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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司信息通信公司

摘要：本发明涉及电力检测领域，具体为基于AI和知识库的电力系统数据智能处理系统与方法，包括：模式识别模块、电流预测模块、线缆测试模块、热稳定模块和支路分离模块，模式识别模块用于训练AI模型构建多维函数组，电流预测模块预测输电支路中的电流大小，线缆测试模块用于分析各支路线材的电阻率，热稳定模块用于计算支路的热损耗，计算稳定电压，支路分离模块用于将过热支路分离出电网，单独供电，本发明能够降低系统损耗并提高输电效率，并根据电力系统的工况和负荷情况，实时调整发电计划，有助于线路的稳定运行，从而提高系统的效率、可靠性和经济性。

主权项：1.基于AI和知识库的电力系统数据智能处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1.检测各供电支路的用电数据，利用历史用电数据构建知识库，训练AI模型对所述知识库中的用电数据进行学习，挖掘历史周期内用电数据的共性规律，将所述共性规律输出为多维函数组；步骤S2.获取当前用电周期内各用户的前序用电数据，分析前序用电数据与步骤S1中所述多维函数组中各函数的拟合程度，识别用户的用电模式，根据所述用电模式，分析未来电流使用情况，得到支路预测电流；步骤S3.电厂进行供电前，向输电线路中输出按预设规律变化的电压，根据各支路中的电流大小和线材参数，计算各输电支路的电阻率；步骤S4.根据步骤S2和步骤S3中得到的支路电阻率和预测电流，计算输电支路的热损耗与单位载热量，当一条支路的单位载热量高于线材的热稳定极限时，将该支路标记为过热支路，转到步骤S5；步骤S5.根据步骤S3中得到的电阻率，计算过热支路的稳定电压，利用并联开关将过热支路分离出电网，作为一条串联支路单独用稳定电压供电，当过热支路的电流在一个周期内恒低于阈值时，闭合并联开关，将过热支路切回电网；步骤S1包括：步骤S11.从入户电缆终端的电表获取用户的用电数据，所述用电数据包括：供电电压、瞬时电流和用电时间，并计算出用户负载大小，以预设的时长T为一个用电周期，将检测到的数据存入数据库中；步骤S12.将数据库中的数据进行去噪、筛选和归一化处理后，利用聚类算法收集、整理和记录历史用电数据，根据历史用电数据构建知识库；步骤S13.利用知识库中的数据训练AI模型，所述AI模型包括：线性回归模型、支持向量机模型、决策树模型、神经网络模型和集成学习模型；使用AI模型识别出一个周期内用电数据的共性规律，所述共性规律代表用户接入电路的负载随时间的变化规律，以多维函数组的形式输出，所述多维函数组中每一个函数对应一个挖掘出的共性规律；将多维函数组记作X，所述X={F1（t），F2（t），…，Fn（t）}，其中Fn（t）为函数组中第n个函数，代表用户负载与时间的关系，t代表时间，n代表函数组X中函数的数量；步骤S2包括：步骤S21.从上一个用电周期结束开始计时，将当前时刻记作t0，所述0＜t0＜T，对每一个用户，获取从当前时刻向前数T时长的历史用电数据，将历史用电数据中用户负载随时间的变化R（t）记作前序用电数据；步骤S22.根据以下公式计算前序用电数据与多维函数组中各函数的拟合程度： ，其中，Fi（t）代表多维函数组X中第i个数据，Yi代表前序用电数据与函数Fi（t）的拟合程度，其中i为整数且1≤i≤n；步骤S23.遍历i的所有可能取值，将拟合程度Yi最小时取得的i值记作决定值a，决定值对应的函数Fa（t）记作该用户的用电模式；根据用户的用电模式，预测未来的一个周期内该用户的用电电流I（t），所述I（t）=U（t）Fa（t），其中U（t）为发电厂在未来一个周期内的电压变化函数；步骤S24.获取输电支路对应的供电台区，以及用户的台区归属情况，对台区归属范围内所有用户的预测用电电流I（t）进行叠加，得到输电支路中的总预测电流IX（t），将所述IX（t）记作该输电支路的支路预测电流。

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