基于人工智能的电网调度控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电力调度技术领域，具体涉及基于人工智能的电网调度控制方法及系统。首先构建电网结构图，根据不同节点区域的失衡程度得到初始图结构，首先通过图聚类的方法计算得到每个用电节点与供电节点的隶属度和不同的用电区域，进而根据聚类过程中不同用电区域的类别中心与供电节点的数量均衡性，对边权值进行调整，进而得到每个节点区域的用电调度优先级，根据所述优先级和边权值进行电网调度。本发明专利技术能够实现对电网电力的有效调度。发明专利技术能够实现对电网电力的有效调度。发明专利技术能够实现对电网电力的有效调度。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的电网调度控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力调度
，具体涉及基于人工智能的电网调度控制方法及系统。

技术介绍

[0002]现有方法对电网进行调度只考虑了电压波动情况和异常区域与配电站之间的距离，采用该种方法进行电网调度，当某个区域同时发生异常时，容易导致某个配电站的负荷过大，造成更严重的问题。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的电网调度控制方法及系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种基于人工智能的电网调度控制方法，所述方法包括：将每个供电区域和用电区域视为节点构建图结构；根据每个节点的电力数据波动性获得图结构中每个节点的节点值，根据节点值之间的距离和节点值获得图结构中每条边的边权值；根据格里纽曼算法依次去除图结构中最高介数的边，每次算法执行后形成一个子图集合；根据每次算法执行后子图与原始图结构之间的中心节点距离获得距离指标；根据子图中的用电节点连接的节点数量和距离指标获得每次算法执行后的子图集合的评价指标；根据评价指标选择多次算法执行中的最优子图集合；以最优子图集合中的每个最优子图作为一个划分的调度区域；对每个调度区域中的节点边权值更新，根据更新后的调度区域图结构对电网进行调度分配。
[0004]进一步地，所述将每个供电区域和用电区域视为节点构建图结构包括：所述图结构中供电节点之间、供电节点与用电节点之间、用电节点与用电节点之间均存在边。
[0005]进一步地，所述根据每个节点的电力数据波动性获得图结构中每个节点的节点值包括：其中，s1表示当前一段时间内目标节点区域的功率方差，s2表示以往多个时间段内目标节点区域的功率方差均值。
[0006]进一步地，所述根据节点值之间的距离和节点值获得图结构中每条边的边权值包括：
其中，为边权值，为边对应的两个节点之间的节点值距离，和分别为边对应的两个节点的节点值。
[0007]进一步地，所述子图的中心节点获取方法包括：获得子图中目标节点与所有其他节点之间的最短路径均值，以该均值作为目标节点的参考距离；获得每个节点的参考距离，选择最小参考距离对应的节点作为子图的中心点。
[0008]进一步地，所述距离指标的获取方法包括：在原始图结构中将每个子图的中心节点对应的节点进行标记，获得每个标记节点与原始图结构的中心点的最短路径和，以该最短路径和作为距离指标。
[0009]进一步地，所述根据子图中的用电节点连接的节点数量和距离指标获得每次算法执行后的子图集合的评价指标包括：获得每个子图中每个用电节点连接的节点数量，形成节点数量序列，获得每个子图的数量序列中的元素方差，将元素方差进行负相关映射获得子图节点数量均衡性；以子图集合中的子图节点数量均衡性均值作为数量均衡性；以数量均衡性与距离指标的乘积作为评价指标。
[0010]进一步地，所述对每个调度区域中的节点边权值更新包括：获得每个调度区域中的节点最小值，以每个节点的节点值与节点最小值的比值作为比例系数；将每个调度区域中节点值序列进行阈值分割，获得大于阈值的子序列和小于阈值的子序列，以两个子序列之间的方差差值作为增加值，以增加值与每个节点的比例系数的乘积作为每个节点的调整系数；对于大于阈值的子序列中的每个节点，将对应的边权值加上对应的调整系数；对于小于阈值的子序列中的每个节点，将对应的边权值减去对应的调整系数。
[0011]进一步地，所述根据更新后的调度区域图结构对电网进行调度分配包括：将更新后的调度区域图结构输入预先训练好的深度神经网络中，获得调度指令，根据调度指令对电网进行调度。
[0012]本专利技术还提出了一种基于人工智能的电网调度控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述基于人工智能的电网调度控制方法的步骤。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：1、本专利技术实施例通过建立不同用电区域的电力波动图结构，在进行图聚类的过程中会得到和电力波动相关的区域划分结果，精确的区域划分有助于确定精准的供电区域。
[0014]2、通过格里纽曼算法聚类后子图中心与原始图结构的中心距离较小的限制，保证了不同变电站的负荷相近，避免出现某个变电站严重超负荷，进而对该变电站负责的其它区域也产生影响。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，
还可以根据这些附图获得其它附图。
[0016]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的电网调度控制方法流程图；图2为本专利技术一个实施例所提供的一种图结构示意图。
具体实施方式
[0017]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于人工智能的电网调度控制方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0018]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0019]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于人工智能的电网调度控制方法的具体方案。
[0020]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于人工智能的电网调度控制方法流程图，该方法包括：步骤S1：将每个供电区域和用电区域视为节点构建图结构；根据每个节点的电力数据波动性获得图结构中每个节点的节点值，根据节点值之间的距离和节点值获得图结构中每条边的边权值。
[0021]请参阅图2，其示出了本专利技术一个实施例所提供的一种图结构示意图。图2中共有两种节点，供电节点和用电节点，分别对应供电区域和用电区域。三角形节点的A、B、C和D为供电节点对应供电区域，圆形的a、b、c和d为用电节点对应用电区域。其中图结构中供电节点之间、供电节点与用电节点之间、用电节点与用电节点之间均存在边。
[0022]将每个区域的失衡程度作为节点值，根据节点之间的距离得到边权值，得到图结构。图结构为有向图，带边权，有向图即供电节点可以向其所属的用电节点进行供电。具体节点值获取方法包括：其中，s1表示当前一段时间内目标节点区域的功率方差，s2表示以往多个时间段内目标节点区域的功率方差均值。当某个区域的供电不足时，往往体现为电力数据的波动性变大，通过当前一段时间内节点的电力数据波动情况与往常平均电力波动情况的比较，得到节点值。
[0023]图结构的初始边权值指的是两个节点的节点值的距离，在本专利技术实施例中，由于后续格里纽曼算法聚类过程只考虑的边的关联关系，与节点值没有关系，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电网调度控制方法，其特征在于，所述方法包括：将每个供电区域和用电区域视为节点构建图结构；根据每个节点的电力数据波动性获得图结构中每个节点的节点值，根据节点值之间的距离和节点值获得图结构中每条边的边权值；根据格里纽曼算法依次去除图结构中最高介数的边，每次算法执行后形成一个子图集合；根据每次算法执行后子图与原始图结构之间的中心节点距离获得距离指标；根据子图中的用电节点连接的节点数量和距离指标获得每次算法执行后的子图集合的评价指标；根据评价指标选择多次算法执行中的最优子图集合；以最优子图集合中的每个最优子图作为一个划分的调度区域；对每个调度区域中的节点边权值更新，根据更新后的调度区域图结构对电网进行调度分配。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网调度控制方法，其特征在于，所述将每个供电区域和用电区域视为节点构建图结构包括：所述图结构中供电节点之间、供电节点与用电节点之间、用电节点与用电节点之间均存在边。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网调度控制方法，其特征在于，所述根据每个节点的电力数据波动性获得图结构中每个节点的节点值包括：其中，s1表示当前一段时间内目标节点区域的功率方差，s2表示以往多个时间段内目标节点区域的功率方差均值。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网调度控制方法，其特征在于，所述根据节点值之间的距离和节点值获得图结构中每条边的边权值包括：其中，为边权值，为边对应的两个节点之间的节点值距离，和分别为边对应的两个节点的节点值。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的电网调度控制方法，其特征在于，所述子图的中心节点获取方法包括：获得子图中目标节点与所有其他节点之间的最短路径均值，以该均值作为目标节点的参考距离；获得每个节点的参考距离，选择最小参考距离对应的节点作为子图的中心点。6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔金栋，包晨瑞，孙亮，辛业春，李晨雨，刘珊珊，刘座铭，胡翔，姚海燕，高俊青，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：