一种电网输电系统运行安全性评估系统技术方案

本发明专利技术涉及电力系统安全评估技术领域，尤其为一种电网输电系统运行安全性评估系统，包括：数据采集模块：用于采集电网输电系统的运行数据；数据处理模块：用于对采集的电网输电系统的运行数据进行处理；运行拟合模块：用于基于改进

【技术实现步骤摘要】
一种电网输电系统运行安全性评估系统


[0001]本专利技术涉及电力系统安全评估
，尤其是一种电网输电系统运行安全性评估系统
。

技术介绍

[0002]电力工业是基础产业，电力生产具有整体性
、
同时性和随机性的特点，构成电网的发电机
、
变压器
、
高压输电线路
、
配电线路和用电设备形成一个不可分割的整体，发电
、
输电
、
供电和用电是同时完成，电力生产过程中需要适时调度
、
适时安全监控
、
随时跟踪随机事件动态，以保证电能质量及电网安全运行
。
大电网事故不仅会给电力企业造成重大的经济损失，更严重地是会带来巨大的政治
、
经济影响，甚至会引起社会的混乱
。
故对于电网输电系统运行安全评估必不可少
。
[0003]现有技术通过提取运行特征进行电网状态的安全评估，其数据维度较高导致了评估效率降低，故通过对数据进行降维等处理提升评估速度，但其评估过程中仍然包含了大量的计算过程，使得评估结果具有滞后性
。
故本专利技术提出一种电网输电系统运行安全性评估系统，通过对电网输电系统的各类运行风险进行等级划分，对各类运行风险进行安全性实时评估，并根据评估结果进行相应深度评估，实现了对于电网输电系统的实时评估，极大地提升了安全性评估速度，提升电网输电系统的运行安全
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是通过提出一种电网输电系统运行安全性评估系统，以解决上述
技术介绍
中提出的缺陷
。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]提供一种电网输电系统运行安全性评估系统，包括：
[0007]数据采集模块：用于采集电网输电系统的运行数据；
[0008]数据处理模块：用于对采集的电网输电系统的运行数据进行处理；
[0009]运行拟合模块：用于基于改进
BP
神经网络对电网输电系统运行状态进行拟合；
[0010]安全评估模块：用于根据多层级故障分类策略进行电网输电系统的安全性评估
。
[0011]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述数据采集模块实时更新采集的电网输电系统的运行数据
。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述数据处理模块对采集的电网输电系统的运行数据进行数据清洗和数据归一化处理
。
[0013]作为本专利技术的一种优选技术方案：所述运行拟合模块根据所述数据处理模块处理后的电网输电系统的运行数据
X
＝
(x1，
x2，
…
，
x
n
)
T
、
初始权值
(W1，1)
T
＝
(
ω1，1，
ω2，1，
…
，
ω
n
，1)
和初始偏置
b1，1输入至改进
BP
神经网络，其中，
n
为电网输电系统的运行数据的数量，
T
为数据的转置，通过改进
BP
神经网络将电网输电系统的运行数据
、
初始权值和初始偏置向前传播，以此得到隐含层输出值
y
j
，
k
和输出层输出值
y
m+1k
，其中，
m
为隐含层的神经网络层数，且
j
∈[1,m]，
k(k∈[1,K])
为隐含层单层网络的神经元数量；
[0014][0015]y
j,k
＝
f(c
j
，
k
)
[0016]其中，
ω
i
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的权重，
x
i
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的输入值，
b
i
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的偏置，
c
j
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的输出值，
y
j
，
k
为
c
j
，
k
对应的输出层的输出值，
f(
·
)
为激活函数；
[0017]计算输出层的输出信号和目标信号的敏感性：
[0018]δ
j
，
l
＝
‑2α
j
，
l
(c
j
，
l
)(t
‑
y
j
，
l
)
[0019]其中，
δ
j
，
l
为第
j
个隐含层第
l(l
＝
K
‑
1,K
‑2，
…
，
1)
个神经元的敏感性，
[0020]α
j
，
l
为第
j
个隐含层第
l
个神经元的敏感系数，
t
为输出阈值；
[0021]通过网络将敏感性反向传播：
[0022]δ
j
，
l
＝
α
j
，
l
(c
j
，
l
)(
ω
i
，
l+1
)
T
δ
j
，
l+1
[0023]其中，
ω
i
，
l+1
为第
j
个隐含层第
l+1
个神经元的权重，
δ
j
，
l
+1
为第
j
个隐含层第
l+1
个神经元的敏感性；
[0024]若敏感性满足收敛要求，则停止计算，否则继续进行下一步；
[0025]使用最速下降法快速更新权值和偏置值：
[0026]ω
i
，
l+1
＝
ω
i,l
‑
γδ
j
，
l
(y
j
‑1，
l
)
T
[0027]b
i,本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电网输电系统运行安全性评估系统，其特征在于：包括：数据采集模块
(100)
：用于采集电网输电系统的运行数据；数据处理模块
(200)
：用于对采集的电网输电系统的运行数据进行处理；运行拟合模块
(300)
：用于基于改进
BP
神经网络对电网输电系统运行状态进行拟合；安全评估模块
(400)
：用于根据多层级故障分类策略进行电网输电系统的安全性评估
。2.
根据权利要求1所述的电网输电系统运行安全性评估系统，其特征在于：所述数据采集模块
(100)
实时更新采集的电网输电系统的运行数据
。3.
根据权利要求1所述的电网输电系统运行安全性评估系统，其特征在于：所述数据处理模块
(200)
对采集的电网输电系统的运行数据进行数据清洗和数据归一化处理
。4.
根据权利要求1所述的电网输电系统运行安全性评估系统，其特征在于：所述运行拟合模块
(300)
根据所述数据处理模块
(200)
处理后的电网输电系统的运行数据
X
＝
(x1，
x2，
…
，
x
n
)
T
、
初始权值
(W1，1)
T
＝
(
ω1，1，
ω2，1，
…
，
ω
n
，1)
和初始偏置
b1，1输入至改进
BP
神经网络，其中，
n
为电网输电系统的运行数据的数量，
T
为数据的转置，通过改进
BP
神经网络将电网输电系统的运行数据
、
初始权值和初始偏置向前传播，以此得到隐含层输出值
y
j
，
k
和输出层输出值
y
m+1
，
k
，其中，
m
为隐含层的神经网络层数，且
j∈[1
，
m]
，
k(k∈[1
，
K])
为隐含层单层网络的神经元数量；
y
j
，
k
＝
f(c
j
，
k
)
其中，
ω
i
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的权重，
x
i
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的输入值，
b
i
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的偏置，
c
j
，
k
为第
j
个隐含层第
k
个神经元的输出值，
y
j
，
k
为
c
j
，
k
对应的输出层的输出值，
f(
·
)
为激活函数；计算输出层的输出信号和目标信号的敏感性：
δ
j
，
l
＝
‑2α
j
，
j
(c
j
，
l
)(t
‑
y
j
，
l
)
其中，
δ
j
，
l
为第
j
个隐含层第
I(l
＝
K
‑1，
K
‑2，
…
，
1)
个神经元的敏感性，
a
j
，
l
为第
j
个隐含层第
l
个神经元的敏感系数，
t
为输出阈值；通过网络将敏感性反向传播：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，王连喜，张瑞波，李寒雨，杨震，张丙立，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司兰考县供电公司，
类型：发明
国别省市：