基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统及方法，涉及配电网调度控制技术领域，解决了现有技术无法保证基础数据的可靠性和准确性，且调度周期较长，导致无法对配电网进行准确及时调控，影响用户体验以及造成电力资源浪费的技术问题；本发明专利技术包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块和调控辅助模块；本发明专利技术基于环境数据和用户数据来获取各用电单位的预测用电量，将影响用电量的因素尽可能考虑进去，提高预测用电量的准确性；同时，本发明专利技术基于电网拓扑模型可以计算任意时刻或者任意范围内各输电线路的预测用电量，为调控人员提供了数据基础，有利于配电网调控辅助决策。决策。决策。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统及方法


[0001]本专利技术属于配电网调度控制领域，涉及基于大数据的配电网智能调控辅助决策技术，具体是基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统及方法。

技术介绍

[0002]配电网作为联系电网和电力负荷的中间环节，是电力系统的神经中枢，在电网快速发展的大环境下，传统的配电网调度模式显然无法适应大电网、大数据时代的要求。要结合信息技术，发展配电网调度智能化，是当前迫切解决的新课题。
[0003]公开号为CN106447526A的中国专利技术专利申请公开了一种电网负荷的智能调控方法，通过构建智能分析平台，能够快速搭建适用于不同类型的电网级别、不同评价指标和不同评价模型的能效评价服务；负荷模型划分为使各个计算环节更加透明化，同时能够实现不同计算单元的共用，从而减少后期的开发工作量，方便系统移植与扩展，容易维护。现有技术主要根据建立的分析数据库构建调度方案，分析数据库的准确性和可靠性无法保证，且调度周期通常较长，无法实现配电网的准确及时调控，进而影响用户体验以及造成电力资源的浪费；因此，亟须一种基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统及方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统及方法，用于解决现有技术无法保证基础数据的可靠性和准确性，且调度周期较长，导致无法对配电网进行准确及时调控，影响用户体验以及造成电力资源浪费的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块和调控辅助模块；
[0006]数据采集模块通过与之相连接的智能终端获取电网配置数据，以及通过与之相连接的气象服务平台获取环境预测数据；其中，电网配置数据包括若干输电线路以及若干输电线路之间的连接关系；
[0007]中枢控制模块从电网配置数据中识别用电单位，并构建电网拓扑模型；以及基于历史配电数据训练获取电力预测模型，结合环境预测数据预测各用电单位的预测用电量，将预测用电量与电网拓扑模型中的用电单位进行关联；
[0008]调控辅助模块获取调控周期，根据调控周期从电网拓扑模型中的用电单位为初始点计算各输电线路的预测用电量；基于各输电线路的预测用电量制定配电网调控计划，并推送给调控人员。
[0009]优选的，所述中枢控制模块分别与数据采集模块和调控辅助模块通信和/或电气连接；所述调控辅助模块为调控人员提供配电网调控计划；
[0010]所述数据采集模块分别与智能终端和气象服务平台通信和/或电气连接；其中，智能终端包括手机或者电脑。
[0011]优选的，所述中枢控制模块基于电网配置数据中识别用电单位，并构建电网拓扑模型，包括：
[0012]识别电网配置数据中各输电线路电力输送的目的地，标记后作为用电单位；
[0013]提取各用电单位以及对应输电线路的连接关系，构建获取电网拓扑模型；其中，电网拓扑模型的输电线路按照输电级别进行标记。
[0014]优选的，所述基于历史配电数据训练获取电力预测模型，包括：
[0015]从历史配电数据中提取用电单位的实际用电量、环境数据和用户数据；将时间、环境数据和用户数据整合成模型输入数据，对应实际用电量整合成模型输出数据；其中，用户数据包括用户属性和用户数量；
[0016]通过模型输入数据和模型输出数据训练构建的人工智能模型，将训练完成的人工智能模型标记为电力预测模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。
[0017]优选的，所述结合环境预测数据预测各用电单位的预测用电量，包括：
[0018]确定预测的时间和用电单位的用户数据，结合环境预测数据生成电力评估序列；其中，环境预测数据包括温度、湿度、气压或者风力；
[0019]将电力评估序列输入至电力预测模型中获取对应的预测用电量，将预测用电量与电网拓扑模型中的用电单位进行关联。
[0020]优选的，所述调控辅助模块获取调控周期，根据调控周期从电网拓扑模型中的用电单位为初始点计算各输电线路的预测用电量，包括：
[0021]确定输电级别最低的输电线路，标记为低级线路；获取低级线路中对应用电单位i在每个调控周期中预测的用电平均量，标记为PDi；其中，i为正整数；
[0022]通过公式DYD＝α
×
∑(PD i)获取低级线路的预测用电量DYD；根据若干低级线路的预测用电量计算其他输电线路的预测用电量；其中，α≥1。
[0023]优选的，将各输电线路的预测用电量与电网拓扑模型中的输电线路进行关联；以及在各调控周期获取调控人员负责的输电线路，根据调控周期从电网拓扑模型中提取对应输电线路和各用电单位的预测用电量。
[0024]本专利技术的第二方面提供了基于大数据的配电网智能调控辅助决策方法，包括：
[0025]获取电网配置数据和环境预测数据；其中，电网配置数据包括若干输电线路以及若干输电线路之间的连接关系；
[0026]从电网配置数据中识别用电单位，并构建电网拓扑模型；以及基于历史配电数据训练获取电力预测模型，结合环境预测数据预测各用电单位的预测用电量，将预测用电量与电网拓扑模型中的用电单位进行关联；
[0027]获取调控周期，根据调控周期从电网拓扑模型中的用电单位为初始点计算各输电线路的预测用电量；基于各输电线路的预测用电量制定配电网调控计划，并推送给调控人员。
[0028]本专利技术的第三方面提供了基于大数据的配电网智能调控辅助决策装置，包括存储介质和处理器；所述存储介质用于存储操作指令，所述处理器执行操作指令控制基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统运行。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术基于环境数据和用户数据来获取
各用电单位的预测用电量，将影响用电量的因素尽可能考虑进去，提高预测用电量的准确性；同时，本专利技术基于电网拓扑模型可以计算任意时刻或者任意范围内各输电线路的预测用电量，为调控人员提供了数据基础，有利于配电网调控辅助决策。
附图说明
[0030]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，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地介绍，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他的附图。
[0031]图1为本专利技术的系统原理示意图；
[0032]图2为本专利技术的方法步骤示意图。
具体实施方式
[0033]下面将结合实施例对本专利技术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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0034]请参阅图1，本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的数据采集模块和调控辅助模块；其特征在于：数据采集模块通过与之相连接的智能终端获取电网配置数据，以及通过与之相连接的气象服务平台获取环境预测数据；其中，电网配置数据包括若干输电线路以及若干输电线路之间的连接关系；中枢控制模块从电网配置数据中识别用电单位，并构建电网拓扑模型；以及基于历史配电数据训练获取电力预测模型，结合环境预测数据预测各用电单位的预测用电量，将预测用电量与电网拓扑模型中的用电单位进行关联；调控辅助模块获取调控周期，根据调控周期从电网拓扑模型中的用电单位为初始点计算各输电线路的预测用电量；基于各输电线路的预测用电量制定配电网调控计划，并推送给调控人员。2.根据权利要求1所述的基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统，其特征在于，所述中枢控制模块分别与数据采集模块和调控辅助模块通信和/或电气连接；所述调控辅助模块为调控人员提供配电网调控计划；所述数据采集模块分别与智能终端和气象服务平台通信和/或电气连接；其中，智能终端包括手机或者电脑。3.根据权利要求1所述的基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统，其特征在于，所述中枢控制模块基于电网配置数据中识别用电单位，并构建电网拓扑模型，包括：识别电网配置数据中各输电线路电力输送的目的地，标记后作为用电单位；提取各用电单位以及对应输电线路的连接关系，构建获取电网拓扑模型；其中，电网拓扑模型的输电线路按照输电级别进行标记。4.根据权利要求1所述的基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统，其特征在于，所述基于历史配电数据训练获取电力预测模型，包括：从历史配电数据中提取用电单位的实际用电量、环境数据和用户数据；将时间、环境数据和用户数据整合成模型输入数据，对应实际用电量整合成模型输出数据；其中，用户数据包括用户属性和用户数量；通过模型输入数据和模型输出数据训练构建的人工智能模型，将训练完成的人工智能模型标记为电力预测模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。5.根据权利要求4所述的基于大数据的配电网智能调控辅助决策系统，其特征在于，所述结合...

【专利技术属性】
技术研发人员：王春雨，惠一楠，江瑞祺，刘子晗，黄海，余洋，李重阳，
申请(专利权)人：合肥威标科技有限公司，
类型：发明
国别省市：