本发明创造属于电力系统配电网领域，尤其是涉及一种基于大数据相关性分析的配电网供电可靠性预测方法。
背景技术：
供电可靠性是指供电系统对用户持续供电的能力。一旦出现供电中断，不仅会造成巨大的经济损失，也会严重影响人们的生活和社会的安定。据电力公司不完全的统计，80％的用户停电事故是由配电系统故障引起的，因此，准确快速的进行配电网可靠性评估十分重要。
随着智能配电网信息化、自动化、互动化水平的提高以及与物联网的相互渗透与融合，电力企业量测体系内部积累了大量数据，如用户用电数据、调度运行数据、gis数据等等，在量测体系之外，电力企业还积累了大量运营数据(参见图1)，除却电力企业内部数据外还有许多潜在的外部数据源，分布式电源的大量接入以及电动汽车的快速发展，必将会为配电网的大数据资源池注入更多的数据流。
在工程中，配电网供电可靠性评估常用的方法有解析法、模拟法和混合法，这些方法都是以准确的配电网结构和多年的元件可靠性指标历史数据为基础进行预测评估的，而面对如今愈加复杂的配网结构和不断增大的数据量，以上方法很难发挥作用。因此有必要寻求契合智能配电网数据特征的大数据应用技术。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明创造旨在提出一种准确，快速的基于大数据相关性分析的配电网供电可靠性预测方法。
为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：
一种基于大数据相关性分析的配电网供电可靠性预测方法，包括如下步骤：
(1)在供电性能试验以及网络运行期间，设定一个供电性能的评估线；
(2)检测供电性能，获得测量数据，建立供电性能的当前运行信息时间序列；
(3)对当前运行信息时间序列进行相空间重构，获得相点群；
(4)基于相点群，用混沌预测方法，在有效预测时间区间内，预测供电性能，获得产品性能的未来运行信息时间序列；
(5)由未来运行信息时间序列预测出达到性能评估线的用电质量数据；
(6)基于预测数据，通过等概率可放回再抽样处理，获得大量的性能生成数据；
(7)由性能生成数据预测出未来供电性能质量的概率密度函数；
(8)由未来供电性能质量的概率密度函数预测出未来供电性能寿命的可靠性函数，完成供电性能质量及其可靠性预测。
进一步，所述步骤(2)是利用混沌时间序列理论对当前运行信息时间序列进行相空间重构。
进一步，所述步骤(5)是在供电性能评估线附近选取未来运行信息时间序列的子序列，用多项式拟合子序列，得到未来运行信息函数，将供电性能评估线代入该函数，得到满足性能评估线的性能质量方程，从该方程求出满足性能评估线的性能寿命数据。
相对于现有技术，本发明创造所述的一种基于大数据相关性分析的配电网供电可靠性预测方法具有以下优势：
本发明的性能数据伴随的产品寿命及其可靠性预测方法，仅仅依赖于所获得的产品性能的当前运行信息，无需性能随时间变化/退化的任何先验信息和性能寿命概率分布函数的任何先验信息，就能够有效地获取未来时刻产品性能寿命的概率密度函数，进而建立未来产品性能寿命与可靠性函数，有助于实时预报未来时刻产品的性能寿命及其可靠性，及时发现产品性能变化/退化和失效隐患，避免发生恶性事故。
附图说明
构成本发明创造的一部分的附图用来提供对本发明创造的进一步理解，本发明创造的示意性实施例及其说明用于解释本发明创造，并不构成对本发明创造的不当限定。在附图中：
图1为本发明创造实施例所述的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明创造的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明创造中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明创造。
一种基于大数据相关性分析的配电网供电可靠性预测方法，包括如下步骤：
(1)在供电性能试验以及网络运行期间，设定一个供电性能的评估线；
(2)检测供电性能，获得测量数据，建立供电性能的当前运行信息时间序列；
(3)对当前运行信息时间序列进行相空间重构，获得相点群；
(4)基于相点群，用混沌预测方法，在有效预测时间区间内，预测供电性能，获得产品性能的未来运行信息时间序列；
(5)由未来运行信息时间序列预测出达到性能评估线的用电质量数据；
(6)基于预测数据，通过等概率可放回再抽样处理，获得大量的性能生成数据；
(7)由性能生成数据预测出未来供电性能质量的概率密度函数；
(8)由未来供电性能质量的概率密度函数预测出未来供电性能寿命的可靠性函数，完成供电性能质量及其可靠性预测。
所述步骤(2)是利用混沌时间序列理论对当前运行信息时间序列进行相空间重构。
所述步骤(5)是在供电性能评估线附近选取未来运行信息时间序列的子序列，用多项式拟合子序列，得到未来运行信息函数，将供电性能评估线代入该函数，得到满足性能评估线的性能质量方程，从该方程求出满足性能评估线的性能寿命数据。
以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。