CN118504939B - 一种电网故障保电维修计划制定方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电网故障保电维修计划制定方法、装置、设备及介质，其中方法包括获取电网中各节点的历史故障数据，建立与历史故障数据对应的维修策略；基于历史故障数据和维修策略进行故障模拟仿真测试，依次收集各个维修策略对选定目标故障节点进行维修时，剩余的非目标故障节点的响应数据；分别将每一响应数据输入到关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果；基于预测结果，构建各个目标故障节点的优先级排序；在检测到故障时，基于优先级排序，制定反映实时故障中故障节点的维修顺序的维修计划。本发明有效地整合了数据分析、预测技术和现代通信工具，提高了对故障响应的速度。

Description

一种电网故障保电维修计划制定方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种电网故障保电维修计划制定方法、装置、设备及介质。

背景技术

在电力系统的日常运维中，准确地识别可能导致重大中断的故障模式对确保供电稳定性至关重要，但这是一项极具挑战性的任务。

在电网的实际运行过程中，在出现故障后，会由相对应的维修人员对出现故障的电网节点进行定点维修，但是，这一过程面临多种挑战和考虑因素，会延长电网的维修进程。例如，在现有技术中，维修人员需要首先诊断故障的原因和位置，这需要使用专业的检测设备进行人工操作，一旦确定了故障位置和原因，维修人员需要耗费大量时间制定一个详细的维修计划，对于某些紧急故障，如大规模停电或设备损坏，维修计划包括关闭受影响的电网部分、更换或修复损坏的设备、测试修复后的系统等步骤，以实现电网故障迅速响应并尽快回复电网的正常运行，因此，维修计划的制定对于电网用户至关重要。

发明内容

本发明提供一种电网故障保电维修计划制定方法，以解决如何根据电网数据合理制定维修计划的技术问题，以实现提高对故障响应的速度的效果。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种电网故障保电维修计划制定方法，包括：

获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略；

基于所述历史故障数据和所述维修策略进行故障模拟仿真测试，依次收集依据各个所述维修策略对选定的目标故障节点进行维修时，剩余的非目标故障节点的响应数据；

分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，其中，所述预测结果反映电网中对应故障节点之间的相互作用和协同效应；

基于所有所述预测结果，构建所述电网中各个目标故障节点的优先级排序，其中，所述优先级排序反映目标故障节点相对于非目标故障节点在故障环境下的梯度等级；

监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划。

作为其中一种优选方案，所述获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略，包括：

运用时间序列算法分析所述历史故障数据，以识别导致电网重大中断的故障模式；

针对每种故障模式，设计对应的维修策略。

作为其中一种优选方案，所述获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略，还包括：

对所述历史故障数据按照时间顺序排列，形成故障时间序列数据集；

基于时间序列预测算法，以及所述故障时间序列数据集对时间序列预测算法参数的训练，建立故障预测模型；

利用所述故障预测模型，对故障类型进行预测，得到每种故障类型的发生概率，并根据所述发生概率的大小进行排序，生成故障风险清单。

作为其中一种优选方案，所述分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，包括：

利用网络理论对电网中的节点进行跨区域、跨时间的类比分析，通过对相似节点的对比和借鉴，识别节点的相互作用以及协同效应。

作为其中一种优选方案，所述基于所述历史故障数据和所述维修策略进行故障模拟仿真测试，得到各个目标故障节点的优先级排序，包括：

收集根据所述维修策略对目标故障节点进行维修时，非目标故障节点的响应数据；

根据所述响应数据，利用网络理论预测电网中各节点的相互作用和协同效应；

根据预测的结果，判断所述目标故障节点的优先级排序。

作为其中一种优选方案，所述监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划，包括：

基于所述优先级排序，构建多目标维修调度模型，其中，所述多目标维修调度模型反映电网维修过程中的各个因素的影响；

根据所述多目标维修调度模型的输出结果，构建对应的维修计划结果。

作为其中一种优选方案，在构建所述多目标维修调度模型时，所述多目标维修调度模型的优化目标包括最小化故障影响范围、最小化维修时间、最小化资源消耗；所述多目标维修调度模型的约束条件包括维修时间窗口、资源上限、人力可用性。

作为其中一种优选方案，在制定抢修所述实际故障的保电维修计划前，还包括:

收集道路中断信息，运用机器学习算法，分析道路中断数据与多任务部署报告的关联，对所述维修计划进行更新。

本发明另一实施例提供了一种电网故障保电维修计划制定装置，包括：

获取模块，用于获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略；

测试模块，用于基于所述历史故障数据和所述维修策略进行故障模拟仿真测试，依次收集依据各个所述维修策略对选定的目标故障节点进行维修时，剩余的非目标故障节点的响应数据；

预测模块，用于分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，其中，所述预测结果反映电网中对应故障节点之间的相互作用和协同效应；

排序模块，用于基于所有所述预测结果，构建所述电网中各个目标故障节点的优先级排序，其中，所述优先级排序反映目标故障节点相对于非目标故障节点在故障环境下的梯度等级；

维修模块，用于监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划。

本发明又一实施例提供了一种电网故障保电维修计划制定设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的电网故障保电维修计划制定方法。

本发明再一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机可读存储介质所在设备执行所述计算机程序时，实现如上所述的电网故障保电维修计划制定方法。

相比于现有技术，本发明实施例的有益效果在于以下所述中的至少一点：

1）本发明通过实时监测设备的运行状态，并及时发现和诊断潜在故障，确保故障得到及时处理，从而提高了维修效率。2）本发明通过电网数据进行故障模拟仿真测试，得到各个目标故障节点的优先级排序，从而提高了对故障响应的速度和准确性，加强了供电设备的稳定性。

3）本发明基于各个目标故障节点的优先级排序建立清晰的故障处理流程，有助于提高电力系统的稳定性和可靠性，保障人们的正常生产生活需求。

附图说明

图1是本发明其中一种实施例中的电网故障保电维修计划制定方法的流程示意图；

图2是本发明其中一种实施例中的电网故障保电维修计划制定装置的结构示意图；

图3是本发明其中一种实施例中的电网故障保电维修计划设备示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本申请描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”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”、“第三”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。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本申请的描述中，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。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”、“上”、“下”以及类似的表述只是为了说明的目的，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的限制。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有定义，本发明所使用的所有的技术和科学术语与属于本的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本发明中说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明，对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

本发明一实施例提供了一种电网故障保电维修计划制定方法，具体的，请参见图1，图1示出为本发明其中一种实施例中的提供的电网故障保电维修计划制定方法的流程示意图。其包括步骤S1~S5：

S1、获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略；

S2、基于所述历史故障数据和所述维修策略进行故障模拟仿真测试，依次收集依据各个所述维修策略对选定的目标故障节点进行维修时，剩余的非目标故障节点的响应数据；

S3、分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，其中，所述预测结果反映电网中对应故障节点之间的相互作用和协同效应；

S4、基于所有所述预测结果，构建所述电网中各个目标故障节点的优先级排序，其中，所述优先级排序反映目标故障节点相对于非目标故障节点在故障环境下的梯度等级；

S5、监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划。

在本发明实施例中，优选的，所述获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略，包括：

运用时间序列算法分析所述历史故障数据，以识别导致电网重大中断的故障模式；

针对每种故障模式，设计对应的维修策略。

具体的，收集存储故障的时间、地点、类型和处理结果等历史数据，将这些数据存储到专门的故障数据库中，数据库采用合适的存储方式如关系型数据库或时序数据库，以便于后续的数据分析和处理，其中，在数据存储之前，对原始的故障数据进行预处理和清洗，如异常值处理、缺失值填充等操作，提高数据质量。

对收集到的历史故障数据进行特征工程，提取出能够反映故障发生规律的特征，如故障发生的时间段特征(工作日/周末/节假日等)、故障持续时间特征、故障频率特征等，将提取出的特征与原始数据合并，形成新的故障特征数据集。选择合适的机器学习算法对故障特征数据集进行训练，如使用LSTM、GRU等深度学习算法进行时间序列分类，使用IsolationForest、One-ClassSVM等算法进行异常检测，通过训练得到能够识别重大故障模式的机器学习模型，并利用训练好的机器学习模型对新的故障数据进行预测和识别，判断是否属于重大故障模式，对于识别出的重大故障模式，分析其特征表示，根据故障模式中的时间段特征、地点特征等，判断故障发生的原因和影响因素，如是否与工作日/周末、特定区域或设备等因素相关。

根据故障原因和影响因素分析的结果，制定有针对性的故障预防和处理策略，如对容易发生故障的设备进行重点监控和维护，对故障高发的时间段和区域加强值守和应急响应等，其中在制定策略的同时，也要考虑具体的实施措施和效果评估方法。将故障预防和处理策略落实到具体的工作中，定期对故障数据库进行更新和维护，持续优化机器学习模型和策略。

进一步地，根据历史故障数据和专家经验，建立隧道中断、地下水蔓延、土壤液化等突发事件的情景库，针对每种情景，设计相应的响应规划，包括应急处置流程、人员分工、物资调配等，形成完整的应急预案体系，并录入到紧急响应系统的知识库模块中，紧急响应系统的通信模块支持多种通信方式，如短信、邮件、语音电话、即时通讯等；通过系统设置，根据事件等级、影响范围、处置需求等因素，通过自定义不同情景下的沟通渠道和通知对象、设置不同的通知规则和优先级，用以确保信息传递的及时性和准确性。

此外，当突发事件发生时，可以自动通知相关人员，并建立多方通信联络，方便指挥调度和信息共享。进一步地，在紧急响应系统中建立资源管理模块，录入人员信息、装备器材、车辆物资等各类资源，根据事件类型、影响程度、处置难度等因素，设置资源调配规则和优先级，设置不同的资源匹配规则和调度顺序，提高资源利用效率和响应速度，当突发事件发生时，系统可以根据响应规划中的资源调配方案，自动匹配和分配相应的资源，并生成调拨单和出库单，指导现场救援行动。

进一步地，在紧急响应系统中针对不同的突发事件情景，如隧道中断、地下水蔓延、土壤液化等，设计专门的应急处置流程和响应方案，关联相应的沟通渠道、人员分工和资源调配方案，形成自动化的应急响应方案，通过模拟测试和优化，提高方案的可行性和有效性。

具体的，针对地下水蔓延情景，在紧急响应系统中开发专门的水量监测和预警模块，通过在隧道周边布设水位传感器和流量计，实时采集地下水数据，根据历史数据、经验值、安全裕度等因素，设定不同等级的预警阈值，并与应急响应流程相关联，实现精准预警和快速反应，当监测到水位异常上升或渗流量突增时，自动预警，并触发相应的应急响应流程，包括排水泵的启动、封堵材料的准备、人员的撤离等，控制地下水蔓延范围；针对土壤液化情景，在紧急响应系统中整合地质勘察数据和土壤参数，根据土质条件、地下水位、荷载情况等参数，建立土体液化潜势评估模型，并设置定量的判定指标和阈值，为应急措施的选择和实施提供依据，利用有限元分析等算法，对隧道周边土体进行稳定性评估，当评估结果显示土体存在液化风险时，系统可以自动推荐应急措施，如土体加固、注浆止水等，并优化施工方案和资源配置，指导抢险救援工作。

利用虚拟仿真技术，在紧急响应系统中构建隧道、地下水、土壤等多物理场耦合的数字孪生模型，通过参数敏感性分析、不确定性量化等方法，优化模型参数的设置，并将模拟结果与实际监测数据进行对比校验，不断迭代更新模型，提高仿真预测的准确性和可靠性，通过模型参数的设置和调整，模拟各类突发事件情景，并评估不同响应方案的效果，将模拟结果应用到实际应急指挥中，为应急决策提供科学支撑。通过大量的模拟测试和迭代优化，不断完善紧急响应系统，形成可视化、自动化、智能化的隧道突发事件应急指挥平台。

在本发明实施例中，优选的，所述获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略，还包括：

对所述历史故障数据按照时间顺序排列，形成故障时间序列数据集；

基于时间序列预测算法，以及所述故障时间序列数据集对时间序列预测算法参数的训练，建立故障预测模型；

利用所述故障预测模型，对故障类型进行预测，得到每种故障类型的发生概率，并根据所述发生概率的大小进行排序，生成故障风险清单。

具体的，基于历史故障数据，包括故障发生的时间、类型、原因、影响范围、处置过程、恢复时间等，将这些数据按照时间顺序排列，形成故障时间序列数据集，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，使其满足时间序列算法的输入要求。根据故障时间序列数据的特征，如趋势性、周期性、随机性等，选择合适的时间序列预测算法，如ARIMA、LSTM、Prophet等，通过对算法参数的调优和模型的训练建立故障预测模型，并使用滚动预测或前向验证等方法评估模型的性能，采用RMSE、MAE、MAPE等指标衡量模型的准确性和泛化能力，选择性能最优的模型作为最终的预测模型。利用训练好的故障预测模型，对未来一段时间内可能发生的故障类型进行预测，得到每种故障类型的发生概率，并根据概率大小对故障类型进行排序，生成故障风险清单，为故障预防和维修计划的制定提供依据。

在本发明实施例中，具体的，在对特定故障点进行维修时，根据设备的特点和故障模式，选择合适的传感器类型，如振动传感器、温度传感器、油液传感器等，合理布置传感器的安装位置和数量，选择合适的数据采集频率和数据传输方式，如有线、无线、物联网等，保证数据的实时性和可靠性，同时监测和收集其他相关故障点的性能数据，如温度、振动、噪声等，实时记录这些故障点在维修过程中的表现和响应，形成维修期间的故障关联数据集。

对收集到的故障关联数据进行分析和挖掘，采用Apriori算法或FP-growth算法进行关联规则挖掘，得到故障之间的关联规则和支持度、置信度等指标；采用贝叶斯网络或结构方程模型等方法进行因果推断，得到故障之间的因果关系和影响强度，发现不同故障点之间的关联关系和影响规律，形成故障关联知识图谱。

将故障关联知识图谱与故障预测模型相结合，构建综合的故障预测和诊断系统，当预测模型发现某个故障点可能发生故障时，系统采用基于图的搜索算法，如广度优先搜索、最短路径搜索等，在知识图谱中找到与预测故障相关的故障节点和关联边，并采用基于规则的推理引擎，如Rete算法，根据知识图谱中的规则，推断出预测故障可能导致的连锁反应和影响范围，给出相应的应对措施和维修建议，实现故障的提前预警和联动处置。

对故障预测和诊断系统进行持续的优化和更新，采用增量学习或在线学习的方式，定期或不定期地用新的故障数据对预测模型进行训练和调优，使模型能够适应故障模式的变化；采用主动学习的方式，主动识别知识图谱中的薄弱环节，并有针对性地收集相关数据，对知识图谱进行扩充和细化，提高其覆盖度和准确性，使系统能够适应不断变化的故障模式和设备状态，提高故障预测和诊断的准确性和实时性，最终实现设备的智能运维和健康管理。

示例性的，在收集历史故障数据时，可以从设备的ERP系统、MES系统、SCADA系统等提取原始数据，对缺失值或异常值较多的数据项，如故障恢复时间，采用随机森林算法进行数据补全，对噪声较大的数据项，如故障原因描述，采用卡尔曼滤波算法进行数据平滑，并使用Min-Max归一化方法对数据进行缩放，使其落在0到1的区间内。

在建立故障预测模型时，可以使用Auto ARIMA算法自动选择最优的ARIMA模型参数，如p、d、q值，使用网格搜索和随机搜索相结合的方式优化LSTM模型的超参数，如隐藏层数、隐藏单元数、dropout率等，并使用5折交叉验证的方式评估模型性能，选择RMSE最小的模型作为最终模型。

在模型预测时，可以使用滚动预测的方式，每次向前预测未来1天、7天、30天的故障概率，并使用概率阈值如0.5来判断是否会发生故障。

在采集故障关联数据时，可以在关键设备的易损部件上安装振动传感器，采样频率设置为每分钟1次，通过无线传感器网络将数据传输到云端；在设备的控制柜内安装温度传感器，采样频率设置为每10分钟1次，通过工业以太网将数据传输到边缘网关。在挖掘故障关联规则时，可以使用Apriori算法，设置最小支持度为0.05，最小置信度为0.8，得到如"故障A发生时，故障B在10分钟内会以0.9的概率发生"的关联规则；

在进行故障因果推断时，可以使用贝叶斯网络，根据专家知识设置先验概率，如"故障C是故障D的原因的概率为0.7"，然后使用EM算法学习网络参数，最后根据网络拓扑和条件概率推断出故障之间的因果关系。

在知识图谱推理时，可以使用基于Rete算法的Drools规则引擎，将故障关联规则和因果关系转化为IF-THEN形式的规则，如"IF故障A发生THEN故障B在10分钟内会以0.9的概率发生"，在推理过程中，将预测出的故障和已发生的故障作为事实输入到规则引擎中，通过正向推理得出可能发生的连锁故障。在系统优化时，可以每天定时触发模型训练和评估流程，当新的故障数据达到一定量如1000条时，自动加入到训练集中，同时使用SMOTE算法对少数类样本进行过采样，提高模型的概化性能；每周定期扫描知识图谱，使用TransE等知识表示学习算法，计算实体和关系的嵌入向量，通过向量之间的距离来衡量图谱的质量，对距离异常的三元组进行人工审核和修正，不断优化知识图谱的结构和语义。

在本发明实施例中，将各个所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，具体包括：基于电网系统中各个节点的实时表现数据和故障响应数据，包括发电机组的出力、母线的电压和电流、变压器的温度和油位、断路器的动作次数和时间等，将这些数据按照时间戳和节点ID进行标记和存储，形成结构化的时空序列数据集，为后续的大数据分析奠定基础；同时对收集到的电网节点数据进行预处理和特征工程，通过数据清洗和异常检测算法，识别和剔除噪声数据和异常数据，以提高数据质量，根据数据的特点选择合适的算法，如isolationforest适用于高维数据，K-means适用于低维数据，通过时间序列分解和滤波算法，如STL分解和小波变换，提取节点数据的趋势性、周期性和随机性特征，丰富数据的特征表示。

构建电网节点的关联网络模型，将每个节点视为网络中的一个顶点，根据节点之间的电气连接、物理距离、功率流动等因素，计算节点之间的关联强度，生成加权有向图，并使用社区发现算法，如Louvain算法，识别出电网中的关键区域和设备群，刻画电网的拓扑结构；采用时空图神经网络算法，如STGCN，学习电网关联网络中节点的动态嵌入表示，通过节点的属性特征、邻居节点的状态以及电网的物理量，如电压相角、线路功率等，更新节点的隐藏状态，并通过注意力权重聚合邻居节点的影响，捕捉节点之间的相互作用和依赖关系，生成节点的低维向量表示，提高表示的解释性；基于网络嵌入表示，采用因果发现算法，如PC算法或FCI算法，探索节点间的潜在混杂因素和因果机制，分析节点之间的因果关系和传播路径；同时引入电网的先验知识，如电路理论、暂态分析等，对因果关系进行约束和校正，判断故障点的上游原因节点和下游影响节点，构建电网故障的因果链条，并采用图的中心性指标，如PageRank或介数中心性，评估各个故障点的重要程度和影响范围。

采用机理建模与数据驱动相结合的方法，模拟故障在电网中的传播过程和动态演化，先使用物理模型，如潮流计算和静态安全分析，计算电网的稳态工况，再使用数据模型，如SIR模型或级联失效模型，模拟故障扩散对电网的动态影响。通过设置不同的初始失效点和故障场景，考虑多时间尺度和多场景的仿真，评估电网的脆弱性和稳健性，生成电网故障的风险场和预警区域，指导电网的安全防御和应急处置。

结合电网的物理模型和机理约束，采用主动学习算法，动态选择对电网故障预测和分析最有价值的数据进行标注和学习，采用多准则优化的采样策略，平衡数据的代表性、多样性和标注成本等因素，同时考虑专家反馈和模型不确定性，动态调整采样策略，通过专家知识引导数据挖掘，提高模型的泛化性能和预测准确性，并采用增量学习算法，实时更新模型参数，适应电网的动态变化和故障模式的演化。此外，还引入在线学习和持续学习机制，实时更新模型，提高故障预测的实时性和准确性，实现电网故障的在线分析和预警。

示例性的，在收集电网节点数据时，可以通过部署在变电站、开关站等关键场所的智能传感器和物联网设备，如微型PMU、智能互感器等，以100ms的采样频率实时采集节点的电压、电流、频率等指标，通过边缘计算网关进行数据压缩和加密，再通过5G或工业以太网传输到云端数据中心，存储在分布式时序数据库中，如InfluxDB或OpenTSDB。

在进行数据清洗和异常检测时，可以使用One-Class SVM算法对每个指标建立正常值的超球面模型，将偏离超球面的数据点标记为异常，如电压超过额定值的±10%，电流超过额定值的20%等，再结合物理规则和专家知识进行人工审核和确认。

在提取数据特征时，可以使用移动平均和STL分解提取数据的长期趋势，使用快速傅里叶变换提取数据的日周期和周周期，使用小波变换提取数据的瞬时扰动，再使用均方根、峰峰值等指标量化特征强度。

在构建关联网络模型时，可以使用互信息和传递熵计算节点间的信息传递强度，使用电压-电流相位角计算节点间的电气距离，使用潮流灵敏度计算节点间的物理耦合度，生成一个多维异构加权网络，再使用谱聚类算法划分出功能相近、位置相邻的节点社区。

在学习网络嵌入时，可以使用时空注意力图卷积网络，通过图卷积层聚合节点邻域信息，通过注意力层自适应融合节点自身特征，通过GRU循环单元建模节点状态动态，通过自编码结构进行特征压缩和重构，并加入电网物理约束作为正则化项，提高嵌入表示的可解释性和物理一致性。

在进行因果分析时，可以使用贝叶斯因果发现算法，通过条件独立性检验发现节点间的直接因果和间接关联，并结合电网的因果先验知识，如故障树分析、序贯量方程等，修正发现的因果结构，提高因果推断的可靠性。

在故障传播模拟时，可以使用机理约束的随机游走模型，先通过直流潮流方程计算电网故障前的初始状态，将故障节点的状态设为-1，再通过随机游走模拟故障的级联传播，根据节点间的电导优先感染相邻节点，同时考虑节点自身的承载能力，如负荷率超过80%则被感染，直到故障传播达到稳定，统计故障影响的范围和程度。

在主动学习时，可以使用最大不确定度采样策略，计算每个候选数据的预测熵，对预测概率接近50%的数据进行优先标注，再使用最小化预期错误策略，估计每个候选数据的期望标注代价和模型提升收益，优先标注性价比高的数据，通过人机交互逐步纠正模型错误，提高预测的准确性和可信度。

进一步地，利用网络理论对电网中的节点进行跨区域、跨时间的类比分析，通过对相似节点的对比和借鉴，识别节点的相互作用以及协同效应。

具体的，基于电网不同区域、不同时间段的节点运行数据，包括电压、电流、功率、频率等参数，以及节点的静态属性数据，如地理位置、电气参数、拓扑连接等，将这些数据按照节点ID、时间戳、数据类型等维度进行标准化和结构化存储，形成多维时空数据集。

对收集到的节点数据进行预处理和特征工程，通过数据清洗和数据集成，消除不同来源数据之间的冗余、不一致和噪声，提高数据的质量和可用性。通过基于信息增益、基尼指数等准则的过滤式特征选择方法，或者使用L1正则化、决策树等嵌入式特征选择方法，筛选出与节点特性最相关的关键属性，同时，使用主成分分析、因子分析等特征提取方法，对原始属性进行降维和重构，得到更加简洁和高效的特征表示，构建统一的节点特征向量。采用基于密度的OPTICS聚类算法或基于网格的STING聚类算法，对不同区域、不同时间的节点进行相似性聚类，通过定义适当的可达距离和核心距离，或者划分多层网格单元并计算网格内节点的统计特征，自适应地发现任意形状的节点簇，找出在地理位置上临近、在时间序列上相关、在运行模式上相似的节点群组。

针对每个节点群组，提取其代表性的特征模式和行为模式，如典型的负荷曲线、电压曲线、潮流分布等。采用动态时间规整(DTW)算法，通过优化不同时间序列之间的非线性映射，找到最优的时间对齐方式；或者采用时间上下文嵌入(TCC)方法，通过学习时间序列的上下文表示，捕捉不同时间尺度下的时间依赖关系，实现对不同时间尺度下模式的对齐和校准，得到群组的标准特征模板，作为后续类比分析的参考标杆。通过Node2Vec或DeepWalk等图嵌入算法，学习节点的低维向量表示，捕捉节点在电网拓扑结构中的位置、角色和影响力，通过向量的距离度量计算不同区域、不同群组节点之间的相似性，构建跨区域节点的相似性矩阵。

采用异构图注意力网络(HAN)或异构图转换器(HGT)等图神经网络算法，对节点的属性特征和拓扑特征进行端到端的表示学习和相似性匹配。通过定义节点层次和语义层次的注意力机制，自适应地聚合不同类型节点的特征信息；或者通过设计不同的节点类型嵌入空间和边类型变换矩阵，建模节点和边的异质性交互。利用网络的多层传播机制，挖掘节点之间的高阶相互作用和长程依赖关系，发现跨区域节点在运行模式、响应特性等方面的关联规律和影响机制，基于跨区域节点的相似性分析和关联分析，识别出不同区域之间在电网运行特性方面的关键共性和显著差异，总结提炼区域之间可以相互借鉴、互为参照的典型经验做法，形成区域协同的最佳实践范式，同时针对区域之间存在的薄弱环节和优化空间，提出区域协同的改进方案和创新思路，实现电网节点运行的区域协同优化和整体效益提升。

示例性的，在收集电网节点数据时，可以通过部署在变电站、输电线路等关键设备上的智能传感器和数据采集终端，以秒级的频率采集节点的电压、电流、有功功率、无功功率等实时运行参数，并通过GIS系统记录节点的地理坐标、拓扑连接等静态属性数据，将多源异构数据按照统一的数据格式和命名规范进行规整和存储，构建覆盖全区域、全时段的电网节点时空数据库。

在进行数据预处理时，可以使用孤立森林算法或单类SVM算法进行异常值检测，将超出正常范围3倍标准差的数据点标记为异常并进行剔除或修正；使用Z-score归一化方法对不同量纲的属性进行无量纲化处理，消除量纲差异的影响；使用最大信息系数(MIC)对属性的相关性进行度量，筛选出MIC大于0.8的高相关属性作为冗余属性进行剔除；使用递归特征消除(RFE)方法进行特征重要性排序，选择排名前20%的属性作为关键属性矩阵。

在进行时空聚类时，可以使用OPTICS算法，以节点的地理距离和特征相似度作为密度评估指标，设置最小样本数MinPts为10，生成可达距离曲线，通过曲线的拐点确定聚类的eps邻域半径，自动发现任意密度的节点簇；对于聚类发现的簇，可以使用轮廓系数评估聚类质量，对于系数低于0.2的簇进行重新划分或合并。在提取典型特征模式时，可以使用滑动时间窗口，以1天为窗口长度，以10分钟为滑动步长，对负荷曲线进行分段采样，提取每日96个采样点；然后使用DTW算法计算不同日期之间的时间序列相似度，通过动态规划找到两条序列的最优匹配路径，计算平均距离作为相似度度量；对于相似度低于阈值的日负荷曲线，可以使用层次聚类算法进行聚类，提取每个聚类的质心作为典型负荷模式。在学习节点的嵌入表示时，可以使用DeepWalk算法，以节点为顶点，以边为转移概率构建有偏随机游走序列，以Skip-Gram模型为框架，以节点共现频次为优化目标，通过随机梯度下降学习节点的分布式表示向量；对于向量的维度，可以通过网格搜索进行优化，在64-256之间寻找最优值；对于学习率，可以采用指数衰减的策略，从0.025衰减到0.0001，每1个epoch衰减一次。

在进行节点相似性计算时，可以使用余弦相似度、Jaccard相似度等常见的向量距离度量，也可以使用Mahalanobis距离等考虑属性协方差的度量方法，计算跨区域任意两个节点之间的相似性分数；然后使用DBSCAN等基于密度的聚类算法，以相似性分数为密度阈值，发现相似节点的簇结构。

在使用图神经网络算法时，可以使用异构图注意力网络(HAN)，定义节点层和语义层两个粒度的注意力机制；在节点层，使用线性变换和LeakyReLU激活将节点特征映射到同一隐空间，然后计算节点之间的注意力系数，实现Same-Type邻域内信息的聚合；在语义层，使用多头注意力机制计算不同元路径对节点的语义重要性，实现Different-Type邻域内信息的聚合；通过K跳的层级传播实现节点嵌入的迭代更新，最终通过相似度计算实现节点匹配和关联挖掘；对于超参数的调优，如隐藏层维度、注意力头数、学习率等，可以使用贝叶斯优化等自动机器学习方法进行搜索，在验证集上使用HR@10、NDCG@10等排序指标评估模型效果。

进一步地， 结合地理信息系统（GIS）和网络理论，分析节点在空间上的位置关系及其电力流向，通过构建空间关联图，观察节点间的物理连接和电流路径分布，以判断它们的相互作用和协同潜力。

具体的，通过地理信息系统(GIS)采集电网节点的空间位置数据，包括变电站、开关站、电厂、负荷中心等关键节点的经纬度坐标、海拔等信息，以及输电线路的起止点坐标、塔杆位置、线路长度等信息，将这些数据以矢量数据格式存储在空间数据库中，构建电网节点和线路的空间地理数据集。

将电网节点的空间位置数据与其静态和动态属性数据进行关联，通过空间数据关联技术，如空间连接或空间包含等，将节点的电气参数、运行状态、拓扑连接等属性数据附加到相应的空间要素上，形成融合了空间和属性信息的电网GIS数据库，为后续的空间拓扑分析和潮流计算提供数据支撑。

基于GIS数据库，构建电网的公共边拓扑模型，以变电站、开关站等设备节点作为顶点，以输电线路作为边，通过拓扑规则定义和连通性分析算法，自动提取节点之间的物理连接关系，生成节点邻接矩阵和边列表等网络拓扑数据结构；同时考虑采用电气岛划分方法，将连通的节点和线路划分为一个电气岛，形成多电气岛的网络拓扑，刻画电网的空间连通性和邻接特性。在空间拓扑关系网络的基础上，叠加电网的潮流分布信息，通过节点方程法或回路电流法建立潮流方程组，采用牛顿-拉夫逊迭代法进行求解，得到各节点的电压幅值和相角，以及各支路的有功功率和无功功率，在求解过程中，通过LU分解或GMRES等方法加速线性方程组的计算，并采用Homotopy方法或OPF方法优化收敛性；对于大规模电网，还可以采用区域分解或并行计算等方法提高计算效率，最终得到全网的电力潮流分布，反映节点间电能的传输和交换情况。综合考虑节点的空间位置、拓扑连接和潮流分布等因素，构建电网的空间关联图，通过图嵌入算法，如Node2Vec或LINE，学习节点的低维向量表示，从空间维度上量化节点之间的相似性和相关性，并通过聚类算法，如K-means或DBSCAN，发现节点在空间上的分布模式和组织结构。

在空间关联图的基础上，分析电力潮流的空间路径特征，通过基于物理的最短路径算法，如Kirchhoff电流定律或Ohm定律，将线路的电阻、电抗、电压等参数作为边的权重，计算电流的分流比例和传输损耗，得到电力从源节点到汇节点的最优传输路径；同时考虑采用灵敏度分析或最优潮流等基于优化的路径搜索算法，以最小化网损或最大化供电可靠性为目标，求解最优的电力传输路径，生成电网的关键通道和重要枢纽，评估节点在电力传输中的关键程度和影响力；此外，还可以通过关联规则挖掘算法，发现频繁出现的电力传输模式和路径组合，揭示电网运行的内在规律。

结合电力潮流的功率分布和传输路径，分析节点在供电和受电方面的相互依赖关系，通过时空因果推断模型，如Granger因果网络或动态贝叶斯网络，考察节点间电力传输在不同时间尺度上的因果链条，刻画节点在时间和空间上的依赖结构；同时引入电网的先验知识，如电路理论、控制理论等，对节点间的因果关系进行物理约束，提高因果发现的可解释性；此外，还可以采用多视图因果学习方法，融合拓扑、潮流、运行等多源数据，从连通性、相似性、关联性等多个角度交叉验证节点的因果作用，提高因果推断的可靠性，最终形成反映节点协同潜力的空间因果图，指导电网的协同规划和互备运行。

示例性的，在采集电网GIS数据时，可以利用卫星遥感、无人机航测等方式获取变电站、输电线路等设施的高分辨率遥感影像，通过影像解译和特征提取算法，如Hough变换、边缘检测等，自动识别出变电站的主变压器、母线、开关设备等关键部件，输电线路的杆塔、导线、绝缘子等关键设施，提取其空间坐标和长度等几何信息，并通过人工校核和属性编辑，补充设备的型号、容量、投运日期等业务属性，形成包含17类要素、283项属性的1:500比例尺的电网空间地理数据库。

在进行空间拓扑分析时，可以采用基于拓扑规则的网络构建算法，如点-弧-面模型，将变电站抽象为点要素，输电线路抽象为弧要素，变电站的供电范围抽象为面要素，通过空间叠加分析，自动生成188个变电站节点和311条输电线路边，构建覆盖全网的电网空间拓扑网络；同时采用深度优先搜索算法，以220kV及以上变电站为起始点，自动划分出96个连通的供电区域作为电气岛。

在进行潮流计算时，可以采用改进的牛顿-拉夫逊法，设置误差容限为0.001，先通过LU分解求解线性方程组，当乘子向量的无穷范数小于0.01时，再采用共轭梯度法进行迭代求精，最多迭代20次；同时引入最优潮流模型，以节点电压幅值偏差最小为目标函数，以潮流平衡方程、发电机出力上下限等为约束条件，采用内点法进行求解，得到全网1000个节点的电压幅值、相角，2000条支路的有功、无功潮流。

在构建空间关联图时，可以采用Node2Vec算法，设置p=0.5，q=2的参数，以0.01的学习率对10亿个节点序列进行训练，得到64维的节点向量表示，使用t-SNE算法对向量进行可视化，发现电网节点在空间上呈现出"核心-边缘"的异质分布结构，通过K-means聚类将其划分为9个紧密关联的区域。

在分析电力传输路径时，可以采用改进的Dijkstra最短路径算法，以线路电抗作为边权，以节点电压相角作为距离度量，计算求得每个源汇节点对之间的电气距离最短路径，将电气距离大于1.5倍平均距离的路径定义为关键通道，将关键通道的交叉节点定义为重要枢纽，通过统计分析发现，全网共有73个关键通道和27个重要枢纽，其中华北、华东区域的关键通道密度最高，潮流强度最大。

在进行时空因果推断时，可以采用Granger图因果模型，选取96个典型节点的日前24小时有功功率作为时间序列，通过AIC准则确定最优滞后阶数为6，计算节点间的偏相关系数矩阵，并进行显著性检验，以P值小于0.05为阈值构建因果拓扑图；在此基础上，结合电网的物理规律和运行经验，对因果拓扑图进行修正和补全，得到一个融合了时间依赖、空间依赖、物理依赖的多层异构因果网络，揭示了电网运行的时空耦合特性和动态演化规律。

进一步地，利用时间序列分析算法对电网节点传输的电力信号进行实时监控。通过分析信号的波动模式和变化频率，推断节点间的动态相互作用。通过比较不同时间段内节点信号的相关性，判断节点间的协同程度。

具体的，通过在电网节点的输电线路和变电设备上安装高精度的电能质量监测装置和智能传感器，以毫秒级的采样频率实时采集节点的电压、电流、功率、频率等关键电力参数，并通过工业以太网或5G网络将采集的海量时序数据实时上传至云端的分布式时序数据库中，如InfluxDB或OpenTSDB，形成全网范围内的电力信号时间序列大数据集。

对采集到的原始电力时间序列数据进行预处理和特征工程，通过滑动窗口分段、小波变换去噪、Z-score归一化等技术，提取时间序列的多尺度时频域特征，如均值、方差、峰峰值、频谱熵等。采用基于互信息的特征选择方法，如最大相关最小冗余算法(mRMR)或条件互信息(CMI)，度量时间序列特征与目标变量之间的相关性和独立性，筛选出对节点动态行为描述最显著的关键特征子集。

在时间序列聚类部分，先使用符号聚合逼近(SAX)或波动分析(FluctuationAnalysis)等方法对原始时间序列进行离散化和符号化表示，然后采用FastDTW或Fréchet距离等快速近似算法，度量不同节点电力信号的相似性，再使用层次聚类或谱聚类等算法进行聚类，以提高聚类的效率和鲁棒性，自动发现隐藏在时间序列中的典型波动模式，并计算每个模式的中心序列、边界序列和离群序列，刻画电力信号的动态变化特征。针对聚类发现的每个波动模式，结合小波变换等时频分析方法，提取时间序列在不同尺度下的频率成分和能量分布特征，并使用奇异谱分析(SSA)等方法对信号进行周期分解和趋势提取。采用频域分析和非线性时间序列分析方法，如傅里叶变换、功率谱密度估计、Lyapunov指数等，评估不同模式之间的频域特性差异，并通过统计检验方法，如t检验、F检验等，揭示电力信号的动态演化规律和模式转换机制。

在关联规则挖掘部分，引入时间约束和多维度组合，采用时间序列关联规则挖掘算法，如T-APRIORI或DTFPM，以支持度、置信度、提升度等指标度量规则的关联强度和统计显著性，挖掘形如"若节点A在T1时刻出现波动模式P1，且节点B在T2时刻出现波动模式P2，则在T3时刻节点C以置信度C出现波动模式P3"的多维时序关联规则，揭示节点间复杂的动态交互模式和依赖结构。

在因果检测部分，采用非线性因果发现方法，如收敛交叉映射(CCM)或核函数因果检测(KCI)，以多尺度的时滞和方向性为指标，捕捉不同时间段内节点电力信号的非线性动力学耦合关系，并通过显著性检验和置换检验，评估因果关系的统计可靠性。使用Granger因果检验或条件传递熵等方法，进一步验证线性和非线性因果依赖的普适性，并引入因果影响度量，如因果强度指数(CSI)等，量化节点间的因果依赖程度，构建反映节点协同程度的时序因果网络图，挖掘电网动态运行中的关键节点和瓶颈链路。

开发基于深度学习的时间序列异常检测算法，通过卷积神经网络(CNN)或长短期记忆网络（LSTM）等模型，自适应地学习电力信号的多尺度时空依赖和重构规律。合理设计模型的输入输出和网络结构，选取具有代表性和覆盖性的样本集进行训练，并使用交叉验证、留一法等策略评估模型的泛化性能。基于重构误差或预测误差，对异常分数进行自适应阈值判别和概率估计，实时识别时间序列中的异常波动和突变事件，同时引入孤立森林、单分类SVM等集成学习算法，提高异常检测的准确性和鲁棒性，并结合专家知识库中的故障模式，实现电力系统的智能预警和根因诊断。

在本发明实施例中，优选的，基于所述优先级排序，构建多目标维修调度模型，其中，所述多目标维修调度模型反映电网维修过程中的各个因素的影响；

根据所述多目标维修调度模型的输出结果，构建对应的维修计划结果。

在本发明实施例中，优选的，在构建所述多目标维修调度模型时，所述多目标维修调度模型的优化目标包括最小化故障影响范围、最小化维修时间、最小化资源消耗；所述多目标维修调度模型的约束条件包括维修时间窗口、资源上限、人力可用性。

具体的，在本发明实施例中，根据前期通过时间序列分析、网络拓扑分析等方法得到的单个故障点的重要程度，以及不同故障点之间的关联强度和传播路径，对全网的故障节点进行重要性排序，根据重要性等级划分为关键节点、重点节点和一般节点，并计算出各节点对全网稳定性的影响贡献度，形成节点重要性属性表。

针对关联强度较高、故障传播风险较大的节点组合，分析其关联失效机理和相互影响模式，具体的，在图模型中，定义从源故障节点通过一条有向路径可以到达的故障节点集合为"故障链路"，刻画故障在网络中的级联传播；引入时间序列的相似性度量，识别频繁同时发生故障的高风险连锁故障模式，评估故障的叠加放大效应，制定针对性的协同维修策略，从源头上遏制连锁故障的发生和蔓延；综合考虑单节点重要性和节点间协同效应，采用联合优化的思路，构建多目标维修调度模型，目标函数包括最小化故障影响范围、最小化维修时间、最小化资源消耗等，约束条件包括维修时间窗口、资源上限、人力可用性等。针对模型的数学形式，考虑采用加权求和法、ε-约束法等方法，讨论模型的凸性、线性化等性质。

在求解方法上，结合问题的规模和特点，采用切实可行的启发式算法，如二阶段模拟退火、NSGA-II等，求解最优的多节点联合维修方案，制定综合维修计划表。根据综合维修计划对故障节点的维修进行优先级排序，确定各维修任务的时间进度和先后顺序。考虑将维修任务划分为若干个功能区域或维修基地，每个区域或基地负责若干个故障节点，维修人员在区域内部按照模糊时间窗约束进行调度，在区域之间通过固定班车或直升机在基地间移动。结合故障节点的空间位置分布，构建多层级、多模式的维修调度模型，得到维修人员的最优行走路线，最小化维修队伍的移动距离和时间消耗，生成维修任务的时空调度图。对维修资源进行分类编码，构建资源管理的信息化平台和数据库。对综合维修计划涉及的物资、工具、备件、车辆等资源进行梳理，根据各维修任务的资源需求，采用整数规划方法对维修资源进行优化配置，兼顾资源的运输调度和库存管理，在满足各任务资源需求和约束的前提下，通过供应链优化建模，综合考虑运输成本和库存成本，实现维修资源的精益配送和补给，最小化总体资源占用，并结合资源的空间分布，制定资源的跨区域调配方案，形成维修资源配置清单。根据维修计划的时间进度、空间路线、资源配置等要素，采用项目管理工具如甘特图，制定各维修任务的执行计划和工作分解结构，细化到每个人员的每天工作内容，形成可操作、可考核的维修施工方案，并采用关键路径法计算维修计划的最早开始时间、最晚完成时间，识别关键任务，优化维修进度。

在方案评估和优化方面，引入可靠性、可维修性分析的方法，如故障树分析、维修保障图等，在考虑随机故障率、维修率的情况下，量化评估维修方案的任务完成可能性、装备可用度、任务准时率等指标，并通过敏感性分析，评判方案的稳健性，进行风险预控。汇总形成多任务维修部署报告，内容包括综合维修计划表、故障节点重要性分析报告、节点协同效应分析报告、维修优先级排序表、维修资源配置清单、维修队伍调度方案、维修任务执行计划等，并采用数据可视化技术，如GIS地图、3D仿真等，直观呈现维修任务的时空部署过程，供指挥决策参考。

进一步地，在本发明实施例中，收集道路中断信息，运用机器学习算法，分析道路中断数据与多任务部署报告的关联，对所述维修计划进行更新。

具体的，在隧道、道路等重点区域布设多种类型的传感器，如视频监控、应变计、倾角仪、裂缝计、水位计等，针对不同的监测参数和场景，给出差异化的指标要求。利用无线传感器网络将数据汇聚到边缘节点，通过5G或NB-IoT等通信技术将数据实时上传至云端监控平台。

利用气象雷达、卫星遥感等设备获取隧道周边区域的降雨量、土壤含水量等环境数据，时间分辨率可达分钟级，空间分辨率可达米级；利用InSAR、LiDAR等技术获取区域地表形变、滑坡变形等地理信息，并通过数据融合算法如卡尔曼滤波，将多源异构数据集成到统一的时空框架下，构建隧道灾害监测的地理信息数据库。

针对隧道突发中断事件，如坍塌、落石、积水等，建立基于视频和图像的智能识别模型，具体的，首先对不同模态的数据进行预处理和特征提取，如对视频数据进行背景建模和前景分割，提取运动和外观特征；对振动数据进行时频分析，提取能量和频谱特征等。然后采用多通道CNN或多流RNN等多模态深度学习框架，将不同模态的特征在不同的子网络中进行表示学习，并通过特征级联或决策级联的方式进行融合，实现多模态的异常分类和定位。

在训练过程中，采用端到端的联合优化策略，并引入注意力机制和对抗学习等技术，提高模型的泛化性能，使检测准确率达到95%以上。针对地下水渗流和土壤液化等隐患，建立基于时间序列数据的预测模型，采用LSTM、GRU等循环神经网络，对隧道围岩含水量、土层液化指数等关键参数进行多步长预测，预测误差可控制在10%以内，同时借助迁移学习、增量学习等技术，利用相似隧道的历史数据对预测模型进行优化，缩短模型的训练周期，提高预测效果。将隧道灾害事件和风险预测信息与地理信息数据进行关联，借助GIS平台的时空分析和可视化功能，生成隧道灾害的时空分布图和风险等级图，根据灾害类型的不同，选择合适的时空数据模型和分析方法。

如对于突发性的崩塌、坍方等灾害，采用时空点过程模型，通过核密度估计等方法分析其时空分布和聚集模式；对于渐变性的沉降、位移等灾害，采用时空栅格模型，通过克里金插值、局部加权回归等方法分析其时空趋势和相关性；对于连续性的渗流、液化等灾害，采用时空场模型，通过偏微分方程、有限元分析等方法模拟其时空演化过程。利用GIS平台的时空分析模块和插件，来支撑灾害过程的实时监测和动态评估，判断灾害的影响范围和发展趋势，为应急抢险和维修作业提供决策依据。

动态跟踪隧道周边环境的变化情况，如暴雨、地震等自然灾害，以及施工、爆破等人为活动，评估其对隧道稳定性的影响。当监测数据或预测结果超过预警阈值时，自动触发预警，并根据预案规则智能生成处置方案，如加固、疏通、限行等，同时通过推送、广播等方式通知运维人员和管理部门。采用本体工程的方法，定义隧道灾害领域的核心概念、属性和关系，形成灾害本体模型。

利用自然语言处理技术，从设计文档、施工记录、养护手册、事故报告等非结构化文本中提取灾害案例和经验知识，并进行实体链接和关系抽取，将其映射到本体模型中，形成实例化的知识库。在此基础上，利用基于图的机器学习算法，如图神经网络、图注意力网络等，对隧道灾害知识图谱进行表示学习和推理计算，实现灾害溯源分析、风险推断、对策生成等知识服务。通过关联规则、因果推断等算法，发现隧道灾害发生的模式和规律，形成从数据到信息再到知识的认知体系，实现全周期的隧道运维智慧管理。

示例性的，在隧道监测数据采集方面，可以布设振弦式渗压计，量程0-1MPa，精度0.1%FS，采样频率1次/小时，监测隧道衬砌内部的渗透水压力；布设光纤应变计，量程±3000με，精度1με，采样频率20Hz，监测衬砌的受力变形；布设激光测距仪，量程0-500m，精度±1mm，采样频率1次/分钟，监测拱顶的绝对位移。

环境监测方面，可通过气象站获取隧道外的降雨量、风速等数据，时间分辨率10分钟，空间分辨率100m；通过GPS基准站获取地表位移数据，时间分辨率1秒，空间分辨率10m；通过合成孔径雷达卫星数据进行地表形变监测，时间分辨率1天，空间分辨率1m。利用数据同化算法如集合卡尔曼滤波，将不同来源、不同时空尺度的监测数据进行融合，生成每10分钟更新一次的隧道健康状态参数集。在异常事件识别方面，可采用FasterR-CNN算法对隧道内的积水、坍塌等图像特征进行提取和分类，mAP可达0.9以上；结合一维卷积神经网络对隧道内的振动信号进行分析，识别出车辆碰撞、爆破等异常事件，准确率可达95%以上。

在渗流和液化预测方面，可建立基于LSTM的渗流预测模型，输入过去24小时的渗压监测数据，预测未来2小时的渗透水压力变化趋势，平均相对误差可控制在5%以内；建立基于GRU的液化预测模型，输入过去7天的地下水位、加速度等监测数据，预测未来1天的液化风险等级，ROC曲线下面积可达0.95以上。在灾害时空分析方面，可采用时空高斯过程回归模型，以10m为网格，以1小时为时间步长，对隧道沉降数据进行空间插值和时间预测，并生成沉降等值线图和趋势预测图；采用时空核密度估计模型，以1km为带宽，以1天为时间窗口，对隧道周边区域的崩塌灾害时空分布进行分析，识别崩塌灾害的时空聚集区，并评估隧道受灾害影响的可能性。

在隧道灾害知识图谱构建方面，以隧道和灾害为核心对象，通过本体构建工具如Protégé定义10个以上的概念类别(如地质条件、支护结构、监测设备、灾害体等)，50个以上的语义关系(如位于、引起、影响等)，形成隧道灾害领域本体；然后采用StanfordCoreNLP等自然语言处理工具，对隧道设计文件、事故调查报告等文本数据进行实体识别、关系抽取，获取500条以上的灾害知识三元组，如<暴雨，引起，滑坡>、<超前支护，预防，拱顶坍塌>等；通过TransE等知识表示学习算法，获得每个实体和关系的向量表示，通过图卷积神经网络等算法，实现隧道灾害的图谱推理和语义搜索，如查询"连续降雨可能引发的隧道灾害链"等。

在本发明实施例中，对于能通过的任务，确保所有的预备措施和资源都已经到位，并且维修队伍已经得到任务指派和时间表，监控并追踪任务进展，并通过实时通讯工具确保信息的即时更新和问题的快速解决；

对于无法通过的任务，根据故障点之间的相互作用和协同效应，制定替补方案，通过维修其他故障点来解决无法通过的故障点。

具体的，在本发明实施例中，构建道路中断信息数据库，包括中断发生的时间、地点、原因、恢复时间等属性，以及中断时的降雨量、风速、温度等环境因素属性，采用中断ID+道路ID+方向编码的复合主键来唯一标识一条中断记录，道路ID可以用道路的起讫点编号表示，方向编码可以用0/1表示上行/下行，这样可以反映中断记录的时空位置属性，其中中断数据的时间粒度应在小时级别，与气象数据的时间粒度保持一致，并与GIS地图中的道路线型进行关联。将每日生成的多任务部署报告数字化，提取其中的关键信息，如维修任务的编号、类型、描述、涉及路段、计划开始和结束时间、所需资源等，建立结构化的维修任务信息表，并与道路中断信息进行时空匹配，标注出每个任务所对应的道路中断点。

对道路中断记录进行数据标注和清洗，根据中断发生的原因，如塌方、水毁、施工等，对中断进行分类，并对恢复时长进行离散化，划分为快速恢复、短期中断、中期中断、长期中断等级别，剔除恢复时长异常的无效数据，平衡各中断类别的样本数量，构建训练数据集和测试数据集，用于后续的机器学习模型训练和评估。采用多种常用的分类算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，对各算法在训练集和测试集上的表现进行对比评估，选择精度、召回率、F1值、AUC等指标最优的模型。

以逻辑回归为例，选择L1或L2正则化方式，优化正则化系数，用坐标下降法或梯度下降法进行求解。以道路中断记录的环境因素和道路属性为输入特征，以中断类型为目标变量，训练中断原因分类模型，提取各特征的权重系数，分析降雨、风速等环境因素与不同原因引起的道路中断之间的相关性，得到环境因素与中断原因判别的决策规则。针对每个维修任务，提取其覆盖路段上的道路中断点信息，将中断点的环境因素和道路属性输入到中断原因分类模型中，判断出各中断点的中断原因，结合中断点的恢复时长等级，采用加权平均的方法，计算每个维修任务路线的中断风险指数，划分为可达、难达、不可达三个等级，形成维修任务的可达性分析报告。

对所有维修任务的属性数据进行降维分析，观察其在低维空间的分布情况，初步判断合适的聚类数K，然后用层次聚类算法对任务进行聚类，在不同层次上尝试不同的聚类数，绘制SSE或轮廓系数曲线，找出拐点处的最优聚类数，再用K-means算法进行细化聚类，将任务划分为大中小型三类，并从任务量、工期、资源需求等维度对各类任务的特点进行统计分析，制定差异化的维修资源调配策略。

针对聚类后的每类维修任务，训练其独立的路线可达性预测模型，具体的，先用GBDT、RF等集成学习算法分别训练多个初级学习器，注意设置合适的基分类器类型和数量，优化树的最大深度、学习率、采样比例等参数，然后将初级学习器的输出结果作为次级学习器的输入特征，采用Stacking泛化策略，训练LR、XGBoost等次级学习器，实现初级学习器的再学习和融合，模型的输入特征还包括道路中断点的分布密度、平均恢复时长、环境因素的波动情况等，模型的输出为三分类的任务路线可达性等级。采用特征重要性分析方法，评估各类因素对任务路线可达性的影响权重，生成面向不同维修任务类型的道路风险预警模型，实时预测任务路线的中断风险，动态调整任务派单和资源调配方案。

进一步地，对于能通过的任务，确保所有的预备措施和资源都已经到位，并且维修队伍已经得到详尽的任务指派和时间表，监控并追踪任务进展，并通过实时通讯工具确保信息的即时更新和问题的快速解决。

具体的，利用路线可达性预测模型，对全网范围内的所有待执行维修任务的可达性等级进行预测和评估，自动筛选出所有可达等级为"可达"的任务，生成可执行任务清单，并按优先级进行排序，优先级的确定规则综合考虑任务的重要程度、道路中断的恢复时间、地理位置的邻近度等因素，通过加权求和的方法得到任务的优先级得分，按照从高到低的顺序形成任务执行队列。

对于每个可执行的维修任务，根据其所需的人力、机械、材料、备件等资源类型和数量，以及任务的区域位置和计划工期，采用多目标优化调度模型，建立以资源使用成本最小、供应时间最短、质量最优为目标，以任务资源需求量、供应能力、运输时间窗口为约束，以资源调配量、运输路径为决策变量的整数规划模型，用加权求和法归一化目标，用遗传算法、蚁群算法等启发式算法求解资源调配的最优方案，生成资源需求计划和供应计划，并与资源管理信息系统集成，自动触发采购、调拨、配送等流程，确保维修任务开工前各项资源准备完毕。

根据每个维修任务的工作量、工艺难度、所需技能等因素，利用知识库中预先配置的任务-角色模板，自动匹配生成对任务的角色需求，并根据维修队伍人员的技能标签、人力情况、位置分布等，利用人岗匹配算法和排班优化算法，自动为每个任务分配最优的人员组合和排班方案，形成任务的人力资源计划表，并推送到员工的移动作业终端上，包括班次、地点、工作内容、协作人员等详细信息。将维修作业的标准工时定额、关键工序、里程碑节点等预先录入任务管理信息系统中，并匹配每个任务的计划工期、技术方案、质量标准等，利用WBS对任务进行分解，形成可管理的工作包，再用PERT计算工作的时间参数，识别关键路径，用CCPM确定资源限制下的关键链，实施资源平衡，留出合理的时间缓冲，自动生成任务的进度计划表和预算计划表，包括各工序的资源需求、里程碑节点、人工和材料费用预算等，实时收集任务的进展数据，运用挣值管理方法，对比分析计划值和实际值，预测完工时间和成本，采取进度优化和成本纠偏措施。

对关键任务的作业现场，利用视频监控和物联网传感器等，实时采集人员位置、设备状态、工序完成度等数据，通过5G等通信网络，将数据实时上传到任务监控管理平台。平台利用视频分析、人工智能等技术，对现场画面和状态数据进行解析，提取作业要素的工作状态信息，并与BIM模型等三维可视化模型融合，动态模拟作业过程，直观呈现任务实时进展，包括整体完成百分比、已完成和待完成的工作项、资源利用情况、进度偏差等，同时对数据质量进行实时检测，对于未及时上报的区域，进行预警提示，触发人工检查流程。

任务执行过程中，各参与方通过移动终端APP等，及时更新任务进展信息，现场管理人员定期将进展上报，与计划进度表进行比对，采用EVM(挣值管理)方法，评估任务进展的状态，生成任务燃尽图，直观判断进展情况，一旦发现进度拖延、质量问题、安全隐患等风险点，分析原因，评估影响，匹配应对预案，制定处置流程，调整优化任务计划，同时积累优秀实践和教训，丰富风险知识库，运用机器学习算法，优化风险预警模型和规则库。根据任务的信息敏感度和安全等级，制定差异化的信息共享策略，对于涉及核心商业秘密或关键隐私的任务，采用本地化部署或点对点通讯，确保数据传输和存储的安全可控。各方通过敏捷高效的通讯协作，快速制定、执行、监控、优化任务计划，确保按时保质完成维修任务。

示例性的，在对可执行维修任务进行优先级排序时，可以采用层次分析法(AHP)，将影响任务优先级的因素分为任务重要性、道路中断恢复时长、任务区域邻近度三个准则层，每个准则层下设置3-5个指标，采用1-9标度对各指标两两比较，形成判断矩阵，计算矩阵的最大特征值和对应特征向量，对其进行一致性检验，得到各指标的权重值，并用加权求和法计算每个任务在不同准则层的得分，用几何平均法汇总得到任务的综合优先级得分。

在多目标资源优化调度时，可建立混合整数规划模型，约束条件包括各任务的资源需求量、各供应商的资源供应能力和起订量、运输工具的载重量和行驶里程等，目标函数包括资源使用成本、供应时间、质量水平等加权求和，用遗传算法进行求解，变量编码采用二进制串，交叉算子采用单点交叉，变异算子采用均匀变异，选择算子采用锦标赛选择，迭代500代后求得最优调度方案。

在任务分解和排程优化时，采用WBS将任务逐层分解，直至可以独立管理和考核的最小工作包，工作包的大小一般控制在80-120个人时，形成WBS字典，包含工作定义、前置任务、交付物等信息。然后，用三点估计法估算每个工作包的可能持续时间，取最可能、最乐观、最悲观三种情景下的估计值，用PERT公式计算工作包的预期时长、关键程度等，识别关键路径并绘制任务网络图。再用CCPM从关键链上选择投入量最大的三类资源作为瓶颈资源，将非关键链上的工作包尽量外包或调配到非瓶颈资源，并给关键链末端留出一定的项目缓冲时间，一般取关键链长度的30%以内。用甘特图直观呈现带资源平衡的优化进度计划，用S曲线图展示挣值分析结果。

在任务实时监控方面，通过在作业人员的智能安全帽、传感背心、移动终端等可穿戴设备中植入SIM卡，采集人员的位置、心率、体温等生命体征数据，通过接入深度学习框架的摄像头以每秒5帧的速度拍摄作业画面，提取人员动作、机械设备运行状态等信息，通过雷达测速仪、智能物流码等感知材料物资的供应和使用情况，将这些异构数据通过MQTT协议汇聚到任务监控管理平台。平台端运行目标检测算法YOLOv5，准确识别工程车辆、施工材料、维修工具等关键作业要素，提取其类别和位置信息，再结合SSD等语义分割算法，判断作业区域内人员、设备、材料的工作状态，通过数字孪生技术与BIM模型实时交互，生成三维可视化作业画面，并与标准工艺库进行比对，基于规则引擎实现工序质量、安全风险的自动识别和告警，将异常状态的音视频片段通过WebSocket协议实时推送给现场管理人员的PAD终端。平台整合各业务系统的进度、成本、质量、安全、合同、物资等数据，建立任务主题数据湖，采用Spark内存计算框架，对任务全域数据进行实时分析，构建各环节的KPI指标体系，采用数据可视化工具如PowerBI、Tableau等，制作任务状态驾驶舱，为项目管理决策提供数据支撑。

进一步地，对于无法通过的任务，根据故障点之间的相互作用和协同效应，制定替补方案，通过维修其他故障点来解决无法通过的故障点。

具体的，对于路线可达性预测为"不可达"的维修任务，从任务管理信息系统中提取其对应的不可达路段和阻断故障点，并从图数据库中检索出与阻断故障点直接或间接相连的其他故障点，基于图的最短路径算法如Dijkstra或A*，计算阻断故障点与其他故障点之间的最短传播路径，将传播路径长度小于设定阈值(如3跳)的故障点作为初筛的替补维修候选点，存入候选集合。利用知识图谱推理技术，先从本体知识库中提取出各类故障的成因、机理、影响、诱发关系等背景知识，再结合案例库中各故障的实际发生先后顺序、时间间隔、空间邻近度等信息，通过时序关联分析算法和因果关系挖掘算法，发现不同故障点之间的关联规则和因果链条，其中，Apriori算法基于支持度-置信度框架，适合挖掘频繁项集，但计算复杂度较高；FP-growth算法利用FP树压缩数据，提高关联规则挖掘效率；PC算法基于条件独立性检验，可以发现有向无环因果图，但对数据质量要求较高；FCI算法进一步考虑了隐变量和选择性偏差，挖掘的因果关系更加稳健。

在实际应用中，需根据数据的特点和业务需求，选择合适的算法或组合。最终构建领域故障协同网络，具体的，把初筛得到的替补维修候选点映射到领域故障协同网络中，提取出候选点与阻断故障点之间的关联规则和因果链条，对于关联度或因果强度高于预设阈值(如支持度大于20%且置信度大于60%，或因果强度大于0.5)的候选点，判定其与阻断故障点具有显著的协同效应，若通过维修该候选点能够缓解或消除阻断故障点，则将其加入推荐方案集。根据替补方案涉及的候选故障点数量、所需资源类型与数量、与原定维修任务的偏离程度等因素，采用层次分析法(AHP)构建多准则评估模型。将指标分为目标层、准则层、方案层等多个层次，形成递阶层次结构，再通过两两比较，形成判断矩阵，计算判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，得到指标的权重。

对于难以用精确数值描述的定性指标，还可引入模糊数学理论，用语言变量代替精确数值，建立模糊判断矩阵。综合考虑定量和定性指标，采用模糊综合评判法，对替补方案进行综合评估排序。选取综合评估得分最高的前N个替补方案，提交项目管理团队审核，结合实际现场勘察情况和管理政策约束，对替补方案进行论证，考虑施工工艺、交通组织、应急预案等要素，对方案进行进一步细化和优化，必要时进行人工调整和二次评审，确定最优替补方案，形成正式的项目变更申请。

将确定的替补维修方案录入任务管理信息系统，调用资源优化调度算法，在原定维修任务和替补维修任务的约束条件下，采用多项目多模式资源受限调度模型(MRCPSP)进行建模。将每个维修任务分解为多个子活动，每个活动可以由多种资源使用组合来完成，目标函数包括总工期、总成本等，约束条件包括活动的先序关系、共享资源的占用上限、非共享资源的排他性使用等，再用启发式算法如遗传算法、蚁群算法等进行求解，编码方式采用活动列表+模式列表，交叉操作采用POX(保序交叉)，变异操作采用对活动和模式分别替换和互换，适应度函数为多目标加权求和，最终生成替补方案的最优调度计划。利用本体工程方法，构建维修作业的任务-活动-资源本体，将各类维修任务抽象为概念类，作业活动抽象为概念的属性，人力物力抽象为活动的资源，形成本体层次结构。基于维修作业历史数据，采用实例化方法，将作业记录、操作票、技术标准等映射到本体概念，形成维修作业知识库。

在生成替补方案后，通过本体推理引擎，实现策略知识和替补方案的语义匹配，自动检索适用于替补方案的作业指导和管控要求等内容，进行方案的过程管理，同时，为作业人员配备智能终端，传输任务工作票和安全交底材料，实时监控替补方案的实施过程。通过智能巡检系统、工况诊断系统等，实时感知替补维修对原有故障的修复效果，采用增量学习机制动态调整故障协同网络和评估模型，持续优化路线不可达情况下的维修策略，提高电网运维的韧性和智能化水平。

如图2所示，本发明另一实施例提供了一种电网故障保电维修计划制定装置，其特征在于，包括获取模块11，测试模块12，预测模块13，排序模块14，维修模块15，其中，

获取模块11，用于获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略；

测试模块12，用于基于所述历史故障数据和所述维修策略进行故障模拟仿真测试，依次收集依据各个所述维修策略对选定的目标故障节点进行维修时，剩余的非目标故障节点的响应数据；

预测模块13，用于分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，其中，所述预测结果反映电网中对应故障节点之间的相互作用和协同效应；

排序模块14，用于基于所有所述预测结果，构建所述电网中各个目标故障节点的优先级排序，其中，所述优先级排序反映目标故障节点相对于非目标故障节点在故障环境下的梯度等级；

维修模块15，用于监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划。

如图3所示，本发明另一实施例提供了一种电网故障保电维修计划制定设备，包括处理器21、存储器22以及存储在所述存储器22中且被配置为由所述处理器21执行的计算机程序，所述处理器21执行所述计算机程序时实现如上述电网故障保电维修计划制定方法实施例中的步骤，例如图1中所述的步骤S1~S5或者，所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如获取模块11。

本发明再一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，所述计算机可读存储介质所在设备执行所述计算机程序时，实现如上所述的电网故障保电维修计划制定方法。

本发明实施例的电网故障保电维修计划制定方法，有益效果在于以下所述中的至少一点：

1）本发明通过实时监测设备的运行状态，并及时发现和诊断潜在故障，确保故障得到及时处理，从而提高了维修效率；

2）本发明通过电网数据进行故障模拟仿真测试，得到各个目标故障节点的优先级排序，从而提高了对故障响应的速度和准确性，加强了供电设备的稳定性；

3）本发明基于各个目标故障节点的优先级排序建立清晰的故障处理流程，有助于提高电力系统的稳定性和可靠性，保障人们的正常生产生活需求。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种电网故障保电维修计划制定方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略；

基于所述历史故障数据和所述维修策略进行故障模拟仿真测试，依次收集依据各个所述维修策略对选定的目标故障节点进行维修时，剩余的非目标故障节点的响应数据；其中，所述响应数据包括发电机组的出力、母线的电压和电流、变压器的温度和油位、断路器的动作次数和时间；

分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，其中，所述预测结果反映电网中对应故障节点之间的相互作用和协同效应；

其中，所述关联网络模型的构建包括：将所述电网中每个节点视为关联网络的一个顶点，根据节点之间的电气连接、物理距离、功率流动计算节点之间的关联强度，生成加权有向图，并使用社区发现算法，刻画所述加权有向图的拓扑结构；采用时空图神经网络算法，学习所述关联网络中节点的动态嵌入表示，通过节点的属性特征、邻居节点的状态以及电网的物理量，更新节点的隐藏状态，并通过注意力权重聚合邻居节点的影响，捕捉节点之间的相互作用和依赖关系，生成所述节点的低维向量表示；基于网络嵌入表示，采用因果发现算法探索节点间的潜在混杂因素和因果机制，分析节点之间的因果关系和传播路径；同时引入电网的先验知识，对因果关系进行约束和校正，判断故障点的上游原因节点和下游影响节点，构建电网故障的因果链条，并采用图的中心性指标，评估各个故障点的重要程度和影响范围；

基于所有所述预测结果，构建所述电网中各个目标故障节点的优先级排序，其中，所述优先级排序反映目标故障节点相对于非目标故障节点在故障环境下的梯度等级；

监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划。

2.根据权利要求1所述的电网故障保电维修计划制定方法，其特征在于，所述获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略，包括：

运用时间序列算法分析所述历史故障数据，以识别导致电网重大中断的故障模式；

针对每种故障模式，设计对应的维修策略。

3.根据权利要求1所述的电网故障保电维修计划制定方法，其特征在于，所述获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略，还包括：

对所述历史故障数据按照时间顺序排列，形成故障时间序列数据集；

基于时间序列预测算法，以及所述故障时间序列数据集对时间序列预测算法参数的训练，建立故障预测模型；

利用所述故障预测模型，对故障类型进行预测，得到每种故障类型的发生概率，并根据所述发生概率的大小进行排序，生成故障风险清单。

4.根据权利要求1所述的电网故障保电维修计划制定方法，其特征在于，所述分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，包括：

利用网络理论对电网中的节点进行跨区域、跨时间的类比分析，通过对相似节点的对比和借鉴，识别节点的相互作用以及协同效应。

5.根据权利要求1所述的电网故障保电维修计划制定方法，其特征在于，所述监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划，包括：

基于所述优先级排序，构建多目标维修调度模型，其中，所述多目标维修调度模型反映电网维修过程中的各个因素的影响；

根据所述多目标维修调度模型的输出结果，构建对应的维修计划结果。

6.根据权利要求5所述的电网故障保电维修计划制定方法，其特征在于，在构建所述多目标维修调度模型时，所述多目标维修调度模型的优化目标包括最小化故障影响范围、最小化维修时间、最小化资源消耗；所述多目标维修调度模型的约束条件包括维修时间窗口、资源上限、人力可用性。

7.根据权利要求1所述的电网故障保电维修计划制定方法，其特征在于，在制定抢修所述实际故障的保电维修计划前，还包括:

收集道路中断信息，运用机器学习算法，分析道路中断数据与多任务部署报告的关联，对所述维修计划进行更新。

8.一种电网故障保电维修计划制定装置，其特征在于，包括以下模块：

获取模块，用于获取电网中各节点的历史故障数据，建立与所述历史故障数据对应的维修策略；

测试模块，用于基于所述历史故障数据和所述维修策略进行故障模拟仿真测试，依次收集依据各个所述维修策略对选定的目标故障节点进行维修时，剩余的非目标故障节点的响应数据；其中，所述响应数据包括发电机组的出力、母线的电压和电流、变压器的温度和油位、断路器的动作次数和时间；

预测模块，用于分别将每一所述响应数据输入到预先构建的关联网络模型中进行预测，得到当前目标故障节点对应的预测结果，其中，所述预测结果反映电网中对应故障节点之间的相互作用和协同效应；

其中，所述关联网络模型的构建包括：将所述电网中每个节点视为关联网络的一个顶点，根据节点之间的电气连接、物理距离、功率流动计算节点之间的关联强度，生成加权有向图，并使用社区发现算法，刻画所述加权有向图的拓扑结构；采用时空图神经网络算法，学习所述关联网络中节点的动态嵌入表示，通过节点的属性特征、邻居节点的状态以及电网的物理量，更新节点的隐藏状态，并通过注意力权重聚合邻居节点的影响，捕捉节点之间的相互作用和依赖关系，生成所述节点的低维向量表示；基于网络嵌入表示，采用因果发现算法探索节点间的潜在混杂因素和因果机制，分析节点之间的因果关系和传播路径；同时引入电网的先验知识，对因果关系进行约束和校正，判断故障点的上游原因节点和下游影响节点，构建电网故障的因果链条，并采用图的中心性指标，评估各个故障点的重要程度和影响范围；

排序模块，用于基于所有所述预测结果，构建所述电网中各个目标故障节点的优先级排序，其中，所述优先级排序反映目标故障节点相对于非目标故障节点在故障环境下的梯度等级；

维修模块，用于监测所述电网，并在检测到实际故障发生时，基于所述优先级排序，制定抢修所述实际故障的保电维修计划。

9.一种电网故障保电维修计划制定设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-7中任一所述的电网故障保电维修计划制定方法。

10.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的电网故障保电维修计划制定方法。