本技术涉及电网运维，尤其涉及一种配网设备稳定运行检测方法及系统。
背景技术：
1、随着电网技术的发展，配电网运行设备不断增加，运行环境也越来越复杂，对配电网运行的可靠性也提出了一定的要求，因此需要对配电网的运行状态进行检测。
2、现有技术中，对配电网运行状态的检测方法主要是基于层次分析法，邀请多位专家构建配电网运行状态的检测指标体系。但基于层次分析法的配电网状态检测方法存在主观影响，且效率和可靠性都较低。
技术实现思路
1、本技术实施例提供一种配网设备稳定运行检测方法及系统，用以根据监控数据来判断出配电网设备的整体运行稳定系，提高配电网状态检测结果的可靠性，为运维管理人员提供配电网设备的运行状态参考。
2、本技术实施例提出一种配网设备稳定运行检测方法，包括：
3、获取当前电网下配电网部分的拓扑结构，并将配网设备关联至所获取的拓扑结构中，以基于所述拓扑结构信息中的各节点构建主扩展拓扑，其中所获取的拓扑结构的主节点包含有配电网部分的主要设备；
4、基于所构建的主扩展拓扑，获取历史设备监控数据，并按照时间顺序将分段的监控数据关联至所述主扩展拓扑；以及，
5、根据主扩展拓扑各节点所覆盖的主要设备及配网设备，确定关联的配网设备的影响范围，并对任意主节点，确定出相应范围的子扩展拓扑，其中在所述子扩展拓扑基于所述主扩展拓扑划定，且任一子扩展拓扑中包含一个主节点，相邻的子扩展拓扑的范围可以部分重叠；
6、对于数据关联后的各子扩展拓扑，提取子拓扑特征，以及，对于具有部分范围重叠的子扩展拓扑进行特征增强；
7、构建多层感知机网络模型，其中所述多层感知机网络模型的输入层节点数量根据所述主节点的数量进行设置，所述多层感知机网络模型的隐藏层节点数量根据所述配网设备的数量进行设置，且基于所确定的子扩展拓扑之间的重叠关系在相应的隐藏层节点之间建立关联；
8、根据历史设备监控数据中的告警数据为提取的拓扑特征添加标记，并训练所述多层感知机网络模型；
9、基于最新的设备监控数据所关联的子扩展拓扑提取相应的拓扑特征，并输入训练后的多层感知机网络模型，以基于训练后的多层感知机网络模型的输出确定配网设备稳定运行的检测结果。
10、可选的，将配网设备关联至所获取的拓扑结构中，以基于所述拓扑结构信息中的各节点构建主扩展拓扑包括：
11、对任一主节点关联的配网设备设置次级节点，并根据配网设备与主要设备回路之间的接入关系，配置次级节点与任一主节点的连接关系，其中对于主要设备之间直接连接的配网设备，则将相应的次级节点布置主节点之间，对于接入主要设备二次回路的配网设备，则通过虚线建立次级节点与主节点的连接；以及，
12、基于任一配电网设备的重要程度为相应的次级节点到主节点之间的边配置权重关系，以构建出主扩展拓扑。
13、可选的，根据主扩展拓扑各节点所覆盖的主要设备及配网设备，确定关联的配网设备的影响范围包括：
14、对于任一与主节点具有连接关系的次级节点，则确定关联的配网设备的影响范围包括该主节点；以及，
15、对于任一与主节点具有间接连接关系的次级节点，则确定关联的配网设备的影响范围包括相应的次级节点链路。
16、可选的，按照时间顺序将分段的监控数据关联至所述主扩展拓扑包括：
17、将分段的监控数据的监控参数以及监控状态信息，赋予相应的节点中；
18、对于数据关联后的各子扩展拓扑，提取子拓扑特征包括：
19、根据各子扩展拓扑中的监控状态信息、监控参数以及连接关系，提取拓扑特征，其中所提取的拓扑特征包括告警的关键词特征以及监控参数的趋势特征，所提取的关键词特征是根据在分段时间内基于监控状态信息顺序提取关键词并拼接获得的，且根据告警发生的时刻为相邻的关键词之间添加有时间间隔标记。
20、可选的，还包括：
21、基于预先给定的关键词重要程度分级，为主节点到次级节点之间的边，或，次级节点到次级节点之间的边配置相应的权重，其中配置的权重是根据关键词中重要程度最高的关键词来确定的；
22、对于具有部分范围重叠的子扩展拓扑进行特征增强包括：
23、对于具有部分范围重叠的任一次级节点，按照重叠范围内的各拓扑特征中的主节点到次级节点之间的边，或，次级节点到次级节点之间的边的最高权重赋予重叠范围的所有边。
24、可选的，构建多层感知机网络模型包括：
25、将所述多层感知机网络模型的输入层节点数量设置为与所述主节点的数量相同；
26、根据具有部分范围重叠的子扩展拓扑的重叠数量，确定隐藏层数量；以及，
27、将没有重叠的子扩展拓扑对应的次级节点设置为紧邻所述输入层的初级隐藏层，将重叠层数最多的子扩展拓扑对应的次级节点设置为远离所述输入层的末级隐藏层；
28、将增强后的权重作为各级输入层节点、隐藏层节点之间的连接权重。
29、可选的，根据历史设备监控数据中的告警数据为提取的拓扑特征添加标记，并训练所述多层感知机网络模型包括：
30、在历史数据中，按照所述分段时间，选取关键词重要程度高的告警数据以及发生频次高的告警数据，按照预设比例进行组合，以构建训练集，其中发生频次高的告警数据的选取比例大于关键词重要程度高的告警数据；
31、根据所构建的主扩展拓扑，将主节点之间具有关联关系的子扩展拓扑，通过梯度下降法进行联合训练，其中训练过程中引入如下损失函数：
32、
33、
34、loss＝αloss1+(1-α)loss2
35、其中，loss1表示预测准确率损失，loss2表示时间适配度损失，loss表示总损失，pn表示预测的第n个关键词与历史数据中相应的时间分段的实际告警数据之间的相似度，εn表示第n个关键词的计算权重，n表示时间分段内提取的关键词数量的最大值，δtn表示预测的第n个关键词到第n-1个关键字之间的时间间隔与相应时间间隔标记之间的差值，α表示损失权重占比。
36、可选的，基于训练后的多层感知机网络模型的输出确定配网设备稳定运行的检测结果包括：
37、利用固定时长的时间窗口，其中所述固定时长的时间窗口的最近时间设置为当前时间，且固定时长为所述时间分段时长，以从最新的数据中截取所述时间分段时长的监控数据；
38、提取最新的子拓扑特征，并输入训练后的多层感知机网络模型，以获得预测结果；以及，
39、利用最新的监控数据，更新训练所述多层感知机网络模型。
40、本技术实施例还提出一种配网设备稳定运行检测系统，所述配网设备稳定运行检测系统包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的配网设备稳定运行检测方法的步骤。
41、本技术实施例的方法通过基于配电网设备构建扩展的拓扑结构，并在相应的节点结合监控数据来训练多层感知机网络模型，通过对多层感知机的优化设计，尤其适用于包括配电网设备众多，节点众多的场景，本技术实施例的方法可以根据配电网的拓扑结构以及监控数据来判断出配电网设备的整体运行稳定系，提高配电网状态检测结果的可靠性，为运维管理人员提供配电网设备的运行状态参考。
42、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
1.一种配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，将配网设备关联至所获取的拓扑结构中，以基于所述拓扑结构信息中的各节点构建主扩展拓扑包括：
3.如权利要求2所述的配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，根据主扩展拓扑各节点所覆盖的主要设备及配网设备，确定关联的配网设备的影响范围包括：
4.如权利要求3所述的配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，按照时间顺序将分段的监控数据关联至所述主扩展拓扑包括：
5.如权利要求4所述的配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求5所述的配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，构建多层感知机网络模型包括：
7.如权利要求6所述的配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，根据历史设备监控数据中的告警数据为提取的拓扑特征添加标记，并训练所述多层感知机网络模型包括：
8.如权利要求7所述的配网设备稳定运行检测方法，其特征在于，基于训练后的多层感知机网络模型的输出确定配网设备稳定运行的检测结果包括：
9.一种配网设备稳定运行检测系统，其特征在于，所述配网设备稳定运行检测系统包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的配网设备稳定运行检测方法的步骤。
