一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法技术

本发明专利技术涉及一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法。其中包括：智能终端对优化调控所需的全状态感知数据进行采集，并上传至边缘计算层；边缘计算层对原始数据进行预处理（针对数据缺失、数据失真等）；根据云调控平台预先制定的数据治理模型，边缘计算层对数据进行辨识、修正以及清洗融合，形成可以直接用于决策分析的标准化数据，上传至云调控平台；云调控平台具有大数据处理和调控策略制定的能力，根据边缘计算层上传的标准化数据，实现全网的优化调控策略设计。本发明专利技术充分利用边缘计算层的局部数据处理能力，提高上传至云调控平台的数据质量，减轻云端的数据治理压力，从而提高在分层分级协同控制架构下配电网数据治理的效率与准确性。理的效率与准确性。理的效率与准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法


[0001]本专利技术属于配电网数据治理
，尤其涉及一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法。

技术介绍

[0002]大量分布式清洁能源、储能的接入使配电网的拓扑结构产生了较大改变，传统的配电网的运行控制方法已难以应对新的发展需求。为了解决现有调度控制模式下分布式电源单体可控性差和集中调控通信负担重等问题，国内外学者提出了基于云管边端的分层分级协同的运行调控方式。事实证明，分层分级协同控制是未来配电网运行调控技术的发展方向。
[0003]虽然分层分级协同控制架构已初具成效，但各层级的信息分布过于分散，数据存储时间长短不一，缺乏统筹规划，对云调控平台的数据处理造成了压力；此外，随着新能源场站建设的不断深入和推进，新能源场站数据采集呈现海量化和高维化的趋势，新能源场站实时采集数据出现缺失、无效、重复和错误等不良数据的问题日益突出，且数据之间的关系繁多，场站、机组、环境等数据之间互相耦合，各自内部数据间也存在耦合关系。这些未经处理的不良数据缺少清洗与修正，进一步加深了云调控中心的数据处理负担。
[0004]现有的数据治理架构效率低下、实时性差，影响着配电网调控策略的制定与实施。亟需提出合适的数据治理体系，以提升分层分级协同控制架构下配电网的调控效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于解决现有技术中存在的缺点和不足，提供一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法，包括如下步骤：S100、智能终端对优化调控所需的包括基本数据、实时运行数据、负荷数据、环境数据的多源异构数据进行实时采集，并将所采集的原始数据上传至边缘计算模块；S200、边缘计算模块对智能终端采集的数据进行预处理；S300、边缘计算模块对预处理后的数据进行标准化处理即不良数据辨识以及数据清洗修正，形成便于处理、合理、准确性高的可以直接用于决策分析的标准化数据，上传至云调控平台；S400、云调控平台预先对数据治理模型进行初始化训练，并根据边缘计算模块上传的标准化数据，实现全网的优化调控策略设计，下发至智能终端执行。
[0007]在本专利技术一实施例中，所述基本数据包括元件设备铭牌参数、安装信息、型号，所述实时运行数据包括电网相电流、节点电压、有功无功功率、相关电气数据，所述负荷数据包括实时负荷、预测负荷，所述环境数据包括风速、温度、湿度、气压。
[0008]在本专利技术一实施例中，所述智能终端对实时运行数据的采集通过SCADA系统获取。
[0009]在本专利技术一实施例中，所述边缘计算模块对智能终端采集的数据进行预处理的目的在于：对海量数据中的数据缺失、数据失真问题进行初步修正。
[0010]在本专利技术一实施例中，边缘计算模块对预处理后的数据进行标准化处理，是基于云调控平台制定的数据治理模型和标准对预处理后的数据进行标准化处理。
[0011]在本专利技术一实施例中，所述不良数据辨识，是结合大量历史数据训练，进行不良数据的辨识。
[0012]在本专利技术一实施例中，所述数据清洗修正是基于包括统计学、状态估计、数据挖掘的方法对辨识出的不良数据进行数据的清洗修正。
[0013]在本专利技术一实施例中，步骤S300中，数据标准化处理过程包括：S310、依据大量历史数据，通过对大量历史数据训练，对步骤S200中预处理后的数据进行不良数据的准确辨识；S320、通过包括统计学、状态估计、数据挖掘的方法，对步骤S310中辨识出的不良数据进行数据的清洗修正；S330、对步骤S330中清洗修正后的数据进行融合汇总，生成便于处理、合理、准确性高的可以直接用于决策分析的标准化数据，上传至云调控平台。
[0014]在本专利技术一实施例中，所述数据治理模型包括不良数据辨识模型、数据清洗修正/融合模型。
[0015]相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术充分利用边缘计算模块的局部数据处理能力，在边缘侧实现数据的预处理、不良数据的识别以及数据清洗修正，从而提高上传至云调控平台的数据质量，减轻云端的数据治理压力。本专利技术可充分提高在分层分级协同控制架构下配电网数据治理的效率与准确性。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例提出的一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法的流程示意图；图2为本实施例分层分级协同架构下配电网各部分数据治理功能示意图；图3为本实施例边缘计算模块对数据进行处理的过程及所用方法示意图；图4为本实施例分层分级协同架构下的配电网整个数据治理过程及所用方法示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]如图1所示为本专利技术实施例一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法的流程图。图中所示方法包括：S100、智能终端对优化调控所需的基本数据、实施运行数据、负荷数据、环境数据等多源异构数据进行实时采集，并将所采集的原始数据上传至边缘计算模块；
S200、边缘计算模块对智能终端采集的原始数据进行预处理（主要针对数据缺失、数据异常等）；S300、根据云调控平台预先训练的数据治理模型，边缘计算模块对预处理后的数据进行标准化处理（即不良数据辨识以及数据清洗修正），形成便于处理、合理、准确性高的可以直接用于决策分析的标准化数据，上传至云调控平台；S400、云调控平台具有全状态感知和大数据处理能力。其预先对数据治理模型进行初始化训练，并根据边缘计算模块上传的标准化数据，实现全网的优化调控策略设计，下发至智能终端执行。
[0019]如图2所示为本实施例分层分级协同架构下配电网各部分数据治理功能示意图，图中所示的分层分级协同架构下的配电网包括智能终端、边缘计算模块以及云调控中心。
[0020]其中，所述智能终端主要用于采集多源异构数据。所采集的多源异构数据包括基本数据（元件设备铭牌参数、安装信息、型号等）、实时运行数据（电网相电流、节点电压、有功无功功率、相关电气数据等）、负荷数据（实时负荷、预测负荷）和环境数据（风速、温度、湿度、气压等）的采集。
[0021]所述智能终端是分层分级协同架构中的数据采集的主体。传统配电网终端设备的功能相对固定单一。随着配电网规模的不断扩大，大规模分布式电源、电动汽车、储能接入配电网。面对海量数据的涌入，迫切需要加强配网数据感知控制能力，提高配电终端覆盖比例，加强电网信息采集能力，提升数据接入质量和数据分析水平。相对于传统配电网终端设备，其“智能”主要体现在：传统配电网终端设备的功能相对固定单一，智能化终端配合边缘计算模块，具有数据采集、信息交互等多种功能。
[0022]所述智能终端本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、智能终端对优化调控所需的包括基本数据、实时运行数据、负荷数据、环境数据的多源异构数据进行实时采集，并将所采集的原始数据上传至边缘计算模块；S200、边缘计算模块对智能终端采集的数据进行预处理；S300、边缘计算模块对预处理后的数据进行标准化处理即不良数据辨识以及数据清洗修正，形成便于处理、合理、准确性高的可以直接用于决策分析的标准化数据，上传至云调控平台；S400、云调控平台预先对数据治理模型进行初始化训练，并根据边缘计算模块上传的标准化数据，实现全网的优化调控策略设计，下发至智能终端执行。2.根据权利要求1所述的一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法，其特征在于，所述基本数据包括元件设备铭牌参数、安装信息、型号，所述实时运行数据包括电网相电流、节点电压、有功无功功率、相关电气数据，所述负荷数据包括实时负荷、预测负荷，所述环境数据包括风速、温度、湿度、气压。3.根据权利要求1所述的一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法，其特征在于，所述智能终端对实时运行数据的采集通过SCADA系统获取。4.根据权利要求1所述的一种分层分级协同架构下的配电网数据治理方法，其特征在于，所述边缘计算模块对智能终端采集的数据进行预处理的目的在于：对海量数据中的数据缺失、数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张功林，殷自力，黄兴华，尤炜，梁芙蓉，葛清，林川杰，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院国网福建省电力有限公司泉州供电公司国网福建省电力有限公司福州供电公司，
类型：发明
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