CN117391357A - 一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，属于电网调度运行管理技术领域，包括调度信息模块、评估模块和预警模块；调度信息模块用于实时获取生成的各调度指令的调度详细数据；评估模块用于对调度指令对应的调度详情数据进行评估，获取调度信息模块采集的调度指令以及对应的调度详情数据；基于预设的评估匹配表匹配对应的评估项，根据各评估项采集对应的评估项数据；根据识别的调度指令匹配对应的参照指令，识别参照指令对应的调度范围和调度效果集；根据获得的调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估，获得对应的评估结果，根据获得的评估结果生成对应的调度异常预警信号；预警模块用于向对应的管理人员进行异常预警。

Description

一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***

技术领域

本发明属于电网调度运行管理技术领域，具体是一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***。

背景技术

随着电网结构日益复杂，调度业务与日俱增，调度员需要关注的信息和工作越来越繁重。近年来计算机技术日渐成熟，电网调度管理***得以实现，采用计算机辅助业务调度的思路，提升了电网调度运行的数字化水平，提高了电网安全稳定运行水平。

但是现有的调度电网运行管理***中需要调度人员人工执行，缺少***自查功能，人工依赖性强，容易出现调度错误的问题。

如公开号为CN115719139A的中国专利申请，公开了一种电网调度运行管理的调度自查***。所述电网调度运行管理的调度自查***包括：交接班管理功能模块、机电组选项卡管理功能模块和调度业务执行情况检查功能模块；所述交接班管理功能模块包括有交接班准备子模块、交接班执行子模块和交接班后分析子模块；所述机电组选项卡管理功能模块包括有机炉缺陷子模块、机组启停子模块、机组分析子模块和机组统计子模块。通过结合完善交接班管理模块与机组管理模块，实现***实时自动自查功能。

但是，上述方案的调度自查不够全面，因此，为了实现对电网调度的智能自查，本发明提供了一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，以解决现有的电网调度自查问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，包括调度信息模块、评估模块和预警模块；

所述调度信息模块用于实时获取生成的各调度指令的调度详细数据。

进一步地，调度详情数据的采集方法包括：

对接相应的电网调度***，实时识别电网调度***中生成的调度指令；

确定电网调度中不同调度指令对应的影响因素，根据各影响因素设置对应的详情数据项；并设置各所述详情数据项的评估项；将获得的各所述详情数据项和对应的所述评估项进行整合，建立对应的评估匹配表；

根据识别的调度指令从评估匹配表中匹配对应的详情数据项，基于各详情数据项进行相应的数据采集，将采集的数据进行整合后形成调度详细数据。

所述评估模块用于对调度指令对应的调度详情数据进行评估，实时获取调度信息模块采集的调度指令以及对应的调度详情数据；基于预设的评估匹配表匹配对应的评估项，根据各评估项采集对应的评估项数据；

根据识别的调度指令匹配对应的参照指令，识别参照指令对应的调度范围和调度效果集；

根据获得的调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估，获得对应的评估结果，评估结果包括评估合格和评估异常，根据获得的评估结果生成对应的调度异常预警信号。

进一步地，根据识别的调度指令匹配对应的参照指令的方法包括：

确定对应的待选指令，根据待选指令对应的历史电网调度数据设置对应的调度范围和调度效果集；将获得的待选指令和对应的调度范围、调度效果集进行整合后形成对应的参照库；

识别调度指令，将获得的调度指令输入到参照库中进行匹配，获得对应的待选指令，将匹配的待选指令标记为参照指令，并获取该参照指令对应的调度范围和调度效果集。

进一步地，当在参照库中没有匹配到对应参照指令时，生成对应的调度异常预警信号。

进一步地，根据获得的调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估的方法包括：

计算评估项数据与调度效果集之间的相似值，将获得的相似值标记为XS；

将评估项标记为i，i＝1、2、……、n；n为评估项的数量；根据孤立森林算法计算各评估项的单项评估值f(xi)，其中xi为对应评估项的评估项数据，U为对应的调度范围；

根据综合评估公式计算对应的综合评估值PGF，其中λ为判断系数，当/>不等于0时，直接判定评估异常，当/>等于0时，不考虑λ的影响；

当综合评估值大于阈值X1时，判定评估合格；

当综合评估值不大于阈值X1时，判定评估异常。

进一步地，评估模块还包括累积评估单元，所述累积评估单元用于对评估合格的调度指令进行累积分析，获得对应的累积分析结果，累积分析结果包括累积分析正常和累积分析异常，根据获得的累积分析结果生成对应的调度异常预警信号。

进一步地，累积评估单元的工作方法包括：

实时识别评估合格的调度指令，标记为目标指令，识别目标指令的调度详细数据，根据获得的调度详细数据设置对应的调度不利曲线；识别调度不利曲线对应的调度不利函数G(t)；

预设调度限制表；根据调度详细数据从调度限值表中匹配对应的调度限值，将获得的调度限值标记为PB；

根据累积评估公式计算对应的累积评估值，其中to为对应预估的调度持续时间；PVD为累积评估值；

将累积评估值大于0的调度指令的累积评估结果标记为累积分析异常；

将累积评估值不大于0的调度指令的累积评估结果标记为累积分析正常。

进一步地，调度不利曲线的设置方法包括：

建立不利分析模型，通过建立的不利分析模型进行分析，获得对应的初始不利值和变化系数曲线；

将获得的初始不利值标记为BNo；根据对应时间从变化系数曲线中匹配对应的变化系数，将获得的变化系数标记为μ；则对应时间的不利值为BN＝BNo×(1+μ)，式中BN为不利值；

以调度持续时间为横轴，不利值为纵轴，结合各不利值和对应时间形成调度不利曲线，并获得调度不利曲线的调度不利函数，将调度不利函数标记为G(t)。

所述预警模块用于向对应的管理人员进行异常预警，实时识别评估模块生成的调度异常预警信号，根据识别的调度异常预警信号按照预设的异常预警方式向管理人员进行异常预警。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

通过调度信息模块、评估模块和预警模块之间的相互配合，实现对电网调度运行管理的调度自查，且通过根据调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估、根据在参照库中的匹配结果、根据累积评估单元对评估合格的调度指令进行累积分析等，实现从多角度进行自查，使得调度自查的更加全面，保障电网调度的正常运行；实现对电网调度的智能自查。

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的介绍，显而易见地，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他的附图。

图1为本发明原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，包括调度信息模块、评估模块和预警模块；

所述调度信息模块用于实时获取生成的各调度指令的相关调度详细数据；对接相应的电网调度***，实时获取电网调度***中生成的调度指令，根据生成的调度指令，采集该调度指令对应的调度详细数据，调度详细数据指的是与生成该调度指令相关的数据。

具体的可以根据电网调度的相关规范、调度常识等确定电网调度中不同调度指令的影响因素，根据各影响因素设置对应的详情数据项；并根据后续的评估要求，设置各详情数据项的评估项，用于表明该详情数据项的调度数据应该从哪些角度进行评估；均通过人工的方式进行设置，因为其为本领域常识，依据人工的方式进行设置更加的方便快捷；将获得的各详情数据项和对应的评估项进行整合，建立对应的评估匹配表；

基于评估匹配表中对应的各详情数据项进行相应的数据采集，进行整合后形成调度详细数据。

所述评估模块用于对调度指令对应的调度详情数据进行评估，实时获取调度信息模块采集的调度指令以及对应的调度详情数据；基于预设的评估匹配表匹配对应的评估项，根据各评估项采集对应的评估项数据；

根据识别的调度指令匹配对应的参照指令，识别参照指令对应的调度范围和调度效果集；

根据获得的调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估，获得对应的评估结果，评估结果包括评估合格和评估异常，根据获得的评估结果生成对应的调度异常预警信号。

其中，根据识别的调度指令匹配对应的参照指令的方法包括：

根据历史电网调度数据识别具有的各种调度指令，根据该电网的详细数据，匹配该电网可能产生的各种调度指令，将该电网可能产生的调度指令标记为待选指令，因为不同电网条件，其可能产生的调度指令是具有差异的，某些调度指令在该电网中根本不能产生或不应该产生；

并根据待选指令对应的历史电网调度数据汇总对应的调度范围，即设置该待选指令在正常允许状态下适应的调度范围，可以基于相应的调度条件进行整合、汇总，再通过人工的方式进行相应的调整，形成该待选指令的调度范围；并相应设置调度范围对应的调度效果集，即根据对应的调度条件的历史调度数据设置对应的调度效果，进行汇总形成该调度范围对应的调度效果集，调度效果即为该调度指令在该调度条件下形成的调度效果。

将获得的待选指令和对应的调度范围、调度效果集进行整合后形成该电网的参照库；

识别调度指令，将获得的调度指令输入到参照库中进行匹配，获得对应的待选指令，将匹配的待选指令标记为参照指令，并获取该参照指令对应的调度范围和调度效果集。

在一个实施例中，若没有匹配到参照指令，则生成对应的调度异常预警信号。

根据获得的调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估的方法包括：

利用现有的相似度算法计算评估项数据与调度效果集之间的相似值，即根据评估项数据所想要达到的调度效果与调度效果集进行比较，若在调度效果集内，相似值为1，反之则与最解决的调度效果进行比较，根据对应的差异，进行相似值折减；可以利用现有的相似度计算方法进行计算，也可以基于CNN网络或DNN网络建立对应的相似评估模型，通过人工的方式设置对应的训练集进行训练，训练集包括预设的各种不同组合的调度效果组合以及对应设置的相似值，通过训练成功后的相似评估模型进行分析，获得对应的相似值；因为神经网络为本领域的现有技术，因此具体的建立和训练过程在本发明中不进行详细叙述。

将评估项标记为i，i＝1、2、……、n；n为评估项的数量；根据孤立森林算法计算各评估项的单项评估值f(xi)，其中xi为对应评估项的评估项数据，U为对应的调度范围。

将获得的相似值标记为XS，根据综合评估公式计算对应的综合评估值PGF，其中λ为判断系数，当/>不等于0时，直接判定评估异常，当/>等于0时，不考虑λ的影响；

当综合评估值大于阈值X1时，判定评估合格；

当综合评估值不大于阈值X1时，判定评估异常。

在一个实施例中，对评估合格的调度指令进行进一步的调度分析，在评估模块内设置累积评估单元，所述累积评估单元用于对评估合格的调度指令进行累积分析，获得对应的累积分析结果，累积分析结果包括累积分析正常和累积分析异常，根据获得的累积分析结果生成对应的调度异常预警信号。

其中，累积评估单元的工作方法包括：

实时识别评估合格的调度指令，标记为目标指令，识别目标指令的调度详细数据，根据获得的调度详细数据设置对应的调度不利曲线；识别调度不利曲线对应的调度不利函数G(t)；

预设不同调度程度对应的调度限值，由用户方进行调整，如不同调度量区间对应的调度限值，调度限值指的是相应调度对应的累积值不能超过该限值，且经用户调整的各调度限值必须符合相应的规范；将设置的各调度限值进行整理，形成该用户使用的调度限制表；根据调度详细数据从调度限值表中匹配对应的调度限值，将获得的调度限值标记为PB；

根据累积评估公式计算对应的累积评估值PVD，其中to为对应预估的调度持续时间；

将累积评估值大于0的调度指令的累积评估结果标记为累积分析异常；

将累积评估值不大于0的调度指令的累积评估结果标记为累积分析正常。

其中，调度不利曲线是根据当前调度条件下，模拟当进行电网调度时的持续不利情况变化曲线，横轴为时间，纵轴为不利值，不利值是根据调度距离损耗、安全因素、调度效率、相关设备等相关数据进行评估的，并随着调度时间的持续而变化，且以综合可能损失对标相应的不利值，即根据现有设施条件和调度详细数据预估各种因素对应的可能经济损失，进行累加，获得综合预计损失，对应转化为相应的不利值，预设对应的转化系数，进行相乘即可；再结合随着时间变化带来的影响，进行逐渐增大不利值，需要根据设施情况预设对应的变化系数，且变化系数随时间变化而逐渐增大，将不利值乘以对应时间的变化系数即可获得其时刻的不利值。

具体的可以基于CNN网络或DNN网络建立对应的不利分析模型，通过人工的方式建立对应的训练集，训练集包括设施条件信息、调度详细数据以及对应设置初始不利值和变化系数曲线，变化系数曲线中横轴为时间，纵轴为变化系数，且随时间的增大而增幅逐渐增大。

将获得的初始不利值标记为BNo；则后续时间的不利值BN＝BNo×(1+μ)，其中μ为对应时间的变化系数，将对应时间输入到变化系数曲线中进行匹配，获得对应的变化系数；根据获得各不利值和时间形成调度不利曲线，并可获得调度不利曲线的调度不利函数，将调度不利函数标记为G(t)。

所述预警模块用于向对应的管理人员进行异常预警，实时识别评估模块生成的调度异常预警信号，根据识别的调度异常预警信号按照预设的异常预警方式向管理人员进行异常预警。

识别具有的各种调度异常预警信号，为各调度异常预警信号预设对应的异常预警方式；具体的异常预警方式根据其具体的管理方式和管理要求进行设置。

通过调度信息模块、评估模块和预警模块之间的相互配合，实现对电网调度运行管理的调度自查，且通过根据调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估、根据在参照库中的匹配结果、根据累积评估单元对评估合格的调度指令进行累积分析等，实现从多角度进行自查，使得调度自查的更加全面，保障电网调度的正常运行；实现对电网调度的智能自查。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，包括调度信息模块、评估模块和预警模块；

所述调度信息模块用于实时获取生成的各调度指令的调度详细数据；

所述评估模块用于对调度指令对应的调度详情数据进行评估，实时获取调度信息模块采集的调度指令以及对应的调度详情数据；基于预设的评估匹配表匹配对应的评估项，根据各评估项采集对应的评估项数据；

根据识别的调度指令匹配对应的参照指令，识别参照指令对应的调度范围和调度效果集；

根据获得的调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估，获得对应的评估结果，评估结果包括评估合格和评估异常，根据获得的评估结果生成对应的调度异常预警信号；

所述预警模块用于向对应的管理人员进行异常预警，实时识别评估模块生成的调度异常预警信号，根据识别的调度异常预警信号按照预设的异常预警方式向管理人员进行异常预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，调度详情数据的采集方法包括：

对接相应的电网调度***，实时识别电网调度***中生成的调度指令；

确定电网调度中不同调度指令对应的影响因素，根据各影响因素设置对应的详情数据项；并设置各所述详情数据项的评估项；将获得的各所述详情数据项和对应的所述评估项进行整合，建立对应的评估匹配表；

根据识别的调度指令从评估匹配表中匹配对应的详情数据项，基于各详情数据项进行相应的数据采集，将采集的数据进行整合后形成调度详细数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，根据识别的调度指令匹配对应的参照指令的方法包括：

确定对应的待选指令，根据待选指令对应的历史电网调度数据设置对应的调度范围和调度效果集；将获得的待选指令和对应的调度范围、调度效果集进行整合后形成对应的参照库；

识别调度指令，将获得的调度指令输入到参照库中进行匹配，获得对应的待选指令，将匹配的待选指令标记为参照指令，并获取该参照指令对应的调度范围和调度效果集。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，当在参照库中没有匹配到对应参照指令时，生成对应的调度异常预警信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，根据获得的调度范围和调度效果集对评估项数据进行评估的方法包括：

计算评估项数据与调度效果集之间的相似值，将获得的相似值标记为XS；

将评估项标记为i，i＝1、2、……、n；n为评估项的数量；根据孤立森林算法计算各评估项的单项评估值f(xi)，其中xi为对应评估项的评估项数据，U为对应的调度范围；

根据综合评估公式计算对应的综合评估值PGF，其中λ为判断系数，当/>不等于0时，判定评估异常；当/>等于0时，不考虑λ的影响；

当综合评估值大于阈值X1时，判定评估合格；

当综合评估值不大于阈值X1时，判定评估异常。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，评估模块还包括累积评估单元，所述累积评估单元用于对评估合格的调度指令进行累积分析，获得对应的累积分析结果，累积分析结果包括累积分析正常和累积分析异常，根据获得的累积分析结果生成对应的调度异常预警信号。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，累积评估单元的工作方法包括：

实时识别评估合格的调度指令，标记为目标指令，识别目标指令的调度详细数据，根据获得的调度详细数据设置对应的调度不利曲线；识别调度不利曲线对应的调度不利函数G(t)；

预设调度限制表；根据调度详细数据从调度限值表中匹配对应的调度限值，将获得的调度限值标记为PB；

根据累积评估公式计算对应的累积评估值，其中to为对应预估的调度持续时间；PVD为累积评估值；

将累积评估值大于0的调度指令的累积评估结果标记为累积分析异常；

将累积评估值不大于0的调度指令的累积评估结果标记为累积分析正常。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的电网调度运行管理的调度自查***，其特征在于，调度不利曲线的设置方法包括：

建立不利分析模型，通过建立的不利分析模型进行分析，获得对应的初始不利值和变化系数曲线；

将获得的初始不利值标记为BNo；根据对应时间从变化系数曲线中匹配对应的变化系数，将获得的变化系数标记为μ；则对应时间的不利值为BN＝BNo×(1+μ)，式中BN为不利值；

以调度持续时间为横轴，不利值为纵轴，结合各不利值和对应时间形成调度不利曲线，并获得调度不利曲线的调度不利函数，将调度不利函数标记为G(t)。