CN105868792B - 基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统 - Google Patents

基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105868792B
CN105868792B CN201610237870.XA CN201610237870A CN105868792B CN 105868792 B CN105868792 B CN 105868792B CN 201610237870 A CN201610237870 A CN 201610237870A CN 105868792 B CN105868792 B CN 105868792B
Authority
CN
China
Prior art keywords
equipment
electric power
borderline region
information
power operation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201610237870.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN105868792A (zh
Inventor
杨文佳
王林
王君安
李玉志
林勇
吴金玉
晋飞
候保刚
孙守鑫
辛保江
温国强
黄海丽
朱海南
张同军
周玉
潘立顺
孙董强
丁立
韩宏伟
殷成福
于刚
张致东
李新
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Weifang Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Weifang Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Weifang Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201610237870.XA priority Critical patent/CN105868792B/zh
Publication of CN105868792A publication Critical patent/CN105868792A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105868792B publication Critical patent/CN105868792B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/759Region-based matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统,该方法包括:获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息,构建区域设备集合;接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域,并建立边界特征区域集合;查询与所述边界特征区域集合中设备一致的区域设备集合,并比较边界特征区域集合与所述区域设备集合内的元素,若两个集合内的元素均一致,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作。

Description

基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统
技术领域
本发明属于电网安全运营领域,尤其涉及一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统。
背景技术
随着电网迅速发展和普及,电力系统的规模逐渐扩大,电压等级也随之增高,由电力误操作带来的风险隐患越来越大。电力误操作事故是电力系统频发性事故质疑,能造成设备损坏、大面积停电和人身伤亡等重大事故。电力误操作中对电力系统危害最大的是以下五种恶性误操作:带负荷分、合隔离开关;带电挂(合)接地线(接地开关);待接地线(开关)合断路器(隔离开关);误分、合断路器;误入带电间隔。
防止上述五种恶性误操作,简称为“五防”。我国在1990年就提出了电气设备的“五防”要求,并以法规形式(能源安保[1990]1110号文)规定了电气防误操作的管理、运行、设计和使用原则。电气“五防”是电力系统安全生产的重要保证。“五防”是电力系统为防止操作人员在现场操作过程中发生误操作而采取的一种防范措施。它要求电力系统在进行倒闸操作前,先在防误系统中模拟该倒闸操作过程。模拟操作时,防误系统根据当前各设备的状态判断设备操作是否违反了防误规则要求,如果违反了防误规则要求,则提示用户不能进行该步操作。
当前的防误系统以微机防误系统居多,在微机防误系统中一般采用人工编写设备操作逻辑公式的方法来实现设备的防误操作逻辑。目前针对调控的电力操作的防误分析主要采用全网的拓扑分析的方法进行防误分析,但是对于某个区域内的设备操作的防误分析很难做出准确的分析,用规则式也很难穷举。而且传统的规则式穷举法,很容易出现遗漏的情况,调控操作面向的是整个电网,全网拓扑分析式的防误分析方法主要分析的是全网特征,对于某个操作造成的某个区域的影响很难分析到位。目前,还未发现在电力操作的防误分析方面采用特征区域法进行实现电力操作防误分析。
发明内容
为了解决现有技术的缺点,本发明提供一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统。该方法采用设备特征值来判断和确定分析区域,无需分析到全网,对操作进行精准分析的同时也提高了分析的效率,也无需因为设备异动和实时数据的变化而进行跟踪维护。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法,包括:
获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作。
所述电力操作信息包括:开关拉合、解环、旁代、设备四态转换操作信息。
构建边界区域特征集合的具体过程为:
根据电力配电网中拓扑结构信息,获取电力配电网中每个设备的连接点信息;
根据电力配电网中拓扑结构信息和设备运行的状态,得到电力配电网中每个设备的名称、状态、功能类型信息;
将得到的电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息按照预设规则构建出边界区域特征集合。
确定当前用户的电力操作的边界区域的具体过程为:
首先确定当前用户的电力操作的设备的连接点;
根据设备的每个连接点进行拓扑搜索,当搜索到某个设备时,根据该设备特征值边界特征区域集合进行比对,如果满足特征,则停止搜索;如果不满足,继续搜索,直到搜索整个电力配电网区域为止。
查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合的过程为:
获取当前用户的电力操作的设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
根据获取的上述信息,则查找出与该设备名称、状态、功能类型以及连接点信息完全一致的设备边界区域特征集合。
一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法的判断装置,包括:
构建设备边界区域特征集合模块,其被配置为获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
设备特征值提取模块,其被配置为接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
边界区域确定模块,其被配置为根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
电力误操作判断模块,其被配置为查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作。
所述构建设备边界区域特征集合模块还包括:
设备信息获取模块,其被配置为根据电力配电网中拓扑结构信息,获取电力配电网中每个设备的连接点信息;以及根据电力配电网中拓扑结构信息和设备运行的状态,得到电力配电网中每个设备的名称、状态、功能类型信息;
集合建立模块,其被配置为将得到的电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息按照预设规则构建出边界区域特征集合。
所述边界区域确定模块包括:
连接点确定模块,其被配置为确定当前用户的电力操作的设备的连接点;
边界区域搜索模块,其被配置为根据设备的每个连接点进行拓扑搜索,当搜索到某个设备时,根据该设备特征值边界特征区域集合进行比对,如果满足特征,则停止搜索;如果不满足,继续搜索,直到搜索整个电力配电网区域为止。
所述电力误操作判断模块还包括设备边界区域特征集合查找模块,其配置为获取当前用户的电力操作的设备名称、状态、功能类型以及连接点信息,并根据获取的上述信息,查找出与该设备名称、状态、功能类型以及连接点信息完全一致的设备边界区域特征集合。
一种电力误操作判断系统,采用基于特征区域集合的电力误操作判断方法,该电力误操作判断系统包括电力误操作判断装置、电力配电网拓扑结构信息输入装置和防误主机;
所述电力误操作判断装置,包括构建设备边界区域特征集合模块,其被配置为获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
设备特征值提取模块,其被配置为接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
边界区域确定模块,其被配置为根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
电力误操作判断模块,其被配置为查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
电力配电网拓扑结构信息输入装置,其用于输入电力配电网拓扑结构信息至电力误操作判断装置;
防误主机,其用于提供设备状态信息、输入操作请求和输出判断结果。
本发明的有益效果为:
(1)本发明避免了传统方法带来的问题,它根据接收当的前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征,根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域,最后通过查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,判断出电力操作信息中的设备特征值若存在所述设备边界区域特征集合内,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
(2)本发明的该方法无需分析到全网,对操作进行精准分析的同时也提高了分析的效率,也无需因为设备异动和实时数据的变化而进行跟踪维护。
附图说明
图1是本发明的本发明的基于特征区域集合的电力误操作判断方法流程图;
图2是本发明的于特征区域集合的电力误操作装置结构示意图;
图3是本发明的于特征区域集合的电力误操作系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明:本发明的中的电力操作包括开关拉合、解环、旁代、设备四态转换操作以及其他电力操作。
图1是本发明的基于特征区域集合的电力误操作判断方法,具体地,包括以下步骤:
步骤(1):获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
具体地,构建边界区域特征集合的具体过程为:
根据电力配电网中拓扑结构信息,获取电力配电网中每个设备的连接点信息;
根据电力配电网中拓扑结构信息和设备运行的状态,得到电力配电网中每个设备的名称、状态、功能类型信息;
将得到的电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息按照预设规则构建出边界区域特征集合。
步骤(2):接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息。
步骤(3):根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
具体地,确定当前用户的电力操作的边界区域的具体过程为:
首先确定当前用户的电力操作的设备的连接点;
根据设备的每个连接点进行拓扑搜索,当搜索到某个设备时,根据该设备特征值边界特征区域集合进行比对,如果满足特征,则停止搜索;如果不满足,继续搜索,直到搜索整个电力配电网区域为止。
步骤(4):查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作。
具体地,查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合的过程为:
获取当前用户的电力操作的设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
根据获取的上述信息,则查找出与该设备名称、状态、功能类型以及连接点信息完全一致的设备边界区域特征集合。
下面以母线不能失去电压互感器行来描述本发明的实现和应用过程:
首先该防误的拓扑过程只是在母线的连通区域内进行搜索判断,这种类型的防误判断还有很多,所以在数据库中构建了边界区域特征集合,边界区域特征集合包括设备类型和状态信息,边界区域特征集合是多种基础特征的复杂逻辑的组合,其中基础特征包括设备类型和设备状态。边界区域特征集合首先发散式的得到其相关区域设备集合,如下公式:
形成设备库集合N1后,将边界区域特征集合作为特征进行判断,是否继续发散,如果需要发散则继续进行发散,将发散的结果形成区域。其中,C1(n)和C2(n)分别表示设备操作前和操作后的状态信息。
在进行防误判断时可通过母线的边界区域进行区域搜索,最后通过指定的特征类型进行区域设备筛选,得出判断结果。
本发明避免了传统方法带来的问题,它根据接收当的前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征,根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域,最后通过查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,判断出电力操作信息中的设备特征值若存在所述设备边界区域特征集合内,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
本发明的该方法无需分析到全网,对操作进行精准分析的同时也提高了分析的效率,也无需因为设备异动和实时数据的变化而进行跟踪维护。
如图2所示,本发明的基于特征区域集合的电力误操作判断方法的判断装置,包括:构建设备边界区域特征集合模块、设备特征值提取模块、边界区域确定模块和电力误操作判断模块。下面详细介绍每一个模块的作用以及组成架构。
构建设备边界区域特征集合模块,其被配置为获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合。
具体地,所述构建设备边界区域特征集合模块还包括:
设备信息获取模块,其被配置为根据电力配电网中拓扑结构信息,获取电力配电网中每个设备的连接点信息;以及根据电力配电网中拓扑结构信息和设备运行的状态,得到电力配电网中每个设备的名称、状态、功能类型信息;
集合建立模块,其被配置为将得到的电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息按照预设规则构建出边界区域特征集合。
设备特征值提取模块,其被配置为接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息。
边界区域确定模块,其被配置为根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域。
具体地,边界区域确定模块包括:
连接点确定模块,其被配置为确定当前用户的电力操作的设备的连接点;
边界区域搜索模块,其被配置为根据设备的每个连接点进行拓扑搜索,当搜索到某个设备时,根据该设备特征值边界特征区域集合进行比对,如果满足特征,则停止搜索;如果不满足,继续搜索,直到搜索整个电力配电网区域为止。
电力误操作判断模块,其被配置为查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作。
进一步地,电力误操作判断模块还包括设备边界区域特征集合查找模块,其配置为获取当前用户的电力操作的设备名称、状态、功能类型以及连接点信息,并根据获取的上述信息,查找出与该设备名称、状态、功能类型以及连接点信息完全一致的设备边界区域特征集合。
本发明避免了传统方法带来的问题,它根据接收当的前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征,根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域,最后通过查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,判断出电力操作信息中的设备特征值若存在所述设备边界区域特征集合内,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
本发明的该方法无需分析到全网,对操作进行精准分析的同时也提高了分析的效率,也无需因为设备异动和实时数据的变化而进行跟踪维护。
如图3所示为电力误操作判断系统,该电力误操作判断系统采用基于特征区域集合的电力误操作判断方法,该电力误操作判断系统包括电力误操作判断装置、电力配电网拓扑结构信息输入装置和防误主机。
具体地,电力误操作判断装置,包括构建设备边界区域特征集合模块,其被配置为获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
设备特征值提取模块,其被配置为接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
边界区域确定模块,其被配置为根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
电力误操作判断模块,其被配置为查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
电力配电网拓扑结构信息输入装置,其用于输入电力配电网拓扑结构信息至电力误操作判断装置;
防误主机,其用于提供设备状态信息、输入操作请求和输出判断结果。
本发明避免了传统方法带来的问题,它根据接收当的前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征,根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域,最后通过查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,判断出电力操作信息中的设备特征值若存在所述设备边界区域特征集合内,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
本发明的该方法无需分析到全网,对操作进行精准分析的同时也提高了分析的效率,也无需因为设备异动和实时数据的变化而进行跟踪维护。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (6)

1.一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法,其特征在于,包括:
获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
确定当前用户的电力操作的边界区域的具体过程为:
首先确定当前用户的电力操作的设备的连接点;
根据设备的每个连接点进行拓扑搜索,当搜索到某个设备时,根据该设备特征值边界区域特征集合进行比对,如果满足特征,则停止搜索;如果不满足,继续搜索,直到搜索整个电力配电网区域为止;
查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合的过程为:
获取当前用户的电力操作的设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
根据获取的上述信息,则查找出与该设备名称、状态、功能类型以及连接点信息完全一致的设备边界区域特征集合。
2.如权利要求1所述的一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法,其特征在于,所述电力操作信息包括:开关拉合、解环、旁代、设备四态转换操作信息。
3.如权利要求1所述的一种基于特征区域集合的电力误操作判断方法,其特征在于,构建边界区域特征集合的具体过程为:
根据电力配电网中拓扑结构信息,获取电力配电网中每个设备的连接点信息;
根据电力配电网中拓扑结构信息和设备运行的状态,得到电力配电网中每个设备的名称、状态、功能类型信息;
将得到的电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息按照预设规则构建出边界区域特征集合。
4.一种基于如权利要求1-3任一所述的特征区域集合的电力误操作判断方法的判断装置,其特征在于,包括:
构建设备边界区域特征集合模块,其被配置为获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
设备特征值提取模块,其被配置为接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
边界区域确定模块,其被配置为根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
电力误操作判断模块,其被配置为查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
所述边界区域确定模块包括:
连接点确定模块,其被配置为确定当前用户的电力操作的设备的连接点;
边界区域搜索模块,其被配置为根据设备的每个连接点进行拓扑搜索,当搜索到某个设备时,根据该设备特征值边界区域特征集合进行比对,如果满足特征,则停止搜索;如果不满足,继续搜索,直到搜索整个电力配电网区域为止;
所述电力误操作判断模块还包括设备边界区域特征集合查找模块,其配置为获取当前用户的电力操作的设备名称、状态、功能类型以及连接点信息,并根据获取的上述信息,查找出与该设备名称、状态、功能类型以及连接点信息完全一致的设备边界区域特征集合。
5.如权利要求4所述的判断装置,其特征在于,所述构建设备边界区域特征集合模块还包括:
设备信息获取模块,其被配置为根据电力配电网中拓扑结构信息,获取电力配电网中每个设备的连接点信息;以及根据电力配电网中拓扑结构信息和设备运行的状态,得到电力配电网中每个设备的名称、状态、功能类型信息;
集合建立模块,其被配置为将得到的电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息按照预设规则构建出边界区域特征集合。
6.一种电力误操作判断系统,其特征在于,其采用如权利要求1至3任一项中所述的基于特征区域集合的电力误操作判断方法,该电力误操作判断系统包括电力误操作判断装置、电力配电网拓扑结构信息输入装置和防误主机;
所述电力误操作判断装置,包括构建设备边界区域特征集合模块,其被配置为获取电力配电网中设备名称、状态、功能类型以及连接点信息来构建设备边界区域特征集合;
设备特征值提取模块,其被配置为接收当前用户的电力操作信息,提取电力操作信息中的设备特征值;所述设备特征值包括设备名称、状态、功能类型以及连接点信息;
边界区域确定模块,其被配置为根据提取的设备特征值,确定当前用户的电力操作的边界区域;
电力误操作判断模块,其被配置为查找与所述当前用户的电力操作的边界区域一致的设备边界区域特征集合,并判断电力操作信息中的设备特征值是否存在所述设备边界区域特征集合内,若是,则电力操作正常,否则,判断为电力误操作;
电力配电网拓扑结构信息输入装置,其用于输入电力配电网拓扑结构信息至电力误操作判断装置;
防误主机,其用于提供设备状态信息、输入操作请求和输出判断结果。
CN201610237870.XA 2016-04-15 2016-04-15 基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统 Expired - Fee Related CN105868792B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610237870.XA CN105868792B (zh) 2016-04-15 2016-04-15 基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610237870.XA CN105868792B (zh) 2016-04-15 2016-04-15 基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105868792A CN105868792A (zh) 2016-08-17
CN105868792B true CN105868792B (zh) 2019-06-25

Family

ID=56633303

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610237870.XA Expired - Fee Related CN105868792B (zh) 2016-04-15 2016-04-15 基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105868792B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107609737B (zh) * 2017-08-09 2021-01-01 珠海优特电力科技股份有限公司 用于生产作业分区的数据处理方法和装置
CN113471865A (zh) * 2021-07-02 2021-10-01 合肥优晟电力科技有限公司 一种基于拓扑分析的电网防误操作电气原理判断方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102508059A (zh) * 2011-10-18 2012-06-20 北京科东电力控制系统有限责任公司 基于智能识别设备状态的拓扑防误校核方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1567494A (zh) * 2003-06-21 2005-01-19 周慧琳 电气操作五防闭锁的拓扑分析算法
CN102957203B (zh) * 2011-08-31 2014-11-26 珠海优特电力科技股份有限公司 一种电气设备防误操作方法、装置和系统
CN102931725B (zh) * 2012-10-19 2015-09-09 广东电网公司电力科学研究院 电力调度主站式综合智能防误系统自动拓扑着色方法
CN103208857B (zh) * 2013-03-19 2014-10-08 国电南瑞科技股份有限公司 基于变电站svg一次接线图的五防闭锁拓扑分析方法
CN103440693A (zh) * 2013-08-16 2013-12-11 长园共创电力安全技术股份有限公司 电网区域防误系统及区域防误方法
KR101422682B1 (ko) * 2014-02-18 2014-09-25 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 인입점 에너지 계측 장치 및 이를 통한 에너지 계측 정보 레이블링 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102508059A (zh) * 2011-10-18 2012-06-20 北京科东电力控制系统有限责任公司 基于智能识别设备状态的拓扑防误校核方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105868792A (zh) 2016-08-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104965437B (zh) 一种操作票智能成票方法
CN102142716B (zh) 一种基于三态数据多维协同处理的电网在线故障诊断方法
CN102508076B (zh) 一种基于多智能体系统和小波分析的故障诊断装置及方法
CN108828404A (zh) 用于快速故障定位的低压台区电气拓扑辨识系统及方法
CN103529708B (zh) 配电网的预操作仿真系统及仿真分析方法
CN104360227A (zh) 基于行波法和暂态主频法的变电站电缆出线故障监测方法
Baloch et al. Fault protection in microgrid using wavelet multiresolution analysis and data mining
CN103093276A (zh) 一种城市电网风险评估方法
CN110852023B (zh) 智能变电站一次主接线图自动生成方法及装置
CN104218672A (zh) 一种基于实时运行状态评价的配电网运行风险预警系统
CN105868792B (zh) 基于特征区域集合的电力误操作判断方法、装置及系统
CN104375056A (zh) 基于电压及电流初始行波的变电站电缆出线故障监测方法
CN104360226A (zh) 基于电流初始行波极性的变电站电缆出线故障监测方法
CN105094116A (zh) 交流固态功率控制器快速电弧故障检测数据预处理方法
CN106296456B (zh) 智能变电站二次检修安全措施支持系统及构建方法
CN103577628A (zh) 一种智能变电站虚回路设计的优化方法
CN102087314A (zh) 基于虚拟仪器的电网谐波分析仪
CN102749593B (zh) 一种分布式电源并网检测系统及方法
CN213659613U (zh) 一种基于深度神经网络的电气火灾预警装置
CN109543156A (zh) 一种基于iec61850的变电站操作票自动开票系统
CN106356994B (zh) 一种基于电网pmu大数据的电网稳定性判别方法
Nsaif et al. Island detection for grid connected photovoltaic distributed generations via integrated signal processing and machine learning approach
CN103001318B (zh) 一种基于61850的智能化变电站拓扑五防实现方法
CN106651113A (zh) 一种基于超前n‑1分析的调度员操作风险评估方法
Tian et al. Modeling and topology analysis of S-SCDN supply area based on graph database

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20190625

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee