，则选取出电网事件类别A、B和C中重复的电网设备实体1、电网设备实体2和电网设备实体6，说明电网设备实体1、电网设备实体2和电网设备实体6之间在三个类别电网事件中均为发生事件设备实体，可推断这三个电网设备实体间存在着相关性，因此可以说明三者之间可以进行因果关系确定。
因果关系在广义上等同于相关关系，因此本实施例利用分析电网设备实体的相关性进行电网设备实体因果关系的确定，而且通过构建事件实体相关性测算模型实现相关关系的自动化定量分析，提高相关性分析效率和准确度。
步骤S3、将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，并基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，以实现在电网事件类别中波及实体因果关系的预测。
将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，包括：
将重复实体中两两组合在各个电网事件类别中的事件相关性进行离散性分析得到重复实体相关性离散度，将重复实体相关性离散度与预设离散度进行比较，其中，
若重复实体相关性离散度小于或等于预设离散度，则将对应的重复实体的两两组合标记为因果组合；
若重复实体相关性离散度大于预设离散度，则将对应的重复实体的两两组合标记为非因果组合；
将因果组合在各个电网事件类别中的事件相关性进行均值化分析得到因果组合相关性均值，将因果组合相关性均值与预设均值进行比较，其中，
若因果组合相关性均值大于或等于预设均值，则将对应的因果组合标记为强因果组合；
若因果组合相关性均值小于预设均值，则将对应的因果组合标记为弱因果组合；
将强因果组合对应的波及实体间的因果关系标记为强因果关系，将弱因果组合对应的波及实体间的因果关系标记为强因果关系，将除强因果组合和弱因果组合外的波及实体间的因果关系标记为随机因果关系。
重复实体相关性离散度利用方差进行衡量，重复实体相关性离散度的计算公式为：
Figure 960347DEST_PATH_IMAGE001
；
式中，V为重复实体相关性离散度，P lr 为第l个重复实体和第r个重复实体的事件相关性，l,r为计量常数，n为重复实体总数量；
因果组合相关性均值的计算公式为：
Figure 293240DEST_PATH_IMAGE002
；
式中，aver为因果组合相关性均值，P hg 为标记为因果组合的第h个重复实体和第g个重复实体的事件相关性，h,g为计量常数，m为标记为因果组合的重复实体总数量。
相关性离散度越高，则表明在各个电网事件类别中电网设备实体间的相关性越稳定，因此说明电网设备实体间具有一种稳定的相关关系，再通过相关性均值的分析，相关性离散度越高且相关性均值越高，则表明电网设备实体间具有一种稳定的相关关系，且相关关系越强，因此本实施例将这种稳定的强相关关系作为强因果关系，比如：电网设备实体1和电网设备实体2之间在电网事件类别A、B和C中事件相关性为0.8、0.9和0.85，则电网设备实体1和电网设备实体2的相关性离散度和相关性均值均高，因此电网设备实体1和电网设备实体2为强因果关系，电网设备实体1和电网设备实体6之间在电网事件类别A、B和C中事件相关性为0.2、0.1和0.15，则电网设备实体1和电网设备实体2的相关性离散度和相关性均值均低，因此电网设备实体1和电网设备实体2为弱因果关系。
在后续时序中检测到电网设备实体2发生电网事件A、B和C时，会溯源值电网设备实体1，能够迅速根据因果关系实现溯源，快速的掌握受事件波及的电网设备实体，减低故障排查的时长，检测维护的时效性更强，降低设备损失。
基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，包括：
将波及实体间在各个电网事件类别中的事件数据作为SVM分类器输入项，将波及实体间的因果关系作为SVM分类器输出项，利用SVM分类器基于SVM分类器输入项和SVM分类器输出项进行模型训练得到事件实体因果模型，事件实体因果模型的模型表达式：
Type=SVM([data x _list],[data y _list])；
式中，Type为实体间的因果关系，[data x _list],[data y _list]分别表征为第x，y个波及实体在各个电网事件类别中的事件数据构成的数据序列，SVM为SVM分类器。
将因果关系和事件数据进行数据规律总结构建出事件实体因果模型，其中事件实体因果模型的训练样本来自于由离散性分析和均值化分析确定出的因果关系，可以使得事件实体因果模型的预测结果符合离散性分析和均值化分析的分析结果，即事件实体因果模型对离散性分析和均值化分析等离散步骤进行卷积学习，能够直接由各个电网事件类别的事件数据得到各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，提高运算简洁性。
数据相似度利用欧几里得距离、余弦相似度、相关系数进行计算。
运行工况数据在电网运行环境下获取。
本发明将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，并基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，以实现在电网事件类别中波及实体因果关系的预测，可直观展现大量的电网设备间的因果关系，提高利用因果关系进行事件源头的发现效率，降低事件溯源过程繁琐性。
以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1、在电网日志中依次提取出各个电网事件类别发生时的各个电网设备实体的运行工况数据，利用集群分析基于运行工况数据对电网设备实体进行组合筛选得到各个电网事件类别波及的电网设备实体作为各个电网事件类别的波及实体；
步骤S2、利用神经网络构建表征在各个电网事件类别中波及实体间事件相关性的事件实体相关性测算模型，并基于事件实体相关性测算模型测算出波及实体间的事件相关性；
步骤S3、将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，并基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，以实现在电网事件类别中波及实体因果关系的预测。
2.根据权利要求1所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于：所述利用集群分析基于运行工况数据对电网设备实体进行组合筛选得到各个电网事件类别波及的电网设备实体作为各个电网事件类别的波及实体，包括：
在每个电网事件类别中，利用Kmeans聚类算法基于运行工况数据对各个电网设备实体聚类为多个实体集合，并筛选出每个实体集合中距离实体集合的聚类中心最近的电网设备实体作为中心实体；
将每个中心实体的运行工况数据输入至预先建立的事件类别预测模型得到每个中心实体的发生事件类别，将各个中心实体的发生事件类别依次与电网事件类别进行类别比较，其中，
若中心实体的发生事件类别与电网事件类别一致，则对应的中心实体所属的实体集合中所有电网设备实体标记为电网事件类别的波及实体，以得到每个电网事件类别的波及实体；
若中心实体的发生事件类别与电网事件类别不一致，则对应的中心实体所述的实体集合中所有电网设备实体标记为电网事件类别的非波及实体；
所述事件类别预测模型的构建包括：
将每个电网设备实体在发生各个电网事件类别时的运行工况数据作为CNN神经网络输入项，将运行工况数据对应的电网事件类别作为CNN神经网络输出项，利用CNN神经网络在所述CNN神经网络输入项和CNN神经网络输出项上进行模型训练得到每个电网设备实体的事件类别预测模型，所述事件类别预测模型的模型表达式为：
Label i =CNN(data i )；
式中，Label i 为第i个电网设备实体的事件类别，data i 为第i个电网设备实体的运行工况数据，CNN为CNN神经网络，i为计量常数。
3.根据权利要求2所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于：所述运行工况数据在进行Kmeans聚类算法运算、事件类别预测模型运算前均进行归一化处理。
4.根据权利要求3所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于：所述利用神经网络构建表征在各个电网事件类别中波及实体间事件相关性的事件实体相关性测算模型，包括：
在每个电网事件类别中，选取出多个波及实体作为样本实体，提取样本实体在电网事件类别发生时的运行工况数据作为样本实体的事件数据；
依次计算任意两个样本实体的事件数据的数据相似度，将样本实体的事件数据、电网事件类别作为BP神经网络输入项，将样本实体间的数据相似度作为BP神经网络输出项，利用BP神经网络在BP神经网络输入项和BP神经网络输出项上进行模型训练得到每个电网事件类别中所述事件实体相关性测算模型；
所述事件实体相关性测算模型的模型表达式：
P=BP(D j ,D k ,Label)；
式中，P为实体间的事件相关性，D j ,D k 分别为第j，k个实体的事件数据，Label为电网事件类别，BP为BP神经网络，j，k为计量常数。
5.根据权利要求4所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于：所述基于事件实体相关性测算模型测算出波及实体间的事件相关性，包括：
将每个电网事件类别中所有波及实体均两两组合带入至所述事件实体相关性测算模型得到每个电网事件类别中各个波及实体中两两组合的事件相关性；
在各个电网事件类别中提取出重复的波及实体作为重复实体，将重复的波及实体中两两组合的事件相关性作为重复实体中两两组合的事件相关性。
6.根据权利要求5所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于：所述将波及实体间在各个电网事件类别中的事件相关性依次进行离散性分析和均值化分析确定出各个电网事件类别中波及实体间的因果关系，包括：
将重复实体中两两组合在各个电网事件类别中的事件相关性进行离散性分析得到重复实体相关性离散度，将重复实体相关性离散度与预设离散度进行比较，其中，
若重复实体相关性离散度小于或等于预设离散度，则将对应的重复实体的两两组合标记为因果组合；
若重复实体相关性离散度大于预设离散度，则将对应的重复实体的两两组合标记为非因果组合；
将因果组合在各个电网事件类别中的事件相关性进行均值化分析得到因果组合相关性均值，将因果组合相关性均值与预设均值进行比较，其中，
若因果组合相关性均值大于或等于预设均值，则将对应的因果组合标记为强因果组合；
若因果组合相关性均值小于预设均值，则将对应的因果组合标记为弱因果组合；
将强因果组合对应的波及实体间的因果关系标记为强因果关系，将弱因果组合对应的波及实体间的因果关系标记为强因果关系，将除强因果组合和弱因果组合外的波及实体间的因果关系标记为随机因果关系。
7.根据权利要求6所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于，所述基于各个电网事件类别中波及实体间的因果关系和各个电网事件类别的事件数据构建出在各个电网事件类别中波及实体间的事件实体因果模型，包括：
将波及实体间在各个电网事件类别中的事件数据作为SVM分类器输入项，将波及实体间的因果关系作为SVM分类器输出项，利用SVM分类器基于所述SVM分类器输入项和SVM分类器输出项进行模型训练得到所述事件实体因果模型，所述事件实体因果模型的模型表达式：
Type=SVM([data x _list],[data y _list])；
式中，Type为实体间的因果关系，[data x _list],[data y _list]分别表征为第x，y个波及实体在各个电网事件类别中的事件数据构成的数据序列，SVM为SVM分类器。
8.根据权利要求7所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于，所述重复实体相关性离散度利用方差进行衡量，所述重复实体相关性离散度的计算公式为：
Figure 729988DEST_PATH_IMAGE001
；
式中，V为重复实体相关性离散度，P lr 为第l个重复实体和第r个重复实体的事件相关性，l,r为计量常数，n为重复实体总数量；
所述因果组合相关性均值的计算公式为：
Figure 552450DEST_PATH_IMAGE002
；
式中，aver为因果组合相关性均值，P hg 为标记为因果组合的第h个重复实体和第g个重复实体的事件相关性，h,g为计量常数，m为标记为因果组合的重复实体总数量。
9.根据权利要求4所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于，所述数据相似度利用欧几里得距离、余弦相似度、相关系数进行计算。
10.根据权利要求2所述的生成对应电网运行环境下因果模型的方法，其特征在于，所述运行工况数据在电网运行环境下获取。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120271587A1 (en) * 2009-10-09 2012-10-25 Hitachi, Ltd. Equipment status monitoring method, monitoring system, and monitoring program
CN103105556A (zh) * 2013-01-30 2013-05-15 西安交通大学 基于稳态与暂态特征联合匹配的智能电网负载检测与识别方法
CN103514516A (zh) * 2013-09-27 2014-01-15 国家电网公司 一种基于多源冗余信息统计获取电网设备故障信息的方法
CN109754158A (zh) * 2018-12-07 2019-05-14 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 一种生成对应电网运行环境下的大数据因果模型的方法
CN112910089A (zh) * 2021-01-25 2021-06-04 国网山东省电力公司青岛供电公司 一种变电站二次设备故障逻辑可视化方法及***
CN113268590A (zh) * 2021-04-06 2021-08-17 云南电网有限责任公司昆明供电局 一种基于设备画像和集成学习的电网设备运行状态评估方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120271587A1 (en) * 2009-10-09 2012-10-25 Hitachi, Ltd. Equipment status monitoring method, monitoring system, and monitoring program
CN103105556A (zh) * 2013-01-30 2013-05-15 西安交通大学 基于稳态与暂态特征联合匹配的智能电网负载检测与识别方法
CN103514516A (zh) * 2013-09-27 2014-01-15 国家电网公司 一种基于多源冗余信息统计获取电网设备故障信息的方法
CN109754158A (zh) * 2018-12-07 2019-05-14 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 一种生成对应电网运行环境下的大数据因果模型的方法
CN112910089A (zh) * 2021-01-25 2021-06-04 国网山东省电力公司青岛供电公司 一种变电站二次设备故障逻辑可视化方法及***
CN113268590A (zh) * 2021-04-06 2021-08-17 云南电网有限责任公司昆明供电局 一种基于设备画像和集成学习的电网设备运行状态评估方法

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