一种基于制造技术

本发明专利技术涉及智能电网调度技术领域，尤其涉及一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络智能电网配电方法


[0001]本专利技术涉及智能电网调度
，尤其涉及一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法
。

技术介绍

[0002]随着计算机和通信技术的迅速发展，智能电网的概念开始引起关注，
20
世纪
90
年代末到
21
世纪初，智能电表的出现为智能电网的建设奠定基础
。
智能电表能够实时监测电能消耗情况，为用户提供用电信息，并实现远程抄表和计费等功能，随后，感测技术的进步使智能电网得到了更多的支持
。
传感器和监测装置的发展使电网的各个节点能够收集大量的实时数据，包括电流
、
电压
、
负荷等信息，同时，通信技术的发展也使得这些数据能够迅速传输和分享，从而实现对电网运行状态的实时监控和分析，最近几年，物联网技术的发展为智能电网配电方法带来了新的机遇，通过物联网技术，智能电表
、
智能开关等设备可以实现互联互通，形成一个智能化的电力网络
。
这样的连接使得设备状态可以实时监测和远程控制，提高了电力系统运维的效率和响应速度
。
然而目前的智能电网技术仍然面临着一些缺陷，例如电网调度精度缺失，以及面对电网高负荷不能及时缓解负荷压力
。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要提供一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法，以解决至少一个上述技术问题
。
>[0004]为实现上述目的，一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法，所述方法包括以下步骤：
[0005]步骤
S1
：利用电力管理系统获取电力资源数据；对电力资源数据进行数据预处理，生成标准电力资源数据；
[0006]步骤
S2
：对标准电力资源数据进行地理特征分析处理，生成电力供应地理数据；利用
GIS
软件对电力供应地理数据进行三维建模处理，生成地理分布脉络图像；根据激光点云技术对地理分布脉络图像进行电力源头标记处理，得到第一电力目标点集；利用电力脉络分布公式对第一目标电力目标点集进行离散处理，得到第二电力目标点集；
[0007]步骤
S3
：将第一电力目标点集和第二电力目标点集进行连接处理，生成电力供应连接通道；根据将电力供应连接通道与地理分布脉络图像进行地理三维映射处理，得到地理电力供应连接通道；基于路径最短算法对地理电力供应连接通道进行最短路径筛选处理，生成最优地理电力供应通道；
[0008]步骤
S4
：根据最优地理电力供应通道进行电力模拟运输处理，生成模拟电力流向通道；将电流传感器放置在所述模拟电力流向通道中进行数据采集，从而获取模拟电力流向数据；
[0009]步骤
S5
：利用电力节点容忍度公式对模拟电力流向数据段进行电力负荷计算，生成模拟电力负荷数据；将模拟电力负荷数据与预设的安全负荷阈值进行对比，生成高负荷
电力流向数据；根据高负荷电力流向数据对模拟电力流向通道进行负荷电力监控节点设置处理，生成高负荷电力区域监控节点；
[0010]步骤
S6
：基于高负荷电力区域监控节点和高电力流向数据进行存储空间构建处理，生成电力存储空间；利用高电力负荷监控节点对模拟电力流向通道进行监控处理，生成电力存储状态和电力释放状态；
[0011]步骤
S7
：收集历史高电力流向数据；基于
BP
神经网络模型对历史高电力流向数据进行模型构建处理，生成智能电力调度模型；根据智能电力调度模型对高负荷电力区域监控节点进行动态调整，以实行自动化电力调度策略
。
[0012]本专利技术通过利用电力管理系统获取电力资源数据，对电力资源数据进行数据预处理，可以提供准确
、
实时的电力资源数据，有助于电力公司和用户更好地了解和管理自己的用电情况，优化用电成本和用电效率，改善电力管理和供电可靠性，实现电力资源的智能化利用；对标准电力资源数据进行地理特征分析处理，可以将电力资源的分布与地理信息关联起来，使电力供应的地理位置更为清晰明确，利用
GIS
软件对电力供应地理数据进行三维建模处理，可以可视化地显示电力资源的分布情况，并更好地理解和分析电力供应的地理分布脉络，根据激光点云技术对地理分布脉络图像进行电力源头标记处理，可以准确标记电力资源的起始点和供电源头，提供更精确的位置信息，利用电力脉络分布公式对第一目标电力目标点集进行离散处理，可以优化电力资源的分布情况，使电力传输更有效率；将第一电力目标点集和第二电力目标点集进行连接处理，可以建立完整的电力供应连接通道，确保电力资源之间的连通性和连续性，根据将电力供应连接通道与地理分布脉络图像进行地理三维映射处理，可以更好地理解电力供应通道在地理空间中的位置和形态，基于路径最短算法对地理电力供应连接通道进行最短路径筛选处理，可以确定最优地理电力供应通道，即具有最短距离或最佳效率的电力传输路径，有效优化电力传输的效率和质量，减少能量损耗和传输阻力，提高电力供应的可靠性和可持续性；根据最优地理电力供应通道进行电力模拟运输处理，可以了解电力在供应通道中的流向和分布，从而优化电力的传输和分配策略，将电流传感器放置在所述模拟电力流向通道中进行数据采集，可以获取模拟电力流向数据，改善电力供应的可靠性
、
可持续性和效率，提高能源系统的整体性能；利用电力节点容忍度公式对模拟电力流向数据段进行电力负荷计算，可以了解模拟电力流向数据段的电力负荷情况，将模拟电力负荷数据与预设的安全负荷阈值进行对比，可以及时识别高负荷区域，预测潜在的负荷过载问题，并采取相应的措施进行调整和管理，根据高负荷电力流向数据对模拟电力流向通道进行负荷电力监控节点设置处理，可以实时监测高负荷区域的电力参数，及时发现异常情况，预防电力事故的发生，并提供实时的监控和反馈；基于高负荷电力区域监控节点和高电力流向数据进行存储空间构建处理，提高数据的访问速度和准确性，利用高电力负荷监控节点对模拟电力流向通道进行监控处理，可以实时了解电力系统中的电力存储状态和电力释放状态，有助于优化电力储存设备的使用和控制，提高电力系统的能效和稳定性，收集历史高电力流向数据，基于
BP
神经网络模型对历史高电力流向数据进行模型构建处理，可以更准确地预测电力负荷
、
流向和系统运行状态，优化电力调度决策，减少供需不平衡和能源浪费的情况，根据智能电力调度模型对高负荷电力区域监控节点进行动态调整，可以实现高效的电力调度，提升能源利用效率，提高电力系统的稳定性，降低能源成本
。
因此，本专利技术通过对电网进行电力存储空间开辟以及智能电力调度，提
高电网调度精度和及时缓解电网高负荷压力
。
[0013]优选地，步骤
S3
包括以下步骤：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：利用电力管理系统获取电力资源数据；对电力资源数据进行数据预处理，生成标准电力资源数据；步骤
S2
：对标准电力资源数据进行地理特征分析处理，生成电力供应地理数据；利用
GIS
软件对电力供应地理数据进行三维建模处理，生成地理分布脉络图像；根据激光点云技术对地理分布脉络图像进行电力源头标记处理，得到第一电力目标点集；利用电力脉络分布公式对第一目标电力目标点集进行离散处理，得到第二电力目标点集；步骤
S3
：将第一电力目标点集和第二电力目标点集进行连接处理，生成电力供应连接通道；根据将电力供应连接通道与地理分布脉络图像进行地理三维映射处理，得到地理电力供应连接通道；基于路径最短算法对地理电力供应连接通道进行最短路径筛选处理，生成最优地理电力供应通道；步骤
S4
：根据最优地理电力供应通道进行电力模拟运输处理，生成模拟电力流向通道；将电流传感器放置在所述模拟电力流向通道中进行数据采集，从而获取模拟电力流向数据；步骤
S5
：利用电力节点容忍度公式对模拟电力流向数据段进行电力负荷计算，生成模拟电力负荷数据；将模拟电力负荷数据与预设的安全负荷阈值进行对比，生成高负荷电力流向数据；根据高负荷电力流向数据对模拟电力流向通道进行负荷电力监控节点设置处理，生成高负荷电力区域监控节点；步骤
S6
：基于高负荷电力区域监控节点和高电力流向数据进行存储空间构建处理，生成电力存储空间；利用高电力负荷监控节点对模拟电力流向通道进行监控处理，生成电力存储状态和电力释放状态；步骤
S7
：收集历史高电力流向数据；基于
BP
神经网络模型对历史高电力流向数据进行模型构建处理，生成智能电力调度模型；根据智能电力调度模型对高负荷电力区域监控节点进行动态调整，以实行自动化电力调度策略
。2.
根据权利要求1所述的一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法，其特征在于，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：利用电力管理系统中内置的分布式数据采集器进行数据采集处理，获取多个电力设备的实时电力数据；将实时电力数据进行高级数据聚合处理，生成电力资源数据；步骤
S12
：根据数据转换工具对电力资源数据进行异质性数据转换，生成电力资源转换数据；步骤
S13
：通过最频繁值填充方法对电力资源转换数据进行缺失值填充处理，得到电力资源填充数据；根据四分位数方法对电力资源填充数据进行异常值处理，生成电力资源净化数据；步骤
S14
：利用云计算技术对电力资源净化数据进行标准化处理，生成标准电力资源数据
。3.
根据权利要求2所述的一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法，其特征在于，步骤
S2
包括以下步骤：步骤
S21
：对标准电力资源数据进行地理标签注入处理，生成地理标签电力数据；对地理标签电力数据进行地理特性分析处理，生成电力供应地理数据；
步骤
S22
：利用
GIS
软件对电力供应地理数据进行三维建模处理，得到三维地理模型；基于可视化工具对三维地理模型进行渲染绘制处理，生成地理分布脉络图像；步骤
S23
：根据激光点云技术对地理分布脉络图像进行电力源头标记处理，得到标记数据集；对标记数据集进行数据筛选处理，得到第一电力目标点集；步骤
S24
：通过电力脉络分布公式对第一电力目标点集进行激光点离散化处理，生成离散数据点；对离散数据点进行数据整合处理，生成第二电力目标点集
。4.
根据权利要求3所述的一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法，其特征在于，步骤
S24
中的电力脉络分布公式如下所示：式中，
K
表示为电力脉络离散数据点的值，
x
表示为电力目标点的横坐标，
y
表示为电力目标点的纵坐标，
r
表示为电力目标点的高度，
t
表示为电力目标点的时间，
u
表示为电力目标点的平均横坐标，
σ
表示为电力目标点的横坐标的标准差，
α
表示为电力目标点的高度与角度的比例系数，
m
表示为电力目标点的个数，3表示为电力脉络分布异常修正量
。5.
根据权利要求3所述的一种基于
BP
神经网络智能电网配电方法，其特征在于，步骤
S3
包括以下步骤：步骤
S31
：利用最近邻连接对第一电力目标点集和第二电力目标点集进行随机连接处理，生成电力供应...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宣元，谢欢，黄天啸，刘蓁，王泽森，刘敦楠，赵天骐，夏雪，郝婧，罗婧，张涵之，李奇，孔帅皓，李维宇，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司北京华电能源互联网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：