CN106446345B - 基于细分地理区域的配网运行指标处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,包括以下步骤:将地理区域划分为若干个相对独立的、供电范围不重叠的网格单元;将所有配变映射到对应的网格单元内;通过相似度算法将网格单元内配变种类划分为纯居配变、纯商业配变或混合配变;计算网格单元内配变的负载信息,并计算网格单元内配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率,确定网格单元内的配变的用电特性;计算每个网格单元内配变的负载指标;以地图形式展示每个网格单元内配变的用电特性和负载指标从而确定网格单元的配网运行指标;本发明利用网格化分析思路,对网格单元内配变的用电特性、配变的负荷特性、配变的负载信息进行分析,分析粒度更加精细化。
Description
技术领域
本发明属于电力智能应用技术领域,具体涉及一种基于细分地理区域的配网运行指标处理方法。
背景技术
网格化管理是近年来新兴的基于全局信息交互计算的管理模式,其主要目的是以网格为最小单位,实现网格的有效资源共享与协作。
配电网作为智能电网的重要组成部分,直接面向用户、是保证供电质量、提高电网运行效率、提供优质服务的关键环节。配网运行指标是评估配网供电可靠性的重要指标,目前对配网运行指标的分析大多为按地区、行业等分类进行的多维度的统计,统计的种类虽然众多,但分析粒度相对较粗矿,缺少更加细致的特点。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足提供一种基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,本基于细分地理区域的配网运行指标处理方法利用网格化分析思路,根据配电变压器所属GPS经纬度信息,将其映射到事先划分好的网格单元中,对网格单元内配变的用电特性、配变的负荷特性、配变的负载信息进行分析,由传统的被动发现问题转变为主动发现问题,由单一管理转变为监管并重,分析粒度更加精细化。
为实现上述技术目的,本发明采取的技术方案为:
基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,包括以下步骤:
(1)将地理区域划分为若干个相对独立的、供电范围不重叠的网格单元;
(2)根据配变的GPS经纬度信息将所有配变映射到对应的网格单元内;
(3)通过相似度算法将网格单元内的配变的种类划分为纯居配变、纯商业配变或混合配变;
(4)计算每个网格单元内的配变的负载信息,并计算每个网格单元内的配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率从而确定每个网格单元内的配变的用电特性;
(5)计算每个网格单元内的配变的负载指标;
(6)以地图形式展示地理区域内每个网格单元内的配变的用电特性、配变的种类和配变的负载指标从而确定每个网格单元的配网运行指标。
作为本发明进一步改进的技术方案,所述的步骤(1)包括:预先设定网格单元的大小,根据地理区域在地图上所处的经纬度范围和网格单元的大小将地理区域划分为若干个相对独立的、供电范围不重叠的网格单元,确定网格单元的经纬度跨度并计算每个网格单元所处的经纬度信息。
作为本发明进一步改进的技术方案,所述的步骤(2)包括:获取配变的GPS经纬度信息,判断配变的GPS经纬度信息是否正确,若正确,将配变的GPS经纬度信息和步骤(1)内的每个网格单元所处的经纬度信息进行对比从而将配变映射到对应经纬度信息相同的网格单元内,若错误,对配变的GPS经纬度信息重新进行人工配置,对于未配置GPS经纬度信息的配变进行人工配置,保证每台配变具有正确的经纬度信息,将每台配变映射到对应的经纬度信息相同的网格单元内。
作为本发明进一步改进的技术方案,所述的步骤(3)包括:按照工作日时间段和周末时间段统计每个网格单元内配变的平均负荷,得到每个网格单元内配变的负荷特性,按照地理区域所处的区县位置以及工作日时间段和周末时间段分别汇总纯居的负荷特性、纯商业的负荷特性和混合的负荷特性,将纯居的负荷特性、纯商业的负荷特性和混合的负荷特性分别与每个网格单元内配变的负荷特性通过相似度算法进行匹配,将每个网格单元内的配变的种类划分为纯居配变、纯商业配变或混合配变。
作为本发明进一步改进的技术方案,所述的步骤(4)包括:计算每个网格单元内配变的负载信息,并计算每个网格单元内配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率,通过分析每个网格单元内配变的历史负荷特性、负载信息以及配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率从而确定每个网格单元内配变的用电特性。
作为本发明进一步改进的技术方案,所述的步骤(5)包括:根据步骤(4)内的每个网格单元内的配变的负载信息计算每个网格单元内配变的负载指标。
作为本发明进一步改进的技术方案,所述的负载信息包括空载信息、轻载信息、重载信息和过载信息。
作为本发明进一步改进的技术方案,所述的相似度算法为余弦相似度算法。
本发明所达到的有益效果:本发明解决了现有的基于地区、行业等多维统计分析无法进行更加细粒度的统计问题。现有的分析可以反应各区域的配网整体运行情况,但对局部区域配网运行指标却不能进行详细分析,本发明将地理区域划分为多个网格单元,根据配电变压器所属GPS经纬度信息,将其映射到事先划分好的网格单元中,对网格单元内配变的用电特性、配变的负荷特性、配变的负载信息进行分析,为准确统计细分地理区域的网格单元内配网运行指标提供了直接依据。配网运行指标的网格化分析思路,可以实现即时掌握各个地理区域的配网运行状态,根据各个网格单元内配网运行指标结果能及时进行故障分析、问题定位及配网规划建设;因此本发明统计分析粒度更加精细化,网格化分析思路对局部区域配网运行指标能进行详细分析。
附图说明
图1为本发明的区域网格划分流程示意图。
图2为本发明的配变网格映射流程示意图。
图3为本发明的网格纯居配变、纯商业配变、混合配变划分流程示意图。
图4为本发明的网格单元内的配变的用电特性分析界面图。
具体实施方式
下面根据图1至图4对本发明的具体实施方式作出进一步说明:本基于细分地理区域的配网运行指标处理方法利用网格化分析思路,根据配电变压器所属GPS经纬度信息,将其映射到事先划分好的网格单元中,对网格单元内配变的用电特性、配变的负荷特性、配变的负载信息进行分析,由传统的被动发现问题转变为主动发现问题,由单一管理转变为监管并重,分析粒度更加精细化。
以江苏省为例,基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,包括以下步骤:
(1)参见图1,区域网格划分:将江苏省区域划分为若干个相对独立的、供电范围不重叠的网格单元;
(2)参见图2,配变网格映射:根据配变的GPS经纬度信息将所有配变映射到对应的网格单元内;
(3)参见图3,网格纯居配变、纯商业配变、混合配变划分:通过相似度算法将网格单元内的配变的种类划分为纯居配变、纯商业配变或混合配变;
(4)参见图4,网格配变用电特性分析:计算每个网格单元内的配变的负载信息,并计算每个网格单元内的配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率从而确定每个网格单元内的配变的用电特性;
(5)网格配变负载指标分析:计算每个网格单元内的配变的负载指标;
(6)网格配变运行指标分析:以地图形式展示江苏省区域内每个网格单元内的配变的用电特性、配变的种类和配变的负载指标,用户从地图上了解江苏省区域内每个网格单元内的配变的用电特性、配变的种类和配变的负载指标从而确定了每个网格单元的配网运行指标,因为每个网格单元的配网运行指标是由每个网格单元内的配变的用电特性、配变的种类和配变的负载指标体现的。
本实施例中,所述的步骤(1)包括:参见图1,预先设定网格单元的大小,设定网格单元的大小近似为5km的网格,再根据江苏省在地图上所处的经纬度范围,确定划分网格单元的数量为N,将江苏省划分为N个且大小近似为5km的相对独立的、供电范围不重叠的网格单元,确定网格单元的经纬度跨度并计算每个网格单元所处的经纬度信息。
本实施例中,所述的步骤(2)包括:参见图2,获取配变的GPS经纬度信息,判断配变的GPS经纬度信息是否正确,若正确,将配变的GPS经纬度信息和步骤(1)内的每个网格单元所处的经纬度信息进行对比从而将配变映射到对应经纬度信息相同的网格单元内,若错误,对配变的GPS经纬度信息重新进行人工配置,对于未配置GPS经纬度信息的配变进行人工配置,保证每台配变具有正确的经纬度信息,将每台配变映射到对应的经纬度信息相同的网格单元内;准确的配变的经纬度信息为后续网格配变特性及指标分析提供正确数据。
本实施例中,所述的步骤(3)包括:参见图3,按照工作日时间段和周末时间段统计每个网格单元内配变的平均负荷,得到每个网格单元内配变的负荷特性,按照江苏省所处的区县位置以及工作日时间段和周末时间段分别汇总纯居的负荷特性、纯商业的负荷特性和混合的负荷特性,将纯居的负荷特性、纯商业的负荷特性和混合的负荷特性分别与每个网格单元内配变的负荷特性通过相似度算法进行匹配,将每个网格单元内的配变的种类划分为纯居配变、纯商业配变或混合配变。
本实施例中,所述的步骤(4)包括:参见图4,计算每个网格单元内配变的负载信息,并计算每个网格单元内配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率,通过分析每个网格单元内配变的历史负荷特性、负载信息以及配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率从而确定每个网格单元内配变的用电特性。
本实施例中,所述的步骤(5)包括:根据步骤(4)内的每个网格单元内的配变的负载信息计算每个网格单元内配变的负载指标。
本实施例中,所述的负载信息包括空载信息、轻载信息、重载信息和过载信息。
本实施例中,所述的相似度算法为余弦相似度算法。将纯居的负荷特性与网格单元内配变的负荷特性通过余弦相似度算法进行匹配,若网格单元内配变的负荷特性与纯居的负荷特性的相似度达到97%以上,则网格单元内的配变为纯居配变,否则将网格单元内配变的负荷特性与纯商业的负荷特性通过余弦相似度算法进行匹配,若网格单元内配变的负荷特性与纯商业的的负荷特性的相似度达到97%以上,则网格单元内的配变为纯商业配变,否则,网格单元内的配变为混合配变。利用这种匹配方法将每个网格单元内配变的负荷特性通过余弦相似度算法分别与纯居的负荷特性、纯商业的负荷特性和混合的负荷特性进行匹配,直到N个网格单元内配变均匹配为止。
最后本实施例以地图形式展示江苏省区域内每个网格单元内的配变的用电特性和负载指标从而分析每个网格单元内配变的运行指标,确定每个网格单元的配网运行指标从而确定每个网格单元对应的地理区域内的配网运行指标。本实施例不仅适用于江苏省区域的配网运行指标分析,还适应于各个地理区域的配网运行指标分析。
本发明解决了现有的基于地区、行业等多维统计分析无法进行更加细粒度的统计问题。现有的分析可以反应各区域的配网整体运行情况,但对局部区域配网运行指标却不能进行详细分析,本发明将地理区域划分为多个网格单元,根据配电变压器所属GPS经纬度信息,将其映射到事先划分好的网格单元中,对网格单元内配变的用电特性、配变的负荷特性、配变的负载信息进行分析,为准确统计细分地理区域的网格单元内配网运行指标提供了直接依据。且本发明支持用户按地区、地区属性、配变性质等进行分类查询分析,通过以地图形式展示各个细分地理区域的网格单元内的指标数据,配网运行指标的网格化分析思路,可以实现即时掌握各个地理区域的配网运行状态,根据各个网格单元内配网运行指标结果能及时进行故障分析、问题定位及配网规划建设;因此本发明统计分析粒度更加精细化,网格化分析思路对局部区域配网运行指标能进行详细分析。
本发明的保护范围包括但不限于以上实施方式,本发明的保护范围以权利要求书为准,任何对本技术做出的本领域的技术人员容易想到的替换、变形、改进均落入本发明的保护范围。
Claims (8)
1.基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)将地理区域划分为若干个相对独立的、供电范围不重叠的网格单元;
(2)根据配变的GPS经纬度信息将所有配变映射到对应的网格单元内;
(3)通过相似度算法将网格单元内的配变的种类划分为纯居配变、纯商业配变或混合配变;
(4)计算每个网格单元内的配变的负载信息,并计算每个网格单元内的配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率从而确定每个网格单元内的配变的用电特性;
(5)计算每个网格单元内的配变的负载指标;
(6)以地图形式展示地理区域内每个网格单元内的配变的用电特性、配变的种类和配变的负载指标从而确定每个网格单元的配网运行指标。
2.根据权利要求1所述的基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于:所述的步骤(1)包括:预先设定网格单元的大小,根据地理区域在地图上所处的经纬度范围和网格单元的大小将地理区域划分为若干个相对独立的、供电范围不重叠的网格单元,确定网格单元的经纬度跨度并计算每个网格单元所处的经纬度信息。
3.根据权利要求2所述的基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于:所述的步骤(2)包括:获取配变的GPS经纬度信息,判断配变的GPS经纬度信息是否正确,若正确,将配变的GPS经纬度信息和步骤(1)内的每个网格单元所处的经纬度信息进行对比从而将配变映射到对应经纬度信息相同的网格单元内,若错误,对配变的GPS经纬度信息重新进行人工配置,对于未配置GPS经纬度信息的配变进行人工配置,保证每台配变具有正确的经纬度信息,将每台配变映射到对应的经纬度信息相同的网格单元内。
4.根据权利要求3所述的基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于:所述的步骤(3)包括:按照工作日时间段和周末时间段统计每个网格单元内配变的平均负荷,得到每个网格单元内配变的负荷特性,按照地理区域所处的区县位置以及工作日时间段和周末时间段分别汇总纯居的负荷特性、纯商业的负荷特性和混合的负荷特性,将纯居的负荷特性、纯商业的负荷特性和混合的负荷特性分别与每个网格单元内配变的负荷特性通过相似度算法进行匹配,将每个网格单元内的配变的种类划分为纯居配变、纯商业配变或混合配变。
5.根据权利要求4所述的基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于:所述的步骤(4)包括:计算每个网格单元内配变的负载信息,并计算每个网格单元内配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率,通过分析每个网格单元内配变的历史负荷特性、负载信息以及配变在不同时间段内的最大负载率、最小负载率和平均负载率从而确定每个网格单元内配变的用电特性。
6.根据权利要求5所述的基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于:所述的步骤(5)包括:根据步骤(4)内的每个网格单元内的配变的负载信息计算每个网格单元内配变的负载指标。
7.根据权利要求1所述的基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于:所述的负载信息包括空载信息、轻载信息、重载信息和过载信息。
8.根据权利要求1或4所述的基于细分地理区域的配网运行指标处理方法,其特征在于:所述的相似度算法为余弦相似度算法。
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Legal Events
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GR01 | Patent grant | ||
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