一种基于人工智能的配电网网格化管理方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于人工智能的配电网网格化管理方法与系统。方法包括：对网格内记录负荷序列和网格内预测负荷序列进行去趋势波动分析得到第一奇异指数序列、第二奇异指数序列和第二差异系数；根据第一、第二奇异指数序列构建第一阻碍图和第二阻碍图；根据第一、第二阻碍图得到第一差异系数、第三差异系数、第四差异系数、第五差异系数；对供电网格区域进行评估、调研得到该区域配电系统的重要性；由第一、第二、第三、第四、第五差异系数和配电系统重要性得到配电网网格负荷重要性。保证了网格的负荷重要性数据有很强的时效性和可靠性，根据重要性选择供电网格进行状态估计，节省了状态估计计算量，实现了配电网网格有效管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的配电网网格化管理方法和系统
本专利技术涉及人工智能、智能电网
，具体涉及一种基于人工智能的配电网网格化管理方法和系统。
技术介绍
随着社会的不断发展，各行各业以及人们的日常生活对于电力的需求也在不断增大，这导致了电力网不断的复杂化而且较难管理，在电力网中起重要分配电能作用的配电网更是如此。配电网具有庞大的数量、占据的面积较广泛、相对应的工程结构十分复杂的特点，长期使配电网的运维存在薄弱的环节，不能很好的保证配电网安全稳定的运行。为提高配电网精细化管理的水平，电力公司大力推广网格化的规划办法。但在现在的配电系统管理背景下，要达到配电网安全稳定运行的目的，需要对配电系统进行状态估计，而由于配电系统的本身结构非常复杂，导致待估计的参数和状态量数目很大，整体状态估计方法的计算和存储量迅速增加，以至于常规的方法远不能满足实际应用的要求。现有的技术方案中提出根据供电网格区域的负荷重要性优先对重要的供电网格区域进行状态估计，而不用对整个供电系统进行状态估计，降低配电网运维管理的复杂度，确保配电网能够安全稳定得到运行。现有技术存在以下缺陷：供电区域负荷重要性通常通过电力公司对单元区域进行评估、调研将不同的配电系统划分为不同的等级，并仅以此作为供电网格区域负荷重要性的参考指标，并没有考虑供电区域网格内部的变化，同时也没有对供电区域网格负荷预测得到的数据进行分析，从而得到时效性强、可靠性高的配电网区域负荷重要性，这导致了现有的供电网格的负荷重要性并不能全面的反映供电网格的负荷重要性，配电网网格化管理成效较低。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出了一种基于人工智能的配电网网格化单元制管理方法和系统，所采用的技术方案如下：分别对配电网网格的记录负荷序列、预测负荷序列进行去趋势波动分析得到相应的第一奇异指数序列、第二奇异指数序列；根据第一奇异指数序列构建第一阻碍图，根据第二奇异指数序列构建第二阻碍图，其中奇异指数序列中的每个元素为图中的一个节点；获取第一阻碍图中边连接节点对应的第一奇异指数序列元素，从第一奇异指数序列中截取所获取元素之间的子序列得到第一子序列；根据所获取元素的位置及其数值构建第一直线，根据第一子序列中元素高于第一直线的程度得到第一阻碍系数；根据所获取元素中处于序列前端的元素以及第一子序列中元素的位置及数值构建第二直线，根据所获取元素中处于序列后端的元素超出斜率最大第二直线的程度得到第二阻碍系数；根据第一阻碍系数、第二阻碍系数得到第一阻碍图中边对应的阻碍程度；同理，获取第二阻碍图中边对应的阻碍程度；根据第一、第二阻碍图对应节点的阻碍程度值的分布差异得到第一差异系数；根据第一差异系数得到网格负荷重要性；优先对重要网格进行状态估计。优选地，所述第一差异系数获取方法包括：对历史负荷序列进行去趋势波动分析得到第三奇异指数序列；根据第三奇异指数序列构建第三阻碍图，获取第三阻碍图中边对应的阻碍程度的最大值和最小值；根据所述最大值和最小值的差值将第一、第二阻碍程度值划分为若干个分段区间；计算落入区间内的阻碍图中边对应阻碍程度的数值比例得到分段阻碍程度概率分布；根据第一阻碍图与第二阻碍图对应节点的阻碍程度概率分布距离得到第一差异系数。优选地，根据第一阻碍图相邻两节点得到两点斜率组成第一斜率序列；同理获取第二阻碍图中与第一斜率序列相对应的第二斜率序列；由第一斜率序列和第二斜率序列对应斜率的平均差值得到第二差异系数；获取记录负荷序列、预测负荷序列去形势波动分析得到的分形谱维度和分形谱宽，根据记录负荷序列、预测负荷序列的分形谱维度差异、分形谱宽差异得到第三差异系数；根据第一阻碍图与第二阻碍图中对应节点连接关系的差异得到第四差异系数；获取第一阻碍图与第二阻碍图中对应边之间的阻碍分布得到第五差异系数；根据第一差异系数、第二差异系数、第三差异系数、第四差异系数、第五差异系数和配电系统的重要性得到网格负荷重要性。优选地，第四差异系数获取方法包括：根据第一阻碍图中任意节点与其他节点的连接关系得到该节点的编码，为第一度编码；根据第二阻碍图中任意节点与其他节点的连接关系得到该节点的编码，为第二度编码；根据第一阻碍图每个节点的第一度编码和第二阻碍图中与之对应的节点的第二度编码对应位不同的个数得到第四差异系数。优选地，阻碍图的构建方法包括：从奇异指数序列的第一个元素开始判断，根据奇异指数序列第一个元素和第二个元素的位置和数值得到直线判断方程；将后续所有元素位置代入直线判断方程得到该元素在直线判断方程上的值；比较该元素在判断方程上的值与原奇异指数值，若该值大于原奇异值数值，则连接该元素所对应节点和第一个元素所对应节点，否则两元素所对应的节点不连接，并根据该元素和第一个元素的位置及数值获取新的直线判断方程对后续元素进行判断；对于奇异指数序列中每个元素逐一判断，根据判断结果对元素所对应节点进行连接得到阻碍图。本申请还提供了一种基于人工智能的配电网网格化管理系统，该系统主要包括：奇异指数序列获取模块，用于对配电网网格的记录负荷序列、预测负荷序列进行去趋势波动分析得到相应的第一奇异指数序列、第二奇异指数序列；阻碍图生成模块，用于根据第一奇异指数序列构建第一阻碍图，根据第二奇异指数序列构建第二阻碍图，其中奇异指数序列中的每个元素为图中的一个节点；根据第一阻碍图相邻两节点得到两点斜率组成第一斜率序列；同理获取第二阻碍图中与第一斜率序列相对应的第二斜率序列；由第一斜率序列和第二斜率序列对应斜率平均差值和得到第二差异系数；根据第一阻碍图与第二阻碍图中对应节点连接关系的差异得到第四差异系数；获取第一阻碍图与第二阻碍图中对应边之间的阻碍分布得到第五差异系数。阻碍程度获取模块，用于获取第一阻碍图中边连接节点对应的第一奇异指数序列元素，从第一奇异指数序列中截取所获取元素之间的子序列得到第一子序列；根据所获取元素的位置及其数值构建第一直线，根据第一子序列中元素高于第一直线的程度得到第一阻碍系数；根据所获取元素中处于序列前端的元素以及第一子序列中元素的位置及数值构建第二直线，根据所获取元素中处于序列后端的元素超出斜率最大第二直线的程度得到第二阻碍系数；根据第一阻碍系数、第二阻碍系数得到第一阻碍图中边对应的第一阻碍程度；同理，获取第二阻碍图中边对应的第二阻碍程度；根据第一、第二阻碍图对应节点的阻碍程度值得分布差异得到第一差异系数。配电网网格管理模块，用于根据第一差异系数得到网格负荷重要性；优先对重要网格进行状态估计。本技术方案有如下有益效果：本专利技术在获得配电网网格的负荷重要性时考虑了网格单元内部的变化，进一步保证了网格的负荷重要性数据有很强的时效性和可靠性，能够更好的根据网格的负荷重要性对配电网进行状态估计，从而保证配电网安全稳定的运行。此外，依据负荷重要性对局部网格配电系统进行状态估计，避免较复杂的系统参数和状态量估计，可以节省对配电网网格状态估计时的计算量，降低系统存储量等。结合配电网网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的配电网网格化管理方法，其特征在于，该方法包括：分别对配电网网格的记录负荷序列、预测负荷序列进行去趋势波动分析得到相应的第一奇异指数序列、第二奇异指数序列；/n根据第一奇异指数序列构建第一阻碍图，根据第二奇异指数序列构建第二阻碍图，其中奇异指数序列中的每个元素为图中的一个节点；/n获取第一阻碍图中边连接节点对应的第一奇异指数序列元素，从第一奇异指数序列中截取所获取元素之间的子序列得到第一子序列；根据所获取元素的位置及其数值构建第一直线，根据第一子序列中元素高于第一直线的程度得到第一阻碍系数；根据所获取元素中处于序列前端的元素以及第一子序列中元素的位置及数值构建第二直线，根据所获取元素中处于序列后端的元素超出斜率最大第二直线的程度得到第二阻碍系数；根据第一阻碍系数、第二阻碍系数得到第一阻碍图中边对应的第一阻碍程度；同理，获取第二阻碍图中边对应的第二阻碍程度；/n根据第一、第二阻碍图对应节点的阻碍程度值的分布差异得到第一差异系数；/n根据第一差异系数得到网格负荷重要性；优先对重要网格进行状态估计。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的配电网网格化管理方法，其特征在于，该方法包括：分别对配电网网格的记录负荷序列、预测负荷序列进行去趋势波动分析得到相应的第一奇异指数序列、第二奇异指数序列；
根据第一奇异指数序列构建第一阻碍图，根据第二奇异指数序列构建第二阻碍图，其中奇异指数序列中的每个元素为图中的一个节点；
获取第一阻碍图中边连接节点对应的第一奇异指数序列元素，从第一奇异指数序列中截取所获取元素之间的子序列得到第一子序列；根据所获取元素的位置及其数值构建第一直线，根据第一子序列中元素高于第一直线的程度得到第一阻碍系数；根据所获取元素中处于序列前端的元素以及第一子序列中元素的位置及数值构建第二直线，根据所获取元素中处于序列后端的元素超出斜率最大第二直线的程度得到第二阻碍系数；根据第一阻碍系数、第二阻碍系数得到第一阻碍图中边对应的第一阻碍程度；同理，获取第二阻碍图中边对应的第二阻碍程度；
根据第一、第二阻碍图对应节点的阻碍程度值的分布差异得到第一差异系数；
根据第一差异系数得到网格负荷重要性；优先对重要网格进行状态估计。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一系数获取方法包括：对历史负荷序列进行去趋势波动分析得到第三奇异指数序列；根据第三奇异指数序列构建第三阻碍图，获取第三阻碍图中边对应的阻碍程度的最大值和最小值；根据所述最大值和最小值的差值将第一、第二阻碍程度值划分为若干个分段区间；计算落入区间内的阻碍图中边对应阻碍程度的数值比例得到分段阻碍程度概率分布；根据第一阻碍图与第二阻碍图对应节点的阻碍程度概率分布距离得到第一差异系数。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据第一阻碍图相邻两节点得到两点斜率组成第一斜率序列；同理获取第二阻碍图中与第一斜率序列相对应的第二斜率序列；由第一斜率序列和第二斜率序列对应斜率的平均差值得到第二差异系数；
获取记录负荷序列、预测负荷序列去趋势波动分析得到的分形谱维度和分形谱宽，根据记录负荷序列、预测负荷序列的分形谱维度差异、分形谱宽差异得到第三差异系数；
根据第一阻碍图与第二阻碍图中对应节点连接关系的差异得到第四差异系数；获取第一阻碍图与第二阻碍图中对应边之间的阻碍分布得到第五差异系数；
对配电网网格区域进行评估、调研得到该区域配电系统的重要性；
根据第一差异系数、第二差异系数、第三差异系数、第四差异系数、第五差异系数和配电系统的重要性得到网格负荷重要性。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第四差异系数获取方法包括：根据第一阻碍图中任意节点与其他节点的连接关系得到该节点的第一度编码；根据第二阻碍图中任意节点与其他节点的连接关系得到该节点的第二度编码；根据第一阻碍图每个节点的第一度编码和第二阻碍图中与之对应的节点的第二度编码对应位不同的个数得到第四差异系数。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第五差异系数获取包括：获取第一阻碍图中边对应的第一子序列以及第一直线，根据第一子序列中高于第一直线的元素的分布...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜永刚，
申请(专利权)人：江苏电百达智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32