本发明专利技术涉及电网运行信息技术领域，且公开了一种基于机器学习的电网运行信息分析方法，包括以下步骤：S1、获取多个配网项目的历史记录；S2、根据历史记录项目确定每个历史项目的负荷密度曲线；S3、将历史申请调度信息，形成历史数据信息库；S4、提取电网规则特征，形成智能分拣捆绑信息库；S5、将S1至S4结合，形成总控制系统；S6、总控制系统对待执行的停电信息进行分析和安全校验；S7、总控制系统将停电信息结果进行汇总排列总结信息情况。本发明专利技术解决了调度操作量急剧增大调控员承载压力持续增强的问题。问题。问题。
【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的电网运行信息分析方法及装置
[0001]本专利技术涉及电网运行信息
，具体为一种基于机器学习的电网运行信息分析方法及装置。
技术介绍
[0002]随着经济的繁荣昌盛，人们生活水平的不断的提高，生产技术的发展越来越好，人们对自己时间的利用越来越苛刻，生活中，我们对于设备的要求越来越高，希望能够通过对设备的创新来提高设备的工作效率，减少工作时间，提高使用效率，使之发挥出最大的价值，配电网是从输电网或地区发电厂接受电能，通过配电设施就地分配或按电压逐级分配给各类用户的电力网，作用是给某一区域各个配电站和各类用电负荷供给电源，它是在电力网中有着分配电能作用的网络。电网调控一体化的建设要求整合调度、监控职能，成立调控运行专业，纳入调度集中监控的无人值守变电站逐步增多，调控人员通过网络实现设备的远程遥控，调度操作量急剧增大，调控员承载压力持续增强，迫切需要利用人工智能与电网调控业务发展需求相结合，推进调控操作业务智能化，降低调控员工作强度，提高电网运行操作安全与效率。为此，我们提出了一种基于机器学习的电网运行信息分析方法及装置。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供了一种基于机器学习的电网运行信息分析方法及装置，达到解决上述现有技术中存在的问题的目的。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于机器学习的电网运行信息分析方法，包括以下步骤：
[0005]S1、获取多个配网项目的历史记录；
[0006]S2、根据历史记录项目确定每个历史项目的负荷密度曲线；
[0007]S3、将历史申请调度信息，形成历史数据信息库；
[0008]S4、提取电网规则特征，形成智能分拣捆绑信息库；
[0009]S5、将S1至S4结合，形成总控制系统；
[0010]S6、总控制系统对待执行的停电信息进行分析和安全校验；
[0011]S7、总控制系统将停电信息结果进行汇总排列总结信息情况；
[0012]S8、通过微电网系统的目标函数式中P表示第i个控制器的有功功率参考值，α，β，γ分别为各变换器的功耗系数，为实现新能源的完全利用及整个微电网系统呈现纯阻性和分时恒功率，再利用拉格朗日乘数法构造目标函数的拉格朗日函数：
[0013][0014]在拉格朗日极值存在的必要条件下，利用Gossip算法获得目标函数的最小值，并得到最优解；
[0015]S9、提醒调度工作人员核实停电申请待核实确认后自动形成调度操作任务序列。
[0016]优选的，所述历史项目数据和所述时间序列进行多项式拟合，得到每个所述历史项目数据对应的拟合曲线，将多个所述拟合曲线分别进行归一化处理，得到多个负荷密度曲线。
[0017]优选的，所述整合历史申请调度信息采用人工智能技术对历史申请调度信息进行查找，所述历史申请调度信息包括历史综合停电申请票和历史调度操作票，将历史综合停电申请票和历史调度操作票对应进行匹配关联，并将匹配后的历史信息数据捆绑分拣，存储进历史数据信息库。
[0018]优选的，所述电网规则特征包括电网拓扑关系、电压等级、设备类型、设备对象和批复时期等特征，结合人工智能技术自动形成停电申请信息库，所述停电申请信息库内设自动存储单元。
[0019]优选的，所述待执行的停电信息从OMS系统中获取，并通过DEMS电网实时数据进行安全校验，并针对拓扑关联关系进行分析，确认单条检修申请设备之间的拓扑关联关系。
[0020]优选的，所述从OMS系统中获取的停电信息通过算法的排列组合将停电信息结果进行排列汇总，再将汇总的结果与高负荷数据进行核验对比得到告示结果，再通过可视化数据展示装置将结果数据告知工作调度人员进行处理。
[0021]优选的，所述调度人员核实确认后同意申请用于确认系统内自动生成的拟票准确性，确保不会产生误操作。
[0022]优选的，所述调度操作任务序列过程中，总控制系统自动根据录音内容辅助调控人员填写下令及回令信息，操作票归档后，系统自动辅助调度员回填检修单执行信息，更新调度日志。
[0023]一种基于机器学习的电网运行信息分析装置，包括，
[0024]第一获取模块，获取多个配网项目的历史记录；
[0025]确定模块，用于历史记录项目确定每个历史项目的负荷密度曲线；
[0026]聚类分析模块，用于将历史申请调度信息，形成历史数据信息库；
[0027]传输模块，用于提取电网规则特征，形成智能分拣捆绑信息库。
[0028]优选的，所述第二获取模块，用于总控制系统对待执行的停电信息进行分析和安全校验；
[0029]构建模块，用于从OMS系统中获取的停电信息通过算法的排列组合将停电信息结果进行排列汇总；
[0030]第三获取模块，用于总控制系统将停电信息结果进行汇总排列总结信息情况；
[0031]输入模块，用于将拓扑关联关系进行分析的停电数据进行排列输入到OMS系统中；
[0032]对比模块，用于将OMS系统中存储的拓扑关联关系进行分析的停电数据进行对比得到结果数据；
[0033]输出模块，用于将对比完成的拓扑关联关系进行分析的停电数据结果数据进行输出，核实确认后自动形成调度操作任务序列。
[0034]本专利技术提供了一种基于机器学习的电网运行信息分析方法及装置。具备以下有益效果：
[0035](1)、本专利技术通过基于机器学习的电网运行信息分析与处置方法结合人工智能技
术，将人工智能技术实施在电网调控中，对调控作业进行分析，将停电操作票与历史调控操作票进行对比，并结合历史解决作业，快速实现设备复电调度操作票自动生成、调度操作模拟、操作任务自动派发、网络下令代理、用户表单辅助输入等智能化功能，进一步提升电网调控运行操作智能化水平。
[0036](2)、本专利技术通过符合现代网络使用，提高自动化程度，减少人员作业量，提高作业的准确性和安全性，大幅降低调控员工作压力，提高电网安全稳定运行水平，适合进行推广。
附图说明
[0037]图1为本专利技术一种基于机器学习的电网运行信息分析装置结构图；
[0038]图2为本专利技术一种基于机器学习的电网运行信息分析装置结构图；
[0039]图3为本专利技术一种基于机器学习的电网运行信息分析方法流程图。
[0040]图中：11、第一获取模块；12、确定模块；13、聚类分析模块；14、传输模块；21、第二获取模块；22、构建模块；23、第三获取模块；24、输入模块；25、对比模块；26、输出模块。
具体实施方式
[0041]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0042]所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的电网运行信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取多个配网项目的历史记录；S2、根据历史记录项目确定每个历史项目的负荷密度曲线；S3、将历史申请调度信息，形成历史数据信息库；S4、提取电网规则特征，形成智能分拣捆绑信息库；S5、将S1至S4结合，形成总控制系统；S6、总控制系统对待执行的停电信息进行分析和安全校验；S7、总控制系统将停电信息结果进行汇总排列总结信息情况；S8、通过微电网系统的目标函数式中P表示第i个控制器的有功功率参考值，α，β，γ分别为各变换器的功耗系数，为实现新能源的完全利用及整个微电网系统呈现纯阻性和分时恒功率，再利用拉格朗日乘数法构造目标函数的拉格朗日函数：在拉格朗日极值存在的必要条件下，利用Gossip算法获得目标函数的最小值，并得到最优解；S9、提醒调度工作人员核实停电申请待核实确认后自动形成调度操作任务序列。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网运行信息分析方法，其特征在于，所述历史项目数据和所述时间序列进行多项式拟合，得到每个所述历史项目数据对应的拟合曲线，将多个所述拟合曲线分别进行归一化处理，得到多个负荷密度曲线。3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网运行信息分析方法，其特征在于，整合历史申请调度信息采用人工智能技术对历史申请调度信息进行查找，所述历史申请调度信息包括历史综合停电申请票和历史调度操作票，将历史综合停电申请票和历史调度操作票对应进行匹配关联，并将匹配后的历史信息数据捆绑分拣，存储进历史数据信息库。4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网运行信息分析方法，其特征在于，电网规则特征包括电网拓扑关系、电压等级、设备类型、设备对象和批复时期等特征，结合人工智能技术自动形成停电申请信息库，所述停电申请信息库内设自动存储单元。5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的电网运行信息分析方法，其特征在于，待执行的停电信息从OMS系统中获取，并通过DEMS电网实时数据进行安...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡新雷，董锴，祝锦舟，孟子杰，喻振帆，林旭，刘佳乐，王勇超，谢型浪，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：
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