电力运行信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及电力信息处理
技术领域：
，特别是涉及一种电力运行信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术：
：随着居民用电需求的不断提高，配电网中众多馈线与配电变压器常会因为居民用电过多，发生过载现象，进而导致停电故障的发生。而为了减少以上情形，供电部门通常会根据电力运行历史信息，得到电力故障量化信息，并利用该量化信息制定项目决策，以缓解用电紧张的现象。然而，目前的通过电力运行历史信息得到电力故障量化信息通常依赖于决策专家决策的经验，具有主观性，因此得到的电力故障量化信息准确性较低。技术实现要素：基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电力运行信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质。一种电力运行信息处理方法，所述方法包括：获取目标区域的多个维度的电力运行信息；将各维度的电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性划分为多个子电力运行信息；确定与各子电力运行信息对应的基础故障量化信息；获取所述各维度对应的维度权重，以及获取所述各子电力运行信息的发生数量占所述各维度的电力运行信息的发生数量的发生概率；根据所述基础故障量化信息、所述维度权重以及所述发生概率，确定所述目标区域的电力故障量化信息。在其中一个实施例中，所述获取所述各维度对应的维度权重，包括：确定当前维度；基于所述当前维度与所述各维度之间的相对故障量化程度，得到当前维度对应的故障量化程度系数；获取各维度对应的故障量化程度系数，对所述各维度对应的故障量化系数标度进行求和处理，得到故障量化程度总系数；将所述当前维度对应的故障量化程度系数与所述故障量化程度总系数的比值作为所述当前维度的维度权重。在其中一个实施例中，所述基于所述当前维度与所述各维度之间的相对故障量化程度，得到当前维度对应的故障量化程度系数，包括：基于所述当前维度与所述各维度之间的相对故障量化程度，确定各维度针对于所述当前维度的故障量化程度标度，得到多个当前故障量化程度标度，作为故障量化程度标度矩阵的行向量；所述故障量化程度标度矩阵由针对于所述各维度的故障量化程度标度组成；对所述多个当前故障量化程度标度按照故障量化程度标度矩阵的列向量进行正规化处理，得到所述当前维度对应的多个子故障量化程度系数；对所述多个子故障量化程度系数进行求和处理，得到所述当前维度对应的故障量化程度系数。在其中一个实施例中，所述故障量化程度标度矩阵的数量为多个；所述方法还包括：对各故障量化程度标度矩阵进行一致性检验，获取所述各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识；确定所述一致性检验标识为一致性检验通过的多个目标故障量化程度标度矩阵，获取各目标故障量化程度标度矩阵下所述当前维度的多个初始维度权重；将所述多个初始维度权重的平均值作为所述当前维度的维度权重。在其中一个实施例中，所述对各故障量化程度标度矩阵进行一致性检验，获取所述各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识，包括：获取所述各故障量化程度标度矩阵的最大特征根，以及所述故障量化程度标度矩阵的阶数；根据所述最大特征根以及所述阶数确定所述故障量化程度标度矩阵的一致性指标，并获取与所述阶数对应的平均随机一致性指标；若所述一致性指标与所述平均随机一致性指标的比值小于预设阈值，则将所述各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识确定为一致性检验通过。在其中一个实施例中，所述根据所述基础故障量化信息、所述维度权重以及所述发生概率，确定所述目标区域的电力故障量化信息，包括：获取与所述发生概率相适应的概率系数；根据所述基础故障量化信息、所述维度权重以及所述概率系数，确定所述目标区域的电力故障量化信息。在其中一个实施例中，所述确定与各子电力运行信息对应的基础故障量化信息，包括：确定各子电力运行信息对应的运行信息属性值；获取与所述运行信息属性值对应的运行信息属性区间；从预设的基础故障量化信息表中获取与所述运行信息属性区间对应的所述基础故障量化信息；其中，所述基础故障量化信息表中存储有不同的运行信息属性区间与不同的基础故障量化信息的对应关系。一种电力运行信息处理装置，所述装置包括：运行信息获取模块，用于获取目标区域的多个维度的电力运行信息；子运行信息获取模块，用于将各维度的电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性划分为多个子电力运行信息；基础量化模块，用于确定与各子电力运行信息对应的基础故障量化信息；影响程度确定模块，用于获取所述各维度对应的维度权重，以及获取所述各子电力运行信息的发生数量占所述各维度的电力运行信息的发生数量的发生概率；故障量化模块，用于根据所述基础故障量化信息、所述维度权重以及所述发生概率，确定所述目标区域的电力故障量化信息。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其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上述的方法的步骤。上述电力运行信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取目标区域的多个维度的电力运行信息；将各维度的电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性划分为多个子电力运行信息；确定与各子电力运行信息对应的基础故障量化信息；获取各维度对应的维度权重，以及获取各子电力运行信息的发生数量占各维度的电力运行信息的发生数量的发生概率；根据基础故障量化信息、维度权重以及发生概率，确定目标区域的电力故障量化信息。本申请通过将电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性进行划分，得到多个子电力运行信息，并可以根据各子电力运行信息对应的基础量化信息、各子电力运行信息对应维度的维度权重以及各子电力运行信息对应的发生概率，得到该区域的电力故障量化信息，因此可避免直接根据决策专家决策的经验电力故障量化信息，进而提高得到的电力故障量化信息的准确性。附图说明图1为一个实施例中电力运行信息处理方法的流程示意图；图2为一个实施例中获取各维度对应的维度权重的流程示意图；图3为一个实施例中基于当前维度与各维度之间的相对故障量化程度，得到当前维度对应的故障量化程度系数的流程示意图；图4为一个实施例中电力运行信息处理装置的结构框图；图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。在一个实施例中，如图1所示，提供了一种电力运行信息处理方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：步骤s101，终端获取目标区域的多个维度的电力运行信息。其中，目标区域可以是希望根据电力故障量化信息制定项目决策的区域，终端可以从电力信息数据库中得到该目标区域的多个维度的电力运行信息，例如对于供电类投诉维度，可以得到该区域对停电故障相关投诉的电力运行信息，而对于负载率维度，则可以得到该区域出现过载的配电变压器台数的电力运行信息。步骤s102，终端将各维度的电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性划分为多个子电力运行信息。终端得到各维度的电力运行信息后，可以将其按照不同维度下对应运行信息属性进行划分，从而得到多个子电力运行信息。例如：对于供电类投诉维度而言，供电类投诉的相关电力运行信息可以划分为频繁停电投诉相关电力运行信息、电能质量相关的电力运行信息以及高温典型周故障停电投诉相关的电力运行信息，另外，还可以根据运行信息属性的属性值进一步划分电力运行信息，进而得到多个子电力运行信息。例如：终端可以进一步按照频繁停电投诉的次数将频繁停电投诉相关电力运行信息进一步划分，可划分为年累计频繁停电投诉总数2次的电力运行信息、年累计频繁停电投诉总数6次的电力运行信息以及年累计频繁停电投诉总数10次的电力运行信息等等，作为多个子电力运行信息。步骤s103，终端确定与各子电力运行信息对应的基础故障量化信息。其中，基础故障量化信息可以用于量化子电力运行信息对制定项目决策的影响程度，可根据用户需要进行设定，该基础故障量化信息与各子电力运行信息一一对应。一般而言，对于故障影响较严重的子电力运行信息，会有更大的基础故障量化信息。例如对于年累计频繁停电投诉总数10次的子电力运行信息，其对后续进行项目决策制定的影响力必然大于年累计频繁停电投诉总数2次的子电力运行信息，因此其对应的基础故障量化信息必然比年累计频繁停电投诉总数2次的子电力运行信息对应的基础故障量化信息要大。进一步地，在一个实施例中，步骤s103可以进一步包括：终端确定各子电力运行信息对应的运行信息属性值；获取与运行信息属性值对应的运行信息属性区间；从预设的基础故障量化信息表中获取与运行信息属性区间对应的基础故障量化信息；其中，基础故障量化信息表中存储有不同的运行信息属性区间与不同的基础故障量化信息的对应关系。其中，基础故障量化信息表用于存储不同运行信息属性区间与不同基础故障量化信息之间的对应关系，终端可以先确定各子电力运行信息对应的运行信息属性值，并根据该属性值找到对应的运行信息属性区间，最后再从基础故障量化信息表中得到其对应的基础故障量化信息。具体地，在一个应用实例中，基础故障量化信息表的设定可如表1所示：表1基础故障量化信息表由表1可知，对于频繁停电投诉次数而言，如果得到的子电力运行信息为年累计频繁停电投诉总数4次的电力运行信息，那么其满足年累计投诉总数3-8次的区间，此时其对应的基础故障量化信息则为8，而如果得到的子电力运行信息为年累计频繁停电投诉总数10次的电力运行信息，其满足年累计投诉总数8次以上，因此对应的基础故障量化信息则为12等等。步骤s104，终端获取各维度对应的维度权重，以及获取各子电力运行信息的发生数量占各维度的电力运行信息的发生数量的发生概率。其中，维度权重用于描述不同维度对应的子电力运行信息对最终得到的电力故障量化信息的影响程度，若该维度的影响程度越高，其对应的维度权重也越高。而发生概率则指的是各子电力运行信息的发生数量占各维度的电力运行信息的发生数量的发生概率，发生概率越大，则表明该子电力运行信息越容易产生。在一个应用实例中，终端可以统计各子电力运行信息的发生数量，从而得到各子电力运行信息的发生概率，如表2所示。表2子电力运行信息的发生概率示意表步骤s105，终端根据基础故障量化信息、维度权重以及发生概率，确定目标区域的电力故障量化信息。具体地，终端得到上述基础故障量化信息、维度权重以及发生概率，可利用维度权重以及发生概率对各子电力运行信息对应的基础故障量化信息进行加权求和，从而确定该目标区域的电力故障量化信息。进一步地，步骤s105可以进一步包括：终端获取与发生概率相适应的概率系数；根据基础故障量化信息、维度权重以及概率系数，确定所述目标区域的电力故障量化信息。其中，概率系数由发生概率决定，发生概率越高，其对应的概率系数也越高，一般而言，可以，将最理想的状态，即对应的最低发生概率值为1；随着各维度中发生概率大小逐步增加，对应的问题严重程度也相应增大，一般取1.5-5之间，取值说明如下表3所示。表3概率系数取值说明表具体地，可利用如下公式得到目标区域的电力故障量化信息：其中，wk为第k个维度权重，jki为第k个维度子电力运行信息i的概率系数，qki为第k个维度子电力运行信息i的基础故障量化信息，n表示电力运行信息包含的维度总数。而如果电力运行信息是单维度，n＝1，wk为1；如果是多维度，n>1，wk则可以通过层次分析法得到，s为目标区域的电力故障量化信息。上述电力运行信息处理方法中，终端通过获取目标区域的多个维度的电力运行信息；将各维度的电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性划分为多个子电力运行信息；确定与各子电力运行信息对应的基础故障量化信息；获取各维度对应的维度权重，以及获取各子电力运行信息的发生数量占各维度的电力运行信息的发生数量的发生概率；根据基础故障量化信息、维度权重以及发生概率，确定目标区域的电力故障量化信息。本申请通过将电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性进行划分，得到多个子电力运行信息，并可以根据各子电力运行信息对应的基础量化信息、各子电力运行信息对应维度的维度权重以及各子电力运行信息对应的发生概率，得到该区域的电力故障量化信息，因此可避免直接根据决策专家决策的经验电力故障量化信息，进而提高得到的电力故障量化信息的准确性。在一个实施例中，如图2所示，步骤s104可以包括：步骤s201，终端确定当前维度；步骤s202，基于当前维度与各维度之间的相对故障量化程度，得到当前维度对应的故障量化程度系数。其中，当前维度指的是需要得到的维度权重对应的维度，每一个当前维度分别对应一个维度权重，可以通过得到每一个当前维度的维度权重，从而求得每一个维度对应的维度权重，相对故障量化程度则反映的是维度之间对电力故障量化信息的影响程度，与当前维度一一对应。步骤s203，终端获取各维度对应的故障量化程度系数，对各维度对应的故障量化系数标度进行求和处理，得到故障量化程度总系数。终端可以通过步骤s202中得到当前维度对应的故障量化程度系数的相同方式对每个维度进行同样处理，从而得到各维度对应的多个故障量化程度系数，之后可对多个故障量化程度系数进行求和处理，从而得到故障量化程度总系数。步骤s204，终端将当前维度对应的故障量化程度系数与故障量化程度总系数的比值作为当前维度的维度权重。具体地，终端可以将步骤s202中得到的当前维度对应的故障量化程度系数，以及步骤s203中得到的故障量化程度总系数相除，从而得到将当前维度对应的故障量化程度系数与故障量化程度总系数的比值，作为当前维度的维度权重，并重复步骤s201到s204的过程，从而得到每个维度对应的维度权重。进一步地，如图3所示，步骤s202可以进一步包括：步骤s301，基于当前维度与各维度之间的相对故障量化程度，终端确定各维度针对于当前维度的故障量化程度标度，得到多个当前故障量化程度标度，作为故障量化程度标度矩阵的行向量；故障量化程度标度矩阵由针对于各维度的故障量化程度标度组成。其中，故障量化程度标度是用于标识相对故障量化程度，是指两个维度之间对电力故障量化信息的影响程度数字化表现，当前故障量化程度标度则指的是当前维度与其他维度相比对电力故障量化信息的影响程度。假如，多个维度的电力运行信息的维度总共可以包括维度a，维度b以及维度c，维度a对电力故障量化信息的影响程度比维度b对电力故障量化信息的影响程度要大，而维度b对电力故障量化信息的影响程度又比维度c大。那么终端可以将维度a作为当前维度，进而得到一个针对于维度a的3个元素的行向量，其分别是用于描述维度a相对于维度a对电力故障量化信息的影响程度，维度a相对于维度b对电力故障量化信息的影响程度，以及维度a相对于维度c对电力故障量化信息的影响程度。其中，又因为维度a与维度a对电力故障量化信息的影响程度相同，因此可将其作为基准值，将其对应的故障量化程度标度设为1，而维度a对电力故障量化信息的影响程度比维度b对电力故障量化信息的影响程度要大，则可以将其对应的故障量化程度标度设为3，以及将维度a与维度c之间的故障量化程度标度设为5，从此得到一个针对于维度a的含有3个元素的行向量。故障量化程度标度的设定方式可如表4所示。故障量化程度标度含义1两维度相比，具有同等影响程度3两维度相比，一个比另一个影响程度稍微大5两维度相比，一个比另一个影响程度明显大7两维度相比，一个比另一个影响程度非常大9两维度相比，一个比另一个影响程度极端大2、4、6、8取上述两相邻判断的中值表4故障量化程度标度的设定表另外，得到当前维度对应的当前故障量化程度标度，并形成行向量后，可将其他维度作为当前维度，从而终端可以得到多组行向量，进而形成故障量化程度标度矩阵。步骤s302，终端对多个当前故障量化程度标度按照故障量化程度标度矩阵的列向量进行正规化处理，得到当前维度对应的多个子故障量化程度系数；步骤s303，终端对多个子故障量化程度系数进行求和处理，得到当前维度对应的故障量化程度系数。终端得到故障量化程度标度矩阵后，可从中按照矩阵的列数提取出多组列向量，并对每一组列向量中的元素进行正规化处理，从而得到正规化的故障量化程度标度矩阵，正规化的故障量化程度标度矩阵每一行的元素可以分别对应于某一个维度的子故障量化程度系数，最后终端可提取出正规化的故障量化程度标度矩阵当前维度对应的行向量，并对行向量的每一个元素进行相加，从而得到当前维度对应的故障量化程度系数，并重复此过程，进而得到当前维度对应的故障量化程度系数。在一个应用实例中，电力运行信息可以包括7个维度，形成的故障量化程度标度矩阵可如表5所示：维度a维度b维度c维度d维度e维度f维度g维度a1535975维度b1/511/31531维度c1/3313753维度d1/511/31531维度e1/91/51/71/511/31/5维度f1/71/31/51/3311/3维度g1/51/31/31531表5故障量化程度标度矩阵示意表之后可按照故障量化程度标度矩阵中的每一个列向量，对矩阵中的每个元素进行正规化处理，按照公式其中bij表示矩阵中第i行j列的元素，表示对bij正规化处理后的结果，从而再次根据组成正规化后的矩阵之后可将正规化后的判断矩阵按行相加，按照公式可得到每一维度的故障量化程度系数。以维度a为当前维度为例：从而2.92即作为当前维度对应的故障量化程度系数。另外，为了提高得到的故障量化程度系数准确性，进而提高得到的目标区域的电力故障量化信息的准确性，故障量化程度标度矩阵的数量可以为多个；电力运行信息处理方法还可以包括：终端对各故障量化程度标度矩阵进行一致性检验，获取各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识；确定一致性检验标识为一致性检验通过的多个目标故障量化程度标度矩阵，获取各目标故障量化程度标度矩阵下当前维度的多个初始维度权重；将多个初始维度权重的平均值作为当前维度的维度权重。由于故障量化程度标度矩阵是用于反应各维度之间相对的对电力故障量化信息的影响程度，因此可能会受到不同因素的影响，从而导致有多个故障量化程度标度矩阵，而为了判断得到的多个故障量化程度标度矩阵是否满足一致性条件，可以对得到的每个故障量化程度标度矩阵都进行一致性检验，并得到对应的一致性检验标识。之后，终端可以从故障量化程度标度矩阵中提取出的一致性检验标识为一致性检验通过的故障量化程度标度矩阵，将其作为目标故障量化程度标度矩阵，并通过每个目标故障量化程度标度矩阵分别计算针对当前维度的多个初始维度权重，最后可将得到的多个初始维度权重的平均值作为当前维度的维度权重。进一步地，终端对各故障量化程度标度矩阵进行一致性检验，获取各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识，可以进一步包括：终端获取各故障量化程度标度矩阵的最大特征根，以及故障量化程度标度矩阵的阶数；根据最大特征根以及阶数确定故障量化程度标度矩阵的一致性指标，并获取与阶数对应的平均随机一致性指标；若一致性指标与平均随机一致性指标的比值小于预设阈值，则将各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识确定为一致性检验通过。具体地，终端对各故障量化程度标度矩阵进行一致性检验的过程可以是先求取每一个故障量化程度标度矩阵最大的特征根，并确定该矩阵的阶数，之后可根据矩阵最大的特征根以及矩阵阶数确定该矩阵的一致性指标，同时，还可以通过例如查表等方式得到与矩阵的阶数对应的平均随机一致性指标，最后终端可求取得到的矩阵一致性指标与平均一致性指标的比值，如果比值小于一个预先设定的比值阈值，例如该阈值可以设定为0.1，那么终端则可以将该故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识确定为一致性检验通过。在一个应用实例中，以表5所示的故障量化程度标度矩阵为例，终端可以先计算该矩阵最大的特征根λmax＝7.17，同时还可得到故障量化程度标度矩阵的阶数为7阶，则可以根据一致性指标计算公式得到该故障量化程度标度矩阵的一致性指标ci，即：另外再通过表6得到7阶矩阵对应的平均随机一致性指标ri为1.32，因此可得到矩阵一致性指标与平均一致性指标的比值为此时小于预先设定的比值阈值0.1，因此故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识确定为一致性检验通过。矩阵阶数12345678910ri000.580.901.121.241.321.411.451.49表6矩阵阶数与平均一致性指标对应关系表另外，本应用实例还提供了多个故障量化程度标度矩阵分别计算得到的各维度的维度权重以及对应的一致性验证结果，如表7所示，其中w1至w7分别表示不同维度的初始维度权重，矩阵1到矩阵10则分别代表不同的故障量化程度标度矩阵。矩阵w1w2w3w4w5w6w7λmaxcicr矩阵10.4170.0990.2230.0990.0250.0460.0917.1650.0280.021矩阵20.3930.1030.2290.1030.0280.0490.0957.1810.0300.023矩阵30.390.1040.230.1040.0290.050.0937.4140.0690.052矩阵40.3850.1050.2270.1050.0290.0520.0977.1680.0280.021矩阵50.3260.2570.120.0680.0980.0560.0758.1590.1930.146矩阵60.3810.1060.2280.1060.0310.0520.0967.1930.0320.024矩阵70.3880.1080.230.1010.0290.050.0947.2760.0460.035矩阵80.3960.1070.2280.0990.0270.0490.0947.1620.0270.020矩阵90.3930.2270.1380.0580.110.0220.0528.0070.1680.127矩阵100.4140.2250.1140.0520.1140.0250.0567.6480.1080.082表7故障量化程度标度矩阵的维度权重与一致性验证结果表可以看出，矩阵5和矩阵9得到的矩阵一致性指标与平均一致性指标的比值小于预设阈值0.1，因此可剔除矩阵5和矩阵9，对其他矩阵的各维度的初始维度权重进行平均值求取，作为各维度的维度权重，如表8所示。表8各维度的维度权重表本实施例中，终端可通过确定当前维度与各维度之间的相对故障量化程度，得到各维度对应的维度权重，可以不割断每个维度对电力故障量化信息的影响，且每个维度对结果的影响程度都是量化的，非常清晰明确。另外，本申请还通过得到多个故障量化程度标度矩阵，并分别进行一致性检验，有利于提高得到的故障量化程度系数准确性，进而提高得到的目标区域的电力故障量化信息的准确性。应该理解的是，虽然图1-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。在一个实施例中，如图4所示，提供了一种电力运行信息处理装置，包括：运行信息获取模块401、子运行信息获取模块402、基础量化模块403、影响程度确定模块404和故障量化模块405，其中：运行信息获取模块401，用于获取目标区域的多个维度的电力运行信息；子运行信息获取模块402，用于将各维度的电力运行信息按照不同维度下对应的运行信息属性划分为多个子电力运行信息；基础量化模块403，用于确定与各子电力运行信息对应的基础故障量化信息；影响程度确定模块404，用于获取各维度对应的维度权重，以及获取各子电力运行信息的发生数量占各维度的电力运行信息的发生数量的发生概率；故障量化模块405，用于根据基础故障量化信息、维度权重以及发生概率，确定目标区域的电力故障量化信息。在一个实施例中，影响程度确定模块404，进一步用于确定当前维度；基于当前维度与各维度之间的相对故障量化程度，得到当前维度对应的故障量化程度系数；获取各维度对应的故障量化程度系数，对各维度对应的故障量化系数标度进行求和处理，得到故障量化程度总系数；将当前维度对应的故障量化程度系数与故障量化程度总系数的比值作为当前维度的维度权重。在一个实施例中，影响程度确定模块404，进一步用于基于当前维度与各维度之间的相对故障量化程度，确定各维度针对于当前维度的故障量化程度标度，得到多个当前故障量化程度标度，作为故障量化程度标度矩阵的行向量；故障量化程度标度矩阵由针对于各维度的故障量化程度标度组成；对多个当前故障量化程度标度按照故障量化程度标度矩阵的列向量进行正规化处理，得到当前维度对应的多个子故障量化程度系数；对多个子故障量化程度系数进行求和处理，得到当前维度对应的故障量化程度系数。在一个实施例中，故障量化程度标度矩阵的数量为多个；影响程度确定模块404，还用于对各故障量化程度标度矩阵进行一致性检验，获取各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识；确定一致性检验标识为一致性检验通过的多个目标故障量化程度标度矩阵，获取各目标故障量化程度标度矩阵下当前维度的多个初始维度权重；将多个初始维度权重的平均值作为当前维度的维度权重。在一个实施例中，影响程度确定模块404，进一步用于获取各故障量化程度标度矩阵的最大特征根，以及故障量化程度标度矩阵的阶数；根据最大特征根以及阶数确定故障量化程度标度矩阵的一致性指标，并获取与阶数对应的平均随机一致性指标；若一致性指标与平均随机一致性指标的比值小于预设阈值，则将各故障量化程度标度矩阵的一致性检验标识确定为一致性检验通过。在一个实施例中，故障量化模块405，进一步用于获取与发生概率相适应的概率系数；根据基础故障量化信息、维度权重以及概率系数，确定目标区域的电力故障量化信息。在一个实施例中，基础量化模块403，进一步用于确定各子电力运行信息对应的运行信息属性值；获取与运行信息属性值对应的运行信息属性区间；从预设的基础故障量化信息表中获取与运行信息属性区间对应的基础故障量化信息；其中，基础故障量化信息表中存储有不同的运行信息属性区间与不同的基础故障量化信息的对应关系。关于电力运行信息处理装置的具体限定可以参见上文中对于电力运行信息处理方法的限定，在此不再赘述。上述电力运行信息处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电力运行信息处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，dram)等。以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页12