一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法及系统，方法包括以下过程：收集电网侧、抽水蓄能电站侧的数据信息；基于收集到的电网侧、抽水蓄能电站侧数据，进行大数据挖掘，评估抽水蓄能电站服务电网能力；基于收集到的抽水蓄能电站数据，进行大数据挖掘，监测抽水蓄能电站机组运行状态；将以上分析结果进行可视化。本发明专利技术运用关联分析方法建立机组运行特征数据集合与电网运行特征数据集合的映射关系，多角度、多层次地对抽水蓄能机组服务电网的能力进行综合评估分析。

【技术实现步骤摘要】
一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法及系统
本专利技术属于抽水蓄能系统
，具体涉及一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法，还涉及一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘系统。
技术介绍
近年来，随着我国经济社会发展和能源结构调整，我国电力系统电源结构、电网规模、负荷特点、供需状况、跨区（省）输送和新能源发展发生根本性改变。抽水蓄能功能定位也发生较大变化，但相应的理论研究滞后，不利于抽水蓄能发展规划、运营评价和合理收益机制等政策的完善。开发建设和经营管理的双高峰，科学定位、合理规划，通过深化理论研究抽水蓄能电站的本质功能和其服务电网的科学监测评价体系，掌握引导政策和行业健康发展的话语权显得尤为重要。虽然目前数据挖掘与信息融合技术成功应用于电力系统中，国内众多机构在抽水蓄能电站功能定位、调峰电源选择以及多种电源联营策略等研究上成果颇丰。但目前仍存在拥有海量数据无法充分利用的现象，出现这种现象的主要问题，一是对抽水蓄能运行特性及实际服务电网能力研究缺乏实际海量数据验证；二是大部分研究单方面针对电网侧和电厂侧，鲜有着眼于=者相关联的大数据挖掘与信息融合研本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法，其特征是，包括以下过程：/n收集电网侧、抽水蓄能电站侧的数据信息；/n基于收集到的电网侧、抽水蓄能电站侧数据，进行大数据挖掘，评估抽水蓄能电站服务电网能力；/n基于收集到的抽水蓄能电站数据，进行大数据挖掘，监测抽水蓄能电站机组运行状态；/n将以上分析结果进行可视化。/n

【技术特征摘要】
1.一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法，其特征是，包括以下过程：
收集电网侧、抽水蓄能电站侧的数据信息；
基于收集到的电网侧、抽水蓄能电站侧数据，进行大数据挖掘，评估抽水蓄能电站服务电网能力；
基于收集到的抽水蓄能电站数据，进行大数据挖掘，监测抽水蓄能电站机组运行状态；
将以上分析结果进行可视化。


2.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法，其特征是，电网侧数据主要包括电网装机规模、电源结构、电力电量、网架结构及输变电系统、可再生能源、核电机组等特殊能源以及电网运行状态。


3.根据权利要求1所述的一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法，其特征是，所述基于收集到的电网侧、抽水蓄能电站侧数据，进行大数据挖掘，评估抽水蓄能电站服务电网能力，包括：
首先确定抽水蓄能电站服务电网能力评估指标；
基于评估指标采用大数据分析方法来评估抽水蓄能电站服务电网能力。


4.根据权利要求3所述的一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法，其特征是，所述抽水蓄能电站服务电网能力评估指标，包括：
调峰填谷、调频调相、事故备用、黑启动及其他服务五大抽水蓄能服务电网能力评估指标。


5.根据权利要求4所述的一种抽水蓄能电站大数据分析挖掘方法，其特征是，所述基于评估指标采用大数据分析方法来评估抽水蓄能电站服务电网能力，包括：
运用时间序列算法对华东电网区外来电电量、抽水蓄能电站集群发电电量、抽水电量的时间变化趋势进行分析，得到三者关联关系，说明抽水蓄能电站对电网区外来电季节性消纳的效果；
运用聚类分析对区外来电的受电能力强弱进行地区划分，并匹配各地区抽水蓄能电站调峰填谷能力，通过全网能量互济、统筹安排抽水蓄能集群抽发方式，合理调配调峰资源；
运用关联分析方法建立机组运行特征数据集合与电网运行特征数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤宁，张玮，储惠，唐立合，
申请(专利权)人：南京南瑞信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32