基于历史信息的输电线路故障风险预警的研究的任务书.docx

基于历史信息的输电线路故障风险预警的研究的任务书
任务书
一、任务目的
本研究旨在运用历史信息建立起一套输电线路故障风险预警模型，以提高电力供应的可靠性和稳定性，保障人民生产生活的正常运转。具体任务如下：
1.调研国内外输电线路故障预测与预警研究现状，分析其优缺点，总结经验，确定本研究的理论基础和技术路线。
2.收集我国不同地区历年输电线路故障数据和天气、环境等相关信息，建立样本数据库，对数据进行处理和分析，找出相关变量与输电线路故障发生的规律和影响因素。
3.运用数据挖掘技术和机器学习算法对历史数据进行建模，并根据建模结果制定预警标准和预警方案。
4.利用以上预警模型和方案，在实际生产中进行应用验证，并根据反馈不断优化和改进预警模型和方案。
二、任务要求
1.对本研究所用的理论和技术方法要求熟悉，包括数据挖掘、机器学习、风险预警等方面的基本知识和相关工具的使用。
2.要有较强的调研能力和数据分析能力，能够准确抓住问题的关键点，分析问题，提出切实可行的解决方案。
3.能够独立完成模型建立、验证和改进等研究工作，具备实验设计和数据处理能力。
4.有电力系统相关背景者优先。
三、研究内容
1.调研国内外输电线路故障预测与预警研究现状
（1）对现有研究成果进行梳理和总结，掌握其发展历程、研究内容、应用现状和优缺点等方面的信息。
（2）系统性评价各类方法对电力系统的预警效果，找出其不足，并对预警模型进行设计和优化。
2.建立输电线路故障样本数据库
（1）收集我国不同地区历年输电线路故障数据和相关环境因素数据，建立涵盖全球各地行业数据的大规模数据集。
（2）对数据进行预处理，处理缺失值和异常值，消除噪声，确保其质量和准确性，建立合适的、可拓展的数据处理流程。
3.运用机器学习等算法建立输电线路故障预警模型
（1）基于历史资料进行模型选取，探究各机器学习方法的适用情况。
（2）以回归、决策树、随机森林等分类算法或聚类算法为基础建立底层模型，预测趋势和往年潜在故障模式，选出最佳调参方案，并与上层模型协作。
（3）将得到的预警信息整合，基于机器学习算法研发预警模型的评估和改进方法。
4.应用预警模型进行实验验证
（1）利用预警模型进行在线预警或离线预警，对不同时间段的风险进行分级预警，同时提供相应的应急处置措施。
（2）与实际生产场景结合，开展风险预警系统的完整业务流程设计，做到预警监控、优化预警模型和应急处置三剑合璧，形成可推广复制的风险预警系统。
四、资源保障
1.数据资源：由项目组提供历年输电线路故障数据和相关环境因素数据，供研究者使用。
2.场地和设备：实验室应该配备计算机、服务器等设备和进行数据分析所需的软件/工具，并部署好运行该预警模型所需的环境和工具。
3.人员支持：组织会议、进行调研、设立评估专家组等工作需要统筹协调和人员支持。