配电网故障定位研判方法、系统、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及电力工程技术领域，特别是涉及一种配电网故障定位研判方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术：

随着电力工程技术的发展，以及经济水平和生活水平的提高，人们对于配电网供电可靠性和供电质量的需求也日益提升。而为了保障良好的供电可靠性和供电质量，需要对配电网的电力系统的运作状态进行关注，对配电网的运行过程进行故障诊断，及时发现故障所在，进而实现配电网故障后的快速恢复。

其中，配电网故障诊断是通过利用有关电力系统及其保护装置的广泛知识和继电保护等故障信息来识别故障的元件位置、类型和误动作的装置。传统上多采用基于开关量或模拟量的方法实现故障诊断，其中，基于开关量的诊断方法主要是根据保护和断路器的动作信息进行建模分析，而基于模拟量的诊断方法主要是根据各种监控装置测量的电流、电压和功率等模拟电气量进行建模和分析。

但由于传统的诊断方法大多针对输电网络，偏重于利用单个诊断对象的局部信息，且考虑到配电网中结构复杂多变，分支繁多，配网自动化程度不一，存在大量不确定因素，影响信息的完整性，从而无法根据全面的配电网信息进行故障诊断。从而在发生多重故障时，在失电区域中将会存在大量故障元件与非故障元件，且开关保护会发生拒动或误动，容易干扰故障研判，进而无法准确得知配电网出现的故障类型，也无法准确分析出不同故障所在位置，导致配电网故障修复效率低下，无法保证配电网故障后的快速恢复。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升电网故障修复效率，以保证配电网故障后的快速恢复的配电网故障定位研判方法、系统、计算机设备和存储介质。

一种配电网故障定位研判方法，所述方法包括：

采集不同关联系统的输出信息，并对各所述输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据；

基于主配网拓扑结构，对所述故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果；

根据所述故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。

在其中一个实施例中，所述基于主配网拓扑结构，对所述故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果，包括：

获取所述主配网拓扑结构对应的预设层级，以及各所述预设层级对应的研判逻辑；

根据各所述预设层级对应的研判逻辑和预设信号优先级，对所述故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果。

在其中一个实施例中，所述根据各所述预设层级对应的研判逻辑和预设信号优先级，对所述故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果，包括：

根据所述预设层级对应的研判逻辑，判断是否存在与所述预设层级的离散停电信号对应的关联信号；

当确定存在与所述预设层级的离散停电信号对应的关联信号时，根据所述关联信号和对应的预设信号优先级，对所述关联信号进行分组；

根据所述关联信号的组别和所述主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在其中一个实施例中，所述关联信号的组别包括整线停电信号；所述根据所述关联信号的组别和所述主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果，包括：

检测站内信号和开关分闸状态；

根据所述站内信号和所述开关分闸状态，确定是否存在整线停电信号；

当确定存在所述整线停电信号时，基于所述主配网拓扑结构获取馈线自动化覆盖率；

当确定所述馈线自动化覆盖率达到预设阈值时，根据所述整线停电信号和所述主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在其中一个实施例中，所述关联信号的组别包括馈线停电信号；所述根据所述关联信号的组别和所述主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果，包括：

监测路级信号状态，并根据所述路级信号状态确定配电网开关动作状态；

根据所述配电网开关动作状态进行站内信号匹配；

当确定存在和所述馈线停电信号匹配的站内信号时，判断是否存在和所述馈线停电信号关联的其他分支信号；

当确定不存在和所述馈线停电信号关联的其他分支信号时，获取关联的台区分支信号，并根据所述馈线停电信号和所述台区分支信号，基于所述主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在其中一个实施例中，所述关联信号的组别包括台区分支线停电信号；所述根据所述关联信号的组别和所述主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果，包括：

实时监测台区支线停电信号，并根据预设馈线分组对所述台区支线停电信号进行分组遍历，生成与各所述预设馈线分组对应的第一失电率；

当所述第一失电率小于第一预设阈值时，根据预设台区分支线分组对所述台区支线停电信号进行遍历，生成与各所述预设台区分支线分组对应的第二失电率；

当所述第二失电率大于第二预设阈值时，获取关联配变的遥测数据；

根据所述遥测数据和所述台区分支线停电信号，基于所述主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

根据所述故障研判数据进行初步研判，生成对应的初步研判结果；

当确定所述初步研判结果不符合预设研判要求时，获取关联的预设层级信号；

根据所述关联的预设层级信号生成新证据，并根据证据概率对所述新证据，进行证据再分配和证据融合，生成对应的证据融合结果；

根据所述初步研判结果和所述证据融合结果，生成对应的决策结果；

根据预设理论信号对所述决策结果和进行校核，生成对应的校核结果；

根据所述校核结果生成对应的故障研判结果。

一种配电网故障定位研判系统，所述系统包括：

故障研判数据生成模块，用于采集不同关联系统的输出信息，并对各所述输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据；

故障研判结果生成模块，用于基于主配网拓扑结构，对所述故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果；

告警信息生成模块，用于根据所述故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

采集不同关联系统的输出信息，并对各所述输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据；

基于主配网拓扑结构，对所述故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果；

根据所述故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

采集不同关联系统的输出信息，并对各所述输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据；

基于主配网拓扑结构，对所述故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果；

根据所述故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。

上述配电网故障定位研判方法、系统、计算机设备和存储介质中，通过采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据，进而基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果，并根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。由于采集了多个不同关联系统的输出进行进行融合和集成，可得到更为全面的故障研判数据，进而根据全面的故障研判数据进行分层分级故障研判时，得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。

附图说明

图1为一个实施例中配电网故障定位研判方法的应用环境图；

图2为一个实施例中配电网故障定位研判方法的流程示意图；

图3为一个实施例中关联系统的输出信息处理流程示意图；

图4为一个实施例中内外网数据交互示意图；

图5为一个实施例中主配网模型拼接示意图；

图6为一个实施例中生成对应的故障研判结果的流程示意图；

图7为另一个实施例中生成对应的故障研判结果的流程示意图；

图8为又一个实施例中生成对应的故障研判结果的流程示意图；

图9为再一个实施例生成对应的故障研判结果的流程示意图；

图10为另一个实施例中配电网故障定位研判方法的流程示意图；

图11为一个实施例中配电网故障定位研判系统的结构框图；

图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的配电网故障定位研判方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102与服务器104通过网络进行通信。服务器104通过采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据，进而基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果。根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息，并将生成的告警信息发送至终端102。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种配电网故障定位研判方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤s202，采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据。

具体地，可通过数据库连接方式、接口获取方式(包含主动获取和推送)、soa总线(面向服务架构总线)交互方式以及sftp文件下载方式(安全文件传送协议)等，获取不同关联系统的输出信息。其中，关联系统可包括主网ocs、配网自动化系统、计量自动化系统、营销系统、gis及生产系统、互联网地图等，通过将各关联系统的输出信息存储至配网oms系统，作为故障研判算法的输入数据来源。

进一步地，可从主网ocs系统获取出线开关变位重合闸、电流、电压等数据，从配电自动化系统：线路开关变位、电流以及电压等数据，从计量自动化系统获取配变、台区和用户表计失压告警等数据，并调用其提供的实时召测服务。从营销系统获取客户报障、用户欠费停电、户变关系以及户号等数据，而从生产系统获取线路、设备台账数据等数据，从一体化gis系统获取线路、设备地理位置和拓扑关系等数据，以及从互联网地图获取用户的经纬度坐标定位数据。

其中，主网ocs提供站内馈线开关跳闸信号、告警保护信号、10kv馈线出口处电压、电流与功率信息等数据的可靠性和实时性最高，但是范围比较有限，只涵盖了馈线站内出口处的开关跳闸信号和电压电流等电气量。配电自动化系统提供线路智能开关跳闸，告警信号以及电压电流信号，但是整体覆盖率有限，即使对于覆盖的线路，ftu(馈线终端设备)、dtu(开闭所、环网柜终端设备)或故障指示器等智能终端的数量也较为有限，难以做到每个分段都覆盖，在信号质量上，存在掉线率高，误报率高等问题。计量自动化系统中的信息有配变监测终端提供的配变失压告警信号，电压、电流和有功等电气信号以及用户智能电表的失压和计量信息，虽然做到了对用户的全覆盖，但是因为“户-变”关系数据不完善导致在故障研判时的“站-线-变-户”关系依然难以准确匹配。而且计量系统侧重被动接收各终端周期性的状态和信息上传功能，对于用户智能电表，大约20分钟才能更新一次数据，时效性相对较差。

进一步地，需要将各关联系统的输出信息集成至配网oms系统后，基于配网oms系统进一步获取集成后的输出信息，基于输出信息进行数据融合处理和数据预处理，得到故障研判数据。由于同时考虑了各个关联系统的输出信息，而不是针对单个系统的输出信息直接进行故障研判，进而可避免各关联系统的数据存在的覆盖范围有限的问题。

其中，针对输出信息进行数据融合处理和数据预处理，可以包括数据去重处理、异常值删除处理、处理缺失值、数据属性编码以及数据标准化正则化等数据处理手段。

在一个实施例中，基于电压波形相似性的配网“站-线-变-户”拓扑关系识别与校验的基本原理为：电气距离比较近的电压监测点的电压曲线波动相似性比较高，而电气距离比较远的监测点电压曲线波动相似性较低。根据这一原理，可以通过电压波形相似性分析，并结合台账等已有数据识别和校验配网的“站-线-变-户”拓扑关系。

进一步地，配电网“户-变”关系识别与校验步骤如下：

1)确定待校验的台区a，从用户信息系统中调取该台区变压器a及其各用户的最近30天的电压曲线；

2)选择待校验变压器a附近的某一变压器b，从用户信息系统中调取该变压器b及其供电的各用户的最近30天的电压曲线；

3)将变压器a和变压器b的电压曲线均分成360个时段，每一时段对应时间为2小时；

4)用皮尔逊相关系数法计算变压器a的电压曲线与变压器b的电压曲线在每一时段内的相关系数；

5)选取相关系数最小的5个时段，抽取该5个时段里变压器a及变压器b的各用户的电压曲线；

6)再利用皮尔逊相关系数法进行用户电压与变压器电压的相关性分析；如果待校验台区a中存在某一用户x，其电压与变压器a的电压的相关系数比该用户电压与变压器b的电压的相关系数还小，则判断台区a的户变关系存在错误；如果台区b中存在某一用户y，其电压与变压器a的电压的相关系数比该用户电压与变压器b的电压的相关系数还大，则判断台区a的户变关系存在错误；

8)选择待校验变压器a附近的其它变压器，采用上述同样的方法进行户变关系校验；如果均未发现“户-变”关系错误，这变压器a的供电台区的“户-变”关系是正确的。

对于两个电压时间序列ua(k)、ub(k)k＝1,2,3,…,n。其皮尔逊相关系数λ定义公式(1)所示：

其中，分别表示序列ux(k)和uy(k)的均值。

在一个实施例中，各关联系统的输出信息如表1所示：

表1

在一个实施例中，如图3所示，提供了关联系统的输出信息处理流程，参照图3可知，关联系统包括主网ocs系统、配网自动化系统、计量自动化系统、营销系统、生产系统以及gis系统等，通过将上述各关联系统的输出信息集成存储至配网oms系统中，并基于配网oms系统进一步获取集成后的输出信息，基于输出信息进行多系统数据融合处理和数据预处理，得到故障研判数据，经由故障定位研判算法进行研判，生产对应的配网故障定位研判结果，并将相应的配网故障定位研判结果存储至数据中心，经由数据中心对配网故障定位研判结果进行进一步分析，快速进行故障定位，匹配抢修措施进行快速抢修，同时还将相应的告警信息发送至用户终端。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种内外网数据交互示意图，参照图4可知，由于需要在信息外网与信息内网之间强隔离，进而确保信息内网数据不向外网泄露，并切断来自互联网的网络攻击路径，阻断病毒传播途径，预防信息窃听、信息篡改等黑客攻击行为，确保信息内网关键应用系统和重要数据不受到来自互联网的安全威胁，保障内网信息安全的情况下，实现为应用系统提供信息外网与信息内网之间的数据安全交换功能，即实现内网和各关联系统间的数据交换。

进一步地，通过网络隔离、安全接入控制、信息摆渡、内容安全过滤和安全审计等安全技术手段，建立互联网与信息内网之间多层次的数据交换安全管控和网络隔离防御体系，抵御互联网各类网络攻击，保证信息内网安全。

参照图4可知，实现内外网分离后，需将互联网地图获取的经纬度通过加密等方式由外网发送到电网内网，进而确保外网坐标与位于内网的webgis系统进行融合。其中，信息传输提供四种数据安全交换通道，分别是：由应用数据安全交换网关实现的第一通道，即结构化数据通道，由应用数据安全交换网关实现的第二通道，即非结构化数据交换通道，由定制协议安全交换网关实现的第三通道，即定制协议数据交换通道，以及由高强度安全交换网关实现实现的第四通道，即高强度数据交换通道。

步骤s204，基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果。

具体地，通过获取主配网拓扑结构对应的预设层级，以及各预设层级对应的研判逻辑，进而根据各预设层级对应的研判逻辑和预设信号优先级，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果。

其中，主配网拓扑结构对应的预设层级包括第一预设层级和第二预设层级，将停电事件分为确定性事件和未确定事件，通过按优先级分层对停电事件研判分析，第一预设层级与确定性停电事件对应，而第二预设层级与未确定性停电事件对应。其中，确定性的停电事件是指故障停电、计划停电、临时停电和欠费停电等，将确定性事件的研判逻辑置为第一预设层级，该逻辑不主动与底层研判结果相关联，只定位于被动关联。而非确定性停电事件包括台区实时停电信号以及客户报障工单关联的台区失电事件，对应第二预设层级，可根据不完整信息快速匹配，自动从停电事件池中查找最关联的停电事件、疑似事件，判断信号是否为某个确定性事件中的关联子信号。

进一步地，信号优先级的具体设计为站内信号告警信息优先于馈线级，馈线级告警信息优先于台区级，台区层面的优先级为可信度较高的配变信号优先于用户级报障信息。例如系统结合变电站级和馈线级告警信息就能完成故障研判时，则无需再关联台区级信息。当完成事件定性后，再通过校核理论台区失电信号集与实际台区失电信号集，支撑台区信号整治以及可信度画像建模。

其中，对故障研判数据进行分层分级故障研判的处理逻辑相对独立运行，按照层级和优先级，下层研判分析时需要考虑到上层研判结果，而信号相对完备的情况下，上层研判无需再关联下层信号或研判结果，各层级之间配合校验，依照判据优先级分析出停电性质和故障区间。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种主配网模型拼接示意图，参照图5可知，主配网图模拼接的基础是需要主配网两端具备共同的边界，即ems主网模型以10kv出线开关为末段边界，配网以10kv出线开关为起点。相对于ems主网模型而言，配网馈线等效为等值负荷，属于一类单端子设备，而配网系统模型则将变电站出线电缆或架空线路的起点等价为单端子端点号，等同采用主网负荷的端点号，等价的过程就是拼接的过程。

参照图5可知，对ems主网模型完成维护工作，在配网系统模型中通过搜索与之相匹配的配网模型边界设备，如果发现边界设备，表明存在需要与当前厂站模型拼接的配网设备，反之则表明系统中无配网模型需要与之拼接，对ems主网模型增量更新即可。ems主网模型对系统增量更新后，标记与之匹配的配网系统模型，更新与边界设备相连的配网设备一端节点号。当配网系统模型发生改变后，以边界设备为基础重新建模。为屏蔽配网系统模型频繁变更对全网模型造成的影响，设计中采用量测平衡分析、遥信遥测一致性校验等动态校核方法，以保证主配模型边界设备状态及量测数据正确性。其中，配网系统模型包括gis/pms配网模型以及电压台区阀门。

步骤s206，根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。

具体地，根据故障研判结果进行进一步分析，确定出配电网故障类型，比如整线故障停电、馈线信号停电、台区信号停电、计划停电以及临时停电等不同类型，而由于故障研判结果是基于主配网拓扑结构进行分层分级故障研判得到，则可分层逐级判断，进而在获知配电网故障类型的同时，可进一步确定出最可能的跳闸位置，实现故障区域的定位。

进一步地，根据故障研判结果进行进一步分析，得到配电网故障类型和故障区域之后，基于配电网故障类型和故障区域生成对应的告警信息，并将告警信息发送至用户终端或数据中心，以告知用户具体的故障情况，同时数据中心基于告警信息可进一步匹配抢修措施进行快速抢修，达到配电网故障快速恢复的目的。

上述配电网故障定位研判方法中，通过采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据，进而基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果，并根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。由于采集了多个不同关联系统的输出进行进行融合和集成，可得到更为全面的故障研判数据，进而根据全面的故障研判数据进行分层分级故障研判时，得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。

在一个实施例中，如图6所示，生成对应的故障研判结果的步骤，即根据各预设层级对应的研判逻辑和预设信号优先级，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果的步骤，具体包括：

步骤s602，根据预设层级对应的研判逻辑，判断是否存在与预设层级的离散停电信号对应的关联信号。

具体地，预设层级包括与确定性停电事件对应的第一预设层级，以及与未确定性停电事件对应的第二预设层级，其中，与第一预设层级对应的研判逻辑不主动与第二预设层级的层研判结果相关联，只定位于被动关联，即被动从第二预设层级接收相应的研判结果。而与第二预设层级对应的研判逻辑为根据不完整信息快速匹配，自动从停电事件池中查找最关联的停电事件、疑似事件，判断信号是否为某个确定性事件中的关联子信号。

步骤s604，当确定存在与预设层级的离散停电信号对应的关联信号时，根据关联信号和对应的预设信号优先级，对关联信号进行分组。

其中，信号优先级的具体设计为站内信号告警信息优先于馈线级，馈线级告警信息优先于台区级，台区层面的优先级为可信度较高的配变信号优先于用户级报障信息，即预设信号优先级包括与站内信号对应的第一信号优先级，与馈线级信号对应的第二信号优先级，与台区级信号对应的第三信号优先级，以及与用户级保障信息对应的第四信号优先级。

具体地，当确定存在与预设层级的离散停电信号对应的关联信号时，根据关联信号和对应的预设信号优先级，对关联信号进行分组，可得到关联信号的组别。其中，关联信号的组别包括整线停电信号、馈线停电信号、以及括台区分支线停电信号。

步骤s606，根据关联信号的组别和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

具体地，基于主配网拓扑结构，以及关联信号的组别，比如整线停电信号、馈线停电信号、或括台区分支线停电信号，进行逐级拓扑分析。其中，由于是基于主配网拓扑结构，存在从范围广至范围小的区域逐级分析，可逐级判定具体是整线停电，还是分支线停电，或者是台区停电，进而生成相应的故障研判结果。其中故障研判结果中的配电网故障类型可包括整线故障停电、馈线信号停电、台区信号停电、计划停电以及临时停电等不同类型。

进一步地，通过根据离散停电信号查询该层级是否存在关联信号，再按馈线和分支线进行信号分组，先判别是整线停电还是分支线停电，推理分析出最可能的跳闸位置，再进行故障区域的定位。而当出现站内信号与馈线信号缺失，或线路暂未实现自动化终端覆盖的情况时，将会直接导致无法关联到确定性停电事件，不能完成全逻辑停电事件研判。这时只能通过台区级信号，结合分支线和配变的静态关联关系拓扑分析，推理出最可能的跳闸位置。

在部分极端情况下，需要人工核实非确定性事件的属实性和停电性质。如果分支线发生故障且上游没有断路器，会导致整线故障，该事件将归为整线故障停电，分支线故障停电只需考虑上游配置断路器的这种情况。而为了确保台区级信号反向分析的准确性不受到信号误报漏报的影响，有必要结合实时计量等召测遥测数据来辅助研判。其中，当缺少自动化终端实时上送开关分闸信号的情况时，只能研判出分支线计划停电和非计划停电，而临时停电和故障停电的判定只能通过人工二次维护，需要通过人工维护停电性质的关联记录，同样可用于为自动化建设项目决策提供业务数据支撑。

本实施例中，通过根据预设层级对应的研判逻辑，确定存在与预设层级的离散停电信号对应的关联信号时，根据关联信号和对应的预设信号优先级，对关联信号进行分组，进而根据关联信号的组别和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。由于结合了全面的故障研判数据进行分层分级故障研判，可逐级得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。

在一个实施例中，如图7所示，生成对应的故障研判结果的步骤，即根据关联信号的组别和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果的步骤，具体包括以下步骤：

步骤s702，检测站内信号和开关分闸状态。

具体地，关联信号的组别包括整线停电信号，当通过检测站内信号和开关分闸状态，可确定是否存在整线停电信号。

步骤s704，根据站内信号和开关分闸状态，确定是否存在整线停电信号。

具体地，站内信号包括站内保护信号和站内无保护信号，当站内信号为站内保护信号时，根据开关分闸状态可确定存在整线停电信号。

其中，当站内信号缺失，即站内信号为站内无保护信号时，需进一步匹配检修计划，如匹配成功，则可确定当前的配电网故障类型为计划停电，如未匹配成功则当前的配电网故障类型为临时停电。

步骤s706，当确定存在整线停电信号时，基于主配网拓扑结构获取馈线自动化覆盖率。

具体地，当确定存在整线停电信号时，基于主配网拓扑结构进一步获取馈线自动化覆盖率，并进一步判定馈线自动化覆盖率是否达到预设阈值。其中，预设阈值可取100％，即当馈线自动化覆盖率达到预设阈值100％时，即馈线实现全面自动化覆盖。

步骤s708，当确定馈线自动化覆盖率达到预设阈值时，根据整线停电信号和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

具体地，当确定馈线自动化覆盖率达到预设阈值，即馈线实现全面自动化覆盖时，进一步获取关联信号，并根据关联信号即整线停电信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在一个实施例中，当馈线自动化覆盖率未达到预设阈值时，即馈线并未实现全面自动化覆盖时，可进一步获取台区级信号，进而根据台区级信号、整线停电信号，基于主配网拓扑结构，进行进一步拓扑分析，判定配电网故障类型以及故障区域，即得到相应的故障研判结果。

本实施例中，通过检测站内信号和开关分闸状态，并根据站内信号和开关分闸状态，确定是否存在整线停电信号。而当确定存在整线停电信号时，基于主配网拓扑结构获取馈线自动化覆盖率，进而在确定馈线自动化覆盖率达到预设阈值时，根据整线停电信号和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。实现了通过结合全面的故障研判数据进行分层分级故障研判，可逐级得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。

在一个实施例中，如图8所示，生成对应的故障研判结果的步骤，即根据关联信号的组别和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果的步骤，具体包括以下步骤：

步骤s802，监测路级信号状态，并根据路级信号状态确定配电网开关动作状态。

具体地，关联信号的组别包括馈线停电信号，当关联信号为馈线停电信号时，通过监测路级信号状态，进而根据路级信号状态确定配电网开关动作状态。其中，通过监测路级信号，可确定配电网开关动作状态以及是否存在保护动作。

在一种实施方式中，当确定无保护动作时，需进一步匹配检修计划，即当前的馈线停电信号是否存在与之相匹配的检修计划，如确定不存在与当前的馈线停电信号匹配的检修计划时，当前的配电网故障类型为临时停电，反之，如存在和当前的馈线停电信号匹配的检修计划时，则确定当前的配电网故障类型为计划停电。

步骤s804，根据配电网开关动作状态进行站内信号匹配。

具体地，根据路级信号状态，确定配电网开关动作状态为具有保护动作时，根据配电网开关状态进行站内信号匹配，即确定是否存在和当前配电网开关动作状态匹配的站内信号。

其中，通过监测路级信号状态，还可根据路级信号状态，进一步确定是否存在故障指示器指示过流翻牌。当存在故障指示器指示过流翻牌时，进一步根据配电网开关动作状态进行站内信号匹配。

步骤s806，当确定存在和馈线停电信号匹配的站内信号时，判断是否存在和馈线停电信号关联的其他分支信号。

具体地，当确定存在和馈线停电信号匹配的站内信号时，进一步确定是否存在与馈线停电信号关联的其他分支信号，而如果不存在与馈线停电信号关联的其他分支信号，则进一步获取与馈线停电信号关联的台区分支信号。

进一步地，存在与馈线停电信号关联的其他分支信号，根据关联的其他分支信号和当前的馈线停电信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

步骤s808，当确定不存在和馈线停电信号关联的其他分支信号时，获取关联的台区分支信号，并根据馈线停电信号和台区分支信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

具体地，当确定不存在和馈线停电信号关联的其他分支信号时，获取与当前的馈线停电信号关联的台区分支信号，并根据馈线停电信号和台区分支信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

本实施例中，通过监测路级信号状态，并根据路级信号状态确定配电网开关动作状态，进而根据配电网开关动作状态进行站内信号匹配。当确定存在和馈线停电信号匹配的站内信号时，且确定不存在和馈线停电信号关联的其他分支信号时，获取关联的台区分支信号，进而根据馈线停电信号和台区分支信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。实现了通过结合全面的故障研判数据进行分层分级故障研判，可逐级得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。

在一个实施例中，如图9所示，生成对应的故障研判结果的步骤，即根据关联信号的组别和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果的步骤，具体包括以下步骤：

步骤s902，实时监测台区支线停电信号，并根据预设馈线分组对台区支线停电信号进行分组遍历，生成与各预设馈线分组对应的第一失电率。

具体地，通过实时检测台区支线停电信号，并根据预设馈线分组对台区支线停电信号进行分组遍历，获取预设时段阈值内不同预设馈线分组的失电台区占比，即得到与各预设馈线分组对应的第一失电率。

步骤s904，当第一失电率小于第一预设阈值时，根据预设台区分支线分组对台区支线停电信号进行遍历，生成与各预设台区分支线分组对应的第二失电率。

具体地，第一预设阈值可以是70％，当获取到预设时段阈值内不同预设馈线分组的失电台区占比，即第一失电率，小于第一预设阈值70％时，进一步根据预设台区分支线分组对台区支线停电信号进行遍历，即获取预设时段阈值内不同预设台区分支线分组的失电台区占比，即得到与各预设台区分支线分组对应的第二失电率。

步骤s906，当第二失电率大于第二预设阈值时，获取关联配变的遥测数据。

具体地，第二预设值阈值可以是70％，可与第一预设阈值取值相同，当确定预设时段阈值内不同预设台区分支线分组的失电台区占比，即与各预设台区分支线分组对应的第二失电率，大于第二预设阈值70％时，获取关联配变的遥测数据。其中，为确保台区级信号反向分析的准确性不受到信号误报漏报的影响，需要结合实时计量等召测遥测数据来辅助研判。

步骤s908，根据遥测数据和台区分支线停电信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

具体地，当确定遥测数据为空时，则根据台区分支停电信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，确定当前的配电网故障类型为分支线停电。其中，当确定遥测数据不为空时，则返回步骤s902，执行实时监测台区支线停电信号，并根据预设馈线分组对台区支线停电信号进行分组遍历，生成与各预设馈线分组对应的第一失电率的步骤。

进一步地，通过将台区分支停电信号和预设检修计划进行匹配，当匹配成功时，即确定存在与当前台区分支停电信号相匹配的预设检修计划时，则进一步确定当前配电网故障类型为分支线下的计划停电。反之，当确定不存在与当前台区分支停电信号相匹配的预设检修计划时，则进一步确定当前配电网故障类型为分支线下的临时停电。

本实施例中，通过实时监测台区支线停电信号，并根据预设馈线分组对台区支线停电信号进行分组遍历，生成与各预设馈线分组对应的第一失电率。当第一失电率小于第一预设阈值时，根据预设台区分支线分组对台区支线停电信号进行遍历，生成与各预设台区分支线分组对应的第二失电率，而当第二失电率大于第二预设阈值时，获取关联配变的遥测数据，进而根据遥测数据和台区分支线停电信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。实现了通过结合全面的故障研判数据进行分层分级故障研判，可逐级得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。

在一个实施例中，如图10所示，提供了一种配电网故障定位研判方法，具体包括以下步骤：

步骤s1002，根据故障研判数据进行初步研判，生成对应的初步研判结果。

具体地，通过采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据，并根据故障研判数据进行初步研判，生成对应的初步研判结果。

步骤s1004，当确定初步研判结果不符合预设研判要求时，获取关联的预设层级信号。

具体地，通过将初步研判结果和预设研判要求进行比对，当确定初步研判结果不符合预设研判要求时，获取关联的预设层级信号。其中，预设研判要求即表示根据故障研判数据直接进行研判得到的故障研判结果，是否可准确确定出当前的配电网故障类型，以及故障区域，即通过该将确定出当前的配电网故障类型，以及故障区域，和实际测量得到的故障类型和故障区域进行比对，确定是否一致。

在一个实施例中，当确定初步研判结果符合预设研判要求时，直接根据初步研判结果生成对应的决策结果。

步骤s1006，根据关联的预设层级信号生成新证据，并根据证据概率对新证据，进行证据再分配和证据融合，生成对应的证据融合结果。

具体地，通过获取关联的预设层级信号，比如第一预设层级信号，并进一步确定是否能根据关联的预设层级信号生成新证据，当确定可根据关联的预设层级信号生成新证据时，根据证据概率对新证据，进行证据再分配和证据融合，生成对应的证据融合结果。

其中，考虑到不同关联系统在信号时延性、完整性和准确性上存在差异，多级数据的融合在带来更多研判逻辑方向的同时，也可能会对研判结果产生负面影响，例如在不同层级出现逻辑和结果冲突的情况，这就需要额外算法来降低信号的耦合度。而基于d-s证据理论，如果碰到近似等同概率、高冲突或相悖证据等条件时，不能强行选择某一命题作为结果，则针对d-s证据理论存在的局限性，可根据历史结果，利用不同信息之间的关联情况，评估不同信息的质量和完整性，矫正不同信息源的可信度，实现对d-s证据概率进行再分配，生成对应的证据融合结果。

步骤s1008，根据初步研判结果和证据融合结果，生成对应的决策结果。

具体地，当初步研判结果不符合预设研判要求时，根据初步研判结果，以及证据融合结果，重新生成相应的决策结果。其中，决策结果用于确定在不同层级出现逻辑和结果冲突时，具体应如何评估不同信息的质量和完整性，进而矫正不同信息源的可信度。

步骤s1010，根据预设理论信号对决策结果和进行校核，生成对应的校核结果。

具体地，通过获取预设理论信号，并根据理论信号对决策结果进行校核，生成对应的校核结果。其中，预设理论信号用于对决策结果进行校核，即确定当前的决策结果对应的信息质量、信息完整性以及信息源可信度，是否满足预设理论信号要求。

在一个实施例中，在根据预设理论信号对决策结果和进行校核，生成对应的校核结果后，根据校核结果进一步对可信度画像进行更新，从而根据更新后的可信度画像以及证据概率对新证据，进行证据再分配和证据融合，生成对应的证据融合结果。

步骤s1012，根据校核结果生成对应的故障研判结果。

具体地，当确定当前的决策结果对应的信息质量、信息完整性以及信息源可信度，满足预设理论信号要求时，进而根据校核结果生成对应的故障研判结果，即根据校核结果进一步确定当前的配电网故障类型和故障区域。

上述配电网故障定位研判方法中，根据故障研判数据进行初步研判，生成对应的初步研判结果，当确定初步研判结果不符合预设研判要求时，获取关联的预设层级信号，并根据关联的预设层级信号生成新证据，进而根据证据概率对新证据，进行证据再分配和证据融合，生成对应的证据融合结果。根据初步研判结果和证据融合结果，生成对应的决策结果，并根据预设理论信号对决策结果和进行校核，生成对应的校核结果，进而根据校核结果生成对应的故障研判结果。实现了基于根据证据概率对新证据进行证据再分配和证据融合，生成的证据融合结果，从而降低信号的耦合度，提升算法容错性的同时，也保证算法的计算效率，提升得到的故障研判结果准确性。

应该理解的是，虽然上述实施例涉及的各流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述实施例涉及的各流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图11所示，提供了一种配电网故障定位研判系统，包括：故障研判数据生成模块1102、故障研判结果生成模块1104以及，告警信息生成模块1106，其中：

故障研判数据生成模块1102，用于采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据。

故障研判结果生成模块1104，用于基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果。

告警信息生成模块1106，用于根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。

上述配电网故障定位研判系统中，通过采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据，进而基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果，并根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。由于采集了多个不同关联系统的输出进行进行融合和集成，可得到更为全面的故障研判数据，进而根据全面的故障研判数据进行分层分级故障研判时，得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。

在一个实施例中，故障研判结果生成模块还用于：

获取主配网拓扑结构对应的预设层级，以及各预设层级对应的研判逻辑；根据各预设层级对应的研判逻辑和预设信号优先级，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果。

在一个实施例中，故障研判结果生成模块还用于：

根据预设层级对应的研判逻辑，判断是否存在与预设层级的离散停电信号对应的关联信号；当确定存在与预设层级的离散停电信号对应的关联信号时，根据关联信号和对应的预设信号优先级，对关联信号进行分组；根据关联信号的组别和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在一个实施例中，故障研判结果生成模块还用于：

检测站内信号和开关分闸状态；根据站内信号和开关分闸状态，确定是否存在整线停电信号；当确定存在整线停电信号时，基于主配网拓扑结构获取馈线自动化覆盖率；当确定馈线自动化覆盖率达到预设阈值时，根据整线停电信号和主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在一个实施例中，故障研判结果生成模块还用于：

监测路级信号状态，并根据路级信号状态确定配电网开关动作状态；根据配电网开关动作状态进行站内信号匹配；当确定存在和馈线停电信号匹配的站内信号时，判断是否存在和馈线停电信号关联的其他分支信号；当确定不存在和馈线停电信号关联的其他分支信号时，获取关联的台区分支信号，并根据馈线停电信号和台区分支信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在一个实施例中，故障研判结果生成模块还用于：

实时监测台区支线停电信号，并根据预设馈线分组对台区支线停电信号进行分组遍历，生成与各预设馈线分组对应的第一失电率；当第一失电率小于第一预设阈值时，根据预设台区分支线分组对台区支线停电信号进行遍历，生成与各预设台区分支线分组对应的第二失电率；当第二失电率大于第二预设阈值时，获取关联配变的遥测数据；根据遥测数据和台区分支线停电信号，基于主配网拓扑结构，进行拓扑分析，生成对应的故障研判结果。

在一个实施例中，提供了一种配电网故障定位研判系统，具体包括：

初步研判结果生成模块，用于根据故障研判数据进行初步研判，生成对应的初步研判结果。

关联的预设层级信号获取模块，用于当确定初步研判结果不符合预设研判要求时，获取关联的预设层级信号。

证据融合结果生成模块，用于根据关联的预设层级信号生成新证据，并根据证据概率对新证据，进行证据再分配和证据融合，生成对应的证据融合结果。

决策结果生成模块，用于根据初步研判结果和证据融合结果，生成对应的决策结果。

校核结果生成模块，用于根据预设理论信号对决策结果和进行校核，生成对应的校核结果。

故障研判结果生成模块，用于根据校核结果生成对应的故障研判结果。

上述配电网故障定位研判系统中，实现了基于根据证据概率对新证据进行证据再分配和证据融合，生成的证据融合结果，从而降低信号的耦合度，提升算法容错性的同时，也保证算法的计算效率，提升得到的故障研判结果准确性。

关于配电网故障定位研判系统的具体限定可以参见上文中对于配电网故障定位研判方法的限定，在此不再赘述。上述配电网故障定位研判系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储故障研判数据、故障研判结果以及告警信息等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种配电网故障定位研判方法。

本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，dram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。