【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据，尤其涉及一种基于大数据的配电台区管理方法及系统。
技术介绍
1、在现代能源领域，为了满足不断增长的能源需求和实现能源的高效利用，配电台区的管理变得越来越重要。传统的配电台区管理方法往往依赖于手动观测和静态分析，面临着分析不准确、效率低下的问题。为了克服这些问题并提高配电台区管理的效率和准确性，一种基于大数据的配电台区管理方法及系统应运而生。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于大数据的配电台区管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于大数据的配电台区管理方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：基于大数据技术获取历史配电台区运行数据及配电台区监测数据；对配电台区监测数据进行设备节点识别，以生成配电设施节点；对配电设施节点进行节点耦合分析，以生成节点耦合数据；
4、步骤s2：对配电设施节点进行动态性能计算，以生成节点动态性能数据；基于节点耦合数据对节点动态性能数据进行最优拓扑网络分析，以生成最优拓扑网络数据；
5、步骤s3：通过最优拓扑网络数据对配电设施节点进行网络拓扑关联拟合，以构建配电节点拓扑网络；利用配电节点拓扑网络对配电设施节点进行边缘状态检测，以生成边缘状态数据；
6、步骤s4：根据节点动态性能数据对边缘状态数据进行负载峰值计算，以生成节点负载峰值数据；基于节点负载峰值数据对配电节点拓扑网络进行临界抗扰动仿真处理，以获取临界阈值
7、步骤s5：基于临界阈值数据对配电节点拓扑网络进行拓扑优化，以生成拓扑路径优化数据；通过拓扑路径优化数据对配电节点拓扑网络动态进行重构处理，以生成动态节点拓扑网络；根据历史配电台区运行数据利用动态节点拓扑网络对配电台区监测数据进行负荷趋势预测，以生成配电趋势预测数据；
8、步骤s6：对配电趋势预测数据进行时序分析，以生成配电趋势预测曲线，利用配电趋势预测曲线对动态节点拓扑网络进行配电决策优化，以构建动态配电决策模型，执行配电台区管理作业。
9、本专利技术通过历史配电台区运行数据的获取和配电台区监测数据的分析可以提供对配电台区运行状态的全面了解和评估，设备节点识别和配电设施节点的生成可以建立起配电台区的结构模型，为后续的分析和优化提供基础，节点耦合分析可以揭示节点之间的相互影响和关联程度，帮助识别潜在的问题和优化机会，动态性能计算可以评估各个节点的实时性能，包括电压稳定性、功率负载等，为后续的优化决策提供依据，最优拓扑网络分析可以通过考虑节点之间的耦合关系，确定最佳的节点连接方式，以提高配电台区的整体性能和效率，配电节点拓扑网络的构建可以准确地描述配电设施节点之间的关系，为后续的分析和优化提供基础，边缘状态检测可以实时监测节点的运行状态和边缘参数，如电流、电压等，以便及时发现异常情况和进行故障诊断，节点负载峰值数据的计算可以确定节点的负荷峰值，帮助评估节点的负载能力和稳定性，临界抗扰动仿真处理可以模拟配电节点拓扑网络在极限负荷情况下的稳定性，为系统设计和优化提供参考，拓扑优化可以通过调整节点之间的连接方式，降低能量损耗、提高电压稳定性等，从而优化配电台区的性能，动态节点拓扑网络可以根据实时的运行数据进行动态调整和重构，以适应配电台区实际运行情况和需求变化，配电趋势预测数据可以根据历史运行数据和动态节点拓扑网络，对未来的负荷趋势进行预测，为配电台区的负荷管理和调度提供参考依据，配电趋势预测曲线的生成可以通过对配电趋势预测数据进行时序分析，揭示负荷变化趋势和周期性，为配电决策提供更准确的预测依据，动态配电决策模型可以基于配电趋势预测曲线，结合实时的运行数据和拓扑网络状态，进行智能化的配电决策优化，提高配电台区的效率、稳定性和可靠性。
10、优选地，步骤s1包括以下步骤：
11、步骤s11：基于大数据技术获取历史配电台区运行数据及配电台区监测数据；
12、步骤s12：对配电台区监测数据进行设备节点识别，以生成配电设施节点；
13、步骤s13：基于配电台区监测数据对配电设施节点进行节点运行特征分析，以生成节点运行特征数据；
14、步骤s14：对配电设施节点进行节点拓扑位置分析，以生成拓扑结构位置数据；
15、步骤s15：根据节点运行特征数据对拓扑结构位置数据进行节点间传输容量计算，以生成节点间电力传输瓶颈指数；
16、步骤s16：通过节点间电力传输瓶颈指数对配电设施节点进行节点耦合分析，以生成节点耦合数据。
17、本专利技术通过历史配电台区运行数据的获取可以提供对过去一段时间内配电台区运行状态的详细信息，这包括电压、电流、功率负载等数据，有助于了解过去的运行情况和存在的问题配电台区监测数据的获取可以通过实时监测电网状态和设备参数，提供对当前运行状态的即时了解，及时发现异常情况和故障，并采取相应的措施设备节点识别可以根据配电台区监测数据中的参数和特征，确定各个设备节点的位置和属性，建立配电网络的结构模型，为后续的分析和优化提供基础节点运行特征分析可以对配电设施节点的运行状况进行深入评估，包括电压波动、频率变化、功率负载等方面的特征，发现节点的异常行为和潜在的故障风险，并采取相应的措施进行处理节点拓扑位置分析可以确定各个设备节点在配电台区中的相对位置和拓扑关系，理解节点之间的连接方式和电力传输路径，为后续的分析和优化提供依据节点间传输容量计算可以评估节点之间电力传输的能力和容量，通过结合节点运行特征数据和拓扑结构位置数据，可以确定节点间的瓶颈位置，即电力传输的限制点，发现潜在的电力拥堵问题和瓶颈，并提供优化建议节点耦合分析可以揭示节点之间的相互影响和关联程度，通过考虑节点间的电力传输瓶颈指数，可以确定节点之间的耦合程度和相互影响的程度，识别潜在的问题和优化机会，并提供更合理的配电台区管理策略。
18、优选地，步骤s2包括以下步骤：
19、步骤s21：对配电设施节点进行电压波动统计，获取电压波动数据；
20、步骤s22：基于电压波动数据对配电设施节点进行频率响应分析，以生成频率响应数据；
21、步骤s23：根据频率响应数据利用配电设施节点动态性能计算公式对配电设施节点进行动态性能计算，以生成节点动态性能数据；
22、步骤s24：基于节点耦合数据对配电设施节点进行负荷平衡检测，以生成节点负荷稳定性数据；
23、步骤s25：利用节点负荷稳定性数据对节点动态性能数据进行最优拓扑网络分析，以生成最优拓扑网络数据。
24、本专利技术通过电压波动统计可以对配电设施节点的电压变化情况进行分析和记录，通过获取电压波动数据，可以评估节点电压的稳定性和波动程度，发现电压异常情况和潜在的电力质量问题，并采取相应的措施进行调整和改进，频率响应分析可以通过分析电压波动数据，了解节点对于频率变化的响应特性，评估节点的稳定性和对频率变化的适应能力，通过生成频率响应数据，可以发现频本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的配电台区管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S23中的配电设施节点动态性能计算公式具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
6.据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S43的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
10.一种基于大数据的配电台区管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于大数据的配电台区管理方法，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的配电台区管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s23中的配电设施节点动态性能计算公式具体为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：郑平，朱军浩，
申请(专利权)人：深圳市广安电力设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。