【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网低电压分析，尤其涉及一种配电网低电压预警分析方法。
技术介绍
1、电压作为电能质量的重要评价指标，是保障公司供电服务的基本条件之一。近年来，随着社会经济持续稳定发展，城乡居民消费水平不断提高，使得城乡居民用电负荷激增，部分区域供电电压偏低，使得配电网低电压成为一个长期的、动态的系统性问题，已无法很好地满足居民正常生活用电需求，对低电压的监测分析是保证电网可靠运行的关键。
2、目前大部分投入使用的低电压分析系统仅仅停留在电压数据的终端显示和低电压事件预警，缺少预警分析和治理决策机制，自动化程度较低，还远达不到实现治理低电压的目标要求。因此为了提升了配电网低电压自动化治理水平，保障供电可靠性和电压合格率，迫切需要一个集监测、预警和治理决策于一体的系统，实现对配电网低电压的有效监测及预警处理，以提升电网的运行效益和精益化管理水平。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种配电网低电压预警分析方法及系统，以解决目前低电压分析系统缺少对低电压的持续分析和治理决策机制，导致难以实现治理目标的问题。
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、本专利技术的第一方面，提供了一种配电网低电压预警分析方法，包括以下步骤：
4、s1、获取配电线路基础数据，生成基础信息数据库，所述基础信息数据库为关系型数据库；
5、s2、根据所述基础信息数据库中的基础数据建立配电线路静态计算模型，计算每条线路中各节点的电力参数，所述电力参数包括：电
6、s3、基于所述配电线路静态计算模型生成配电网线路拓扑图，根据所述配电网线路拓扑图建立台区低电压动态计算模型，并根据计算结果输出台区配电可视化数据；
7、s4、将配电线路中各节点的实时电压数据和负荷数据输入低电压线路预警模型，预测低电压发生点及影响台区；
8、s5、基于所述预测结果和预设评价指标评估低电压事件对设备、系统的影响，结合历史数据分析低电压产生原因，并提出对应治理措施，利用ai大数据模型统计整合配电线路概况和低电压分析情况，生成低电压预警分析报告。
9、本专利技术基于ai大数据技术，实现了低电压监测、预警、治理建议于一体的配电网低电压预警分析方案。通过配电线路基础数据库的建立和低电压计算模型，为配电网低电压的监测、分析及治理决策提供充分的数据信息；基于动态计算模型实时监测电压水平以及时准确地预测低电压发生位置及影响台区，进而分析低电压事件对设备、系统的影响，产生原因以及制定对应治理措施，最后整合输出预警分析报告，便于工作人员及时全面地掌握低电压预警情况，参考预警分析内容对低电压区域进行治理，提高治理效率；此外，对实时检测的电压数据进行可视化展示，便于工作人员结合预警信息全面掌握区域低电压情况。采用本专利技术的预警分析方法对目标治理区域进行持续监测和分析，提高了配电网低电压治理的自动化和智能化水平，保障了供电网可靠地运行。
10、进一步地，根据配电网实际线路信息，对配电线路单线图及基础表格进行数据分析，获得各配电线路的基础数据，所述基础数据包括：线缆类型、线路长度、杆塔、杆号、负荷类型和负荷大小；
11、对所述基础数据进行数据清洗、数据解析和归集，生成基础信息数据库。
12、进一步地，根据计算结果输出台区配电可视化数据，包括：通过图形化编程手段建立可视化交互模型，将拓扑结构参数的调整过程及低电压计算结果进行可视化输出，所述可视化交互模型中每个节点可进行缩放展示。
13、进一步地，台区低电压动态计算模型在配电线路的基础数据发生变化时，根据变化后的数据实现自动计算，并输出配电网线路拓扑图中各节点的数据变化。
14、进一步地，该方法还包括：利用ai大数据模型统计并整合配电线路概况及低电压计算数据，生成低电压计算报告。
15、进一步地，该方法还包括：基于ai大数据技术建立低电压线路预警模型，包括以下步骤：
16、在预先构建的配电网基础信息数据仓库中提取配电线路中各个节点的基础数据，所述基础数据包括电压、负荷及天气数据，基础数据的类型包括实时数据和历史数据；
17、利用特征工程算法，对收集到的基础数据进行预处理，提取出目标特征，所述目标特征至少包括电压波动、电压偏差和负荷大小中至少之一；
18、根据提取到的数据类型和数量选择机器学习算法，利用所述目标特征进行模型训练，得到低电压线路预警模型。
19、进一步地，构建配电网基础信息数据仓库，包括：
20、基于所述基础信息生成数据仓库，所述数据仓库支持外部数据包装器进行数据抽取、转换、加载，支持存储array和json数据格式，支持gis地理信息处理扩展；
21、使用fastapi作为后端框架，连接到所述数据仓库，所述后端框架支持类型检查、自动生成api文档功能；
22、使用vue作为前端框架，使用html、css和javascript构建用户界面，通过所述后端框架与数据仓库连接。
23、进一步地，评估指标包括：电压水平、低电压事件的持续时间、发生频率、波形畸变和设备故障率。
24、进一步地，治理措施包括：
25、调整配电设备的参数，改变供电路径，修复或更换老化、故障的设备，加强对电网负载的监测和管理，定期进行电网巡检和维护。
26、本专利技术的第二方面，提供了一种配电网低电压预警分析系统，包括：
27、数据库模块，用于获取配电线路基础数据，生成基础信息数据库，所述基础信息数据库为关系型数据库；
28、配电线路静态计算模块，用于根据所述基础信息数据库中的基础数据建立配电线路静态计算模型，计算每条线路中各节点的电力参数，所述电力参数包括：电压、阻抗和电流信息；
29、台区低电压动态计算模块，用于基于所述配电线路静态计算模型生成配电网线路拓扑图，根据所述配电网线路拓扑图建立台区低电压动态计算模型，并根据计算结果输出台区配电可视化数据；
30、低电压预警模块，用于将配电线路中各节点的实时电压数据和负荷数据输入低电压线路预警模型，预测低电压发生点及影响台区；
31、预警分析模块，用于基于所述预测结果和预设评价指标评估低电压事件对设备、系统的影响，并结合对应的治理措施生成低电压预警分析报告。
32、本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
33、根据配电网实际线路信息，对配电线路单线图及基础表格进行数据分析，建立配电线路基础信息关系型数据库，便于后续对配电网低电压事件进行分析；
34、通过电路分析法建立配电线路数学静态计算模型，同时建立可视化交互模型，将配电线路数据进行可视化输出，以直观的展示配电网电压水平，便于工作人员实时掌握电网运行情况；
35、根据配电线路拓扑图建立台区低电压动态计算模型，根据基础信息变化实时计算低电压水平，实现自动化实时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电网低电压预警分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
3.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述根据计算结果输出台区配电可视化数据，包括：通过图形化编程手段建立可视化交互模型，将拓扑结构参数的调整过程及低电压计算结果进行可视化输出，所述可视化交互模型中每个节点可进行缩放展示。
4.根据权利要求3所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述台区低电压动态计算模型在配电线路的基础数据发生变化时，根据变化后的数据实现自动计算，并输出配电网线路拓扑图中各节点的数据变化。
5.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述方法还包括：利用AI大数据模型统计并整合配电线路概况及低电压计算数据，生成低电压计算报告。
6.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，在步骤S4之前，所述方法还包括：基于AI大数据技术建立低电压线路预警模型，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的配电网低电
8.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述预设评价指标包括：电压水平、低电压事件的持续时间、发生频率、波形畸变和设备故障率。
9.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述治理措施包括：
10.一种配电网低电压预警分析系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种配电网低电压预警分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述根据计算结果输出台区配电可视化数据，包括：通过图形化编程手段建立可视化交互模型，将拓扑结构参数的调整过程及低电压计算结果进行可视化输出，所述可视化交互模型中每个节点可进行缩放展示。
4.根据权利要求3所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所述台区低电压动态计算模型在配电线路的基础数据发生变化时，根据变化后的数据实现自动计算，并输出配电网线路拓扑图中各节点的数据变化。
5.根据权利要求1所述的配电网低电压预警分析方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜仁杰，谢未临，吴勉中，刘鑫，周铭骏，刘陶，谢金华，陈沿州，牛振坤，魏明波，杨博闻，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司成都供电公司，
类型：发明
国别省市：
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