CN106992518A - 基于态势感知的电网智能控制方法及监控终端*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供基于态势感知的智能电网控制方法及监控终端***，包括以下步骤：监控终端***根据数据异常检测方法采集多源异构电网状态数据；整合采集到的数据信息，进行态势评估，通过综合分析和判断形成对电网安全状态的综合评价；基于对态势信息的感知、理解评估的结果，对电网态势的发展变化规律进行总结和推理，预测未来态势的发展变化趋势。本发明提高了电网的安全防范能力，可直观了解电网整体情况，增强了指挥决策工作的直观可视化，建立了智能电网的监控与综合态势感知***，充分发挥了监控视频在智能电网控制***的作用，对提高智能电网控制管理水平和提升电网安全等级中产生积极影响。
Description
技术领域
本发明涉及电力电网技术领域，尤其涉及一种基于态势感知的电网智能控制方法及监控终端***。
背景技术
态势感知技术最早用于航空、航天等需要操作人员快速理解周围情况，正确决策和操作的领域，随着理论和方法的逐渐成熟，近几年发展到电力、医疗等人-机-环境复杂***。态势感知应用于电力***，是指电网环境中，调度人员对能够引起电网安全态势发生变化的要素进行获取、理解、显示以及预测未来态势的系列行为。电网态势是由各种电网设备运行状态及用户行为等因素构成的当前电网状态和变化趋势，调度人员通过不同态势的依赖关系全面理解电网安全状态，电网态势具有整体和全局概念。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于态势感知的电网智能控制方法及监控终端***，通过电网不同态势的依赖关系全面理解电网安全状态。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：基于态势感知的电网智能控制方法，包括以下步骤：
(1)设置监控终端***，根据数据异常检测方法采集多源异构电网状态数据；
(2)整合采集到的数据信息，进行态势评估，通过综合分析和判断形成对电网安全状态的综合评价；
(3)基于对态势信息的感知、理解评估的结果，对电网态势的发展变化规律进行总结和推理，预测未来态势的发展变化趋势。
进一步的，步骤(1)所述电网状态数据包括设备状态信息、电网稳态数据信息、电网动态数据信息、电网暂态故障信息、电网运行环境信息。
进一步的，步骤(1)所述数据异常检测方法为基于SNMP的数据异常检测方法。
更进一步的，所述基于SNMP的数据异常检测方法包括基于神经网络的阈值检测法、基于AR模型的流量异常检测法和基于关联规则挖掘的异常检测法。
进一步的，步骤(2)所述态势评估的具体方法为：
(201)根据步骤(1)的电网状态数据进行态势安全指标计算；
(202)态势安全指标的计算值与预先设定的安全阈值比较，得到评估结果。
进一步的，步骤(3)的具体方法为：
(301)基于对态势信息的感知、理解评估的结果，对电网态势的发展变化规律进行总结和推理，建立电网态势信息模型；
(302)根据电网态势信息模型预测电网未来态势的发展变化趋势。
本发明还提供了一种用于态势感知的电网监控终端***，包括高清视频检测器和高性能图形服务器，所述高清视频检测器和所述高性能图形服务器分别与所述视频资源接入服务器相连。
进一步的，还包括高点固定摄像机和低点球型云台摄像机，分别接入视频资源接入服务器。
更进一步的，所述高点固定摄像机通过摄像机接入服务器与所述视频资源接入服务器相连。
更进一步的，所述低点球型云台摄像机通过球机联动控制服务器与所述视频资源接入服务器相连。
本发明具有的优点和积极效果是：基于态势感知的智能电网控制策略，提高了电网的安全防范能力，可直观了解电网整体情况，增强了指挥决策工作的直观可视化，建立了智能电网的监控与综合态势感知***，充分发挥了监控视频在智能电网控制***的作用，对提高智能电网控制管理水平和提升电网安全等级中产生积极影响。
附图说明
图1是监控终端***连接结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，基于态势感知的智能电网控制策略，包括以下步骤：
一、监控终端***根据数据异常检测方法采集多源异构电网状态数据，所述监控终端***包括视频资源接入服务器、高性能图形服务器、摄像机接入服务器、球机联动控制服务器、高清视频检测器、高点固定摄像机、低点球型云台摄像机，所述高清视频检测器和所述高性能图形服务器分别与所述视频资源接入服务器相连，所述高点固定摄像机通过所述摄像机接入服务器与所述视频资源接入服务器相连，所述低点球型云台摄像机通过所述球机联动控制服务器与所述视频资源接入服务器相连；
二、整合采集到的数据信息，进行态势评估，通过综合分析和判断形成对电网安全状态的综合评价；
其中态势评估的过程是根据电网状态数据进行态势安全指标计算；得到态势安全指标的计算值，与预先设定的安全阈值比较，得到评估结果。
三、基于对态势信息的感知、理解评估的结果，对电网态势的发展变化规律进行总结和推理，预测未来态势的发展变化趋势。
具体来说，是建立电网态势信息模型，根据电网态势信息模型预测电网未来态势的发展变化趋势。
所述电网状态数据包括设备状态信息、电网稳态数据信息、电网动态数据信息、电网暂态故障信息、电网运行环境信息。
所述数据异常检测方法为基于SNMP的数据异常检测方法。
所述基于SNMP的数据异常检测方法包括基于神经网络的阈值检测法、基于AR模型的流量异常检测法和基于关联规则挖掘的异常检测法。
所述基于神经网络的阈值检测法是对某些性能参数设置阈值作为正常和异常判断的标准。所述AR模型的流量异常检测法是指通过对某性能参数或从数据中分析出能够反映电网性能的参数，通过参数实际值与AR模型对以往数据估算值的比较来判断电网状态。所述基于关联规则挖掘的异常检测法是指把数据挖掘技术从历史数据库中挖掘出的关联规则作为判断标准。
基于态势感知的智能电网控制策略，提高了电网的安全防范能力，可直观了解电网整体情况，增强了指挥决策工作的直观可视化，建立了智能电网的监控与综合态势感知***，充分发挥了监控视频在智能电网控制***的作用，对提高智能电网控制管理水平和提升电网安全等级中产生积极影响。
以上对本发明的实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本专利涵盖范围之内。
Claims (10)
1.基于态势感知的电网智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)设置监控终端***，根据数据异常检测方法采集多源异构电网状态数据；
(2)整合采集到的数据信息，进行态势评估，通过综合分析和判断形成对电网安全状态的综合评价；
(3)基于对态势信息的感知、理解评估的结果，对电网态势的发展变化规律进行总结和推理，预测未来态势的发展变化趋势。
2.根据权利要求1所述的基于态势感知的电网智能控制方法，其特征在于，步骤(1)所述电网状态数据包括设备状态信息、电网稳态数据信息、电网动态数据信息、电网暂态故障信息、电网运行环境信息。
3.根据权利要求1所述的基于态势感知的电网智能控制方法，其特征在于，步骤(1)所述数据异常检测方法为基于SNMP的数据异常检测方法。
4.根据权利要求3所述的基于态势感知的电网智能控制方法，其特征在于，所述基于SNMP的数据异常检测方法包括基于神经网络的阈值检测法、基于AR模型的流量异常检测法和基于关联规则挖掘的异常检测法。
5.根据权利要求1所述的基于态势感知的电网智能控制方法，其特征在于，步骤(2)所述态势评估的具体方法为：
(201)根据步骤(1)的电网状态数据进行态势安全指标计算；
(202)态势安全指标的计算值与预先设定的安全阈值比较，得到评估结果。
6.根据权利要求1所述的基于态势感知的电网智能控制方法，其特征在于，步骤(3)的具体方法为：
(301)基于对态势信息的感知、理解评估的结果，对电网态势的发展变化规律进行总结和推理，建立电网态势信息模型；
(302)根据电网态势信息模型预测电网未来态势的发展变化趋势。
7.一种用于态势感知的电网监控终端***，其特征在于，包括高清视频检测器和高性能图形服务器，所述高清视频检测器和所述高性能图形服务器分别与所述视频资源接入服务器相连。
8.根据权利要求7所述的一种用于态势感知的电网监控终端***，其特征在于，还包括高点固定摄像机和低点球型云台摄像机，分别接入视频资源接入服务器。
9.根据权利要求8所述的一种用于态势感知的电网监控终端***，其特征在于，所述高点固定摄像机通过摄像机接入服务器与所述视频资源接入服务器相连。
10.根据权利要求8所述的一种用于态势感知的电网监控终端***，其特征在于，所述低点球型云台摄像机通过球机联动控制服务器与所述视频资源接入服务器相连。
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