电力系统运行异常状态预估方法技术方案

电力系统运行异常状态预估方法，包括：创建专家诊断的历史案例库，所述历史案例库分有电压等级层级、变电所层级和间隔层级，每个层级具有多个层级节点；将每个历史案例的数据内容，分别填写至各个层级对应的层级节点；在所述历史案例库中，对各类型扰动在扰动发生前各所述层级节点的运行状态值进行大数据分析，计算各运行状态值的扰动预警阈值；实时采集用户电网的全景信息；当所述全景信息的某个运行状态值超过它对应的所述扰动预警阈值时，发出扰动预警。所述预估方法能够为用户提供扰动发生的预估，提醒用户及时采取措施，防止扰动发生。

【技术实现步骤摘要】
电力系统运行异常状态预估方法
本专利技术涉及电力系统故障诊断领域，尤其涉及一种电力系统运行异常状态预估方法。
技术介绍
电力系统是把很多的发电站、变电站、配电站和用户等由输电和配电线路连接起来形成的系统。它通常由发电机、变压器、母线、输配电线路及用电设备等组成。各电气元件、设备及系统通常处于正常运行状态，但也可能出现故障或异常运行状态。电力系统故障是指电气元件和设备不能按照预期的指标进行工作的一种状态，也就是说电气元件和设备未达到其应该达到的功能，故障包括有发电机组故障、变压器故障、输电线路故障、变电所故障和母线故障等。随着电力系统的规模越来越大，结构越来越复杂，故障产生不可避免。电力系统故障处理过程可以是，从系统的运行状态中检测到拓扑变化，从拓扑变化相关联的区域(单元)内检测故障征兆信息，经过对这些信息进行分析处理，重点根据保护动作的信号，判断故障发生的具体区域与位置(如故障范围或故障点)。故障范围或故障点确定后，先确保故障区域(单元)可靠切除或被可靠隔离，再完成失电负荷的供电恢复，最后进行故障原因排查与故障消缺处理。用于电力系统诊断的专门系统，为相应的电力系统故障诊断专家系统。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是提供一种电力系统运行异常状态预估方法，以更好地实现对电力系统异常状态(故障状态和扰动事件等)的预估，并提供预警。为解决上述问题，本专利技术提供了一种电力系统运行异常状态预估方法，包括：创建专家诊断的历史案例库，所述历史案例库分有电压等级层级、变电所层级和间隔层级，每个层级具有多个层级节点；将每个历史案例的数据内容，按所述电压等级层级、所述变电所层级和所述间隔层级，分别填写至各个层级对应的层级节点；在所述历史案例库中，对各类型扰动在扰动发生前各所述层级节点的运行状态值进行大数据分析，计算各运行状态值的扰动预警阈值；实时采集用户电网的全景信息，将所述全景信息实时与所述扰动预警阈值进行比较；当所述全景信息的某个运行状态值超过它对应的所述扰动预警阈值时，预估电力系统将发生扰动，发出扰动预警。可选的，所述预估方法还包括：通过所述历史案例库，对扰动发生前各所述层级节点的运行状态值进行大数据分析，统计各类型扰动下的异动状态值的次数或概率，得出各类型扰动发生前出现异动的典型状态值矩阵。可选的，所述间隔层级的层级节点包括间隔扰动，所述间隔扰动包括扰动类型的子类、扰动次数的子类和扰动环境的子类。可选的，所述扰动环境子类包括状态值矩阵，所述状态值矩阵含有的状态值包括电流、电压、频率、功率、设备状态值和工艺参数值。可选的，所述预估方法还包括：通过所述历史案例库，统计各间隔在不同的天气条件、月份或运行方式切换时发生各类型扰动的概率；当所述概率高于预设阈值，且天气条件、月份或运行方式切换三种扰动环境出现时，给出对应预警信息。可选的，在给出所述预警信息的同时，提示用户所述预警信息对应的故障类型的所述异动典型状态值。可选的，所述变电所层级的每个层级节点分有属性名、属性值和属性操作；所述间隔层级的每个层级节点分有属性名、属性值和属性操作。可选的，所述电压等级层级的层级节点包括有220kV、110kV、35kV、10kV、6kV、1kV、0.4kV。可选的，所述全景信息包括：变电站SCADA系统数据、电力集控SCADA系统数据、电力调度SCADA系统数据、保护信息系统数据、继电保护装置数据、安全稳定与自动控制装置数据、智能测控装置数据、故障录波装置数据。可选的，所述全景信息还包括：电力设备状态监测数据和生产工艺过程数据。本专利技术技术方案的其中一个方面中，提供一种电力系统运行异常状态预估方法，所述方法创建专家诊断的历史案例库，然后将历史案例的数据根据所创建历史案例库的层级节点，将相应的数据填写至各个层级节点，之后，进行分析和处理，计算得到各运行状态值的扰动预警阈值，再利用实时采用的全景信息与所述扰动预警阈值进行比较，根据比较结果，进行对应的扰动预警。所述预估方法能够对电力系统运行异常状态进行预估，并且及时对用户进行的预警，从而使得用户可以及时采取有效措施，防止扰动事件的发生。本专利技术的电力系统运行异常状态预估方法，能够充分有效利用历史案例(典型案件)的价值，实现更加专业化和针对性的电力系统运行异常状态预估作用，为用户提供更准确可靠的预警。附图说明图1是实施例一中，电力系统的故障诊断专家系统中诊断系统主站与调度中心(或集控中心)的设置结构；图2是实施例一中，电力系统的故障诊断专家系统的诊断系统主站部署结构；图3是实施例二中，电力系统运行异常状态预估方法步骤示意图。具体实施方式为更加清楚的表示，下面结合附图对本专利技术做详细的说明。实施例一请结合参考图1和图2，显示了本专利技术提供的一种电力系统故障诊断专家系统。电力系统故障诊断专家系统包括诊断系统主站，本实施例诊断系统主站直接利用调度主站(或称集控主站)的网络来设置(以下统称为调度主站)。图1中，虚线左侧为调度主站的结构，虚线右侧为故障诊断专家系统的诊断系统主站。由图1可知，本实施例诊断系统主站挂设在调度主站的网络结构中。如图1所示，相应的调度主站可以包括：调度主站数据存储结构、工程师站与操作员站、远动转发/调度通信单元和调度主站服务器等结构。调度主站的远动转发/调度通信单元可以接入电力调度网。调度主站的服务器接入集控区域各变电站的SCADA信息。诊断系统主站可以直接利用调度主站的通信设备接入电力系统，例如，诊断系统主站利用调度主站的站控层交换机接入调度主站系统，即诊断系统主站接入相应的电力系统和电力检测系统等，如SCADA系统(SupervisoryControlAndDataAcquisition系统，即数据采集与监视控制系统)等或IED系统(IntelligentElectronicDevice系统，即智能电子设备)等。其中，SCADA系统是以计算机为基础的DCS(分散控制系统)与电力自动化监控系统，它可以应用于多种工业领域的数据采集与监视控制，以及过程控制等。图2显示了诊断系统主站的一种具体部署结构。如图2所示，诊断系统主站包括：数据存储结构(如图2中虚线框所示)、专家知识库、前置服务器、分析引擎和运行工作站。数据存储结构用于数据的存储。专家知识库用于专家知识存储。前置服务器用于采集电力系统的运行参数，并执行数据预处理。分析引擎用于作为实时推理机，从前置服务器采集缓存推理所需的观测信息，从专家知识库搜索合适的专家知识，完成推理，并保存推理过程与推理结果。运行工作站用于作为用户客户端，以显示信息等。如图2所示，本实施例中，数据存储结构可以包括有数据服务器和磁盘阵列。本实施例的数据存储结构包括两台数据服务器。两台数据服务器可以作为历史数据服务器，以存储历史案例、历史报告和静稳分析历史数据等。这种采用两台数据服务器的冗余配置，可以确保数据存在的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力系统运行异常状态预估方法，其特征在于，包括：/n创建专家诊断的历史案例库，所述历史案例库分有电压等级层级、变电所层级和间隔层级，每个层级具有多个层级节点；/n将每个历史案例的数据内容，按所述电压等级层级、所述变电所层级和所述间隔层级，分别填写至各个层级对应的层级节点；/n在所述历史案例库中，对各类型扰动在扰动发生前各所述层级节点的运行状态值进行大数据分析，计算各运行状态值的扰动预警阈值；/n实时采集用户电网的全景信息，将所述全景信息实时与所述扰动预警阈值进行比较；当所述全景信息的某个运行状态值超过它对应的所述扰动预警阈值时，预估电力系统将发生扰动，发出扰动预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力系统运行异常状态预估方法，其特征在于，包括：
创建专家诊断的历史案例库，所述历史案例库分有电压等级层级、变电所层级和间隔层级，每个层级具有多个层级节点；
将每个历史案例的数据内容，按所述电压等级层级、所述变电所层级和所述间隔层级，分别填写至各个层级对应的层级节点；
在所述历史案例库中，对各类型扰动在扰动发生前各所述层级节点的运行状态值进行大数据分析，计算各运行状态值的扰动预警阈值；
实时采集用户电网的全景信息，将所述全景信息实时与所述扰动预警阈值进行比较；当所述全景信息的某个运行状态值超过它对应的所述扰动预警阈值时，预估电力系统将发生扰动，发出扰动预警。


2.如权利要求1所述的电力系统运行异常状态预估方法，其特征在于，还包括：通过所述历史案例库，对扰动发生前各所述层级节点的运行状态值进行大数据分析，统计各类型扰动下的异动状态值的次数或概率，得出各类型扰动发生前出现异动的典型状态值矩阵。


3.如权利要求2所述的电力系统运行异常状态预估方法，其特征在于，所述间隔层级的层级节点包括间隔扰动，所述间隔扰动包括扰动类型的子类、扰动次数的子类和扰动环境的子类。


4.如权利要求3所述的电力系统运行异常状态预估方法，其特征在于，所述扰动环境子类包括状态值矩阵，所述状态值矩阵含有的状态值包括电流、电压、频率、功率、设备状态值和工艺参数值。

【专利技术属性】
技术研发人员：袁甄，刘以成，游木森，
申请(专利权)人：厦门盈盛捷电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35