【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般涉及电网运行数据检测领域，并且更具体地，涉及新型配网状态数据检测质量提升能力指数的预测方法。
技术介绍
1、以风力和光伏发电为主的新能源发电占比越来越大。同时智能电网的大力发展，伴随着智能传感技术的不断发展以及无人机、巡检机器人的广泛使用，电网信息采集的范围、种类和频率不断增加，电力大数据呈现出了海量、多源、异构的数据特征。电力大数据的采集为电网系统在后续阶段的决策与管理提供了参考。新型电力系统所蕴含的电力大数据具有广泛互联、智能互动、灵活柔性、安全可控多方面特点，所产生数据将呈现更明显的多源异构、高维多模数据模式，与电网系统相连的机械设备需要在不同的环境下运行，因此数据中不可避免会存在一些数据错误、数据缺失和异常数据的混入等质量问题，所以对于数据检测质量的提升是十分有必要的。
技术实现思路
1、根据本专利技术的实施例，提供了一种新型配网状态数据检测质量提升能力指数的预测方案。本方案通过监测新型配网实时状态数据，预测下一时段的新型配网状态数据检测质量提升能力指数，来评估配电网状态数据检测是否准确。
2、在本专利技术的第一方面，提供了一种新型配网状态数据检测质量提升能力指数的预测方法。该方法包括：
3、获取固定时间间隔下的新型配电网的状态数据；
4、基于归一化后的状态数据计算配电网总负荷功率对新型配网状态数据的影响因子；
5、基于所述影响因子和获取到的新型配电网的状态数据预测下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预
6、进一步地，所述状态数据，包括：
7、
8、其中，n表示固定时间间隔下的时刻的个数且n为自然数，neeo表示一个自然数且neeo属于n；tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn分别为n个固定时间间隔下的时刻；为tjneeo时刻分布式光伏总出力；为tjneeo时刻分布式风电总出力；为tjneeo时刻电池储能荷能状态；为tjneeo时刻配网总负荷功率。
9、进一步地，还包括：对所述状态数据进行归一化处理，得到归一化的状态数据；所述归一化的状态数据包括：
10、
11、其中，为归一化的分布式光伏总出力；为归一化的分布式风电总出力；为归一化的电池储能荷能状态；为归一化的配网总负荷功率；pdv,max为分布式光伏总出力在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最大值；pdw,max为分布式风电总出力在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最大值；pcg,max为电池储能荷能状态在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最大值；plg,max为配网总负荷功率在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最大值；pdv,min为分布式光伏总出力在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最小值；pdw,min为分布式风电总出力在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最小值；pcg,min为电池储能荷能状态在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最小值；plg,min为配网总负荷功率在tj1,tj2,...,tjneeo,…,tjn时刻下的最小值。
12、进一步地，所述配电网总负荷功率对新型配网状态数据的影响因子包括：
13、
14、其中，为配电网总负荷功率对新型配网状态数据的影响因子。
15、进一步地，所述基于所述影响因子和获取到的新型配电网的状态数据预测下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数，包括：
16、计算下一时刻的新型配电网实时状态数据的预测值；
17、将所述下一时刻的新型配电网实时状态数据的预测值进行归一化，得到下一时刻归一化的新型配电网实时状态数据的预测值；
18、根据下一时刻归一化的新型配电网实时状态数据的预测值计算下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值。
19、进一步地，所述计算下一时刻的新型配电网实时状态数据的预测值，包括：
20、
21、其中，为tjn+1时刻的分布式光伏总出力的预测值；为tjn+1时刻的分布式风电总出力的预测值；为tjn+1时刻的电池储能荷能状态的预测值；为tjn+1时刻的配网总负荷功率的预测值。
22、进一步地，所述将所述下一时刻的新型配电网实时状态数据的预测值进行归一化，包括：
23、
24、其中，为tjn+1时刻下归一化的分布式光伏总出力的预测值；为tjn+1时刻下归一化的分布式风电总出力的预测值；为tjn+1时刻下归一化的电池储能荷能状态的预测值；为tjn+1时刻下归一化的配网总负荷功率的预测值。
25、进一步地，所述根据下一时刻归一化的新型配电网实时状态数据的预测值计算下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值，包括：
26、
27、其中，为tjn+1时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值。
28、进一步地，还包括：若所述下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值大于第一阈值且不大于第二阈值，则保持分布式光伏总出力、分布式风电总出力、电池储能荷能状态和配网总负荷功率的采样频率不变；
29、若所述下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值不大于第一阈值，则提高分布式光伏总出力、分布式风电总出力、电池储能荷能状态和配网总负荷功率的采样频率；
30、若所述下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值大于第二阈值，则降低分布式光伏总出力、分布式风电总出力、电池储能荷能状态和配网总负荷功率的采样频率。
31、在本专利技术的第二方面，提供了一种电子设备。该电子设备至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术第一方面的方法。
32、应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本专利技术的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种新型配网状态数据检测质量提升能力指数的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：对所述状态数据进行归一化处理，得到归一化的状态数据；所述归一化的状态数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述配电网总负荷功率对新型配网状态数据的影响因子包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述影响因子和获取到的新型配电网的状态数据预测下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算下一时刻的新型配电网实时状态数据的预测值，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述下一时刻的新型配电网实时状态数据的预测值进行归一化，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据下一时刻归一化的新型配电网实时状态数据的预测值计算下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值，包括：
9.
10.一种电子设备，包括至少一个处理器；以及
...【技术特征摘要】
1.一种新型配网状态数据检测质量提升能力指数的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：对所述状态数据进行归一化处理，得到归一化的状态数据；所述归一化的状态数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述配电网总负荷功率对新型配网状态数据的影响因子包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述影响因子和获取到的新型配电网的状态数据预测下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升...
【专利技术属性】
技术研发人员：张冶，回茜，李书斌，刘鑫，李长彧，宋晓文，张雯舒，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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