一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法与流程

技术特征：

1.一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：

步骤101：获取客户历史数据；

步骤102：预处理历史数据；

步骤103：生成基准编码；

步骤104：获取实时一级预警数据；

步骤105：生成一级预警编码；

步骤106：判断一级预警编码与基准编码是否相似，若是，发出一级预警并进入下一步，若否，返回步骤104；

步骤107：获取实时二级预警数据；

步骤108：生成二级预警编码；

步骤109：判断二级预警编码与基准编码是否相似，若是，发出二级预警并进入下一步，若否，返回步骤104；

步骤110：获取实时三级预警数据；

步骤111：生成三级预警编码；

步骤112：判断三级预警编码与基准编码是否相似，若是，发出三级预警并返回步骤104，若否，直接返回步骤104。

2.根据权利要求1所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，所述的步骤102中，预处理历史数据的具体方法为：利用Storm实现过滤筛选和数据规划，然后将处理后的数据存储在HBase中。

3.根据权利要求1所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，步骤103、105、107、111中，编码的生成均采用哈希算法。

4.根据权利要求3所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，哈希算法生成编码的具体过程为：

1)输入以下参数：hashcode位数k，视图数m，客户数n，客户相似度客户特征向量

2)结合算法HashingCodeLearning(k,m,n,)，输出以下参数：客户总体哈希编码U，各视图权重α，各视图哈希函数

3)初始化

4)构建连接矩阵

5)构建拉普拉斯矩阵(D^p)^-1/2L^P(D^p)^-1/2,p＝1,2,...,m，判断是否收敛，若收敛，进入7)，若未收敛，进入6)；

6)循环以下计算过程：

计算得到

计算得到

计算得到矩阵

计算得到矩阵H(α)的k个对应特征值最小的特征向量；

根据特征向量生成哈希编码矩阵U；

计算得到

使用二次规划算法得到α；

返回U,α；

7)在得到连续化哈希编码之后，对其进行二值化，得到每一位取值为-1或1的哈希编码。

5.根据权利要求1所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，步骤104中，实时一级预警数据至少包括以下数据：客户报修倾向数据、历史重过载数据、历史故障数据、历史停电数据、历史天气数据。

6.根据权利要求1所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，步骤107中，实时二级预警数据至少包括以下数据：实时重过载数据、停电发布漏报数据。

7.根据权利要求1所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，步骤108中，生成的二级预警编码中包含一级预警数据和二级预警数据。

8.根据权利要求1所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，步骤110中，实时三级预警数据至少包括以下数据：OMS故障停电数据、实时停电数据、电流突变数据、预报天气数据、客户物联网监控数据。

9.根据权利要求1所述的一种支撑配网故障主动抢修的分级预测与预警方法，其特征在于，步骤111中，生成的三级预警编码中包含一级预警数据、二级预警数据、三级预警数据。