CN112381363A - 一种电网事故处理智能导航方法及*** - Google Patents

一种电网事故处理智能导航方法及*** Download PDF

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CN112381363A CN202011184412.7A CN202011184412A CN112381363A CN 112381363 A CN112381363 A CN 112381363A CN 202011184412 A CN202011184412 A CN 202011184412A CN 112381363 A CN112381363 A CN 112381363A
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覃景涛
刘秀丽
莫梓樱
陈琴
陈极万
覃秋勤
冀北振
刘小兰
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Abstract

本发明公开了一种电网事故处理智能导航方法，所述电网事故处理智能导航方法包括：对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警；以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策；建立所述在线辅助决策的可视化框架。在本发明实施例中，采用所述电网事故处理智能导航方法及***，能自动结合外部环境找到最优的电网事故处理方案，并能指引电网调度员对电网事故进行处理，具有很好的实用性。

Description

一种电网事故处理智能导航方法及***
技术领域
本发明涉及电网技术领域，具体而言，涉及一种电网事故处理智能导航方法及***。
背景技术
随着电网架构日益复杂，当发生电网事故并需要进行处理时，由于电网事故多样化，电网事故的处理预案也有差别，即使是同样的故障，在不同的外部环境下，处理步骤也有差别，因此，电网调度员在处理电网事故时，受到外部环境的影响，最终采取的电网事故处理方法不一定是最优的电网事故处理方案。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种电网事故处理智能导航方法及***，采用所述电网事故处理智能导航方法及***，能自动结合外部环境找到最优的电网事故处理方案，并能指引电网调度员对电网事故进行处理，具有很好的实用性。
相应的，本发明实施例提供了一种电网事故处理智能导航方法，所述电网事故处理智能导航方法包括：
对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；
获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警；
以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策；
建立所述在线辅助决策的可视化框架。
可选的实施方式，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
建立异构数据库。
可选的实施方式，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
采集电网运行的稳态数据、动态数据和暂态数据，并将所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据存储在所述异构数据库中。
可选的实施方式，所述对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件，包括：
从所述异构数据库中调用所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据；
利用所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件。
可选的实施方式，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
通过数据挖掘技术，分析提炼电网的历史故障事件与历史外部环境信息之间的关联关系，并将所述关联关系保存在所述异构数据库中。
可选的实施方式，所述获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警，包括：
通过在线监测***获取在线外部环境信息；
从所述异构数据库中调用所述关联关系，以所述关联关系为依据，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的风险预警。
可选的实施方式，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
基于动态验证方法和软切换技术建立在线辅助决策大模型，并将所述在线辅助决策大模型存储在所述异构数据库中。
可选的实施方式，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
建立分布维护和全网即时共享的大模型管理机制，并将所述大模型管理机制存储在所述异构数据库中；
利用所述大模型管理机制，对所述异构数据库中的在线辅助决策大模型进行模型管理。
可选的实施方式，所述以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策，包括：
从所述异构数据库中调用所述在线辅助决策大模型；
以所述在线故障事件为所述在线辅助决策大模型的索引，将所述在线风险预警整合至所述在线辅助决策大模型中，形成所述在线故障事件的在线辅助决策。
另外，本发明实施例提供了一种电网事故处理智能导航***，所述电网事故处理智能导航***包括：
故障事件识别模块：用于对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；
风险预警生成模块：用于获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警；
辅助决策形成模块：用于以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策；
辅助决策可视化模块：用于建立所述在线辅助决策的可视化框架。
本发明实施例提供了一种电网事故处理智能导航方法及***，采用所述电网事故处理智能导航方法及***，能结合外部环境找到最优的电网事故处理方案，并可视化地指引电网调度员对电网事故进行处理，具有很好的实用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1本发明实施例中电网事故处理智能导航方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中电网事故处理智能导航方法的补充流程示意图；
图3是本发明实施例中S11的具体流程示意图；
图4是本发明实施例中S12的具体流程示意图；
图5是本发明实施例中S13的具体流程示意图；
图6是本发明实施例中电网事故处理智能导航***的组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1本发明实施例中电网事故处理智能导航方法的流程示意图。
本发明实施例提供了一种电网事故处理智能导航方法，所述电网事故处理智能导航方法包括：
S11：对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；
在电网发生电网事故后，对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故相对应的在线故障事件。
S12：获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警；
外部环境是影响电网运行的重要因素，在本发明实施例中，需要获取在线外部环境信息，分析所述在线外部环境信息对电网事故处理的影响，并生成所述在线故障事件的在线风险预警，即给出外部环境在电网事故处理过程的预警信息，在电网事故处理尽可能避免所述预警信息。
S13：以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策；
在本发明实施例中，以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策，即在电网事故处理中，能自动结合外部环境，找到最优的电网事故处理方案。
能自动结合外部环境找到最优的电网事故处理方案，并能指引电网调度员对电网事故进行处理，具有很好的实用性。
S14：建立所述在线辅助决策的可视化框架；
在本发明实施例中，建立所述在线辅助决策的可视化框架，使所述在线辅助决策更加直观可见，更方便地指引电网调度员对电网事故进行处理。
图2是本发明实施例中电网事故处理智能导航方法的补充流程示意图。
在本发明实施例中，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
S15：建立异构数据库；
随着电网规模的扩大和运行数据的多源化，尤其是大量高频度PMU实时数据的上送，以往仅基于关系型数据库的存储方案已难以适应电网发展的要求，为此需要采用关系数据库和动态信息数据库相结合的异构数据库，以进行数据的统一管理和服务。关系数据库适用于描述不变化或慢变化，且具有相互关联关系的数据，故对于电力***模型、告警信息以及大字段信息采用关系数据库存储，而对于随时间快速变化的数据，如每秒达到25 帧(或以上)的PMU动态数据，则可以充分发挥动态信息数据库高效实时存储的特点。
在异构数据库环境中，海量电力信息数据通过虚拟数据访问中间件，对外提供统一、标准和透明的数据访问服务。应用程序使用该中间件无须关心数据的存储组织方式和存储位置等信息。EMS***、WAMS***以及其它应用***可以通过其应用支撑平台嵌入虚拟数据访问中间件对海量电力信息进行透明的访问，满足其对大容量、高可靠和快速响应的要求，简化应用的复杂度。
在本发明实施例中，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
S16：采集电网运行的稳态数据、动态数据和暂态数据，并将所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据存储在所述异构数据库中；
电网运行数据按时间尺度可以划分为稳态、动态和暂态三个部分，不同时间尺度的数据可以用来反映电网运行的不同特性，尤其在电网事故处理过程中，需要综合利用三态数据进行分析，辅助电网调度员进行电网事故处理，因此需要采集电网运行的稳态数据、动态数据和暂态数据，并将所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据存储在所述异构数据库中，在所述异构数据库中建立所述三态数据的统一集中存储管理平台，为电网事故处理辅助决策提供数据基础。
以往的三态数据存储管理平台更多的是侧重于电网各类数据的汇集，缺乏对面向电网扰动的统一信息查询服务，因此在所述异构数据库中需要建立面向扰动的基于统一时间的三态数据集中式管理平台，具体而言，以电网扰动为索引，在电网发生扰动时，自动提取电网扰动前后的稳态数据(状态估计数据、开关变位、保护动作信号等)、动态数据(PMU实时动态数据以及离线动态数据文件)以及暂态数据(故障录波数据)，形成关于电网扰动的多态记录数据，一方面可供电网调度员进行查询，另一方面可为事故反演、模型参数校核等应用提供基础数据源，避免了以往电网扰动发生时需要调度运行人员手工进行数据分析、整理的繁琐过程，大幅度提高了电网调度运行的生产效率。
图3是本发明实施例中S11的具体流程示意图。
在本发明实施例中，所述对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件，包括：
S111：从所述异构数据库中调用所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据；
S112：利用所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；
在线故障诊断是电网事故处理辅助决策的关键环节，它要求在电网***真正发生故障时能够快速、准确的告警，提醒调度电网发生故障以及故障的确切位置，为调度进行故障处理提供决策支持。
电网在线故障诊断在设计时需要考虑正确性、实时性以及全面性三个方面的指标。所谓正确性即电网正常运行情况下不误报，电网真正故障时不漏报；实时性即指电网发生故障时能够第一时间发出告警信息；全面性主要指在诊断结果颗粒度方面，包括故障时间、故障设备、故障相、重合情况、故障测距以及实测短路电流等信息。
受限于调度自动化发展水平的限制，以往在线故障诊断多采用单一数据源，因此在正确性、实时性以及全面性三个方面难以平衡，造成在线故障诊断软件的实用化水平不高；随着计算机和通信技术的发展，调度自动化***取得了显著进展，实现了对稳态、动态以及暂态数据的采集和上送，为研究基于综合信息的在线故障诊断提供了基础。
三态数据在不同时间尺度方面描述了电网故障的特征信息，这些信息之间又相互冗余和补充，是进行在线故障诊断最宝贵的数据源；具体来说，暂态数据(即故障录波文件)采样频率最高，一般不低于4800点/s，在电网故障时能够完整的记录下电压、电流的原始波形，但上送速度较慢，一般为 min级；动态数据(即PMU装置采集的电压、电流相量数据)采样频率仅次于暂态数据，一般不低于25帧/s，能够记录下电网故障时的电压、电流突变信息，且实时上送；稳态数据(即RTU装置采集的信息)采样频率最低，一般情况下4到5秒更新1次，只能记录下开关变位和保护动作信号，同时具备实时上送的条件，但无法反映电网故障时的电气量变化情况。因此，在正确性方面，通过状态量(开关变位、保护动作信号等)和电气量(电压、电流的突变等)的信息综合判据，可以显著降低由于数据不可靠导致的误判和漏判；在实时性方面，充分利用稳态和动态数据实时上送的特点，优先利用这两类数据进行故障的初步判断，待暂态数据上送后再进行故障的详细分析；在全面性方面，利用稳态和动态数据初步判断故障设备、相别和重合情况，结合暂态数据进一步进行故障测距和实测短路电流计算。
通过对三态数据的协同处理，使得在线故障诊断在正确性、实时性和全面性三个方面达到统一，提高在线故障诊断的实用化水平，为调度快速掌握电网故障情况提供技术支撑。
在本发明实施例中，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
S17：通过数据挖掘技术，分析提炼电网的历史故障事件与历史外部环境信息之间的关联关系，并将所述关联关系保存在所述异构数据库中；
通过数据挖掘技术，获取历史故障事件和历史外部环境信息，并分析提炼电网的历史故障事件与历史外部环境信息之间的关联关系，并将所述关联关系保存在所述异构数据库中。
图4是本发明实施例中S12的具体流程示意图。
在本发明实施例中，所述获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警，包括：
S121：通过在线监测***获取在线外部环境信息；
S122：从所述异构数据库中调用所述关联关系，以所述关联关系为依据，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的风险预警。
在本发明实施例中，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
S18：基于动态验证方法和软切换技术建立在线辅助决策大模型，并将所述在线辅助决策大模型存储在所述异构数据库中。
在本发明实施例中，建立在线辅助决策大模型，以进行在线辅助决策。
通过模型动态验证和软切换投在线技术提高建模的可靠性，降低其对在线运行***的冲击；以往实时***的电网建模有在线或离线两种方法，在线建模方便简单，但模型的正确性无法验证，影响***的可靠性；而离线建模，目前只支持离线静态验证，缺乏离线动态验证技术，仅能对连接关系、参数合理性等内容进行简单检查，无法全面验证模型的正确性，因此在建模过程中采用动态验证的方法，即除了对设备参数、连接关系、命名规范等信息进行静态验证外，还在模型验证环境下拷贝实时断面数据，利用状态估计软件，对更新后的数据进行校验，判断状态估计是否收敛，计算结果是否合理等。
同时以往模型投在线只具备硬切换，所谓硬切换即对在线***模型信息采取直接清空重写的方式，投在线过程中缺乏对模型信息的保护和控制机制，导致在线***在切换过程中产生实时数据跳变，而软切换技术则采用对在线***模型信息增量更新的方式，具有模型信息的保护和控制机制，可实现无扰动投在线，保证了在线***的数据连续性。
在本发明实施例中，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
S191：建立分布维护和全网即时共享的大模型管理机制，并将所述大模型管理机制存储在所述异构数据库中；
S192：利用所述大模型管理机制，对所述异构数据库中的在线辅助决策大模型进行模型管理。
构建调度***间完整的大模型信息是模型管理的首要工作，以往的调度自动化***模型拼接一方面流程复杂，需人工干预，实时性差，难以即时同步，另一方面拼接数据不完整，无法描述公式、挂牌等***运行的必备信息，因此需要建立分布维护和全网即时共享的模型管理机制，在模型分区域存储的基础上，采用区域分段标识技术，即将模型对象标识按照区域分段编码，保证对象标识在各相关***间唯一，无需进行统一的跨***模型维护工作，各个调度***独立维护各自管辖的电网模型，然后同步到其他备用***中。该方式既遵循按调度管辖范围维护模型的原则，而且实现方式简单，保证电网模型维护的方便性、可靠性和即时性，从而实现了模型的及时同步和在线互备。
图5是本发明实施例中S13的具体流程示意图。
在本发明实施例中，所述以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策，包括：
S131：从所述异构数据库中调用所述在线辅助决策大模型；
S132：以所述在线故障事件为所述在线辅助决策大模型的索引，将所述在线风险预警整合至所述在线辅助决策大模型中，形成所述在线故障事件的在线辅助决策。
图6是本发明实施例中电网事故处理智能导航***的组成示意图。
另外，本发明实施例还提供了一种电网事故处理智能导航***，所述电网事故处理智能导航***包括：
故障事件识别模块：用于对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；
风险预警生成模块：用于获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警；
辅助决策形成模块：用于以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策；
辅助决策可视化模块：用于建立所述在线辅助决策的可视化框架。
本发明实施例提供了一种电网事故处理智能导航方法及***，采用所述电网事故处理智能导航方法及***，能结合外部环境找到最优的电网事故处理方案，并可视化地指引电网调度员对电网事故进行处理，具有很好的实用性。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，ReadOnly Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的一种电网事故处理智能导航方法及***进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述电网事故处理智能导航方法包括：
对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；
获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警；
以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策；
建立所述在线辅助决策的可视化框架。
2.根据权利要求1所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
建立异构数据库。
3.根据权利要求2所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
采集电网运行的稳态数据、动态数据和暂态数据，并将所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据存储在所述异构数据库中。
4.根据权利要求3所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件，包括：
从所述异构数据库中调用所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据；
利用所述稳态数据、所述动态数据和所述暂态数据对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件。
5.根据权利要求2所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
通过数据挖掘技术，分析提炼电网的历史故障事件与历史外部环境信息之间的关联关系，并将所述关联关系保存在所述异构数据库中。
6.根据权利要求5所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警，包括：
通过在线监测***获取在线外部环境信息；
从所述异构数据库中调用所述关联关系，以所述关联关系为依据，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的风险预警。
7.根据权利要求2所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
基于动态验证方法和软切换技术建立在线辅助决策大模型，并将所述在线辅助决策大模型存储在所述异构数据库中。
8.根据权利要求7所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述电网事故处理智能导航方法还包括：
建立分布维护和全网即时共享的大模型管理机制，并将所述大模型管理机制存储在所述异构数据库中；
利用所述大模型管理机制，对所述异构数据库中的在线辅助决策大模型进行模型管理。
9.根据权利要求7所述的电网事故处理智能导航方法，其特征在于，所述以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策，包括：
从所述异构数据库中调用所述在线辅助决策大模型；
以所述在线故障事件为所述在线辅助决策大模型的索引，将所述在线风险预警整合至所述在线辅助决策大模型中，形成所述在线故障事件的在线辅助决策。
10.一种电网事故处理智能导航***，其特征在于，所述电网事故处理智能导航***包括：
故障事件识别模块：用于对电网事故进行在线故障诊断，识别所述电网事故的在线故障事件；
风险预警生成模块：用于获取在线外部环境信息，根据所述在线外部环境信息，生成所述在线故障事件的在线风险预警；
辅助决策形成模块：用于以所述在线故障事件为索引，整合所述在线风险预警，形成所述在线故障事件的在线辅助决策；
辅助决策可视化模块：用于建立所述在线辅助决策的可视化框架。
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