本發(fā)明涉及操作識別，尤其涉及一種中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作識別方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代配電網(wǎng)系統(tǒng)中，中壓配電網(wǎng)的轉(zhuǎn)供操作對于維持電網(wǎng)的穩(wěn)定性和設(shè)備的壽命至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)供操作識別和執(zhí)行技術(shù)在應(yīng)對復(fù)雜多變的負(fù)荷波動和電壓異常時，存在諸多不足之處。傳統(tǒng)方法通常依賴于預(yù)設(shè)的規(guī)則或固定的閾值來判斷是否需要進(jìn)行轉(zhuǎn)供操作，這種方法的局限性在于它們難以動態(tài)適應(yīng)電網(wǎng)實際運(yùn)行中的復(fù)雜性和實時性。此外，傳統(tǒng)方法通常在處理負(fù)荷波動和電壓異常數(shù)據(jù)時缺乏靈活性，未能充分利用實時數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的判斷和操作。這導(dǎo)致在電網(wǎng)實際運(yùn)行中，面對多層次的電壓波動和復(fù)雜的負(fù)荷變化時，傳統(tǒng)技術(shù)無法快速且精準(zhǔn)地識別出最優(yōu)的轉(zhuǎn)供操作策略，容易導(dǎo)致錯誤判斷或延誤最佳操作時機(jī)，從而增加了設(shè)備故障和電網(wǎng)不穩(wěn)定的風(fēng)險。同時，傳統(tǒng)技術(shù)在應(yīng)對低優(yōu)先級轉(zhuǎn)供需求時，通常缺乏有效的處理機(jī)制，未能充分優(yōu)化操作優(yōu)先級，無法為未來的電壓波動做好充足準(zhǔn)備。因此，傳統(tǒng)的中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作技術(shù)由于其在動態(tài)響應(yīng)、設(shè)備壽命管理和多層次決策處理方面的不足，難以滿足現(xiàn)代電網(wǎng)對高效性、穩(wěn)定性和智能化的要求。這些不足不僅增加了電網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險和維護(hù)成本，也限制了電網(wǎng)的整體運(yùn)行效率和設(shè)備壽命的優(yōu)化。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作識別方法、系統(tǒng)及設(shè)備，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作識別方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)；對饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集；

4、步驟s2：獲取電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集；將電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集和臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行二維曲線擬合分析，生成臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)；對臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行異常不和諧區(qū)域判定，生成負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：獲取開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍；基于開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建，生成投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ停?/p>

6、步驟s4：將饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)作為輸入進(jìn)投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，生成實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的負(fù)荷電壓閾值對實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)和負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷電壓判斷，生成轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果；基于轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)供操作，從而完成中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作。

7、本發(fā)明的有益效果在于通過對饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)的獲取和預(yù)處理，生成了高質(zhì)量的臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集，確保后續(xù)分析的可靠性。通過將電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)與臺區(qū)饋線數(shù)據(jù)進(jìn)行二維曲線擬合分析，提取了數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而對異常不和諧區(qū)域進(jìn)行了有效判定，生成的負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)為后續(xù)的轉(zhuǎn)供判斷提供了關(guān)鍵的基礎(chǔ)信息。通過獲取開關(guān)設(shè)備的最大投切次數(shù)范圍，結(jié)合電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建了投切次數(shù)-設(shè)備壽命的經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，該模型能夠在?fù)雜電網(wǎng)環(huán)境下預(yù)測設(shè)備壽命的消耗情況，為實時操作提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動的依據(jù)。將實時獲取的饋線數(shù)據(jù)與經(jīng)驗?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行結(jié)合，生成了實時的中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)的負(fù)荷電壓閾值對該數(shù)據(jù)與負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷電壓判斷，最終生成了精確的轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果。這一過程實現(xiàn)了對電壓異常情況下的智能響應(yīng)，并在數(shù)據(jù)層面上保證了操作的合理性和可執(zhí)行性。因此，本發(fā)明通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的多層次分析和判斷方法，解決了傳統(tǒng)電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作中依賴人工經(jīng)驗、響應(yīng)滯后等問題，提高了中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作的智能化水平和決策準(zhǔn)確性。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：對饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，生成饋線缺失值處理數(shù)據(jù)和臺區(qū)缺失值處理數(shù)據(jù)；利用z-score對饋線缺失值處理數(shù)據(jù)和臺區(qū)缺失值處理數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測并剔除，生成饋線異常值處理數(shù)據(jù)和臺區(qū)異常值處理數(shù)據(jù)；

11、步驟s13：對饋線異常值處理數(shù)據(jù)和臺區(qū)異常值處理數(shù)據(jù)進(jìn)行插值時間對齊處理，生成饋線時間對齊數(shù)據(jù)和臺區(qū)時間對齊數(shù)據(jù)；對饋線時間對齊數(shù)據(jù)和臺區(qū)時間對齊數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成饋線標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和臺區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：對饋線標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和臺區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集構(gòu)建，生成臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集。

13、本發(fā)明通過獲取的饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)處理的起點，確保了信息的實時性和相關(guān)性。通過對饋線和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，利用統(tǒng)計方法識別并處理數(shù)據(jù)中的缺失信息，生成了饋線缺失值處理數(shù)據(jù)和臺區(qū)缺失值處理數(shù)據(jù)。這一過程顯著減少了數(shù)據(jù)的缺失對分析結(jié)果的潛在影響。進(jìn)一步地，通過應(yīng)用z-score對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測并剔除，生成了饋線異常值處理數(shù)據(jù)和臺區(qū)異常值處理數(shù)據(jù)。這一環(huán)節(jié)有效排除了數(shù)據(jù)中的極端異常值，確保了數(shù)據(jù)的真實性和穩(wěn)定性。對饋線異常值處理數(shù)據(jù)和臺區(qū)異常值處理數(shù)據(jù)進(jìn)行插值時間對齊處理，生成了饋線時間對齊數(shù)據(jù)和臺區(qū)時間對齊數(shù)據(jù)。這一步驟確保了不同數(shù)據(jù)源在時間上的一致性，消除了由于數(shù)據(jù)采集時間差異引發(fā)的誤差。通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，將饋線時間對齊數(shù)據(jù)和臺區(qū)時間對齊數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為饋線標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和臺區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，確保了數(shù)據(jù)在同一量綱下的可比性和一致性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)的分布特性，還提高了模型訓(xùn)練和分析的效果。最后，通過對饋線標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和臺區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集構(gòu)建，生成了臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的分析和建模提供了全面、準(zhǔn)確且標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

14、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

15、步驟s21：獲取電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集；

16、步驟s22：對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行時間坐標(biāo)軸標(biāo)定，生成電網(wǎng)時間關(guān)聯(lián)軸；利用電網(wǎng)時間關(guān)聯(lián)軸對臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行二維曲線擬合分析，生成臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)；對臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行局部空間平滑檢測處理，生成臺區(qū)饋線空間平滑檢測數(shù)據(jù)；

17、步驟s23：對臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行異常不和諧區(qū)域判定，生成負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)。

18、本發(fā)明通過獲取的電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集為數(shù)據(jù)處理提供了全面的歷史背景，這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的分析提供了豐富的背景信息，確保了分析結(jié)果的可靠性。通過對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行時間坐標(biāo)軸標(biāo)定，生成了電網(wǎng)時間關(guān)聯(lián)軸，這一步驟通過對時間坐標(biāo)的準(zhǔn)確標(biāo)定，確保了不同時間點數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和一致性。進(jìn)一步地，利用電網(wǎng)時間關(guān)聯(lián)軸對臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行二維曲線擬合分析，生成了臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)。這一過程通過擬合模型揭示了數(shù)據(jù)中的潛在趨勢和關(guān)系，為后續(xù)的異常檢測奠定了基礎(chǔ)。在接下來的處理過程中，對臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行局部空間平滑檢測處理，生成了臺區(qū)饋線空間平滑檢測數(shù)據(jù)。此步驟通過平滑處理去除了數(shù)據(jù)中的局部噪聲和不規(guī)則波動，使得數(shù)據(jù)在空間上的表現(xiàn)更加連貫和均勻。這不僅提高了數(shù)據(jù)的平滑性，也增強(qiáng)了對數(shù)據(jù)整體趨勢的把握，使得后續(xù)分析更加準(zhǔn)確和可靠。對臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行異常不和諧區(qū)域判定，生成了負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)。這一步驟通過對數(shù)據(jù)的異常區(qū)域進(jìn)行識別和判定，提取了負(fù)荷波動電壓的異常信息，為進(jìn)一步的電網(wǎng)優(yōu)化和管理提供了關(guān)鍵的依據(jù)。

19、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

20、步驟s31：獲取開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍；

21、步驟s32：對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行運(yùn)行壽命和投切次數(shù)提取，生成運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)；對中壓配電網(wǎng)運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性分析，生成中壓配電網(wǎng)運(yùn)行壽命-投切次數(shù)數(shù)據(jù)；

22、步驟s33：基于開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍對中壓配電網(wǎng)運(yùn)行壽命-投切次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建，生成投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀?/p>

23、本發(fā)明通過獲取的開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍為后續(xù)分析提供了關(guān)鍵的參考邊界，確保了在構(gòu)建模型時所用數(shù)據(jù)的合理性和可靠性。通過這一范圍，能夠準(zhǔn)確地界定設(shè)備的操作極限，從而為模型的實際應(yīng)用提供了可靠的基礎(chǔ)。對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行運(yùn)行壽命和投切次數(shù)的提取，生成了運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)。這一過程通過從歷史數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵的運(yùn)行指標(biāo)，構(gòu)建了設(shè)備性能的基本數(shù)據(jù)集。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行線性分析，生成了中壓配電網(wǎng)運(yùn)行壽命-投切次數(shù)數(shù)據(jù)。這一步驟通過運(yùn)用線性分析方法揭示了投切次數(shù)與設(shè)備壽命之間的潛在線性關(guān)系，為設(shè)備的使用壽命預(yù)測提供了重要依據(jù)。線性分析的結(jié)果不僅幫助識別了影響設(shè)備壽命的主要因素，還為進(jìn)一步的模型構(gòu)建奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過基于開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍，對中壓配電網(wǎng)運(yùn)行壽命-投切次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建，生成了投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀＿@一模型通過將設(shè)備的實際操作數(shù)據(jù)與其最大投切次數(shù)范圍相結(jié)合，建立了一個能夠反映實際情況的經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀Ｔ撃Ｐ筒粌H提供了設(shè)備壽命的預(yù)測工具，還幫助評估了不同投切次數(shù)下設(shè)備壽命的變化趨勢，從而為設(shè)備的維護(hù)和更換策略提供了科學(xué)依據(jù)。通過對經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷膽?yīng)用，可以有效地預(yù)測設(shè)備的剩余壽命，優(yōu)化設(shè)備的維護(hù)計劃，減少因設(shè)備故障導(dǎo)致的系統(tǒng)中斷，提高了配電網(wǎng)的運(yùn)行可靠性和效率。

24、優(yōu)選的，步驟s32包括以下步驟：

25、步驟s321：對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行運(yùn)行壽命和投切次數(shù)提取，生成運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)；

26、步驟s322：對運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作頻次間隔分析，生成中壓配電網(wǎng)操作頻次間隔數(shù)據(jù)；對中壓配電網(wǎng)操作頻次間隔數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)運(yùn)行度分析，生成中壓配電網(wǎng)設(shè)備健康度數(shù)據(jù)；

27、步驟s323：利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)對中壓配電網(wǎng)設(shè)備健康度數(shù)據(jù)、運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備次數(shù)-壽命線性分析，生成中壓配電網(wǎng)運(yùn)行壽命-投切次數(shù)數(shù)據(jù)。

28、本發(fā)明通過從電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集中提取運(yùn)行壽命和投切次數(shù)數(shù)據(jù)，生成了基礎(chǔ)的運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)提供了設(shè)備在實際運(yùn)行中性能的基本描述，為后續(xù)分析奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作頻次間隔分析，生成了中壓配電網(wǎng)操作頻次間隔數(shù)據(jù)。這一分析過程幫助識別了設(shè)備操作間隔的特征，為評估設(shè)備的使用模式和頻率提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)。進(jìn)一步地，對操作頻次間隔數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)運(yùn)行度分析，生成了中壓配電網(wǎng)設(shè)備健康度數(shù)據(jù)。這一分析揭示了設(shè)備在實際運(yùn)行中的健康狀況，反映了設(shè)備在不同操作頻次下的運(yùn)行穩(wěn)定性和健康狀態(tài)，從而為設(shè)備維護(hù)和故障預(yù)測提供了實際依據(jù)。通過利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)對中壓配電網(wǎng)設(shè)備健康度數(shù)據(jù)、運(yùn)行壽命數(shù)據(jù)和中壓配電網(wǎng)投切次數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性分析，生成了中壓配電網(wǎng)運(yùn)行壽命-投切次數(shù)數(shù)據(jù)。皮爾遜相關(guān)系數(shù)的應(yīng)用使得這些數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系得以量化，從而揭示了投切次數(shù)與設(shè)備壽命之間的統(tǒng)計相關(guān)性。這一分析不僅明確了設(shè)備的健康狀況與壽命之間的關(guān)系，還通過線性分析提供了預(yù)測設(shè)備壽命和優(yōu)化投切策略的科學(xué)依據(jù)。

29、優(yōu)選的，步驟s33包括以下步驟：

30、步驟s331：獲取設(shè)備操作頻次間隔數(shù)據(jù)；基于中壓配電網(wǎng)設(shè)備健康度數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命與投切次數(shù)模型構(gòu)建，生成壽命與投切次數(shù)初步模型；

31、步驟s332：對壽命與投切次數(shù)初步模型的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化識別，生成投切次數(shù)差異化數(shù)據(jù)；對投切次數(shù)差異化數(shù)據(jù)進(jìn)行臨界值預(yù)測，生成投切次數(shù)臨界值數(shù)據(jù)；

32、步驟s333：基于投切次數(shù)臨界值數(shù)據(jù)對設(shè)備操作頻次間隔數(shù)據(jù)和壽命與投切次數(shù)初步模型進(jìn)行非線性擬合分析，生成多維度非線性擬合結(jié)果；利用多維度非線性擬合結(jié)果對壽命與投切次數(shù)初步模型進(jìn)行檢驗校正，生成投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀?/p>

33、本發(fā)明通過獲取設(shè)備操作頻次間隔數(shù)據(jù)，并基于中壓配電網(wǎng)設(shè)備健康度數(shù)據(jù)構(gòu)建壽命與投切次數(shù)初步模型。這一過程提供了設(shè)備在不同操作頻次下的壽命預(yù)測模型，能夠反映設(shè)備在實際操作條件下的性能變化，為后續(xù)的模型優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。對壽命與投切次數(shù)初步模型的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化識別，生成投切次數(shù)差異化數(shù)據(jù)。這一分析揭示了設(shè)備在不同投切次數(shù)下的性能差異，并通過對投切次數(shù)差異化數(shù)據(jù)進(jìn)行臨界值預(yù)測，生成了投切次數(shù)臨界值數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)提供了設(shè)備在不同操作條件下的關(guān)鍵閾值，有助于理解設(shè)備在接近臨界操作條件時的性能變化，從而為進(jìn)一步的模型優(yōu)化提供參考。通過基于投切次數(shù)臨界值數(shù)據(jù)對設(shè)備操作頻次間隔數(shù)據(jù)和壽命與投切次數(shù)初步模型進(jìn)行非線性擬合分析，生成了多維度非線性擬合結(jié)果。多維度非線性擬合能夠揭示更復(fù)雜的設(shè)備壽命與投切次數(shù)之間的關(guān)系，并考慮了設(shè)備在不同操作條件下的非線性響應(yīng)。利用這些非線性擬合結(jié)果對初步模型進(jìn)行檢驗和校正，從而生成了更加準(zhǔn)確和全面的投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ?。這一過程通過詳細(xì)的差異化識別、臨界值預(yù)測和非線性擬合分析，顯著提升了對設(shè)備壽命和投切次數(shù)之間復(fù)雜關(guān)系的理解。這種深入的分析不僅提高了模型的準(zhǔn)確性和可靠性，還優(yōu)化了設(shè)備的使用策略和維護(hù)計劃。通過精確的模型構(gòu)建和校正，能夠有效預(yù)測設(shè)備的壽命，減少故障率，提高設(shè)備的使用效率和經(jīng)濟(jì)性。

34、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

35、步驟s41：將饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)作為輸入進(jìn)投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，生成實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)；

36、步驟s42：對負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行電壓波動嚴(yán)重優(yōu)先級判斷，生成轉(zhuǎn)供操作優(yōu)先級數(shù)據(jù)；

37、步驟s43：利用預(yù)設(shè)的負(fù)荷電壓閾值對實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)供操作優(yōu)先級數(shù)據(jù)進(jìn)負(fù)荷電壓判斷，生成轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果；基于轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)供操作，從而完成中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作。

38、本發(fā)明通過將饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)輸入到投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ椭?，生成了實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)。這一過程能夠?qū)崟r反映設(shè)備在當(dāng)前運(yùn)行條件下的狀態(tài)，確保了對設(shè)備壽命和投切次數(shù)的實時監(jiān)控。通過實時數(shù)據(jù)的輸入，模型能夠動態(tài)更新設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和壽命預(yù)測，從而提高了對設(shè)備性能變化的敏感度和反應(yīng)速度。對負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行電壓波動嚴(yán)重優(yōu)先級判斷，生成轉(zhuǎn)供操作優(yōu)先級數(shù)據(jù)。這一過程通過對電壓波動情況的分析，確定了不同異常情況的優(yōu)先級，從而為轉(zhuǎn)供操作的決策提供了重要依據(jù)。優(yōu)先級數(shù)據(jù)的生成使得在面對多個的轉(zhuǎn)供操作時，能夠優(yōu)先處理那些對電網(wǎng)穩(wěn)定性影響較大的異常情況，從而優(yōu)化了資源的配置和響應(yīng)的及時性。進(jìn)一步利用預(yù)設(shè)的負(fù)荷電壓閾值，對實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)供操作優(yōu)先級數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷電壓判斷，生成轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果。這一步驟通過將實時數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比對，確保了對電壓異常的有效判斷，并結(jié)合優(yōu)先級數(shù)據(jù)制定了轉(zhuǎn)供操作的策略。該判斷結(jié)果不僅為具體的轉(zhuǎn)供操作提供了明確的依據(jù)，還優(yōu)化了轉(zhuǎn)供操作的時機(jī)和范圍，從而減少了電網(wǎng)故障的風(fēng)險和影響。

39、優(yōu)選的，步驟s43包括以下步驟：

40、步驟s431：將實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)與轉(zhuǎn)供操作優(yōu)先級數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性交叉比對，生成優(yōu)先級-壽命匹配系數(shù)；基于預(yù)設(shè)的負(fù)荷電壓閾值將優(yōu)先級-壽命匹配系數(shù)和實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行波動耦合分析，生成電壓-匹配系數(shù)數(shù)據(jù)；

41、步驟s432：通過多層次決策技術(shù)對電壓-匹配系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷電壓判斷，生成轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果，其中轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果包括轉(zhuǎn)供操作高必要性和轉(zhuǎn)供結(jié)果低必要性；

42、步驟s433：當(dāng)轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果為轉(zhuǎn)供操作高必要性時，利用自動化執(zhí)行算法通過預(yù)設(shè)的響應(yīng)時間窗口將負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)制轉(zhuǎn)移，并生成設(shè)備開關(guān)關(guān)閉數(shù)據(jù)；

43、步驟s434：當(dāng)轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果為轉(zhuǎn)供結(jié)果低必要性，對負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行待觀察標(biāo)記，生成低轉(zhuǎn)供標(biāo)記數(shù)據(jù)；基于低轉(zhuǎn)供標(biāo)記數(shù)據(jù)對轉(zhuǎn)供操作優(yōu)先級數(shù)據(jù)進(jìn)行提高優(yōu)先級處理，生成低轉(zhuǎn)供處理標(biāo)記數(shù)據(jù)，從而完成中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供識別并操作。

44、本發(fā)明通過將實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)與轉(zhuǎn)供操作優(yōu)先級數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性交叉比對，生成了優(yōu)先級-壽命匹配系數(shù)。這一過程使得在實時監(jiān)控中能夠準(zhǔn)確量化各項數(shù)據(jù)的相關(guān)性，并結(jié)合負(fù)荷電壓閾值進(jìn)行波動耦合分析，從而生成電壓-匹配系數(shù)數(shù)據(jù)。電壓-匹配系數(shù)數(shù)據(jù)能夠反映電壓異常情況與設(shè)備壽命匹配度的關(guān)系，為后續(xù)的決策提供了量化依據(jù)。利用多層次決策技術(shù)對電壓-匹配系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷電壓判斷，生成了轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果。這一步驟通過高級決策技術(shù)對電壓和匹配系數(shù)的關(guān)系進(jìn)行深入分析，區(qū)分出轉(zhuǎn)供操作的高必要性和低必要性。高必要性結(jié)果表明當(dāng)前負(fù)荷波動對設(shè)備壽命的威脅較大，需要立即采取措施，而低必要性結(jié)果則表示問題相對輕微，可以在后續(xù)進(jìn)一步觀察和處理。是在判斷結(jié)果為轉(zhuǎn)供操作高必要性時，利用自動化執(zhí)行算法在預(yù)設(shè)的響應(yīng)時間窗口內(nèi)進(jìn)行強(qiáng)制轉(zhuǎn)移，生成設(shè)備開關(guān)關(guān)閉數(shù)據(jù)。這一過程通過自動化手段確保了對緊急情況的快速響應(yīng)，減少了手動干預(yù)的延遲，并保證了電網(wǎng)的穩(wěn)定性和設(shè)備的安全。

45、在本說明書中，提供了一種中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作識別系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述的中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作識別方法，該中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作識別系統(tǒng)包括：

46、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理模塊：獲取饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)；對饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集；

47、歷史數(shù)據(jù)擬合與異常檢測模塊：獲取電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集；將電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集和臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行二維曲線擬合分析，生成臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)；對臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行異常不和諧區(qū)域判定，生成負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)；

48、經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建模塊：獲取開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍；基于開關(guān)設(shè)備最大投切次數(shù)范圍對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建，生成投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ停?/p>

49、實時數(shù)據(jù)判斷與轉(zhuǎn)供操作模塊：將饋線實時數(shù)據(jù)和臺區(qū)實時數(shù)據(jù)作為輸入進(jìn)投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，生成實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)；利用預(yù)設(shè)的負(fù)荷電壓閾值對實時中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)和負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷電壓判斷，生成轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果；基于轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)供操作，從而完成中壓配電網(wǎng)轉(zhuǎn)供操作。

50、本發(fā)明的有益效果在于通過數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理模塊通過實時采集饋線和臺區(qū)的數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集。這一過程通過高效的數(shù)據(jù)采集和處理，確保了數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的分析提供了可靠的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的優(yōu)化操作，如缺失值處理和異常值檢測，為后續(xù)的分析模型建立提供了干凈且一致的數(shù)據(jù)源，有效減少了噪聲和誤差的干擾。歷史數(shù)據(jù)擬合與異常檢測模塊則利用二維曲線擬合分析，將電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集與臺區(qū)饋線處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行綜合分析，生成臺區(qū)饋線二維擬合數(shù)據(jù)。這一步驟通過擬合分析揭示了數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系，并對異常不和諧區(qū)域進(jìn)行判定，生成負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)。這一過程使得能夠在歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上識別出異常模式和趨勢，為實時監(jiān)控提供了有效的預(yù)測依據(jù)，并能夠提前預(yù)警潛在的電壓波動問題。經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建模塊基于開關(guān)設(shè)備的最大投切次數(shù)范圍，對電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜆?gòu)建，生成投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀Ｍㄟ^將投切次數(shù)與設(shè)備壽命之間的關(guān)系進(jìn)行建模，該模塊為實時數(shù)據(jù)的評估和決策提供了量化的參考標(biāo)準(zhǔn)。該經(jīng)驗?zāi)Ｐ筒粌H揭示了設(shè)備壽命與投切次數(shù)之間的關(guān)系，還為后續(xù)的實時數(shù)據(jù)判斷提供了理論支持。實時數(shù)據(jù)判斷與轉(zhuǎn)供操作模塊則將實時饋線數(shù)據(jù)和臺區(qū)數(shù)據(jù)作為輸入，利用投切次數(shù)-設(shè)備壽命經(jīng)驗?zāi)Ｐ蜕蓪崟r中壓投切-設(shè)備壽命數(shù)據(jù)。通過預(yù)設(shè)的負(fù)荷電壓閾值，對實時數(shù)據(jù)和負(fù)荷波動電壓異常數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷，生成轉(zhuǎn)供操作判斷結(jié)果。這一模塊通過智能化的決策支持系統(tǒng)，依據(jù)實時數(shù)據(jù)的變化動態(tài)調(diào)整電網(wǎng)操作策略，從而實現(xiàn)了高效的轉(zhuǎn)供操作，確保電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性。高速數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)獲取傳感器采集指令，并基于這些指令對高速數(shù)據(jù)傳感器進(jìn)行饋線和臺區(qū)數(shù)據(jù)調(diào)用。通過高速流量網(wǎng)絡(luò)傳輸，將采集到的數(shù)據(jù)傳遞至處理系統(tǒng)，實現(xiàn)了實時數(shù)據(jù)的高速更新和傳輸。這一模塊的設(shè)計保證了數(shù)據(jù)的實時性和傳輸效率，為系統(tǒng)提供了及時的數(shù)據(jù)信息支持。綜上所述，該系統(tǒng)通過高效的數(shù)據(jù)采集、處理、分析和決策模塊，顯著提升了電網(wǎng)系統(tǒng)的智能化水平。數(shù)據(jù)層面的精準(zhǔn)處理和動態(tài)調(diào)整能力，有效地提高了電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和響應(yīng)效率，解決了傳統(tǒng)電網(wǎng)管理方法中的延遲和不精準(zhǔn)問題，為現(xiàn)代電網(wǎng)管理提供了先進(jìn)的技術(shù)方案。