CN109919406A - 配电网运行方式的智能辅助安排方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种配电网运行方式的智能辅助安排方法，解决了现有技术的不足，技术方案为：S1，数据库建立步骤：建立包含有设备层、图形层和程序计算层的基础数据库；S2，逻辑计算步骤：导入检修方案，根据数据库数据，以停电设备为初始节点,顺序搜索关联设备，加入各种约束条件，通过人工智能方式完成初步方案的计算；S3，仿真校验步骤：对初步方案进行仿真校验，若仿真校验完成则执行人工校核，否则重新执行逻辑计算步骤；S4，人工校核步骤：如果当前的检修方案在人工校核中通过则执行当前的检修方案，并将此检修方案录入数据库中供自学习使用，否则重新进行逻辑计算步骤。
Description
技术领域
本发明涉及一种能效数据平台，具体涉及一种配电网运行方式的智能辅助安排方法。
背景技术
近年以来，配电网规模不断扩大，新能源大量接入，10kV、20kV等多电压等级并存，使得配电网结构日益复杂；与此同时，配网工程量增加，但可利用的有效工作时间却相对减少，再加上优质服务、停电时户数等工作要求的提高。这些因素给配网运行方式安排工作带来了极大的挑战，也带来了风险。目前电网企业的配电网运行方式安排以人工计算模式为主，这种传统模式已经越来越难以满足现代能源服务企业在精益化配网管理上的工作要求，配网运行方式智能化安排已成为大势所趋的发展方向。一种实现配电网运行方式安排智能辅助决策***，将电力运行数据的云平台等记录的电网数据整合成大数据库，以短路计算、潮流计算、负荷预测等电网理论计算为核心基础，利用搜索策略、节点溯源等手段进行建模，在完成配网运行方式智能化安排方案制定的同时，深化高精度负荷预测、立体式计划平衡、定制化停电方案等功能应用，对于提升配网整体运行水平、提升优质服务工作等都将提供强力支撑的方法势在必行。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术缺少一种将电力运行数据的云平台等记录的电网数据整合成大数据库，以短路计算、潮流计算、负荷预测等电网理论计算为核心基础，利用搜索策略、节点溯源等手段进行建模，在完成配网运行方式智能化安排方案制定的方法，提供一种配电网运行方式的智能辅助安排方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种配电网运行方式的智能辅助安排方法，包括以下步骤：
S1，数据库建立步骤：建立包含有设备层、图形层和程序计算层的基础数据库；
S2，逻辑计算步骤：导入检修方案，根据数据库数据，以停电设备为初始节点, 顺序搜索关联设备，加入各种约束条件，通过人工智能方式完成初步方案的计算；
S3，仿真校验步骤：对初步方案进行仿真校验，若仿真校验完成则执行人工校核，否则重新执行逻辑计算步骤；
S4，人工校核步骤：如果当前的检修方案在人工校核中通过则执行当前的检修方案，并将此检修方案录入数据库中供自学习使用，否则重新进行逻辑计算步骤。
基础数据主要来源是电力运行数据的云平台，在浙江省内为浙电云平台，具体包括OPEN3000***、OMS***、GIS***以及其它相关***数据，此外还有***外人工记录的历史运行数据（如历年调度操作指令票、变电站N-1情况表、电网设备限额表等）。具体数据内容包括电网结构图、实时设备状态、实时及历史负荷信息、待检修设备信息、负荷特性曲线等，可根据功能需要进行数据扩容更新。
参考计算机建模和编程专业知识，建立了3个***层——设备层、图形层和程序计算层。设备层包括设备数据及相应参数模型，描述了设备之间的关联关系。主设备为影响***运行方式的制定、并影响***潮流分布的如消弧线圈、发电机、变压器、开关、母线等关键性设备；与主设备相关联的其他设备信息应存储于数据库中, 以该主设备的关联设备来定义。设备层数据是整个***中的小节点。
图形层包括图形对象及其网络拓扑关系，实现图幅管理、结果展示及人机交互等功能 。图形层是对设备层中的小节点进行逐个搜索溯源，通过节点之间的“点、线、面”的电气连接分布关系，在可视化界面中分层展示出来，形成日常适用***的操作界面。
逻辑算法安排在整个***的程序运算层，以停电设备为初始节点, 而其子节点则为关联设备,根据搜索策略进行求解，搜索顺序为节点图形对象→线路图形对象→图片对象。计算过程中再加入稳定性、过电压、过负荷等各种约束条件，最终完成计算，形成方式安排初步方案。再经过仿真校验、人工校核形成最终方案，落实执行并录入***学习库。其中的几次校验不通过的都可返回修改。
配电网运行方式安排智能辅助决策***可从电力运行数据的云平台中导出电网原始数据模型，再根据各线路负荷特性、光伏容量、微气象、历史负荷等进行数据建模，提高负荷预测精准度，特别是末端接入较大容量光伏用户的线路。高精度的负荷预测有助于择优安排负荷转供方式，避免方式调整引起的设备越限、线路末端低电压等情况。
配电网运行方式安排智能辅助决策***可根据上级电网年计划、月计划等数据，自行把配网工作与主网工作计划进行纵向匹配、评估，制定出相应的配网工作计划；再根据工程量、负荷预测、气象数据等对配网工作计划进行横向再平衡形成最优解，通过横向和纵向的立体式计划平衡，制定出“一停多用、能带不停”的方案，减少停电范围和停电次数，避免用户重复停电。
通过此方法可以达到“客户分属性，停电可定制”，每个客户对停电次数、停电时间敏感度的不同，而配电网运行方式安排智能辅助决策***可从电力运行数据的云平台上采集用户信息，针对不同的客户进行用户敏感度划分，通过配网线路分段开关对停电工作进行分区分时段精益安排，形成定制化停电方案，满足客户个性化需求，将优质服务工作从供电企业末端延伸至首段。提升客户用电体验度，增加客户粘性。
作为优选，在步骤S1中，所述数据库建立步骤中建立有数据库设备层、数据库图形层和执行逻辑计算步骤的数据库程序计算层，
其中，设备层包括描述了设备之间的关联关系的设备数据及相应参数模型，主设备为影响***运行方式的制定、并影响***潮流分布的关键性设备；与主设备相关联的设备信息存储于数据库中, 以该主设备的关联设备来定义；设备层数据是整个***中的小节点。
作为优选，所述的关键性设备包括消弧线圈、发电机、变压器、开关和母线。
作为优选，所述图形层是对设备层中的小节点进行逐个搜索溯源，通过节点之间的电气连接分布关系，在可视化界面中分层展示。
作为优选，所述数据库来源是电力运行数据的云平台，以及导入的人工记录的历史运行数据,包括电网结构图、实时设备状态、实时及历史负荷信息、待检修设备信息和负荷特性曲线。
作为优选，所述参数模型包括潮流模型、稳定模型和其他模型，所述潮流模型包括节点模型和之路模型，所述稳定模型包括励磁模型和PSS模型，所述其他模型包括故障模型、输出控制模型和计算控制模型。
作为优选，所述逻辑计算步骤中根据各线路负荷特性、光伏容量、微气象和历史负荷进行数据建模，在计算过程中对末端接入大于设定阈值容量的光伏用户的线路设定加权赋值，采用自学习方式获得的负荷预测进行负荷转供方式安排，在计算过程中若检修方案中出现因为调整引起的设备越限和线路末端低电压情况则进行自主调整。
作为优选，在数据库建立步骤中，每个客户对停电次数和停电时间敏感度的不同，从电力运行数据的云平台上采集用户信息，针对不同的客户进行用户敏感度划分，在逻辑计算步骤中，以配网线路分段开关为分界点，对停电工作进行分区分时段安排计算，形成定制化停电方案。
作为优选，在步骤S3和步骤S4中不予执行的检修方案作为否定方案录入数据库中供自学习使用。本申请中的人工智能方式实现方法采用现有的人工智能实现方式，其学习库的来源为通过校验的实施的检修的方案和在仿真过程中、人工校验过程中失败的检修的方案，其中，本发明中的约束条件由人工设定或由设备本身的参数决定，本发明中节点加权数据的设定由人工设定或者由：每个客户对停电次数和停电时间敏感度以及负载特性、负载时段等各个环境因数进行配置。
作为优选，在步骤S2中，使用者可以直接指定调整数据的优先级或优先值。本发明中调整数据的优先值通过节点赋值比例的调整方式进行实现，即在原有的调整方式下，指定为高优先级的节点相应参数的调整赋值比进行增加，本申请中，可以通过图像界面完成划定范围内设备进行调整数据的优先级调整，本申请中，也可以通过选定线路的方式进行调整数据的优先级调整。
作为优选，通过选定线路的方式进行调整数据的优先级调整步骤中，以手工方式主动选定节点的节点赋值比例为基准值，选定线路上任意节点的节点赋值比例均通过节点重要性的加权值以及与手工方式主动选定的节点的设备距离来进行计算，其中设备距离是根据线路通过的负荷数量、大小和类型来进行确定。
本发明的实质性效果是：通过建立在大数据库基础上的智能辅助运算，形成兼顾运行方式安排、工作计划整合、客户端区别化定制等功能的决策方案。能减轻人工劳动强度，提升工作效率和精准性。适应于大容量、快节奏背景下的运方工作，适应于日趋复杂的电网构架，适应于注重优质服务的时代潮流。随着配网自动化程度的不断提高以及线路联络方式的不断丰富，本文所述的智能辅助决策***必将会发展成熟，并为减少停电、进一步提高供电可靠性和客户满意度。
附图说明：
图1：本发明的整体流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例，结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。
实施例1：
一种配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，数据库建立步骤：建立包含有设备层、图形层和程序计算层的基础数据库；
S2，逻辑计算步骤：导入检修方案，根据数据库数据，以停电设备为初始节点, 顺序搜索关联设备，加入各种约束条件，通过人工智能方式完成初步方案的计算；
S3，仿真校验步骤：对初步方案进行仿真校验，若仿真校验完成则执行人工校核，否则重新执行逻辑计算步骤；
S4，人工校核步骤：如果当前的检修方案在人工校核中通过则执行当前的检修方案，并将此检修方案录入数据库中供自学习使用，否则重新进行逻辑计算步骤。
在步骤S1中，所述数据库建立步骤中建立有数据库设备层、数据库图形层和执行逻辑计算步骤的数据库程序计算层，设备层包括描述了设备之间的关联关系的设备数据及相应参数模型，主设备为影响***运行方式的制定、并影响***潮流分布的关键性设备；与主设备相关联的设备信息存储于数据库中, 以该主设备的关联设备来定义；设备层数据是整个***中的小节点。
所述的关键性设备包括消弧线圈、发电机、变压器、开关和母线。
所述图形层是对设备层中的小节点进行逐个搜索溯源，通过节点之间的电气连接分布关系，在可视化界面中分层展示。
所述数据库来源是电力运行数据的云平台，以及导入的人工记录的历史运行数据,包括电网结构图、实时设备状态、实时及历史负荷信息、待检修设备信息和负荷特性曲线。
所述参数模型包括潮流模型、稳定模型和其他模型，所述潮流模型包括节点模型和之路模型，所述稳定模型包括励磁模型和PSS模型，所述其他模型包括故障模型、输出控制模型和计算控制模型。
所述逻辑计算步骤中根据各线路负荷特性、光伏容量、微气象和历史负荷进行数据建模，在计算过程中对末端接入大于设定阈值容量的光伏用户的线路设定加权赋值，采用自学习方式获得的负荷预测进行负荷转供方式安排，在计算过程中若检修方案中出现因为调整引起的设备越限和线路末端低电压情况则进行自主调整。
在数据库建立步骤中，每个客户对停电和停电时间敏感度的不同，从电力运行数据的云平台上采集用户信息，针对不同的客户进行用户敏感度划分，在逻辑计算步骤中，以配网线路分段开关为分界点，对停电工作进行分区分时段安排计算，形成定制化停电方案。
在步骤S3和步骤S4中不予执行的检修方案作为否定方案录入数据库中供自学习使用。
本实施例通过选定线路的方式进行调整数据的优先级调整步骤中，以手工方式主动选定节点的节点赋值比例为基准值，选定线路上任意节点的节点赋值比例均通过节点重要性的加权值以及与手工方式主动选定的节点的设备距离来进行计算，其中设备距离是根据线路通过的负荷数量、大小和类型来进行确定。
在步骤S2中，使用者可以直接指定调整数据的优先级或优先值。本发明中调整数据的优先值通过节点赋值比例的调整方式进行实现，即在原有的调整方式下，指定为高优先级的节点相应参数的调整赋值比进行增加，本申请中，可以通过图像界面完成划定范围内设备进行调整数据的优先级调整，本申请中，也可以通过选定线路的方式进行调整数据的优先级调整。
本实施例中的人工智能方式实现方法采用现有的人工智能实现方式，其学习库的来源为通过校验的实施的检修的方案和在仿真过程中、人工校验过程中失败的检修的方案，其中，本发明中的约束条件由人工设定或由设备本身的参数决定，本发明中节点加权数据的设定由人工设定或者由：每个客户对停电和停电时间敏感度以及负载特性、负载时段等各个环境因数进行配置。
本实施例通过建立在大数据库基础上的智能辅助运算，形成兼顾运行方式安排、工作计划整合、客户端区别化定制等功能的决策方案。能减轻人工劳动强度，提升工作效率和精准性。适应于大容量、快节奏背景下的运方工作，适应于日趋复杂的电网构架，适应于注重优质服务的时代潮流。随着配网自动化程度的不断提高以及线路联络方式的不断丰富，本文所述的智能辅助决策***必将会发展成熟，并为减少停电、进一步提高供电可靠性和客户满意度。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (9)
1.一种配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，数据库建立步骤：建立包含有设备层、图形层和程序计算层的基础数据库；
S2，逻辑计算步骤：导入检修方案，根据数据库数据，以停电设备为初始节点, 顺序搜索关联设备，加入各种约束条件，通过人工智能方式完成初步方案的计算；
S3，仿真校验步骤：对初步方案进行仿真校验，若仿真校验完成则执行人工校核，否则重新执行逻辑计算步骤；
S4，人工校核步骤：如果当前的检修方案在人工校核中通过则执行当前的检修方案，并将此检修方案录入数据库中供自学习使用，否则重新进行逻辑计算步骤。
2.根据权利要求1所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：在步骤S1中，所述数据库建立步骤中建立有数据库设备层、数据库图形层和执行逻辑计算步骤的数据库程序计算层，设备层包括描述了设备之间的关联关系的设备数据及相应参数模型，主设备为影响***运行方式的制定、并影响***潮流分布的关键性设备；与主设备相关联的设备信息存储于数据库中, 以该主设备的关联设备来定义；设备层数据是整个***中的小节点。
3.根据权利要求2所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：所述的关键性设备包括消弧线圈、发电机、变压器、开关和母线。
4.根据权利要求2所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：所述图形层是对设备层中的小节点进行逐个搜索溯源，通过节点之间的电气连接分布关系，在可视化界面中分层展示。
5.根据权利要求2所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：所述数据库来源是电力运行数据的云平台，以及导入的人工记录的历史运行数据,包括电网结构图、实时设备状态、实时及历史负荷信息、待检修设备信息和负荷特性曲线。
6.根据权利要求2所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：所述参数模型包括潮流模型、稳定模型和其他模型，所述潮流模型包括节点模型和之路模型，所述稳定模型包括励磁模型和PSS模型，所述其他模型包括故障模型、输出控制模型和计算控制模型。
7.根据权利要求2所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：所述逻辑计算步骤中根据各线路负荷特性、光伏容量、微气象和历史负荷进行数据建模，在计算过程中对末端接入大于设定阈值容量的光伏用户的线路设定加权赋值，采用自学习方式获得的负荷预测进行负荷转供方式安排，在计算过程中若检修方案中出现因为调整引起的设备越限和线路末端低电压情况则进行自主调整。
8.根据权利要求5所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：在数据库建立步骤中，每个客户对停电次数和停电时间敏感度的不同，从电力运行数据的云平台上采集用户信息，针对不同的客户进行用户敏感度划分，在逻辑计算步骤中，以配网线路分段开关为分界点，对停电工作进行分区分时段安排计算，形成定制化停电方案。
9.根据权利要求5所述的配电网运行方式的智能辅助安排方法，其特征在于：在步骤S3和步骤S4中不予执行的检修方案作为否定方案录入数据库中供自学习使用。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190621 |