摘要
本申请公开了台风天气下电网设备故障率预测方法、装置及存储介质,方法包括:以历史电缆信息以及预先建立的台风模型构建计及风速的电缆失效概率模型;以历史高压开关柜信息以及预先建立的降雨量模型构建计及降水的高压开关柜失效概率模型;以深度学习轻度量化梯度提升机算法、电缆失效概率模型以及高压开关柜失效概率模型构建电网设备故障率预测模型,利用区域设备历史运行信息进行训练;以区域设备当前运行信息作为训练后的电网设备故障率预测模型的输入,输出电网设备故障率预测结果。本申请的有益效果:提高最终电网设备故障率预测模型的预测准确性以及时效性,便于运行人员及时制定应急响应计划,提高电力系统对台风灾害的防御能力。
技术关键词
故障率预测方法
电网设备
高压开关柜
历史运行信息
台风模型
数据处理模块
梯度提升机
天气
故障率预测装置
风速
电缆
预测模型训练
K近邻算法
历史运行数据
噪声样本
积水
分析模块
电力系统
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
性能预测方法
性能预测模型
涂层
数据
神经网络模型
配电网抢修
配电网故障抢修
综合评估方法
载具运输
模拟退火算法
智能防误方法
故障树分析方法
电网设备运行数据
设备拓扑结构
电网拓扑结构
分析报告生成方法
神经网络模型
加密数据
电网现场
计算机可执行程序