CN113435002B - 一种大数据配电房仿真***和方法 - Google Patents
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Abstract
一种大数据配电房仿真***和方法，用于配电房***运行的仿真计算，属于配电仿真***领域。该仿真***，包括：接收端，用于显示仿真***核心数据、运营情况、反馈操作者目标意图，接收端接收到操作者的数据信息，将数据信息发送到网络计算中心，同时接收端按照操作者设置，显示***运行的必要信息；所述网络计算中心通过配电房电网参数、调用气象数据、地理信息数据、交通数据通过复合数据网络建模，匹配操作者目标意图，并将匹配结果发送至接收端；所述复合数据网络建模包括若干个子***网络建模。本发明方法预测精准，可以对配电房周围的人为影响因素和自然因素做大量的数据采集和影响评估，高效预测电力使用及运行状况，实用价值高。
Description
技术领域
一种大数据配电房仿真***和方法，用于配电房***运行的仿真计算，属于配电仿真***领域。
背景技术
配电房***包含多种变配电***，是变电***和配电***的总称。简单说，变电就是将外面引入的电压变成适合你们使用的电压，配电就是将电分配到你单位内部的各个用电点。变配电所当然就是两种功能都能实现的。
其中变电***的作用主要是通过变压器对一次侧电压进行升高或是降低，再从二次侧输出。升高电压是为了在电能的远距离传输中降低损耗，如500KV高压输电等。降低电压则是为了在客户端相应电压级别负载的使用。如民用的220V，工业上常用的380v,660V,690V,1000V，6KV，10KV等等。变电***的核心元件是各种电压变比的变压器，总之有电压改变的***就是变电***，有变压器的配电室也可称作变电室(站)，或俗称叫配电室。至于配电***也就好理解了，一个用电***中如果不存在电压的改变，就是配电***。配电***的核心元件是各种电流级别的开关。从一个大支路分成若干个小支路，一个大开关下面接驳若干个小开关，分给多个负载使用或再进行更多支路的分配。
由于配电房***涉及线路繁多，工作逻辑复杂，在实际运营中容易受到外界干扰，导致配电工作的间断或者电力运输的终止，所以研究一种精准仿真配电房***，结合交通、气象、地理等核心数据，精准预测配电房***的工作情况极为必要。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺点，针对配电房的工作环境和配电房的工作特征，采用大数据处理技术，设计一种大数据配电房仿真***和方法，以解决当前配电房***在工作中容易受到环境因素影响导致工作停滞的问题，提高配电房的工作效率。
为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种大数据配电房仿真***，包括：接收端，用于显示仿真***核心数据、运营情况、反馈操作者目标意图，接收端接收到操作者的数据信息，将数据信息发送到网络计算中心，同时接收端按照操作者设置，显示***运行的必要信息；所述网络计算中心通过配电房电网参数、调用气象数据、地理信息数据、交通数据通过复合数据网络建模，匹配操作者目标意图，并将匹配结果发送至接收端；所述复合数据网络建模包括若干个子***网络建模。
具体的，所述网络计算机中心包括气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型；当操作者将目标意图发送到网络计算中心，网络计算中心调用气象数据仿真计算模型，评估预测实现目标意图中气象信息对电能运输损耗、气象信息对电网***的毁坏概率、气象信息对用电对象的用电增减，计算出气象数据对电网影响的数值区间；网络计算中心调用地理信息仿真计算模型，对比电网涉及地域最近3-5年的地理变化情况，评估操作者实现目标意图的时间区间内的地理地势变化概率，再进一步评估计算地理地势变化对电网的电量运输损耗、用电对象用量的影响，计算地势变化对电网硬件设施损坏概率，形成地理信息对电网的影响数值区间；网络计算中心调用交通输数据信息计算模型，计算评估配电房电网覆盖区域的交通流量及交通工具对配电房电网覆盖区域的硬件设施的影响，对用电对象用电量做进一步的评估，形成交通网络对电网***影响的数值区间；
具体的，所述网络计算机中心包括网络计算中心的硬件模块包括数据存储模块、模型演算模块、影响因子权重分析模块、数据发送模块、数据结果检验模块；所述数据存储模块包括初始数据存储模块、数据运行路径存储模块、数据结果存储模块、数据结果影响储存模块；所述模型演算模块包括气象数据仿真计算模块、地理信息仿真计算模块、交通数据信息计算模块。
具体的，所述网络计算机中心调用气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型进行仿真计算时，同一个坐标地点的气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型同时运行，并评估相互之间的影响性。
具体的，所述初始数据存储模块主要用于历次计算结果中初始值的存储，以便于后续结果验证与溯源。
具体的，所述数据运行路径存储模块用于对不同计算过程的存储，以评估每一步数据演算的误差优化计算模型。
具体的，所述数据结果存储模块用于最终结果的储存，用于最终显示端口的***结果显示查询。
具体的，所述数据结果影响存储模块用于最终结果在***模型对电网产生影响的预测数据的存储。
一种大数据配电房仿真***的运行方法，网络计算中心采集气象、地理、交通数据，根据以往数据和电网运行产生的影响构建数学模型；接收端收到操作者的目标意图，将目标意图形成的数据发送至网络计算中心，网络计算中心采集实时气象、地理、交通数据，根据已有的数学模型匹配目标意图数据计算最终仿真数据结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明针对配电房工作中容易受到气象灾害比如暴雨、台风、冰雪、沙尘暴等的影响，导致配电房硬件设施被损坏或者输电线路中断的问题，专门设计出针对性的气象模型，通过采集大量的以往数据匹配当时的配电房状况，利用计算机演算出精准的数学模型。然后采集实时数据，当操作者输入数据之后，计算机结合现有数据在数学模型中计算出最终结果，充分评估出配电房在执行工作中需要注重防范的区域和影响较大的气象类型，预测出***执行中产生的电能损耗和使用情况，让操作者提前做好部署工作，有效防止偶然事件的发生，提高配电房的工作效率。
(2)本发明针对配电房在工作中由于特殊的地理环境限制，周围存在一定的在建或者改建工程，会对配电房的***线路、埋设电缆带来安全隐患的问题，前期大量采集地理地势信息，结合政府、个人***息，计算出容易施工地域对于配电房网络***的损坏概率，提前做好防范。同时，可以精准预测各地域工程建造的实际电量使用，便于配电房的电力调配。
(3)本发明针对不同地域的不同交通流量，评估该地域的用电设备，提前计算用电载荷，便于电力调配。同时，还能进一步预测交通事故高发区域，评估发生的交通事故对于电力设施的影响，便于前期布置电力补充设备。
(4)本发明方法预测精准，可以对配电房周围的人为影响因素和自然因素做大量的数据采集和影响评估，高效预测电力使用及运行状况，实用价值高。
具体实施方式
实施例1：
以西南地区的春季为例，一种大数据配电房仿真***，包括：接收端，用于显示仿真***核心数据、运营情况、反馈操作者目标意图，接收端接收到操作者的数据信息，将数据信息发送到网络计算中心，同时接收端按照操作者设置，显示***运行的必要信息；所述网络计算中心通过配电房电网参数、调用气象数据、地理信息数据、交通数据通过复合数据网络建模，匹配操作者目标意图，并将匹配结果发送至接收端；所述复合数据网络建模包括若干个子***网络建模。
所述网络计算机中心包括气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型；当操作者将目标意图发送到网络计算中心，网络计算中心调用气象数据仿真计算模型，评估预测实现目标意图中气象信息对电能运输损耗、气象信息对电网***的毁坏概率、气象信息对用电对象的用电增减，计算出气象数据对电网影响的数值区间；网络计算中心调用地理信息仿真计算模型，对比电网涉及地域最近3-5年的地理变化情况，评估操作者实现目标意图的时间区间内的地理地势变化概率，再进一步评估计算地理地势变化对电网的电量运输损耗、用电对象用量的影响，计算地势变化对电网硬件设施损坏概率，形成地理信息对电网的影响数值区间；网络计算中心调用交通输数据信息计算模型，计算评估配电房电网覆盖区域的交通流量及交通工具对配电房电网覆盖区域的硬件设施的影响，对用电对象用电量做进一步的评估，形成交通网络对电网***影响的数值区间；所述网络计算机中心调用气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型进行仿真计算时，同一个坐标地点的气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型同时运行，并评估相互之间的影响性；
所述网络计算机中心包括网络计算中心的硬件模块包括数据存储模块、模型演算模块、影响因子权重分析模块、数据发送模块、数据结果检验模块；所述数据存储模块包括初始数据存储模块、数据运行路径存储模块、数据结果存储模块、数据结果影响储存模块；所述模型演算模块包括气象数据仿真计算模块、地理信息仿真计算模块、交通数据信息计算模块；所述初始数据存储模块主要用于历次计算结果中初始值的存储，以便于后续结果验证与溯源；所述数据运行路径存储模块用于对不同计算过程的存储，以评估每一步数据演算的误差优化计算模型；所述数据结果存储模块用于最终结果的储存，用于最终显示端口的***结果显示查询；所述数据结果影响存储模块用于最终结果在***模型对电网产生影响的预测数据的存储。所述气象数据仿真计算模块存储的信息包括对应时间节点的凝冻、雨雪、泥石流、山体滑坡、天气温度，对应当时地域的地理信息仿真计算模型中采集的房屋、工厂、水坝修建情况，结合所述地域的交通数据信息计算模块存储的车辆来往信息、新能源车备案信息，评估整个区域活动对操作者使用配电***带来的影响。
网络计算中心采集气象、地理、交通数据，根据以往数据和电网运行产生的影响构建数学模型；接收端收到操作者的目标意图，将目标意图形成的数据发送至网络计算中心，网络计算中心采集实时气象、地理、交通数据，根据已有的数学模型匹配目标意图数据计算最终仿真数据结果。
实施例2：
以沿海地域配电房为例，一种大数据配电房仿真***，包括：接收端，用于显示仿真***核心数据、运营情况、反馈操作者目标意图，接收端接收到操作者的数据信息，将数据信息发送到网络计算中心，同时接收端按照操作者设置，显示***运行的必要信息；所述网络计算中心通过配电房电网参数、调用气象数据、地理信息数据、交通数据通过复合数据网络建模，匹配操作者目标意图，并将匹配结果发送至接收端；所述复合数据网络建模包括若干个子***网络建模。
所述网络计算机中心包括气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型；当操作者将目标意图发送到网络计算中心，网络计算中心调用气象数据仿真计算模型，评估预测实现目标意图中气象信息对电能运输损耗、气象信息对电网***的毁坏概率、气象信息对用电对象的用电增减，计算出气象数据对电网影响的数值区间；网络计算中心调用地理信息仿真计算模型，对比电网涉及地域最近3-5年的地理变化情况，评估操作者实现目标意图的时间区间内的地理地势变化概率，再进一步评估计算地理地势变化对电网的电量运输损耗、用电对象用量的影响，计算地势变化对电网硬件设施损坏概率，形成地理信息对电网的影响数值区间；网络计算中心调用交通输数据信息计算模型，计算评估配电房电网覆盖区域的交通流量及交通工具对配电房电网覆盖区域的硬件设施的影响，对用电对象用电量做进一步的评估，形成交通网络对电网***影响的数值区间；所述网络计算机中心调用气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型进行仿真计算时，同一个坐标地点的气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型同时运行，并评估相互之间的影响性；
所述网络计算机中心包括网络计算中心的硬件模块包括数据存储模块、模型演算模块、影响因子权重分析模块、数据发送模块、数据结果检验模块；所述数据存储模块包括初始数据存储模块、数据运行路径存储模块、数据结果存储模块、数据结果影响储存模块；所述模型演算模块包括气象数据仿真计算模块、地理信息仿真计算模块、交通数据信息计算模块；所述初始数据存储模块主要用于历次计算结果中初始值的存储，以便于后续结果验证与溯源；所述数据运行路径存储模块用于对不同计算过程的存储，以评估每一步数据演算的误差优化计算模型；所述数据结果存储模块用于最终结果的储存，用于最终显示端口的***结果显示查询；所述数据结果影响存储模块用于最终结果在***模型对电网产生影响的预测数据的存储。所述气象数据仿真计算模型采集的数据包括海水挥发、临近水域水文特征、海浪活动规律、空气中氧含量、空气含盐量；所述地理信息仿真计算模型采集的信息包括地质结构、在建码头状况、沿海临近渔场特征、旅游景区建筑、地势起伏；所述交通数据信息计算模型包括来往船只数量、频繁使用航道、路上道路流量；精准采集这一区域的用量情况及活动信息，评估配电房***设施在海盐影响下的锈蚀情况和航运陆上交通的影响程度。
一种大数据配电房仿真***的运行方法，网络计算中心采集气象、地理、交通数据，根据以往数据和电网运行产生的影响构建数学模型；接收端收到操作者的目标意图，将目标意图形成的数据发送至网络计算中心，网络计算中心采集实时气象、地理、交通数据，根据已有的数学模型匹配目标意图数据计算最终仿真数据结果。
实施例3
以城市交通主干道的配电房为例，一种大数据配电房仿真***，包括：接收端，用于显示仿真***核心数据、运营情况、反馈操作者目标意图，接收端接收到操作者的数据信息，将数据信息发送到网络计算中心，同时接收端按照操作者设置，显示***运行的必要信息；所述网络计算中心通过配电房电网参数、调用气象数据、地理信息数据、交通数据通过复合数据网络建模，匹配操作者目标意图，并将匹配结果发送至接收端；所述复合数据网络建模包括若干个子***网络建模。
所述网络计算机中心包括气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型；当操作者将目标意图发送到网络计算中心，网络计算中心调用气象数据仿真计算模型，评估预测实现目标意图中气象信息对电能运输损耗、气象信息对电网***的毁坏概率、气象信息对用电对象的用电增减，计算出气象数据对电网影响的数值区间；网络计算中心调用地理信息仿真计算模型，对比电网涉及地域最近3-5年的地理变化情况，评估操作者实现目标意图的时间区间内的地理地势变化概率，再进一步评估计算地理地势变化对电网的电量运输损耗、用电对象用量的影响，计算地势变化对电网硬件设施损坏概率，形成地理信息对电网的影响数值区间；网络计算中心调用交通输数据信息计算模型，计算评估配电房电网覆盖区域的交通流量及交通工具对配电房电网覆盖区域的硬件设施的影响，对用电对象用电量做进一步的评估，形成交通网络对电网***影响的数值区间；所述网络计算机中心调用气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型进行仿真计算时，同一个坐标地点的气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型同时运行，并评估相互之间的影响性；
所述网络计算机中心包括网络计算中心的硬件模块包括数据存储模块、模型演算模块、影响因子权重分析模块、数据发送模块、数据结果检验模块；所述数据存储模块包括初始数据存储模块、数据运行路径存储模块、数据结果存储模块、数据结果影响储存模块；所述模型演算模块包括气象数据仿真计算模块、地理信息仿真计算模块、交通数据信息计算模块；所述初始数据存储模块主要用于历次计算结果中初始值的存储，以便于后续结果验证与溯源；所述数据运行路径存储模块用于对不同计算过程的存储，以评估每一步数据演算的误差优化计算模型；所述数据结果存储模块用于最终结果的储存，用于最终显示端口的***结果显示查询；所述数据结果影响存储模块用于最终结果在***模型对电网产生影响的预测数据的存储。所述气象数据仿真计算模型采集的数据包括空气中含氮化合物浓度、微尘含量、城市热岛效应、降雨、风向、空气升温速度；所述地理信息仿真计算模型采集的信息包括建筑高度、建筑密度、建筑材料结构、地势走向；所述交通数据信息计算模型包括共享新能源汽车数量、共享电动车数量、使用电能交通工具的人群、交通主干道、车流量、人流量；
一种大数据配电房仿真***的运行方法，网络计算中心采集气象、地理、交通数据，根据以往数据和电网运行产生的影响构建数学模型；接收端收到操作者的目标意图，将目标意图形成的数据发送至网络计算中心，网络计算中心采集实时气象、地理、交通数据，根据已有的数学模型匹配目标意图数据计算最终仿真数据结果。
Claims (8)
1.一种大数据配电房仿真***，其特征在于，包括：接收端，用于显示仿真***核心数据、运营情况、反馈操作者目标意图，接收端接收到操作者的数据信息，将数据信息发送到网络计算中心，同时接收端按照操作者设置，显示***运行的信息；所述网络计算中心通过配电房电网参数、调用气象数据、地理信息数据、交通数据通过复合数据网络建模，匹配操作者目标意图，并将匹配结果发送至接收端；所述复合数据网络建模包括若干个子***网络建模；所述网络计算中心包括气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型；当操作者将目标意图发送到网络计算中心，网络计算中心调用气象数据仿真计算模型，评估预测实现目标意图中气象信息对电能运输损耗、气象信息对电网***的毁坏概率、气象信息对用电对象的用电增减，计算出气象数据对电网影响的数值区间；网络计算中心调用地理信息仿真计算模型，对比电网涉及地域最近3-5年的地理变化情况，评估操作者实现目标意图的时间区间内的地理地势变化概率，再进一步评估计算地理地势变化对电网的电量运输损耗、用电对象用量的影响，计算地势变化对电网硬件设施损坏概率，形成地理信息对电网的影响数值区间；网络计算中心调用交通输数据信息计算模型，计算评估配电房电网覆盖区域的交通流量及交通工具对配电房电网覆盖区域的硬件设施的影响，对用电对象用电量做进一步的评估，形成交通网络对电网***影响的数值区间。
2.根据权利要求1所述的大数据配电房仿真***，其特征在于：所述网络计算中心包括数据存储模块、模型演算模块、影响因子权重分析模块、数据发送模块、数据结果检验模块；所述数据存储模块包括初始数据存储模块、数据运行路径存储模块、数据结果存储模块、数据结果影响储存模块；所述模型演算模块包括气象数据仿真计算模块、地理信息仿真计算模块、交通数据信息计算模块。
3.根据权利要求1所述的大数据配电房仿真***，其特征在于：所述网络计算中心调用气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型进行仿真计算时，同一个坐标地点的气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型同时运行，并评估相互之间的影响性。
4.根据权利要求2所述的大数据配电房仿真***，其特征在于：所述初始数据存储模块主要用于历次计算结果中初始值的存储，以便于后续结果验证与溯源。
5.根据权利要求2所述的大数据配电房仿真***，其特征在于：所述数据运行路径存储模块用于对不同计算过程的存储，以评估每一步数据演算的误差优化计算模型。
6.根据权利要求2所述的大数据配电房仿真***，其特征在于：所述数据结果存储模块用于最终结果的储存，用于最终显示端口的***结果显示查询。
7.根据权利要求2所述的大数据配电房仿真***，其特征在于：所述数据结果影响存储模块用于最终结果在***模型对电网产生影响的预测数据的存储。
8.一种大数据配电房仿真***的运行方法，其特征在于，网络计算中心采集气象、地理、交通数据，根据以往数据和电网运行产生的影响构建数学模型；接收端收到操作者的目标意图，将目标意图形成的数据发送至网络计算中心，网络计算中心采集实时气象、地理、交通数据，根据已有的数学模型匹配目标意图数据计算最终仿真数据结果；所述网络计算中心包括气象数据仿真计算模型、地理信息仿真计算模型、交通数据信息计算模型；当操作者将目标意图发送到网络计算中心，网络计算中心调用气象数据仿真计算模型，评估预测实现目标意图中气象信息对电能运输损耗、气象信息对电网***的毁坏概率、气象信息对用电对象的用电增减，计算出气象数据对电网影响的数值区间；网络计算中心调用地理信息仿真计算模型，对比电网涉及地域最近3-5年的地理变化情况，评估操作者实现目标意图的时间区间内的地理地势变化概率，再进一步评估计算地理地势变化对电网的电量运输损耗、用电对象用量的影响，计算地势变化对电网硬件设施损坏概率，形成地理信息对电网的影响数值区间；网络计算中心调用交通输数据信息计算模型，计算评估配电房电网覆盖区域的交通流量及交通工具对配电房电网覆盖区域的硬件设施的影响，对用电对象用电量做进一步的评估，形成交通网络对电网***影响的数值区间。
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