一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法技术

本发明专利技术属于电网风险管控技术领域，具体公开一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，本发明专利技术在进行电网运行风险识别时通过从供电线路运行状态、设备运行状态和线路经过地区天气状态三个维度出发实时进行监测，进而根据监测结果进行风险判断识别，通过扩展电网运行风险识别的覆盖范围，实现了电网运行风险的全面识别，在一定程度上提高了电网运行风险识别的及时性和准确性，同时在进行电网运行风险管控处理时通过获取用电端信息，由此分析用电端对供电持续性的需求，以此将识别到的运行风险与用电端对供电持续性的需求进行融合，综合地进行电网风险管控，使得电网风险管控更加科学、合理，提高了管控结果与用电端的适配度。提高了管控结果与用电端的适配度。提高了管控结果与用电端的适配度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法


[0001]本专利技术属于电网风险管控
，涉及到一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法。

技术介绍

[0002]电力行业在社会的发展中占据着非常重要的地位,电力电网一旦发生事故,将会对人们的生活带来诸多不便,也会对供电企业造成较大的社会影响。伴随着城镇化建设的快速发展,现有供电网络结构逐渐扩大,电网内影响运行安全的风险因素也越来越多，为了提高电力供应可靠性和安全性的保障力度，有必要对电网运行风险进行识别管控。
[0003]然而目前在进行电网运行风险识别时一般都侧重于电网本身运行产生的风险，例如线路运行过载、过压，线路设备运行故障等，忽略了恶劣天气引发的运行风险、例如大风、暴雨、暴雪等，会导致线路受损，重要电力设备失效，严重者会引发火灾，造成人员伤亡，由此可见因恶劣天气引发的电网运行危害还是比较大的，如果在电网运行中忽略对恶劣天气的监测，无形之中就会缩小电网运行风险识别的覆盖范围，导致识别受限，不够全面，从而一定程度上影响了电网运行风险识别的及时性和准确性，不利于后续电网运行风险管控处理。
[0004]再者，目前在进行电网运行风险管控时仅以识别到的运行风险作为管控依据，在运行风险较大时为了方便电网管理基本都采用断电处理，缺乏对用电端供电持续性的需求考量，这是由于不同的用电端对供电持续性的需求存在差异，对于有些精密用电设备，对电力供应的连续性和稳定性非常敏感，贸然断电会导致设备损坏，可能无法修复或代价昂贵，因而单纯以识别到的运行风险作为管控依据很显然不够科学、合理，容易形成一刀切的现象，造成管控结果与用电端适配度不高，致使管控效果不佳，无形之中增加了无效管控的发生率。

技术实现思路

[0005]鉴于此，现提出一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，有效解决了上述
技术介绍
中所提出的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：本专利技术提出一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，包括下述步骤：A、统计目标地区内存在的供电网数量，并获取各供电网对应的用电信息和供电管控端，其中用电信息包括用电区域面积、用电区域用电时段及各用电时段对应的主体负荷等级。
[0007]B、实时监测各供电网对应的线路运行信息、设备运行信息和线路经过地区天气信息，据此评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险，若评判某供电网在某监测时刻存在运行风险，则将该供电网记为风险供电网，将该监测时刻记为风险时刻，同时识别风险供电网在风险时刻的运行风险指向。
[0008]C、基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向预测风险供电网在风险时刻的断
电需求指数。
[0009]D、基于风险供电网对应的风险时刻和用电信息评估风险供电网在风险时刻的允许断电指数。
[0010]E、基于风险供电网在风险时刻的断电需求指数和允许断电指数评判风险供电网是否需要断电处理，并在评判风险供电网不需要断电处理时解析风险供电网对应的未断电处理方式。
[0011]F、将风险供电网对应的断电处理评判结果和未断电处理方式上传至相应的供电管控端。
[0012]在一种可选的方式中，所述用电区域用电时段包括用电区域高峰用电时段、用电区域平时用电时段和用电区域低谷用电时段，其中各用电时段对应的主体负荷等级对应的获取过程如下：统计用电区域内存在的电力设备数量，并识别各电力设备的负荷等级。
[0013]设定监测时间段，进而在监测时间段对应的各监测日中统计各用电时段中处于运行状态的电力设备，作为各用电时段对应的运行电力设备。
[0014]将同一用电时段内各监测日的运行电力设备进行相互对比，进而将相同运行电力设备进行去重，得到各用电时段对应的若干运行电力设备。
[0015]基于各电力设备的负荷等级获取各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级，并按照重要性由高到低的顺序将各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级进行排列，进而取排在第一位的负荷等级作为各用电时段对应的主体负荷等级。
[0016]在一种可选的方式中，所述线路运行信息包括线路负载率、线路过压率和线路供电波动度，设备运行信息包括线路上各设备的运行指征，天气信息包括天气类型和天气表现程度值。
[0017]在一种可选的方式中，所述监测时刻的划分的具体划分方式为：设定开始监测时刻，进而在一天时间内从开始监测时刻起按照设定的时间间隔进行划分，得到若干监测时刻。
[0018]在一种可选的方式中，所述评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险具体包括以下步骤：从供电管理库中提取目标地区内各供电网对应的线路限定运行信息和线路各设备的正常运行指征。
[0019]将各供电网在各监测时刻的线路运行信息与各供电网对应的线路限定运行信息进行对比，计算各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数，表达式为，式中、、分别表示为第i供电网在第t监测时刻的线路负载率、线路过压率、线路供电波动度，i表示为供电网的编号，，t表示为监测时刻的编号，，、、分别表示为第i供电网对应的限定线路负载率、限定线路过压率、限定线路供电波动度，e表示为自然常数。
[0020]将各供电网在各监测时刻的设备运行信息与各供电网对应线路各设备的正常运
行指征进行对比，计算各供电网在各监测时刻的设备运行异常指数，表达式为，式中表示为第i供电网在第t监测时刻中第k设备的运行指征，k表示为设备编号，，表示为第i供电网对应线路上第k设备的正常运行指征。
[0021]从天气信息中提取天气类型，进而从供电管理库中筛选出各供电网在各供电时刻的天气影响因子。
[0022]从天气信息中提取天气表现程度值，由此将各供电网在各监测时刻的天气影响因子结合天气表现程度值通过表达式得到各供电网在各监测时刻的天气恶劣指数，表示为第i供电网在第t监测时刻的天气表现程度值。
[0023]将各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数与供电管理库中各供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数进行对比，若某供电网在某监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数均小于或等于该供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数，则评判该供电网不存在运行风险，反之则评判该供电网存在运行风险。
[0024]在一种可选的方式中，所述风险供电网在风险时刻的运行风险指向具体识别方式为将风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数导入识别模型，得到风险供电网在风险时刻的运行风险指向，、、分别表示为风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数、天气恶劣指数，、、分别表示为风险供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数、允许天气恶劣指数。
[0025]在一种可选的方式中，所述预测风险供电网在风险时刻的断电需求指数参见下述过程：将风险供电网在风险时刻的运行风险指向与供电管理库中存储的各种运行风险指向对应的断电影响占比因子进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于，包括下述步骤：A、统计目标地区内存在的供电网数量，并获取各供电网对应的用电信息和供电管控端，其中用电信息包括用电区域面积、用电区域用电时段及各用电时段对应的主体负荷等级；B、实时监测各供电网对应的线路运行信息、设备运行信息和线路经过地区天气信息，据此评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险，若评判某供电网在某监测时刻存在运行风险，则将该供电网记为风险供电网，将该监测时刻记为风险时刻，同时识别风险供电网在风险时刻的运行风险指向；C、基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向预测风险供电网在风险时刻的断电需求指数；D、基于风险供电网对应的风险时刻和用电信息评估风险供电网在风险时刻的允许断电指数；E、基于风险供电网在风险时刻的断电需求指数和允许断电指数评判风险供电网是否需要断电处理，并在评判风险供电网不需要断电处理时解析风险供电网对应的未断电处理方式；F、将风险供电网对应的断电处理评判结果和未断电处理方式上传至相应的供电管控端。2.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述用电区域用电时段包括用电区域高峰用电时段、用电区域平时用电时段和用电区域低谷用电时段，其中各用电时段对应的主体负荷等级对应的获取过程如下：统计用电区域内存在的电力设备数量，并识别各电力设备的负荷等级；设定监测时间段，进而在监测时间段对应的各监测日中统计各用电时段中处于运行状态的电力设备，作为各用电时段对应的运行电力设备；将同一用电时段内各监测日的运行电力设备进行相互对比，进而将相同运行电力设备进行去重，得到各用电时段对应的若干运行电力设备；基于各电力设备的负荷等级获取各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级，并按照重要性由高到低的顺序将各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级进行排列，进而取排在第一位的负荷等级作为各用电时段对应的主体负荷等级。3.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述线路运行信息包括线路负载率、线路过压率和线路供电波动度，设备运行信息包括线路上各设备的运行指征，天气信息包括天气类型和天气表现程度值。4.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述监测时刻的划分的具体划分方式为：设定开始监测时刻，进而在一天时间内从开始监测时刻起按照设定的时间间隔进行划分，得到若干监测时刻。5.如权利要求3所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险具体包括以下步骤：从供电管理库中提取目标地区内各供电网对应的线路限定运行信息和线路各设备的正常运行指征；将各供电网在各监测时刻的线路运行信息与各供电网对应的线路限定运行信息进行
对比，计算各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数，表达式为，式中、、分别表示为第i供电网在第t监测时刻的线路负载率、线路过压率、线路供电波动度，i表示为供电网的编号，，t表示为监测时刻的编号，，、、分别表示为第i供电网对应的限定线路负载率、限定线路过压率、限定线路供电波动度，e表示为自然常数；将各供电网在各监测时刻的设备运行信息与各供电网对应线路各设备的正常运行指征进行对比，计算各供电网在各监测时刻的设备运行异常指数，表达式为，式中表示为第i供电网在第t监测时刻中第k设备的运行指征，k表示为设备编号，，表示为第i供电网对应线路上第k设备的正常运行指征；从天气信息中提取天气类型，进而从供电管理库中筛选出各供电网在各供电时刻的天气影响因子；从天气信息中提取天气表现程度值，由此将各供电网在各监测时刻的天气影响因子结合天气表现程...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，方进虎，张传海，王京景，麦立，张午扬，王洪波，李昂，梁昆，夏贤明，王波，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：