本技術涉及數(shù)據(jù)分析領域，尤其涉及一種配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著智能電表、傳感器、遙測儀器和自動化監(jiān)控設備的普及，配電系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對電氣設備的實時監(jiān)測。通過這些設備，配電系統(tǒng)能夠獲取各類運行參數(shù)，如電壓、電流、功率、設備運行狀態(tài)、溫度等信息，并通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進行集中管理和分析。這些數(shù)據(jù)不僅涵蓋了當前的實時運行狀態(tài)，還包括了長期積累的歷史數(shù)據(jù)，為故障診斷和預測提供了豐富的信息。

2、現(xiàn)有技術可以根據(jù)傳感器收集的數(shù)據(jù)實現(xiàn)對配電設備狀態(tài)的持續(xù)監(jiān)測，基于數(shù)據(jù)分析模型，及時發(fā)現(xiàn)可能存在的故障、過載、設備老化或潛在的電力質量問題。通過機器學習和深度學習算法，配電系統(tǒng)能夠對采集到的數(shù)據(jù)進行特征提取和模式識別，從而定位故障點。如公開號為cn105512448a的中國專利申請文件公開的一種配電網(wǎng)健康指數(shù)的評估方法，包括步驟：設置網(wǎng)絡健康指數(shù)模型；對變配電設備健康指數(shù)進行評估；對配電網(wǎng)網(wǎng)絡健康指數(shù)進行評估。

3、然而，現(xiàn)有技術中通過配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析識別故障的模型大多基于時域或頻域的單特征、多特征均權的方式對故障進行識別，無法精準提取不同故障的特征表現(xiàn)差異，不能夠識別混合故障，局限性較大。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決配電系統(tǒng)多故障識別局限性大的技術問題，本技術提供一種配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，本技術提供一種配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理方法，采用如下的技術方案：

3、一種配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理方法，包括步驟：構建時序段，時序段包含多個樣本，樣本包含多個表示監(jiān)測參數(shù)的特征；獲取多個歷史時序段，對歷史時序段打標簽，標簽為故障類型；計算歷史時序段的匹配程度，將匹配程度最大的歷史時序段作為最優(yōu)匹配時序段，將最優(yōu)匹配時序段對應的故障類型作為實時時序段的故障類型；其中，匹配程度的計算方法包括步驟：根據(jù)dba算法對不同故障類型的歷史時序段做序列平均得到全局特征平均序列，全局特征平均序列包含多個全局特性，計算每個特征相對于全局特征的特征差異；根據(jù)不同故障類型的特征差異計算特征的重要程度；基于重要程度計算權重，根據(jù)權重及實時時序段與歷史時序段中的元素值計算實時時序段與歷史時序段的時域相似度，響應于時序相似度大于預設閾值，將歷史時序時段作為時域匹配的歷史時序段；對實時時序段與歷史時序段通過離散傅里葉變換轉換為頻域信號，計算時域匹配的歷史時序段與實時時序段在頻域上的頻域相似度；將歷史時序段的時域相似度和頻域相似度的乘積作為匹配程度。

4、有益效果為：通過使用數(shù)據(jù)分析的方法進行配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理，結合配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)的時頻域特征對配電系統(tǒng)故障進行精準識別，能夠有效應對配電系統(tǒng)在不同運行工況下的數(shù)據(jù)變化。無論是負荷波動、設備老化還是環(huán)境因素干擾等情況，都能通過時頻域特征分析準確識別故障，使配電系統(tǒng)在復雜多變的工況下保持穩(wěn)定運行，提高系統(tǒng)的魯棒性和適應性。

5、通過計算時域相似度和頻域相似度，并將其乘積作為匹配程度，綜合考慮了配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)在時域和頻域上的特征差異。混合故障的特征信息往往分散在多個域中，該方法通過時頻域綜合分析，能夠在不同域中提取到與混合故障相關的特征信息，并將其融合起來進行匹配程度計算。這有助于識別出混合故障，提高對復雜故障情況的診斷能力。

6、可選的，特征差異的計算公式為：，式中，表示在第種故障類型中特征與全局特征之間的差異，表示特征的特征平均序列中的第個值，表示全局特征平均序列中的第個值，表示的特征平均序列中的第a個值的變化速率，表示全局特征平均序列中的第個值的變化速率，表示特征平均序列或全局特征平均序列中的元素總數(shù)。

7、有益效果為：該公式不僅考慮了特征值與全局特征值的差異，還引入了變化速率的差異。這使得特征差異的評估更加精細，能夠捕捉到特征值在時間序列中的動態(tài)變化，從而更準確地識別不同故障類型。

8、可選的，特征差異的計算公式為：，式中，表示在第種故障類型中特征與全局特征之間的差異，表示特征的特征平均序列中的第個值，表示全局特征平均序列中的第個值，表示特征平均序列或全局特征平均序列中的元素總數(shù)。

9、有益效果為：該公式通過直接計算特征值與全局特征值的絕對差值，簡化了特征差異的計算過程，減少了計算復雜度。相比包含變化速率的復雜公式，這種簡化的方法在實際應用中更加高效，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，能夠顯著提高計算速度。

10、可選的，重要程度的計算公式為：，式中，表示特征在第種故障類型中的重要程度，表示故障類型的總數(shù)，表示特征在第種故障類型中的差異，表示第種故障類型中所有特征差異的標準差。

11、有益效果為：引入標準差，對特征差異進行了標準化處理。這使得不同故障類型中的特征差異具有可比性，避免了因量綱不同或數(shù)據(jù)分布不均導致的偏差，通過標準化處理，該公式能夠適應不同數(shù)據(jù)分布的情況，特別是在數(shù)據(jù)分布不均勻或存在極端值的情況下，能夠更準確地評估特征的重要程度。

12、可選的，重要程度的計算公式為：，式中，表示特征在第種故障類型中的重要程度，表示故障類型的總數(shù)，表示特征在第種故障類型中的差異。

13、有益效果為：通過直接計算特征差異與平均差異的絕對差值，簡化了特征重要程度的計算過程，減少了計算復雜度。

14、可選的，對于任一故障類型，時域相似度的計算公式為：

15、，式中，對于第種故障類型，是實時時序段與歷史時序段的時域相似度，表示特征的重要程度，表示實時時序段或歷史時序段中特征的總數(shù)，表示實時時序段中特征的第個元素，表示歷史時序段中特征的第個元素，表示以為底的指數(shù)函數(shù)。

16、可選的，對于任一故障類型，時域相似度的計算公式為：

17、，式中，對于第種故障類型，是實時時序段與歷史時序段的時域相似度，表示特征的重要程度，表示實時時序段或歷史時序段中特征的總數(shù)，表示實時時序段中特征的第個元素，表示歷史時序段中特征的第個元素，表示以為底的指數(shù)函數(shù)。

18、可選的，頻域相似度的計算公式為：

19、；式中，是實時時序段與歷史時序段的頻域相似度，表示實時時序段或歷史時序段中特征的總數(shù)，是頻域信號諧波的最大次數(shù)；表示實時時序段中特征的頻域信號中次諧波出現(xiàn)次數(shù)；表示歷史時序段中特征的頻域信號中次諧波出現(xiàn)次數(shù)；表示實時時序段中特征的頻域信號中次諧波的幅值，表示歷史時序段中特征的頻域信號中次諧波的幅值，表示最大值函數(shù)，表示以為底的指數(shù)函數(shù)。

20、可選的，頻域相似度的計算公式為：

21、；式中，是實時時序段與歷史時序段的頻域相似度，表示實時時序段或歷史時序段中特征的總數(shù)，是頻域信號諧波的最大次數(shù)；表示實時時序段中特征的頻域信號中次諧波出現(xiàn)次數(shù)；表示歷史時序段中特征的頻域信號中次諧波出現(xiàn)次數(shù)；表示實時時序段中特征的頻域信號中次諧波的幅值，表示歷史時序段中特征的頻域信號中次諧波的幅值，表示最大值函數(shù)，表示最小值函數(shù)，表示以為底的指數(shù)函數(shù)。

22、第二方面，本技術提供一種配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，采用如下的技術方案：

23、一種配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，包括：處理器和存儲器，所述存儲器存儲有計算機程序指令，當所述計算機程序指令被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)根據(jù)上述的配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理方法。

24、有益效果為：將上述的配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理方法生成計算機程序，并存儲于存儲器中，以被處理器加載并執(zhí)行，從而，根據(jù)存儲器及處理器制作系統(tǒng)，方便使用。

25、本技術具有以下技術效果：

26、通過使用數(shù)據(jù)分析的方法進行配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理，結合配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)的時頻域特征對配電系統(tǒng)故障進行精準識別，使配電系統(tǒng)在復雜多變的工況下保持穩(wěn)定運行，提高系統(tǒng)的魯棒性和適應性。

27、混合故障的特征信息往往分散在多個域中，通過時頻域綜合分析，能夠在不同域中提取到與混合故障相關的特征信息，并將其融合起來進行匹配程度計算，提高對復雜故障情況的診斷能力。

28、根據(jù)不同故障類型的特征差異計算特征的重要程度，并將其作為權重納入時域相似度的計算，突出關鍵特征對故障診斷的影響。