【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网的智能化构建及其数据处理相关，尤其是一种兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统及其应用。
技术介绍
1、随着现代化技术的发展，电网的智能化、信息化、数据化是技术发展的趋势。申请人科研团队在前期的青海省配电自动化系统建设相关研究中，重点关注了电网中压配电自动化及其差异化模型的构建，形成了相应的研究成果。但是，对于新型电力系统背景下配电自动化技术路线及方法，还有待进一步深入研究。尤其是随着新型电力系统和青海配电网的建设发展，高比例分布式电源的广泛接入、需求侧响应资源的配置和终端负荷多元互动的需求增多，中、低压配电网作为贴近分布式电源和多元化负荷的资源优化配置平台，其传统结构和运行方式正面临巨大挑战，同时给与之匹配的配电优化数据结构和数据系统也提出了内在的技术更新要求。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案如下。
3、兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，基于电网运行的基础累积数据引入专业技术资源双方协同构建高精集约的数据模型，在数据结构上和数据算法上具有向内依照配电优化各子项需求的可拓展性，向内涵盖源-网-荷多导向的数据内容维度及基于配电自动化的数据需求维数，并在此基础上拓展开发面向各类数据需求及数据优化导向的数据算法或数据进程。
4、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述数
5、作为本专利技术的一种优选技术方案，数据模型的底层初始化结构设置为：将包含分布式入网电源、电网节点、电网支路流量、多元负荷等的配电网多维数据结构表征为张量；基于电网系统提供的规模化和动态化的源-网-荷-储多导向基础电力数据，张量维度设定为表征包括时间、节点位置、电源类型、负荷类型、电力参数、环境参数等在内的正交化电网参数，张量的维度属性依照如下两组数据条件进行拓展设置：ω、电网系统提供新的数据参数或者由于电网接入新类型传感器产生独立的电力参数；ψ、面向新的配电优化需求或数据处理目标生成新的张量分量或新的张量分量布局。
6、作为本专利技术的一种优选技术方案，基于数据模型的底层初始化结构，在数据逻辑和数据结构上我们将整个数据系统设置为至少包括数据采集层、数据处理层；
7、其中，数据采集层对接电网提供的包含分布式电源和多元负荷接入点实时数据及累积数据的规模化和动态化数据集，并进行必要和基础的数据整理，
8、数据处理层主体上完成电网基础数据集的张量结构处理；核心的，构建了基于线性分配的数据工具将电网的配电模型表征构建为多维几何空间中的“分布式源-节点参数网-多元荷”状态空间模型，在我们的这个状态空间模型中，将来自电网系统的标量数据通过线性分配构建一阶张量，由一阶张量的动态序列合并构建二阶张量以表征配电网的动态行为，进一步基于同样的线性分配数据进程将电力参数、环境参数、效能参数等不同独立来源的二阶动态张量在正交维度上展开，由此将配电网的多维数据参数进行张量表征。
9、作为本专利技术的一种优选技术方案，数据系统还包括第三个层：优化控制层；其基于数据处理层的张量数据结构依照既定的配电需求及不断更新的配电优化子项构建优化算法和运行数据处理进程并生成优化参考数据序列；
10、作为本专利技术的一种优选技术方案，更进一步，在上述三层数据架构的基础上，数据层设定为开放结构，这里的开放包括层内部的可拓展性以及新数据层的构建；数据层的开放结构主体依照如下数据情景搭建：ω、电网数据的累积更新尤其是配电运营中的优化子项不断的提出和生成；ψ、对于整个数据系统而言，后期将与接入外部数据处理平台尤其是开源的智能张量数据流模型及其可监督迭代机器优化工具的进行人工智能化构建。
11、作为本专利技术的一种优选技术方案，数据采集层对来源于电网的基础数据集进行基础数据整理，即数据的预处理，对于分布式电源及多元负荷在配电网节点中常见的包括电压、电流、功率、频率等电气参数及温度、湿度等环境参数及其他各类数据进行数据清洗和/或数据标准化和/或数据插值和/或其他基于各个配电优选子项的数据预处理；数据清洗通过移除异常值和噪声来清理数据，使用阈值方法或统计方法来识别和处理异常数据点，数据标准化将数据缩放到标准范围内，电网系统提供的数据一般具有离散化的特点，这与底层初始化的张量数据结构具有协配性，但是各种配电优化需求通常需要引入完整的动态数据分析模型，以便在数据函数(张量场)上进行微分分析，为此一般化的引入数据插值预处理算法，其包括两种数据处理导向：ω、对于缺失的数据点使用线性插值或多项式插值方法完成合理填充；ψ、通过差值处理构建连续数据函数和张量场模型
12、作为本专利技术的一种优选技术方案，数据采集层的数据的预处理允许直接调用现有的数据清晰及格式一致化等常规算法，同时允许拓展存储自建的数据预处理算法；并且对于现有算法或自建拓展的数据预处理算法均在数据采集层进行可调用存储；其中所述自建数据预处理算法至少包括：
13、对于分布式电源及多元负荷在配电网节点中数值化的电气参数、环境参数、及其他任意数值化参数或可数值化参数，数据可信度参考算法设置为：如果数据点与均值μ的距离小于等于k倍的方差σ，那么该数据点将被赋予阈值以上的可信度参数，否则该数据点将被赋予阈值以下的可信度参数；后续根据当下配电优化事件的实际客观情况设定可信度检查数据进程或可信度赋权数据进程，其中可信度检查数据进程基于可信度参数决定数据的存留或删除/替换，可信度赋权数据进程基于可信度参数及其细化指标在(0-1)范围内对数据可信度进行数值赋权；
14、对于分布式电源及多元负荷在配电网节点中数值化的电气参数序列、环境参数序列、及其他任意数值化参数序列或可数值化参数序列，数据规范缩放算法构建为：ω、每个数据点均被减去均值然后除以标准差以将所有的数据点转换到一个新的标准尺度上；进一步的规范化处理可以将数据序列的均值事先设置为选定常数如0，将数据序列的标准差事先设置为选定常数如1，或者其他与当下配电优化事件匹配的固定整数数值或其百分比化数值；ψ、每个数据点均被减去最小值，然后除以最大值和最小值的差以将数据点转换到一个新的标准尺度上；进一步的规范化处理可以将数据序列的最大值为事先设置为选定常数如1，将数据序列的最小值事先设置为选定常数如0，或者其他与当下配电优化事件匹配的固定整数数值或其百分比化数值。
15、作为本专利技术的一种优选技术方案，数据处理层基于线性分配将电网的配电模型表征构建为多维几何空间中的“分布式源-节点参数网-多元荷”状态张量，一方面构建一至多个具体的数据进程存储在数据处理层，作为基础可调用的张量结构生成本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：基于电网运行的基础累积数据引入算法技术资源协同构建高精集约的数据模型，在数据结构上和数据算法上具有向内依照配电优化各子项需求的可拓展性，向内涵盖源-网-荷多导向的数据内容维度及基于配电自动化的数据需求维数，并在此基础上拓展开发面向各类数据需求及数据优化导向的数据算法或数据进程。
2.根据权利要求1所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据模型的底层初始化结构设置为：将包含分布式入网电源、电网节点、电网支路流量、多元负荷等的配电网多维数据结构表征为张量数据结构；基于电网系统提供的规模化和动态化的源-网-荷-储多导向基础电力数据，张量维度设定为表征包括时间、节点位置、电源类型、负荷类型、电力参数、环境参数等在内的正交化电网参数，张量的维度属性依照如下两组数据条件进行拓展设置：ω、电网系统提供新的数据参数或者由电网接入新型传感器产生独立的电力参数；ψ、面向新的配电优化需求或数据处理目标生成新的张量分量或新的张量分量布局。
3.根据权利要求2所述的兼容高比例
4.根据权利要求3所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据系统还包括第三个层：优化控制层；其基于数据处理层的张量数据结构依照既定的配电需求及不断更新的配电优化子项构建优化算法和运行数据处理进程并生成优化参考数据序列。
5.根据权利要求4所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：更进一步，在上述三层数据架构的基础上，数据层设定为开放结构，这里的开放包括层内部的可拓展性以及新数据层的构建；数据层的开放结构主体依照如下数据情景搭建：ω、电网数据的累积更新尤其是配电运营中的优化子项不断的提出和生成；ψ、对于整个数据系统而言，后期将与接入外部数据处理平台尤其是开源的智能张量数据流模型及其可监督迭代机器优化工具的进行人工智能化构建。
6.根据权利要求3所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据采集层对来源于电网的基础数据集进行基础数据整理，即数据的预处理，对于分布式电源及多元负荷在配电网节点中常见的包括电压、电流、功率、频率等电气参数及温度、湿度等环境参数及其他各类数据进行数据清洗和/或数据标准化和/或数据插值和/或其他基于各个配电优选子项的数据预处理；数据清洗通过移除异常值和噪声来清理数据，使用阈值方法或统计方法来识别和处理异常数据点，数据标准化将数据缩放到标准范围内；同时，电网系统提供的数据一般具有离散化的特点，这与底层初始化的张量数据结构具有协配性，但是各种配电优化需求通常需要引入完整的动态数据分析模型，以便在数据函数(张量场)上进行微分分析，为此一般化的引入数据插值预处理算法，其包括两种数据处理导向：ω、对于缺失的数据点使用线性插值或多项式插值方法完成合理填充；ψ、通过差值处理构建连续数据函数和张量场模型。
7.根据权利要求6所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据采集层的数据的预处理允许直接调用现有的数据清晰及格式一致化等常规算法，同时允许拓展存储自建的数据预处理算法；并且对于现有算法或自建拓展的数据预处理算法均在数据采集层进行可调用存储；其中所述自建数据预处理算法至少包括：
8.根据权利要求3所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据处理层基于线性分配将电网的配电模型表征构建为多维几何空间中的“分布式源-节点参数网-多元荷”状态张量，一方面构建一至多个具体的数据进程存储在数据处理层，作为基础可调用的张量结构生成的基础工具库；另一方面，针对实时更新的配电网节点参数以及不断拓展的配电优化子目标，按需编写与当下配电优化子项目标直接对应的线性分配数据进程，从而形成新的张量结构生成工具，对于任一次操作形成的新工具经编号后存入数据处理层作为张量结构生成的更新工具库；基础工具库和更新工具库的并对应数据数据处理层的可拓展数据工具调用库组。
9.根据权利要求3所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：
10.根据权利要求1所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：所述数据模型在数据结构上和数据算法上同时具有向外的可对接拓展性，在数据结构底层初始即考虑外部开源的智能张量数据流模型...
【技术特征摘要】
1.兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：基于电网运行的基础累积数据引入算法技术资源协同构建高精集约的数据模型，在数据结构上和数据算法上具有向内依照配电优化各子项需求的可拓展性，向内涵盖源-网-荷多导向的数据内容维度及基于配电自动化的数据需求维数，并在此基础上拓展开发面向各类数据需求及数据优化导向的数据算法或数据进程。
2.根据权利要求1所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据模型的底层初始化结构设置为：将包含分布式入网电源、电网节点、电网支路流量、多元负荷等的配电网多维数据结构表征为张量数据结构；基于电网系统提供的规模化和动态化的源-网-荷-储多导向基础电力数据，张量维度设定为表征包括时间、节点位置、电源类型、负荷类型、电力参数、环境参数等在内的正交化电网参数，张量的维度属性依照如下两组数据条件进行拓展设置：ω、电网系统提供新的数据参数或者由电网接入新型传感器产生独立的电力参数；ψ、面向新的配电优化需求或数据处理目标生成新的张量分量或新的张量分量布局。
3.根据权利要求2所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：基于数据模型的底层初始化结构，在数据逻辑和数据结构上我们将整个数据系统设置为至少包括数据采集层、数据处理层；
4.根据权利要求3所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据系统还包括第三个层：优化控制层；其基于数据处理层的张量数据结构依照既定的配电需求及不断更新的配电优化子项构建优化算法和运行数据处理进程并生成优化参考数据序列。
5.根据权利要求4所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：更进一步，在上述三层数据架构的基础上，数据层设定为开放结构，这里的开放包括层内部的可拓展性以及新数据层的构建；数据层的开放结构主体依照如下数据情景搭建：ω、电网数据的累积更新尤其是配电运营中的优化子项不断的提出和生成；ψ、对于整个数据系统而言，后期将与接入外部数据处理平台尤其是开源的智能张量数据流模型及其可监督迭代机器优化工具的进行人工智能化构建。
6.根据权利要求3所述的兼容高比例分布式电源及多元负荷接入的配电自动化数据系统，其特征在于：数据采集层对来源于电网的基础数据集进行基础数据整理，即数据的预处理，对于...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄存强，李绚绚，田旭，张祥成，杨海林，李红霞，刘兴文，安娟，李俊贤，米金梁，张舜祯，王宇思，杜金烁，马国福，许辉，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司，
类型：发明
国别省市：
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