【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网拓扑技术，具体涉及一种多时态全路径拓扑分析系统和方法。
技术介绍
1、电网的拓扑结构，就是将电网通过断路器等开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点等元件相联系，抽象成与其样式无关的一个个节点，而把连接这些节点的电力线路抽象成线，进而以拓扑图的形式来表示这些节点之间的关系。电网的拓扑分析是根据电力网络中开关的开断状况，通过一定的算法计算出网络的实时结构拓扑，从而进行更高级运算以了解电力网络的运行状态和安全稳定性，或者得到拓扑数据供电力系统应用程序使用。目前，电网拓扑分析多为搜索法和矩阵法，现已广泛应用于国内外电网拓扑分析系统，现有的搜索法和矩阵法存在计算精度与速度不够高的缺陷。在实际应用中，电网拓扑分析系统还广泛采用单机串行计算方式，但是该种单机串行计算方式同样难以兼顾计算速度和精度要求；此外随着电力系统不确定性增强、计算规模大幅增加，该种单机串行计算方式无法满足规模日益扩大、路径日益复杂的拓扑分析需求。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的在于一种多时态全路径拓扑分析系统和方法，该系统能够兼顾计算速度和计算精度，进而实现高精度、高效率的电网拓扑分析。
2、技术方案：本专利技术的一种多时态全路径拓扑分析系统，包括：
3、存储模块，预存有关联于历史时刻的各物理节点上的历史开关状态和历史用电数据；
4、分析模块，连接所述存储模块，用于对存储模块中预存的各物理节点上的历史用电数据分析得到历史拓扑数据；
5、拓
6、优化模块，连接所述拓扑构建模块，用于调整历史拓扑网络中各物理节点上的历史开关状态使得历史拓扑网络模拟输出下一时刻的模拟历史用电数据，将各模拟历史用电数据与下一时刻真实的历史用电数据计算得到总体历史偏差值，利用改进的模拟退火算法寻找总体历史偏差值最小时历史开关状态的最佳调整量，进而根据最佳调整量优化拓扑模型的学习率，实现优化拓扑模型。
7、进一步的，所述分析模块包括：
8、识别单元，用于从各物理节点上的历史拓扑数据、当前拓扑数据中识别得到历史路径信息、当前路径信息；
9、路径计算单元，连接所述识别单元，用于将当前路径信息与历史路径信息做差得到各物理节点的路径偏差值，将各物理节点的路径偏差值逐个带入预设的偏移计算公式中，综合计算得到路径总体偏移指数；
10、算法优化单元，连接路径计算单元，用于根据路径总体偏移指数对引入的模拟退火算法中的退火起始温度和退火终止温度进行更新，得到改进后的模拟退火算法。
11、进一步的，所述路径总体偏移指数的计算公式如下：
12、
13、式中，po表示路径总体偏移指数；n表示物理节点的个数；αn表示预设的偏移系数；pdn表示所述路径偏差值，同一物理节点上的偏移系数与路径偏差值相关联；plo表示预设的总体路径可控偏移值。
14、进一步的，所述算法优化单元根据预设的第一更新公式对退火起始温度进行更新，根据预设的第二更新公式对退火终止温度进行更新，其中，第一更新公式如下：
15、
16、式中，t0表示所述退火起始温度；t0max表示预设的退火起始最大温度；k表示模拟退火算法的迭代次数，k≥0；t0min表示预设的退火起始最小温度；
17、第二更新公式如下：
18、
19、式中，tf表示所述退火终止温度；kmax表示最大迭代次数；tfmax表示预设的退火终止最大温度；tfmin表示预设的退火终止最小温度；v表示模拟退火算法的降温速率。
20、进一步的，还包括：
21、采集模块，用于实时采集预先构建的电网物理模型中各物理节点上的当前用电数据；
22、预测模块，所述预测模块分别连接采集模块、存储模块和分析模块，预测模块用于将采集模块采集的电网物理模型中各物理节点上的当前用电数据作为预先构建的用电预测基础模型的输入，将存储模块预存的与各当前用电数据相对应的上一时刻的若干历史用电数据作为预先构建的用电预测基础模型的输出，对用电预测基础模型进行训练得到用电预测模型；所述用电预测模型用于根据当前用电数据预测得到下一时刻的预测用电数据；
23、所述分析模块根据各物理节点上的当前用电数据和预测用电数据分析得到当前拓扑数据和预测拓扑数据；之后，所述拓扑模型根据当前拓扑数据和预测拓扑数据分别生成当前拓扑网络和预测拓扑网络。
24、进一步的，所述优化模块包括：
25、模拟单元，用于根据预设的若干初始调整量分别调整历史拓扑网络中各物理节点上的历史开关状态，拓扑模型根据调整后的各历史开关状态在下一时刻输出相应模拟历史用电数据；
26、比较单元，连接模拟单元，用于将各模拟历史用电数据与相应时刻真实的历史用电数据做差得到用电偏差值；
27、偏差计算单元，连接比较单元，用于根据各物理节点的用电偏差值以及物理节点的个数计算得到总体历史偏差值；
28、调整单元，连接偏差计算单元，用于根据改进的模拟退火算法寻找各总体历史偏差值的最小值，并在找到总体历史偏差值的最小值时将相应的初始调整量作为最佳调整量对拓扑模型的学习率进行优化调整。
29、进一步的，所述预测模块包括：
30、训练单元，用于引入预设的初始模型，并根据若干相同物理节点上的当前用电数据以及与各当前用电数据对应的上一时刻的若干历史用电数据训练得到用电预测模型；
31、预测比对单元，连接训练单元，用于将用电预测模型根据当前物理节点上的用电数据预测得到的预测用电数据与下一时刻实际的用电数据进行比对做差，得到预测差值；
32、矫正单元，连接预测比对单元和训练单元，用于在预测差值大于预设的偏差阈值时，重新训练训练单元中的用电预测模型，直至预测差值不大于偏差阈值。
33、进一步的，所述用电预测模型根据当前用电数据预测得到下一时刻的预测用电数据，在此过程中，需要根据预设的约束条件对当前用电数据进行约束，约束条件配置如下：
34、idmin≤id≤idmax+βid0；
35、enmin+δ1en0≤en≤enmax+δ2en0；
36、ε1emin≤em≤ε2emax+ε3em0；
37、式中，id表示所述电表唯一地址码；en表示所述电表编号；em表示所述电表显示数据；idmin、idmax分别表示预设的地址码最大值和地址码最小值；enmin、enmax分别表示预设的编号最大值和编号最小值；emin、emax分别表示预设的显示数据最大值和显示数据最小值；β、δ1、δ2、ε1、ε2和ε3分别表示预设的不同配置系数。
38、进一步的，所述分析模块还包括：
39、第一分析单元，用于将历史显示数据、型号数据输入预设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述分析模块包括：
3.根据权利要求2所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述路径总体偏移指数的计算公式如下：
4.根据权利要求2所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述算法优化单元根据预设的第一更新公式对退火起始温度进行更新，根据预设的第二更新公式对退火终止温度进行更新，其中，第一更新公式如下：
5.根据权利要求1所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述优化模块包括：
7.根据权利要求5所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述预测模块包括：
8.根据权利要求5所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述用电预测模型根据当前用电数据预测得到下一时刻的预测用电数据，在此过程中，需要根据预设的约束条件对当前用电数据进行约束，约束条件配置如下：
9.根据权利要求2所述的多
10.一种多时态全路径拓扑分析方法，其特征在于，应用于权利要求1-9中任意一项所述的多时态全路径拓扑分析系统，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述分析模块包括：
3.根据权利要求2所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述路径总体偏移指数的计算公式如下：
4.根据权利要求2所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，所述算法优化单元根据预设的第一更新公式对退火起始温度进行更新，根据预设的第二更新公式对退火终止温度进行更新，其中，第一更新公式如下：
5.根据权利要求1所述的多时态全路径拓扑分析系统，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的多时态...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞郑宁，祝国宇，梁阳，韦磊，齐敬先，杜雅楠，李皓南，田迪，颜维龙，张守田，王亚鹏，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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