【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及热成像图像分析，更具体地说，本专利技术涉及一种基于os2的电网智能化拼接模型。
技术介绍
1、os2模型通过对配电网模型的统一，解决“信息孤岛”问题，并实现主网与配网的协调，结合各个专业的业务需要，规范数据接口，制定统一的数据交换格式与方法，构建统一的电力系统运行智能化体系。os2模型的“拼接”是将配电网模型与实测数据相结合，构建配电网拓扑关系，完善配电网结构与参数，为配电网分析提供支撑。
2、在配电网中，分布式能源系统向主网注入电力时，容易导致逆向电流问题，因为配电网通常采用辐射式结构，即从主网到用户单向供电，当分布式能源系统向主网注入电力时，配电线路上将产生逆向电流，传统的配电网控制策略通常只考虑了从主网到用户的单向功率流，而没有考虑到分布式能源系统的双向功率流，因此，当分布式能源系统注入电力时，将导致控制策略失效或出错；且配电网的保护设备通常也是根据单向功率流设计的，当分布式能源系统注入电力时，保护设备无法正确识别逆向电流，会导致保护设备误动作或拒动，从而影响配电网的安全运行，为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种基于os2的电网智能化拼接模型，通过调整分布式能源系统的功率注入，以减小逆向电流的发生，实施逆向功率控制策略，以使分布式能源系统在配电网需求较低时自行调整其功率注入，再预测和调整配电网功率需求，以最小化逆向电流的风险，通过构建配电网健康程度分析模型，并识别逆向电流，在识别到逆
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于0s2的电网智能化拼接模型，包括数据采集与整合模块、智能化控制模块、功率预测模块、智能保护模块以及监测与反馈模块，功率预测模块用于预测和调整配电网功率需求，预测和调整配电网功率需求的具体步骤为：
4、步骤一，数据处理：对配电网运行数据进行数据处理，以去除异常值和缺失数据：
5、步骤二，构建功率预测模型：通过时间序列分析构建功率预测模型，其中，功率预测模型的公式为：
6、uy＝c+ω1uy-1+…+ωpuy-p-σ1ey-1-…-σqey-q+ey；
7、式中：uy配电网功率预测值，c为截距，ω1，…，ωp为自回归系数，σ1，…，σq为移动平均系数，ey为噪声误差，uy-1，…，uy-p为配电网运行数据在不同时间点的值，ey-1，…，ey-q为配电网运行数据的噪声误差项在不同时间点的值，p为自回归项的滞后阶数，q为移动平均项的滞后阶数；
8、步骤三，模型训练与监测：对功率预测模型进行训练，并实时监测模型输出结果，根据预测结果采取控制策略；
9、步骤四，负载与功率需求调整：通过配电网负载均衡算法调整功率需求，并改进功率预测模型。
10、作为本专利技术的进一步方案，数据采集与整合模块用于采集配电网运行数据，并进行预处理和整合；
11、智能化控制模块用于调整分布式能源系统的功率注入，以减小逆向电流的发生，实施逆向功率控制策略，以使分布式能源系统在配电网需求较低时自行调整其功率注入；
12、功率预测模块用于预测和调整配电网功率需求，以最小化逆向电流的风险：
13、智能保护模块用于构建配电网健康程度分析模型，并识别逆向电流，在识别到逆向电流时启动保护措施；
14、监测与反馈模块用于定期监测配电网性能，以便对控制策略和保护设备进行调整和改进。
15、作为本专利技术的进一步方案，智能化控制模块实施逆向功率控制策略，以自动调整分布式能源系统的功率输出，其中，实施逆向功率控制策略的具体步骤为：
16、步骤z1，限制功率：逆向电流控制策略通过限制功率算法确保分布式能源系统的注入功率不会超过配电网的需求功率，限制功率算法的公式为：
17、
18、e(t)＝plimited-pdemand；
19、式中：u(t)为分布式能源系统的功率输出，e(t)为配电网的需求功率与限制功率的差值，kp为e(t)的线性放大倍数，ki为e(t)的积分部分，e(τ)为在时间τ时，配电网的需求功率与限制功率的差值，dτ为微小的时间间隔，kd为e(t)的微分部分，dt为时间间隔的微小变化，de(t)为e(t)随时间t的变化率；
20、步骤z2，控制响应策略：通过实施控制响应策略，调整分布式能源系统的功率输出，实施控制响应策略的公式为：
21、
22、e(t)＝plimited-pdemand；
23、式中：u(t)为分布式能源系统的功率输出，e(t)为配电网的需求功率与限制功率的差值，kp为e(t)的线性放大倍数，ki为e(t)的积分部分，e(τ)为在时间τ时，配电网的需求功率与限制功率的差值，dτ为微小的时间间隔，kd为e(t)的微分部分，dt为时间间隔的微小变化，de(t)为e(t)随时间t的变化率。
24、作为本专利技术的进一步方案，配电网运行数据包括配电网电压、配电网电流、配电网频率、配电网设备温度、配电网设备振动程度以及配电网设备磨损程度。
25、作为本专利技术的进一步方案，智能保护模块用于构建配电网健康程度分析模型，通过配电网设备温度、配电网设备振动程度、配电网设备磨损程度以及配电网功率预测值构建配电网健康程度分析模型，其中，配电网健康程度分析模型的公式为：
26、
27、式中：qg为配电网健康程度，gh为配电网设备温度，gt为配电网设备振动程度，gm为配电网设备磨损程度，uy为配电网功率预测值，ε为调节因子。
28、作为本专利技术的进一步方案，智能保护模块包括电网健康程度分析单元、功率方向识别单元、电压相位识别单元、中性点电流识别单元以及逆向电流保护单元，功率方向识别单元、电压相位识别单元、中性点电流识别单元分别与逆向电流保护单元相连接，逆向电流保护单元通过启动保护措施以维护电网的稳定性和安全性。
29、作为本专利技术的进一步方案，智能保护模块包括功率方向识别单元、电压相位识别单元、中性点电流识别单元以及逆向电流保护单元；
30、功率方向识别单元通过相位差法监测配电网中的功率方向，识别逆向电流，当功率从主网流向用户时，意味着主网提供电力供应，并且满足用户的用电需求，此时电流方向与功率方向相同；当功率从分布式能源系统注入主网时，意味着分布式能源系统在为主网提供电力，发生在分布式能源系统有余量电力或需要进行功率调节时，此时电流方向与功率方向相反；
31、电压相位识别单元通过分析电压相位关系，识别逆向电流，当分布式能源系统注入电力时，会在配电网中引起电压上升或者下降，从而影响配电网中的电压相位，导致电压相位的变化；
32、中性点电本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于OS2的电网智能化拼接模型，包括数据采集与整合模块、智能化控制模块、功率预测模块、智能保护模块以及监测与反馈模块，其特征在于，功率预测模块用于预测和调整配电网功率需求，预测和调整配电网功率需求的具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于OS2的电网智能化拼接模型，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种基于OS2的电网智能化拼接模型，其特征在于，智能化控制模块实施逆向功率控制策略，以自动调整分布式能源系统的功率输出，其中，实施逆向功率控制策略的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的一种基于OS2的电网智能化拼接模型，其特征在于，配电网运行数据包括配电网电压、配电网电流、配电网频率、配电网设备温度、配电网设备振动程度以及配电网设备磨损程度。
5.根据权利要求2所述的一种基于OS2的电网智能化拼接模型，其特征在于，智能保护模块用于构建配电网健康程度分析模型，通过配电网设备温度、配电网设备振动程度、配电网设备磨损程度以及配电网功率预测值构建配电网健康程度分析模型，其中，配电网健康程度分析模型的公式为：
6.根
...【技术特征摘要】
1.一种基于os2的电网智能化拼接模型，包括数据采集与整合模块、智能化控制模块、功率预测模块、智能保护模块以及监测与反馈模块，其特征在于，功率预测模块用于预测和调整配电网功率需求，预测和调整配电网功率需求的具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于os2的电网智能化拼接模型，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种基于os2的电网智能化拼接模型，其特征在于，智能化控制模块实施逆向功率控制策略，以自动调整分布式能源系统的功率输出，其中，实施逆向功率控制策略的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的一种基于os2的电网智能化拼接模型，其特征在于，配电网运行数据包括配电网电压、配电网电流、...
【专利技术属性】
技术研发人员：许丹莉，聂涌泉，李文朝，周华锋，顾慧杰，李映辰，赵化时，彭超逸，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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