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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司;国网智能电网研究院有限公司;东南大学;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司

摘要：本申请提供了基于图论分析的电网动态拓扑故障识别方法及系统，涉及故障识别技术领域，该方法包括：构建电网拓扑图；挖掘泛化故障特征并搭建故障拓扑图；联合电网拓扑图与故障拓扑图，训练故障定位模型；初步筛查异常运行数据，进行模糊定位与层间映射，确定故障关联子图；对故障关联子图进行风控预测，确定风险趋势；整合故障关联子图与风险趋势，于显示界面进行可视化预警。通过本申请可以解决现有技术中由于对电网设备进行故障识别的效率较低，造成对电网故障进行预警的时效性较差的技术问题，实现了提高对电网设备进行故障识别的效率的技术目标，提高对电网故障进行预警的时效性，达到了提高电网安全性的技术效果。

主权项：1.基于图论分析的电网动态拓扑故障识别方法，其特征在于，所述方法包括：读取目标电网的分布数据，构建电网拓扑图，所述电网拓扑图基于电能调度走向变更进行有向更新；读取预定时区的电网运行记录，挖掘泛化故障特征并搭建故障拓扑图，所述故障拓扑图包括多个以故障点为根节点的非连通有向图，且标识有边权重，其中，根据各设备之间造成故障发生的影响性大小对各设备的关系标识边权重；联合所述电网拓扑图与所述故障拓扑图，训练故障定位模型，其中，拓扑图联合标准基于概率角度与图论角度确定，具体地，基于图论角度，通过对比和分析电网拓扑图和故障拓扑图，识别目标电网中的关键节点和薄弱节点在故障发生时可能对目标电网的稳定性和可靠性产生影响，基于概率角度，根据目标电网的历史运行记录或大数据统计，对各节点和边分配不同的故障发生概率，用于反映设备的老化程度、环境条件、维护状况多种因素，在所述故障拓扑图中，根据故障的传播机制、影响范围以及电网的拓扑结构多个因素，计算故障从一个节点传播到另一个节点的概率，结合所述电网拓扑图和所述故障拓扑图的概率信息，对电网进行风险评估，其中，包括计算不同故障场景下的损失大小、影响范围以及发生概率，从而确定电网中的高风险区域和潜在风险点；回传电网运行数据并初步筛查异常运行数据，结合所述故障定位模型进行模糊定位与层间映射，确定故障关联子图；结合连通性与邻接影响度，对所述故障关联子图进行风控预测，确定风险趋势，其中，所述连通性为以电网拓扑图中各设备为节点的节点之间的运行关联性，所述邻接影响度为电网拓扑图中各设备的故障影响程度；整合所述故障关联子图与所述风险趋势，于显示界面进行可视化预警。

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