本发明专利技术实施例涉及电网检测技术领域，公开了一种基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，包括：获取电网待检测区域内电网设备的电网状态数据，并基于所述电网状态数据来确定相应的电网安全参数以及电网运行参数；将所述电网安全参数以及电网运行参数输入至预先构建完成的安全检测模型中以得到相应的安全检测结果，根据所述安全检测结果来进行电网安全预警。本发明专利技术实施例中基于粒子群优化模型的电网安全检测方法通过采用安全检测模型来对电网安全参数和电网运行参数进行综合检测来完成相应的电网安全测试，在实施时，通过采用粒子群优化算法来对检测模型中的模型参数进行深度优化以提升最终结果检测的准确性以及提升模型的收敛速度，提升检测效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网安全管理，具体涉及一种基于粒子群优化模型的电网安全检测方法及系统。
技术介绍
1、目前，伴随着电力技术以及商业的快速发展，电网的安全问题成为一个重要问题；若电网出现故障的时候，则会比较大程度的影响生产以及商业的运行。并且若出现了故障之后，若没有能够快速进行故障位置确定来进行抢修也会对生成生活造成极大的影响。特别是在处于极端天气状态下时，由于天气的影响，电网各个供电点可能会出现异常；这就给整体电网安全产生一定的影响。因此，设计一种能够进行准确的电网安全检测的方案成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对所述缺陷，本专利技术实施例公开了一种基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其能够实现更加精准的电网安全检测，保证电网运行的安全。
2、本专利技术实施例第一方面公开了基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，包括：
3、获取电网待检测区域内电网设备的电网状态数据，并基于所述电网状态数据来确定相应的电网安全参数以及电网运行参数；
4、将所述电网安全参数以及电网运行参数输入至预先构建完成的安全检测模型中以得到相应的安全检测结果，所述安全检测模型中的模型参数通过如下步骤优化得到：
5、对获取到的安全检测模型中的各个参数进行集群化处理以得到相应的粒子群，并设置粒子群的大小、初始位置和初始速度；
6、计算所述粒子群中各个粒子的目标函数，找到各粒子的当前个体极值以及找到整个粒子群的当前全局最优解；
<
p>7、根据各粒子的当前个体极值、整个粒子群的当前全局最优解以及更新公式来更新各个粒子的速度和位置；8、在所述目标函数满足预设收敛条件时，输出所述安全检测模型中的各项模型参数，并输出将安全检测模型中的各项模型参数作为最优模型参数来对安全检测模型的各项参数进行更新；
9、根据所述安全检测结果来进行电网安全预警。
10、作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述更新公式包括：
11、
12、
13、其中，表示的是第k次迭代粒子i飞行速度矢量的第d维分量，表示的是k+1次迭代粒子i飞行速度矢量的第d维分量，表示的是第k次迭代粒子i位置矢量的第d维分量，表示的是k+1次迭代粒子i飞行速度矢量的第d维分量，w表示的是惯性权重，c1和c2表示的是学习因子，r1和r2表示的是该区间内均匀分布的伪随机数，其取值范围是[0,1]，表示的是个体经历过的最好位置，表示的是群体经历过的最好位置。
14、作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，在粒子群的迭代过程中将其分为第一收敛阶段和第二收敛阶段；
15、在所述第一收敛阶段中，设置更新公式中的惯性权重w为0.8-0.9中任意一数字，设置c1为1到2中任意一数字和设置c2为0.4到1中任意一数值；
16、在所述第二收敛阶段中，设置更新公式中的惯性权重w为0.4-0.5中任意一数字，设置c1为0.4到1中任意一数字和设置c2为1到2中任意一数值；
17、所述惯性权重还可以被配置为随机惯性权重或者线性递减权重或者自适应惯性权重；
18、所述目标函数满足预设收敛条件，还包括：
19、在迭代的过程中，每计算出来最佳适应度之后，都计算该最佳适应度与上一次迭代时最佳适应度的适应度差值，并判断所述适应度差值是否处于预设区间内；若是，则控制计数器加1，若否，则控制计数器清零；
20、判断当前迭代次数是否超过最大迭代次数，若是，则直接跳出循环，若否，则判断计数器的数值是否超过了最大计数值，当超过最大计数值时，判断跳出迭代循环，输出所述安全检测模型中的各项模型参数。
21、作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述获取电网待检测区域内电网设备的电网状态数据，并基于所述电网状态数据来确定相应的电网安全参数以及电网运行参数，包括：
22、获取电网待检测区域内电网设备的电网状态数据，所述电网状态数据包括电网调度数据和设备运行状态数据；所述电网状态数据包括电网负荷数据、电网调度策略、电源容量数据和越限识别结果；所述设备运行状态数据包括设备参数信息和电网拓扑信息；所述设备参数信息包括图像传感参数、温度传感参数、电流/电压传感参数、红外传感参数、气体传感参数和局放传感参数
23、根据所述电网负荷数据、电网调度策略、电源容量数据、越限识别结果、电网拓扑信息、图像传感参数、温度传感参数、电流/电压传感参数、红外传感参数、气体传感参数和局放传感参数来构建电网安全参数和电网运行参数。
24、作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述电网拓扑信息通过如下步骤更新得到：
25、获取电网待检测区域内电网线路设备集；
26、获取电网待检测区域内变电站设备集；并将所述配网线路设备集和所述变电站设备集进行匹配以确定当前的电网拓扑信息；
27、若匹配成功，更新电网线路的电网拓扑信息；若匹配失败，通过人工拼接的方式进行主配网拼接，并更新电网线路的电网拓扑信息。
28、作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述将所述电网安全参数以及电网运行参数输入至预先构建完成的安全检测模型中以得到相应的安全检测结果，包括：
29、将得到的所述电网安全参数、电网运行参数以及在预设时段内与所述电网安全参数、电网运行参数关联的电网风险信息输入至预先构建完成的安全检测模型中以得到安全检测结果，所述安全检测模块通过卷积神经网络构建完成；
30、获取与所述电网安全参数、电网运行参数的设备类型信息，根据所述电网安全参数、电网运行参数获取到的安全检测结果以及与所述电网安全参数、电网运行参数关联的电网风险信息确定当前电网的风险预测等级；
31、所述安全检测模型通过如下步骤构建得到：
32、通过测试样本集对第一安全模型进行测试，得到与所述第一安全模型对应的模型评价指标，其中，所述模型评价指标包括准确率、精准率、召回率以及由所述准确率、所述精准率和所述召回率组成的评价指标中的至少一项；
33、在所述第一安全模型对应的所述模型评价指标满足所述预设条件的情况下，将所述第一安全模型作为安全检测模型。
34、作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述电网安全检测方法，还包括：
35、获取电网数据信息，所述电网数据信息包括发电计划数据、检修计划数据、设备状态检测数据、气象数据、水文数据和公共事件，所述气象数据包括天气状态、雷击位置、雷电幅值和绝缘子所能承受闪络电压；
36、对所述电网数据信息进行态势信息精简过滤处理，并进行异构数据融合以得到电网安全态势评估数据；
37、基于所述电网安全态势评估数据来对当前电网的风险预测等级进行更新。
38、本专利技术实施例第二方面公开一种基于粒子群优化模型的本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述更新公式包括：
3.如权利要求2所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，在粒子群的迭代过程中将其分为第一收敛阶段和第二收敛阶段；
4.如权利要求1所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述获取电网待检测区域内电网设备的电网状态数据，并基于所述电网状态数据来确定相应的电网安全参数以及电网运行参数，包括：
5.如权利要求4所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述电网拓扑信息通过如下步骤更新得到：
6.如权利要求4所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述将所述电网安全参数以及电网运行参数输入至预先构建完成的安全检测模型中以得到相应的安全检测结果，包括：
7.如权利要求6所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述电网安全检测方法，还包括：
8.一种基于粒子群优化模型的电网安全检测系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至7任一项所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至7任一项所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述更新公式包括：
3.如权利要求2所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，在粒子群的迭代过程中将其分为第一收敛阶段和第二收敛阶段；
4.如权利要求1所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述获取电网待检测区域内电网设备的电网状态数据，并基于所述电网状态数据来确定相应的电网安全参数以及电网运行参数，包括：
5.如权利要求4所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于，所述电网拓扑信息通过如下步骤更新得到：
6.如权利要求4所述的基于粒子群优化模型的电网安全检测方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢瀚阳，赵双，邓祺，庞鹏，吴桂华，万婵，邓楚然，周纯，钱正浩，彭泽武，刘晔，苏华权，朱泰鹏，潘徽，梁盈威，马冠雄，冯歆尧，罗璇，钟敏，徐少晖，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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