一种电网配电重过载预测方法

1.一种电网配电重过载预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：搭建基于HTAP数据库的配网重过载预测系统结构，将各台区电网负荷生产、事务数据置于事务域，将预测分析数据置于分析域，并完成事务域向分析域的大批量数据实时同步；S2：改进HTAP数据库，在其分析域，以数据库SQL自定义函数UDF的形式，利用MPP特性，增加实现特征工程算法与机器学习算法；S3：依据生产域发生的典型事件发生实时或者定时驱动预测执行开始；S4：在HTAP数据库分析域，随机选取并用SQL调用特征工程算法，选择用于预测的相关负荷与环境特征集，并选取其涉及全域实时与历史数据；S5：在HTAP数据库分析域，随机选取并用SQL调用机器学习算法，选择用于预测的算法，并基于步骤S4选取的全量数据集进行预测执行，得到预测模型M；S6：利用预测模型M对生产域实时同步过来的一定时期的负荷与环境数据进行预测，得到预警结果R；S7：将预警结果R推送到业务端供业务端进行决策与维护使用；S8：将预警结果R与业务端各台区配网变压器的重过载发生情况进行比对；S9：在HTAP数据库分析域，依据反馈差值集，对现行的特征工程算法与机器学习算法进行调整；S10：依据生产域发生的新的典型事件或者定时重新进行预测执行过程。 2.根据权利要求1所述的电网配电重过载预测方法，其特征在于，在S2中，增加实现特征工程算法时，初期增加主成分分析法PCA、关联规则方法Apriori两种，分别记为FUDF_PCA，FUDF_APRIORI，后期根据需求增加。 3.根据权利要求1所述的电网配电重过载预测方法，其特征在于，在S2中，增加机器学习算法时，初期增加逻辑回归、支持向量机、典型深度学习CNN算法，分别记为MUDF_LR,MUDF_SVM,MUDF_RESNET，后期可根据需求增加。 4.根据权利要求1所述的电网配电重过载预测方法，其特征在于，步骤S4中，选取并用SQL调用的特征工程算法为FUDF_PCA。 5.根据权利要求1所述的电网配电重过载预测方法，其特征在于，步骤S5中，选取并用SQL调用机器学习的算法为MUDF_LR。 6.根据权利要求1所述的电网配电重过载预测方法，其特征在于，步骤S8中，预警结果R与业务端各台区配网变压器的重过载发生情况比对的方法为用预测的发生概率值P与实际值进行差值，将差值集反馈至HTAP数据库分析域。 7.根据权利要求1所述的电网配电重过载预测方法，其特征在于，步骤S9中，调整规则为：如果反馈差值集的均值大于0.5，则进行算子更换，否则不换，算子的替换采用随机方法。