(19)中华 人民共和国 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 202111329279.4 (22)申请日 2021.11.10 (71)申请人 广东电网有限责任公司 地址 510600 广东省广州市越秀区东 风东 路757号 申请人 广东电网有限责任公司佛山供电局 (72)发明人 马建刚　陈黎丽　赵云云　彭元泉　 招嘉华　何伟谊　谢静波　艾维　 王勋　袁经伟　李慧珊　夏志雄　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 代理人 潘红 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/00(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 113/04(2020.01) (54)发明名称 一种配电网故障停电影响指标降维预处理 方法及系统 (57)摘要 本申请公开了一种配电网故障停电影响指 标降维预处理方法及系统， 基于故障停电影响的 因变量指标以及自变量指标， 根据业务分析需求 获得待建模的指标池； 基于历史数据， 采用系统 聚类算法对故障停电影响的因变量指标和自变 量指标构建聚类 分支树， 获得与因变量指标归属 相近的自变量指标， 完成指标数据的降维预处 理。 通过围绕配电网故障停电影 响的因变量指标 以及自变量指标的预处理， 将指标分为不同指标 组， 进而在各组内选取部分代表性指标， 用于构 建关联模型。 利于从历史数据中挖掘高关联度的 故障停电影 响指标组， 有针对性的进行指标组数 据降维预处理， 显著减少强关联度的故障停电影 响自变量指标数量， 提升建模阶段所构造关联模 型的可信程度。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114004529 A 2022.02.01 CN 114004529 A 1.一种配电网故障停电影响指标降维预处 理方法， 其特 征在于， 包括： S1、 根据业务分析需求获取待建模所需的因变量指标池和自变量指标池， 其中， 所述因 变量指标池为所述自变量指标池基于配电网故障停电影响得到的； S2、 通过所述因变量指标池和所述自变量指标池获取历史数据； S3、 根据所述历史数据对所述因变量指标池中的因变量指标和所述自变量标池中的自 变量指标做0 ‑1标准化处理， 得到标准指标 数据； S4、 基于所述标准指标数据构建系统聚类模型， 通过所述系统聚类模型获得配电网故 障停电影响的因变量指标和自变量指标的谱系聚类图， 基于所述谱系聚类图结合业务需求 从所述标准指标 数据选取代 表性指标， 得到降维后的指标。 2.根据权利要求1所述的配电网故障停电影响指标降维预处理方法， 其特征在于， 所述 因变量指标池和所述自变量指标池， 包括： 故障停电平均时户数、 故障停电平均持续 时间、 故障停电平均用户数、 故障停电用户平 均停电次数、 故障停电用户平均每次停电时间、 用户平均故障停电时间、 用户平均故障停电 次数、 用户故障停电时户数占比、 大时户故障停电时间占比、 累计长时间故障停电用户占 比、 单次长时间故障停电用户占比、 多次故障停电用户占比。 3.根据权利要求1所述的配电网故障停电影响指标降维预处理方法， 其特征在于， 步骤 S3， 具体包括： 基于标准化处理公式， 根据 所述历史数据对所述自变量指标和所述因变量指标分别进 行组内0‑1标准化处理， 得到标准指标 数据； 其中， 所述标准 化处理公式为： 其中 式中， xi为选定指标第i年的数据 值， 为选定指标若干年数据的平均值， σX为选定指标 若干年数据的标准差 。 4.根据权利要求1所述的配电网故障停电影响指标降维预处理方法， 其特征在于， 步骤 S4， 具体包括： 基于所述标准指标 数据构造标准 化数据资料矩阵； 计算所述标准化数据资料矩阵中每个指标历史数据向量两两之间的欧几里得距离， 并 定义指标组之间的距离计算方式； 根据所述欧几里得距离和所述距离计算方式对因变量指标和自变量指标进行系统聚 类， 构建得到所述谱系聚类图； 基于所述谱系聚类图结合业务需求从所述标准指标数据选取代表性指标， 得到预处理 后的指标。 5.根据权利要求4所述的配电网故障停电影响指标降维预处理方法， 其特征在于， 所述 根据所述欧几里得距离和所述距离计算方式对因变量指标和自变量指标进 行系统聚类， 构权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114004529 A 2建得到所述谱系聚类图， 具体包括： S01、 设共有p个所述因变量指标和p个所述自变量指标， 计算p个指标两两 间的距离， 获 得指标间的第i距离矩阵， i 为正整数； S02、 对所述第i距离矩阵中距离最小 的两个指标组进行合并得到第一合并组， 计算所 述第一合并组与所述距离矩阵中剩余的指标组的距离， 得到第i+1距离矩阵； S03、 将i+1赋值 为i后重复步骤S02， 直至指标组的总个数为1得到所述谱系聚类图。 6.根据权利要求1所述的配电网故障停电影响指标降维预处理方法， 其特征在于， 所述 计算所述标准化数据资料矩阵中每个指标历史数据向量两两之 间的欧几里得距离， 具体包 括： 式中， 为0‑1标准化处理后的指标i的第j个数据值， x(i)＝(xi1，…， xin)T为所述历史 数据向量， n 为每个指标具有的数据值的个数。 7.根据权利要求6所述的配电网故障停电影响指标降维预处理方法， 其特征在于， 所述 距离计算方式为： 式中， Gp表示指标组p， Gq表示指标组q。 8.一种配电网故障停电影响指标降维预处 理系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于根据业务分析需求获取待建模所需的因变量指标池和自变量指标池， 其中， 所述因变量指标池为所述自变量指标池基于配电网故障停电影响得到的； 收集模块， 用于通过 所述因变量指标池和所述自变量指标池获取历史数据； 标准化模块， 用于根据 所述历史数据对所述因变量指标池中的因变量指标和所述自变 量指标池中的自变量指标做0 ‑1标准化处理， 得到标准指标 数据； 降维模块， 用于基于所述标准指标数据构建系统聚类模型， 通过所述系统聚类模型获 得配电网故障停电影响的因变量指标和自变量指标的谱系聚类图， 基于所述谱系聚类图结 合业务需求从所述标准指标 数据选取代 表性指标， 得到降维后的指标。 9.根据权利要求8所述的配电网故障停电影响指标降维预处理系统， 其特征在于， 所述 标准化模块， 具体用于： 基于标准化处理公式， 根据 所述历史数据对所述自变量指标和所述因变量指标分别进 行组内0‑1标准化处理， 得到标准指标 数据； 其中， 所述标准 化处理公式为： 其中权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114004529 A 3