本发明涉及接地网运行管理，尤其涉及接地网运行状态预测方法及系统。
背景技术：
1、长期以来，金属接地网因不可避免的腐蚀特性使得接地体截面减小，甚至断裂，由此导致地网接地性能不良，热稳定性达不到要求，雷电流或者短路电流将破坏地网，造成其它主要设备的毁坏事故甚至危及人身安全。电力系统运维单位需要对金属接地网进行定期检查，且需要挖开接地沟里面的金属接地网然后进行人工检测。在现代电力系统中，接地网的运行状态对于确保系统的安全性和稳定性至关重要。
2、传统的接地网腐蚀状态评估方法通常需要人工检测和维护，效率低下且容易出现漏检情况，并且存在误碰地下电缆、破坏接地网结构和施工难度高的问题。由于接地网处于地下并且受到地下土壤环境的影响，其运行状态往往难以直接观测和评估。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了接地网的维护处理方法及接地网维护处理系统，以至少解决相关技术中通过人工方式来获取接地网的腐蚀状态，效率低且可靠性较低的技术问题。
2、根据本发明实施例的一个方面，提供了一种接地网运行状态预测方法，包括以下步骤：
3、s1：获取接地网实时的接地电阻值数据，并获取所述接地网所在区域预定范围内地下土壤导电率；
4、s2：分析所述接地电阻值数据的变化趋势，并将所述接地电阻值数据的所述变化趋势与所述地下土壤导电率进行关联分析，得到关联分析结果，其中，所述变化趋势包括：长期趋势、周期性变化和异常点；
5、s3：根据所述接地电阻值数据的所述变化趋势和所述关联分析结果，预测所述接地网的运行状态，得到预测结果，其中，所述运行状态包括：所述接地网的接地效果、环境适应性和安全等级；
6、s4：基于所述预测结果确定所述接地网的维护策略，以利用所述维护策略对所述接地网进行维护。
7、可选地，所述获取接地网的实时接地电阻值数据，并获取所述接地网所在区域预定范围内地下土壤导电率包括：
8、s11：将接地电阻测量设备的测量探针插入所述接地网所在位置的接地极中，并将所述接地电阻测量设备连接到数据采集设备；
9、s12：通过所述数据采集设备，实时获取所述接地电阻测量设备所测量的所述接地电阻值数据，并记录所述接地电阻值数据；
10、s13：将土壤导电率测量设备的测量探针插入地下土壤中，并将所述土壤导电率测量设备连接到所述数据采集设备；
11、s14：通过所述数据采集设备，实时获取所述土壤导电率测量设备所测量的所述地下土壤导电率数据，并记录所述地下土壤导电率数据。
12、可选地，所述分析所述接地电阻值数据的变化趋势，并将所述接地电阻值数据的所述变化趋势与所述地下土壤导电率进行关联分析，得到关联分析结果包括：
13、s21：收集所述接地电阻值数据，将获取的所述接地电阻值数据按时间顺序排列，构建所述接地电阻值数据的时间序列数据；
14、s22：对所述接地电阻值数据的所述时间序列数据进行平滑处理，以减少所述接地电阻值数据中的随机波动；
15、s23：使用趋势线拟合方法，根据所述时间序列数据分析所述接地电阻值数据的所述长期趋势；
16、s24：对经过平滑处理的所述接地电阻值数据进行周期性分析，以识别所述接地电阻值数据的周期性变化，并使用傅里叶变换分析方法来检测所述接地电阻值数据中的周期性；
17、s25：检测所述接地电阻值数据中的异常点。
18、可选地，所述平滑处理采用指数平滑法，所述指数平滑法计算公式为：
19、smoothedt＝α×observedt+(1-α)×smoothedt-1，其中，smoothedt
20、是在时间点t平滑后的所述接地电阻值数据，observedt是在时间点t的所述接地电阻值数据的观测值，smoothedt-1是在上一个时间点(t-1)平滑后的所述接地电阻值数据，α是平滑参数，用于控制所述接地电阻值数据的新观测值对平滑结果的影响程度，取值范围为(0，1)，数值越大，所述接地电阻值数据的新观测值的权重越高，所述指数平滑法步骤包括：
21、确定初始平滑值：选择一个初始值作为第一个时间点的平滑值，选择第一个观测值作为初始值；
22、计算平滑值：根据所述指数平滑法计算公式，依次计算所述接地电阻值数据在每个时间点的平滑值；
23、调整参数α的选择：根据数据特点和需求，选择平滑参数α，α根据经验或调参方法来确定；
24、更新时间序列：用平滑后的所述接地电阻值数据更新时间序列，作为平滑处理后的所述接地电阻值数据。
25、可选地，所述趋势线拟合方法基于多项式拟合模型，所述多项式拟合模型的输入为所述时间序列数据，所述多项式拟合模型表示为：
26、y＝a0+a1x+a2x2+…+anxn，其中，y是所述接地电阻值数据，x是时间，a0,a1,…,an是拟合参数，用于反映所述接地电阻值数据随时间变化的趋势，n是所述多项式拟合模型对应的多项式的阶数；
27、使用最小二乘法拟合算法，对所述接地电阻值数据进行拟合，以得到多项式曲线；
28、根据拟合得到的所述多项式曲线，确定所述接地电阻值数据的所述长期趋势；
29、基于所述多项式拟合模型，对未来预定时段内的所述接地电阻值数据进行预测，并根据所述接地电阻值的预测结果通过对所述多项式进行求解，以预估得到所述未来预定时段内的所述接地电阻值数据的所述长期趋势。
30、可选地，所述使用傅里叶变换分析方法来检测所述接地电阻值数据中的周期性包括：
31、使用所述傅里叶变换分析方法进行周期性分析：将所述接地电阻值数据对应的信号从时域转换到频域，以分析所述信号的频率成分，对所述接地电阻值数据进行傅立叶变换，以将所述接地电阻值数据表示为不同频率的正弦波的叠加，识别所述接地电阻值数据中的所述周期性的变化；
32、计算傅立叶变换：对所述接地电阻值数据进行离散傅里叶dft变换dft，得到所述信号的频谱，所述频谱表示不同频率的振幅和相位信息，用于识别所述电阻值数据中存在的周期性成分，其中，dft公式为：
33、其中，f(k)是频域中的第k个频率成分，n是所述接地电阻值数据序列的长度，f(n)是时域中的第n个所述接地电阻值数据点，e是自然对数的底数，nk/n是n和k的乘积除以n，表示将时间序列n与频率k相关联的相位部分；
34、识别周期性变化：分析所述频谱，识别所述频谱中具有振幅的频率成分，并通过分析所述频谱的峰值位置和幅值大小，确定所述接地电阻值数据中的主周期性成分，其中，所述主周期成分包括：所述接地电阻值数据的周期和振幅；
35、根据识别出的所述周期性成分，确定所述接地电阻值数据中的周期性变化特征，其中，所述周期性变化特征包括：周期的长短、频率的高低。
36、可选地，所述检测接地电阻值数据中的异常点采用基于密度的异常检测lof算法，以识别所述时间序列数据对应数据集中的局部异常点，所述lof算法通过比较每个所述接地电阻值数据周围邻近所述接地电阻值数据的密度来计算每个所述接地电阻值数据的异常分数，包括：
37、计算局部可达密度：对于每个所述接地电阻值数据p，计算所述接地电阻值数据到其v个最邻近的所述接地电阻值数据的平均距离，记为avg dist(p)，计算每个所述接地电阻值数据p的局部可达密度lrd(p)：
38、
39、计算局部异常因子：对于每个所述接地电阻值数据p，计算其邻近的接地电阻值数据p′的所述局部可达密度与所述接地电阻值数据p的所述局部可达密度之比的平均值，记为avg lof(p)，计算每个所述接地电阻值数据p的局部异常因子lof(p)：
40、
41、识别异常点：根据计算得到的所述局部异常因子lof(p)，确定所述异常点，其中，所述局部异常因子lof(p)大于阈值θ的所述接地电阻值数据是所述异常点。
42、可选地，所述分析所述接地电阻值数据的变化趋势，并将所述接地电阻值数据的所述变化趋势与所述地下土壤导电率进行关联分析，得到关联分析结果还包括：
43、整合所述接地电阻值数据的变化趋势分析结果和所述地下土壤导电率数据，确保时空尺度对齐，对所述接地电阻值数据进行预处理，其中，所述预处理包括：去除异常值、插值处理；
44、利用皮尔逊相关系数来评估所述接地电阻值数据的变化趋势与所述地下土壤导电率之间的相关性程度；
45、所述皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关性，对于所述接地电阻值数据x和所述地下土壤导电率数据y，所述皮尔逊相关系数的计算公式为：
46、其中，rxy是变量x和y之间的皮尔逊相关系数，和分别是变量x和y的平均值，所述皮尔逊相关系数的取值范围在1到1之间，具体如下：
47、当rxy＝1时，表示变量x和y之间存在完全的正相关关系；
48、当rxy＝-1时，表示变量x和y之间存在完全的负相关关系；
49、当rxy＝0时，表示变量x和y之间不存在线性相关性；
50、采用时序数据因果检验技术来确定所述接地电阻值数据的变化趋势与所述地下土壤导电率之间是否存在因果关系，其中，所述是否存在因果关系是所述接地电阻值数据的变化趋势与所述地下土壤导电率中其中一个发生变化是否会导致另外一个发生变化。
51、可选地，所述时序数据因果检验技术用于检验时间序列数据中两个变量之间的因果关系，对于所述接地电阻值数据x和所述地下土壤导电率数据y，因果检验的计算为：
52、建立回归模型，将x当作自变量，y当作因变量，表示为：
53、yt＝axt-1+b+∈t，其中a和b是回归系数，∈t是误差项；
54、计算残差：计算回归模型的残差，即yt与axt-1+b之间的差值，表示为：et＝yt-axt-1-b；
55、残差自相关性检验：对残差序列et对应的序列进行自相关性检验，如果所述残差对应的序列存在自相关性，则表明所述回归模型存在遗漏的因素或未考虑的影响因素；
56、判断因果关系：如果所述残差et对应的序列满足独立同分布的条件，且不存在自相关性，则认为所述接地电阻值数据的变化导致所述地下土壤导电率的变化，或反之。
57、根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种接地网运行状态预测系统，用于实现上述任一项所述的接地网运行状态预测方法，包括以下模块：
58、数据采集模块，用于获取接地网实时的接地电阻值数据和所述接地网所在区域预定范围内地下土壤导电率数据；
59、数据关联分析模块，用于分析所述接地电阻值数据的变化趋势，并将所述接地电阻值数据的所述变化趋势与所述地下土壤导电率进行关联分析，得到关联分析结果，其中，所述变化趋势包括：长期趋势、周期性变化和异常点；
60、运行状态预测模块，用于根据所述接地电阻值数据的所述变化趋势和所述关联分析结果，预测所述接地网的运行状态，得到预测结果，其中，所述运行状态包括：所述接地网的接地效果、环境适应性和安全等级；
61、维护模块，用于基于所述预测结果确定所述接地网的维护策略，以利用所述维护策略对所述接地网进行维护。
62、本发明中，在分析接地电阻值数据的变化趋势时，采用指数平滑法降低随机波动，并使用多项式拟合模型进行长期趋势分析，同时，通过傅里叶变换分析方法检测数据中的周期性变化，以及使用局部异常因子(lof)算法检测异常点帮助全面了解接地电阻值数据的变化特征，还对接地电阻值数据的变化趋势与地下土壤导电率进行关联分析，利用皮尔逊相关系数评估两者之间的相关性程度，并采用因果检验确定是否存在因果关系，关联性评估将有助于揭示接地电阻值和土壤导电率之间的关系。
63、而且，在本发明中，基于趋势分析和关联性评估的结果，将预测接地网的运行状态，包括接地效果、环境适应性和安全性方面的评估，如果接地电阻值呈现稳定下降趋势并与土壤导电率变化相一致，可能表示接地效果良好；反之，则可能存在接地效果不佳的情况，根据预测结果，提出相应的维护建议和措施，如加强接地系统的监测频率、进行接地电极的清洁和维护、调整土壤导电率对策等，以确保接地网的正常运行和安全性，有助于及时发现并解决潜在问题，确保接地系统的有效性和可靠性。
1.一种接地网的维护处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述获取接地网的实时接地电阻值数据，并获取所述接地网所在区域预定范围内地下土壤导电率包括：
3.根据权利要求1所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述分析所述接地电阻值数据的变化趋势，并将所述接地电阻值数据的所述变化趋势与所述地下土壤导电率进行关联分析，得到关联分析结果包括：
4.根据权利要求3所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述平滑处理采用指数平滑法，所述指数平滑法计算公式为：
5.根据权利要求3所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述趋势线拟合方法基于多项式拟合模型，所述多项式拟合模型的输入为所述时间序列数据，所述多项式拟合模型表示为：
6.根据权利要求3所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述使用傅里叶变换分析方法来检测所述接地电阻值数据中的周期性包括：
7.根据权利要求3所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述检测接地电阻值数据中的异常点采用基于密度的异常检测lof算法，以识别所述时间序列数据对应数据集中的局部异常点，所述lof算法通过比较每个所述接地电阻值数据周围邻近所述接地电阻值数据的密度来计算每个所述接地电阻值数据的异常分数，包括：
8.根据权利要求1所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述分析所述接地电阻值数据的变化趋势，并将所述接地电阻值数据的所述变化趋势与所述地下土壤导电率进行关联分析，得到关联分析结果还包括：
9.根据权利要求8所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，所述时序数据因果检验技术用于检验时间序列数据中两个变量之间的因果关系，对于所述接地电阻值数据x和所述地下土壤导电率数据y，因果检验的计算为：
10.一种接地网维护处理系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的接地网的维护处理方法，其特征在于，包括以下模块：
