基于SCADA的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于SCADA的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，涉及电网技术领域。本发明专利技术通过使用先进的深度学习算法构建高效的供电状态识别模型，能够准确判断环网的各种常规和故障状态，避免误报，为后续决策提供可靠基础；建立供电状态与控制策略之间的智能匹配模型，利用决策树、蒙特卡洛树搜索等算法，实现对新发现状态的快速策略决策和持续优化，快速锁定最佳控制方案；采用闭环控制框架使系统具备自主识别、自主决策、自主调节的能力，并可不断自我优化，大幅提高自恢复能力；准确识别供电状态，快速做出响应，可大大降低异常状态向重大故障发展的概率，减少重大事故的发生，提高电网的安全性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电网，特别是基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法及系统。

技术介绍

1、当前电网运维主要依靠预设的静态控制模型与规则，针对不同故障启动相应的应急程序，需要大量的人工经验。随着智能电网规模不断扩大，电网状态变化更加复杂，静态模型很难覆盖所有的异常情况。一旦遇到模型没有定义的新故障，系统将无法进行有效响应，严重依赖操作人员的经验判决，导致决策延时，对电网稳定运行造成威胁。另外，现有电网监控与控制系统扩展性较差，算法和模型无法升级，也限制了其应对新情况的能力。

技术实现思路

1、鉴于现有的电网智能调控面临的实时识别不准、响应不快、自我优化不足的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何实现对电网供电状态的实时准确识别，以及根据识别结果快速制定出优良的控制策略。

3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：

4、第一方面，本专利技术实施例提供了基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其包括在主配网的关键节本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于SCADA的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于SCADA的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述构建供电状态检测与识别模型包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的基于SCADA的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述建立电力负荷预测模型包括以下步骤：

4.如权利要求2所述的基于SCADA的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述基于卷积神经网络建立供电状态检测与识别模型包括以下步骤：

5.如权利要求4所述的基于SCADA的主配网合环倒供电控...

【技术特征摘要】

1.基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述构建供电状态检测与识别模型包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述建立电力负荷预测模型包括以下步骤：

4.如权利要求2所述的基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述基于卷积神经网络建立供电状态检测与识别模型包括以下步骤：

5.如权利要求4所述的基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述根据模型输出的置信度概率确定当前供电状态包括以下步骤：

6.如权利要求1所述的基于scada的主配网合环倒供电控制条件辅助决策方法，其特征在于：所述基于环网各种...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏文瑄，郭明，石启宏，张云菊，司胜文，冯扬婧澜，陈馨，张凯，刘胤枫，李康，仇伟杰，史虎军，沈光友，李青峰，陈小林，杨茗，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：