技术特征：
1.一种停电用户定位方法，其特征在于，包括：获取目标配电管理区域中配电关系拓扑网络，并获取所述配电关系拓扑网络中各预设用户节点的预设数量运行周期的不同相序的历史电气数据，并基于所述历史电气数据确定各所述预设用户节点在当前运行周期的下一个运行周期的预测电气数据；根据所述预测电气数据，以及所述配电关系拓扑网络，确定所述配电关系拓扑网络中各预设配电节点和各所述预设用户节点在所述下一个运行周期中的有效电流值预测序列；根据各所述预设配电节点在所述下一个运行周期的有效电流值采样序列与对应的有效电流值预测序列的预测偏差值，确定所述配电关系拓扑网络中存在停电用户的目标网络区域；基于所述目标网络区域中各节点与所述配电关系拓扑网络中根节点间唯一链路，以及所述目标网络区域中的各预设用户节点在所述下一个运行周期中的有效电流值预测序列，建立预测偏差匹配模型，并求解所述预测偏差匹配模型，定位所述目标网络区域中的目标停电用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史电气数据确定各所述预设用户节点在所述当前运行周期的下一个运行周期的预测电气数据，包括：针对每一个所述预设用户节点，分别根据所述历史电气数据中电压值、电流值和功率因数计算历史有功功率和历史无功功率，并按照数据采集时序将所述历史有功功率和对应的所述历史无功功率进行组合建立历史电气数据矩阵；将所述历史电气数据矩阵分别输入至经过预训练的有功功率负荷预测模型和无功功率负荷预测模型，得到所述预设用户节点在所述下一个运行周期的有功功率采样序列预测值和无功功率采样序列预测值，得到所述预测电气数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，有功功率负荷预测模型和无功功率负荷预测模型的训练过程，包括：获取所述配电关系拓扑网络中各预设用户节点的预设历史阶段的多个运行周期的有功功率数据和无功功率数据，并分别将所述有功功率数据和所述无功功率数据划分为训练样本集、验证集和测试集；分别将各所述训练样本集中任一运行周期的数据作为目标预测周期数据的标签数据，将所述目标预测周期之前的连续的预设周期数量的运行周期的数据作为待训练负荷预测模型的输入样本数据，进行模型训练；分别基于所述验证集和所述测试集的数据对训练得到的负荷预测模型进行验证和测试，完成模型的训练过程，分别得到所述有功功率负荷预测模型和所述无功功率负荷预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测电气数据，以及所述配电关系拓扑网络，确定所述配电关系拓扑网络中各预设配电节点和各所述用户节点在所述下一个运行周期中的有效电流值预测序列，包括：将所述预测电气数据和所述配电关系拓扑网络输入至预设三相四线潮流计算模型中，得到各所述预设配电节点与各所述预设用户节点在所述下一个运行周期中的有效电流值预测序列；其中，所述预测电气数据包括各所述预设用户节点在所述下一个运行周期中的有功功
率采样序列预测值和无功功率采样序列预测值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述预设配电节点在所述下一个运行周期的有效电流值采样序列与对应的有效电流值预测序列的预测偏差值，确定所述配电关系拓扑网络中存在停电用户的目标网络区域，包括：获取各所述预设配电节点在所述下一个运行周期中与所述有效电流值预测序列对应的有效电流值采样序列，并计算所述下一个运行周期中的有效电流值采样序列与有效电流值预测序列的预测偏差值序列；将所述预测偏差值序列中元素与预先确定的偏差阈值序列中对应元素分别进行比较，得到预测偏差比较结果；确定所述预测偏差比较结果中预测偏差值大于对应偏差阈值的目标预设配电节点，并将所述配电关系拓扑网络中与所述目标预设配电节点关联的节点的集合，作为所述目标网络区域。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述偏差阈值序列的确定过程，包括：获取所述述配电关系拓扑网络中各预设配电节点，分别在预设故障次数的停电故障发生后的预设故障时间段内的第一电流有效值采样数据；获取各所述预设配电节点在各所述预设故障时段内的第一预测电气数据，并根据所述第一预测电气数据确定对应的第一预测电流值有效值预测数据；根据所述第一电流有效值采样数据与所述第一预测电流有效值预测数据的差值，以及预设超阈值模型确定各所述预设配电节点对应的所述偏差阈值序列。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标网络区域中各节点与所述配电关系拓扑网络中根节点间唯一链路，以及所述目标网络区域中的各预设用户节点在所述下一个运行周期中的有效电流值预测序列，建立预测偏差匹配模型，并求解所述预测偏差匹配模型，定位所述目标网络区域中的目标停电用户，包括：分别在所述配电关系拓扑网络对应的各相序的树状图结构中，匹配所述目标网络区域中各节点与所述配电关系拓扑网络中根节点间唯一链路；根据所述目标网络区域中电流输入输出关系以及各节点的在所述下一个运行周期的电流有效值预测值和电流有效值采样值构建预测偏差匹配模型；根据所述唯一链路中预设节点顺序，采用分支定界法求解所述预测偏差匹配模型，并将求解结果中节点连接状态值为0的节点确定为所述目标停电用户。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标网络区域中电流输入输出关系以及各节点的在所述下一个运行周期的电流有效值预测值和电流有效值采样值构建预测偏差匹配模型，包括：将所述预测偏差匹配模型表示为其中，所述表示编号为kl的预设配电节点中相序下的电流有效值采样值，所述表示在所述目标网络区域中与编号为kl的预设配电节点相连接的y个次级预设配电节点中相序下的电流有效值采样值的和，所述表示在所述目标网络区域中总
共v个预设用户节点中第v个预设用户节点的相序下的电流有效值预测值，所述a
v
表示第v个预设用户节点连接状态。9.一种停电用户定位装置，其特征在于，所述装置包括：电气数据预测模块，用于获取目标配电管理区域中配电关系拓扑网络，并获取所述配电关系拓扑网络中各预设用户节点的预设数量运行周期的不同相序的历史电气数据，并基于所述历史电气数据确定各所述预设用户节点在当前运行周期的下一个运行周期的预测电气数据；有效电流值预测模块，用于根据所述预测电气数据，以及所述配电关系拓扑网络，确定所述配电关系拓扑网络中各预设配电节点和各所述预设用户节点在所述下一个运行周期中的有效电流值预测序列；停电区域确定模块，用于根据各所述预设配电节点在所述下一个运行周期的有效电流值采样序列与对应的有效电流值预测序列的预测偏差值，确定所述配电关系拓扑网络中存在停电用户的目标网络区域；停电用户定位模块，用于基于所述目标网络区域中各节点与所述配电关系拓扑网络中根节点间唯一链路，以及所述目标网络区域中的各预设用户节点在所述下一个运行周期中的有效电流值预测序列，建立预测偏差匹配模型，并求解所述预测偏差匹配模型，定位所述目标网络区域中的目标停电用户。10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的停电用户定位方法。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的停电用户定位方法。
技术总结
本发明实施例公开了一种停电用户定位方法、装置、设备、介质，所述方法包括：获取目标配电管理区域中配电关系拓扑网络及各预设用户节点不同相序的历史电气数据，基于历史电气数据确定各预设用户节点在下一个运行周期的预测电气数据；根据预测电气数据得到各预设配电节点和各预设用户节点在下一个运行周期中的有效电流值预测序列；根据各预设配电节点在下一个运行周期的有效电流值采样序列与对应的有效电流值预测序列的预测偏差值，确定目标网络区域；基于目标网络区域中各节点与配电关系拓扑网络中根节点间唯一链路，建立预测偏差匹配模型，并求解定位目标停电用户。本发明实施例的技术方案实现了对配电管理区域中停电用户的准确定位。户的准确定位。户的准确定位。
技术研发人员：郭曙光 林晓新 晏超颖 沈伟 杜宁 肖楷炜 陆煜锌
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司汕头供电局
技术研发日：2022.06.20
技术公布日：2022/8/16