CN106505568A - 预测事故集的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种预测事故集的方法和装置。其中，该方法包括：当接收到电力调度操作需求时，获取电力调度操作需求对应的电力系统的模拟运行数据和电力系统的电力网络拓扑模型、模拟调度操作行为、目标线路、以及模拟调度操作行为运行后，得到的新电力网络拓扑模型；通过新电力网络拓扑模型，对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算，生成潮流计算结果；根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。本发明降低了评估的计算量，提高了风险评估的计算效率。

Description

预测事故集的方法和装置

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其是涉及一种预测事故集的方法和装置。

背景技术

随着经济的不断发展和电力需求的增加，电网规模和设备数量日益增加，且电力基础建设、技术改造和电网设备检修任务也增多，使得电网的调度工作越来越复杂。电网调度工作的任务是配合电网检修、改造和优化运行，其目的是为了最终实现电网的安全与经济运行。在电网调度工作中，当电网调度行为本身受到不确定因素影响后，不仅不能配合电网检修等行为，反而会给电网带来一定的风险；因此，在电力调度之前需要对电力调度操作进行风险分析。

现有的电力调度操作风险的分析中，通常需要考虑该调度操作对全网线路的影响；该分析方式计算量较大，耗时长；当电路调度需要较为紧急时，上述分析会影响电力调度操作的实时性。

针对上述电力调度操作风险分析耗时长的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种预测事故集的方法和装置，以降低评估的计算量，提高风险评估的计算效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种预测事故集的方法，包括：当接收到电力调度操作需求时，获取电力调度操作需求对应的电力系统的模拟运行数据和电力系统的电力网络拓扑模型；其中，该模拟运行数据包括电力系统中的线路的潮流初始值和潮流额定容量值，以及电力系统中的节点的电压初始值；获取电力调度操作需求对应的模拟调度操作行为、模拟调度操作行为在电力网络拓扑模型中对应的目标线路、以及模拟调度操作行为在电力网络拓扑模型中运行后，得到的新电力网络拓扑模型；通过新电力网络拓扑模型，对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算，生成潮流计算结果；其中，该潮流计算结果包括电力系统中的各个线路的潮流模拟值，以及电力系统中的各个节点的电压模拟值；根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点，包括：对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；判断各个线路的潮流变化值与线路的潮流额定容量值比值的绝对值是否大于预设的第一阈值；如果是，确定线路为关键影响线路；对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；判断各个节点的电压变化值是否大于预设的第二阈值；如果是，确定节点为关键影响节点。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点，包括：对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；根据各个线路的潮流变化值与潮流额定容量值比值的绝对值，对各个线路进行排序；并将排序结果中绝对值较大的预设数量的线路确定为关键影响线路；对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；根据各个节点的电压变化值，对各个节点进行排序；并将排序结果中电压变化值较大的预设数量的节点确定为关键影响节点。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集，包括：按照预设的搜索深度，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；其中，预设的搜索深度N为1；判断搜索到的线路是否与目标线路、关键影响线路或关键影响节点具有相同的节点；如果是，将线路确定为电力调度操作行为的事故元素；将目标线路、关键影响线路和确定出的事故元素确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集，还包括：当预设的搜索深度N为大于1的自然数时，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；判断搜索到的线路是否与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点；其中，n＝1，2，3，…，N-1；如果有，将线路确定为电力调度操作行为的事故元素；将确定出的事故元素和搜索深度n的事故集确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

第二方面，本发明实施例提供了一种预测事故集的装置，包括：第一获取模块，用于当接收到电力调度操作需求时，获取电力调度操作需求对应的电力系统的模拟运行数据和电力系统的电力网络拓扑模型；其中，该模拟运行数据包括电力系统中的线路的潮流初始值和潮流额定容量值，以及电力系统中的节点的电压初始值；第二获取模块，用于获取电力调度操作需求对应的模拟调度操作行为、模拟调度操作行为在电力网络拓扑模型中对应的目标线路、以及模拟调度操作行为在电力网络拓扑模型中运行后，得到的新电力网络拓扑模型；计算模块，用于通过新电力网络拓扑模型，对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算，生成潮流计算结果；该其中，潮流计算结果包括电力系统中的各个线路的潮流模拟值，以及电力系统中的各个节点的电压模拟值；确定模块，用于根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；预测模块，用于基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，上述确定模块包括：第一潮流变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；第一关键影响线路确定单元，用于判断各个线路的潮流变化值与线路的潮流额定容量值比值的绝对值是否大于预设的第一阈值；如果是，确定线路为关键影响线路；第一电压变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；第一关键影响节点确定单元，用于判断各个节点的电压变化值是否大于预设的第二阈值；如果是，确定节点为关键影响节点。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，上述确定模块包括：第二潮流变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；第二关键影响线路确定单元，用于根据各个线路的潮流变化值与潮流额定容量值比值的绝对值，对各个线路进行排序；并将排序结果中绝对值较大的预设数量的线路确定为关键影响线路；第二电压变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；第二关键影响节点确定单元，用于根据各个节点的电压变化值，对各个节点进行排序；并将排序结果中电压变化值较大的预设数量的节点确定为关键影响节点。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，上述预测模块包括：第一搜索单元，用于按照预设的搜索深度，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；其中，该预设的搜索深度N为1；第一判断单元，用于判断搜索到的线路是否与目标线路、关键影响线路或关键影响节点具有相同的节点；第一事故元素确定单元，用于如果搜索到的线路与目标线路、关键影响线路或关键影响节点具有相同的节点，将线路确定为电力调度操作行为的事故元素；第一事故集确定单元，用于将目标线路、关键影响线路和确定出的事故元素确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

结合第二方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，上述预测模块还包括：第二搜索单元，用于当预设的搜索深度N为大于1的自然数时，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；第二判断单元，用于判断搜索到的线路是否与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点；其中，n＝1，2，3，…，N-1；第二事故元素确定单元，用于如果搜索到的线路与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点，将线路确定为电力调度操作行为的事故元素；第二事故集确定单元，用于将确定出的事故元素和搜索深度n的事故集确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的预测事故集的方法和装置，通过电力网络拓扑模型对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算；根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；并基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。上述方式将电力调度操作行为的事故集进行预测，将预测出的事故集作为电力调度操作行为风险评估的基础，可以在保证风险评估准确性的前提下，降低评估的计算量，提高了风险评估的计算效率，满足了电力调度操作行为风险评估在线应用的实时性要求。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例提供的一种预测事故集的方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种预测事故集的方法中，根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点的具体流程图；

图3为本发明实施例提供的一种预测事故集的方法中，基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集的具体流程图；

图4为本发明实施例提供的一种预测事故集的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图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。

针对电力调度操作风险分析耗时长的问题，本发明实施例提供了一种预测事故集的方法和装置；该技术可以应用于电网的中长期规划和电网运行安全分析系统的对电力调度操作的风险评估中，对电力调度操作的事故集进行筛选；下面通过实施例进行描述。

实施例一：

参见图1所示的一种预测事故集的方法的流程图，该方法包括如下步骤：

步骤S102，当接收到电力调度操作需求时，获取电力调度操作需求对应的电力系统的模拟运行数据和电力系统的电力网络拓扑模型；其中，该模拟运行数据包括电力系统中的线路的潮流初始值和潮流额定容量值，以及电力系统中的节点的电压初始值；

具体地，可以获取电力系统的实时运行数据作为上述模拟运行数据，也可以获取电力系统的历史运行数据作为上述模拟运行数据。

步骤S104，获取电力调度操作需求对应的模拟调度操作行为、模拟调度操作行为在电力网络拓扑模型中对应的目标线路、以及模拟调度操作行为在电力网络拓扑模型中运行后，得到的新电力网络拓扑模型；

例如，上述电力调度操作需求可以为：电力调度系统中的部分线路(例如，线路Bus15～Bus24)需由运行转冷备用，此时该电力调度操作需求对应的电力系统的电力网络拓扑模型应当包括线路Bus15～Bus24和与线路Bus15～Bus24相关联的元件。上述模拟调度操作行为可以为对线路的刀闸拉开或闭合、对线路的开关断开或闭合等；因此，调度操作行为会对应目标线路，该目标线路为调度操作行为的处理对象。在进行了调度操作行为后，线路的连接关系会发生变化，进而会生成新电力网络拓扑模型。

步骤S106，通过新电力网络拓扑模型，对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算，生成潮流计算结果；其中，该潮流计算结果包括电力系统中的各个线路的潮流模拟值，以及电力系统中的各个节点的电压模拟值；

由于调度操作的直接影响是导致电力系统中某些支路设备的投运或切除，造成电力系统中潮流值的改变，根据潮流值的变化大小，可分析出调度操作的影响范围，进而获取调度操作的事故集。

步骤S108，根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；

例如，当电力系统中的某一线路的电流变化值较大，则可以说明该调度操作行为对该线路影响较大，可能会导致该线路发生故障，因此该线路可以确定为模拟调度操作行为对应的关键影响线路，且加入该调度操作行为的故障集中；当电力系统中的某一节点的电压变化值较大，则可以说明该调度操作行为对该节点影响较大，可能会导致该节点发生故障，因此该节点可以确定为模拟调度操作行为对应的关键影响节点，且加入该调度操作行为的故障集中。

步骤S110，基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。

在实际的电路系统中，电力调度操作行为产生的影响较为广泛，可能不会仅仅限于上述目标线路、关键影响线路或关键影响节点，与之连接的相关线路可能也会被影响，因此，需要以目标线路、关键影响线路或关键影响节点为基础，对调度操作行为产生的影响做进一步的预测分析。

本发明实施例提供的预测事故集的方法，通过电力网络拓扑模型对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算；根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；并基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。上述方式将电力调度操作行为的事故集进行预测，将预测出的事故集作为电力调度操作行为风险评估的基础，可以在保证风险评估准确性的前提下，降低评估的计算量，提高了风险评估的计算效率，满足了电力调度操作行为风险评估在线应用的实时性要求。

考虑到调度操作行为影响的电力系统的线路或节点较多，参见图2所示的一种预测事故集的方法中，根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点的具体流程图；该方法包括如下步骤：

步骤S202，对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；

步骤S204，判断各个线路的潮流变化值与线路的潮流额定容量值比值的绝对值是否大于预设的第一阈值；如果是，确定该线路为关键影响线路；

在实际实现中，判定调度操作行为前后潮流变化值ΔS与同一线路的潮流额定容量值S_N的比值绝对值超过第一阈值δS的线路为调度操作行为的关键影响线路，也即：

步骤S206，对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；

步骤S208，判断各个节点的电压变化值是否大于预设的第二阈值；如果是，确定该节点为关键影响节点。

在实际实现中，判定调度操作行为电压变化值ΔV超过第二阈值δV的节点为调度操作行为的关键影响节点，也即：ΔV>δV。

进一步地，上述图2中的方法还可以以下述方式实现，该方法包括如下步骤：

(1)对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；

(2)根据各个线路的潮流变化值与潮流额定容量值比值的绝对值，对各个线路进行排序；并将排序结果中绝对值较大的预设数量的线路确定为关键影响线路；

例如，根据实际风险分析的需要，对一个调度操作行为，需要选择特定数量的关键影响线路，例如，10条；可以根据各个线路的潮流变化值与潮流额定容量值比值的绝对值，对各个线路按照比值的绝对值由大到小进行排序；并将排序结果中前10条线路确定为关键影响线路。

(3)对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；

(4)根据各个节点的电压变化值，对各个节点进行排序；并将排序结果中电压变化值较大的预设数量的节点确定为关键影响节点。

例如，根据实际风险分析的需要，对一个调度操作行为，需要选择特定数量的关键影响节点，例如，10个；可以根据各个节点的电压变化值，对各个节点按照比值的绝对值由大到小进行排序；并将排序结果中前10个节点确定为关键影响节点。

为了获得较为全面的事故集，参见图3所示的一种预测事故集的方法中，基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集的具体流程图；该方法包括如下步骤：

步骤S302，按照预设的搜索深度，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；其中，预设的搜索深度N为1；

步骤S304，判断搜索到的线路是否与目标线路、关键影响线路或关键影响节点具有相同的节点；如果是，执行步骤S306；如果否，执行步骤S302；

步骤S306，将上述线路确定为电力调度操作行为的事故元素；

步骤S308，将目标线路、关键影响线路和确定出的事故元素确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

通过上述方式可以获得调度操作行为的准确、全面的事故集。

进一步地，为了获得更加全面的事故集，上述图3中的方法之后，该方法还可以包括如下步骤：

(1)当预设的搜索深度N为大于1的自然数时，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；

(2)判断搜索到的线路是否与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点；其中，n＝1，2，3，…，N-1；如果是，执行步骤(3)；如果否，执行步骤(1)；

(3)将线路确定为电力调度操作行为的事故元素；

(4)将确定出的事故元素和搜索深度n的事故集确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

上述步骤(1)至(4)以循环的方式进行，从n＝1开始，计算n＝1对应的事故集；当n＝2时，以n＝1的事故集为基础，计算n＝2对应的事故集；直至计算出n＝N-1对应的事故后，以n＝N-1的事故集为基础，计算N的事故集。

例如，当N＝3时；首先将目标线路、关键影响线路，以及与目标线路、关键影响线路或关键影响节点具有相同的节点的线路作为搜索深度为1的事故集；然后将搜索深度为1的事故集，以及与搜索深度为1的事故集中线路具有相同节点的线路作为搜索深度为2的事故集；再将搜索深度为2的事故集，以及与搜索深度为2的事故集中线路具有相同节点的线路作为搜索深度为3的事故集；当N为其他自然数时，以此类推。

实施例二：

对应于上述方法实施例，参见图4所示的一种预测事故集的装置的结构示意图，该装置包括如下部分：

第一获取模块402，用于当接收到电力调度操作需求时，获取电力调度操作需求对应的电力系统的模拟运行数据和电力系统的电力网络拓扑模型；其中，该模拟运行数据包括电力系统中的线路的潮流初始值和潮流额定容量值，以及电力系统中的节点的电压初始值；

第二获取模块404，用于获取电力调度操作需求对应的模拟调度操作行为、模拟调度操作行为在电力网络拓扑模型中对应的目标线路、以及模拟调度操作在电力网络拓扑模型中运行后，得到的新电力网络拓扑模型；

计算模块406，用于通过新电力网络拓扑模型，对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算，生成潮流计算结果；其中，该潮流计算结果包括电力系统中的各个线路的潮流模拟值，以及电力系统中的各个节点的电压模拟值；

确定模块408，用于根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；

预测模块410，用于基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。

本发明实施例提供的预测事故集的装置，通过电力网络拓扑模型对模拟调度操作行为发生后的电力系统进行潮流计算；根据潮流初始值、潮流额定容量值、潮流模拟值、电压初始值和电压模拟值，确定模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；并基于目标线路、关键影响线路或关键影响节点预测模拟调度操作行为对应的事故集。上述方式将电力调度操作行为的事故集进行预测，将预测出的事故集作为电力调度操作行为风险评估的基础，可以在保证风险评估准确性的前提下，降低评估的计算量，提高了风险评估的计算效率，满足了电力调度操作行为风险评估在线应用的实时性要求。

考虑到调度操作行为影响的电力系统的线路或节点较多，上述确定模块包括：(1)第一潮流变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；(2)第一关键影响线路确定单元，用于判断各个线路的潮流变化值与线路的潮流额定容量值比值的绝对值是否大于预设的第一阈值；如果是，确定线路为关键影响线路；(3)第一电压变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；(4)第一关键影响节点确定单元，用于判断各个节点的电压变化值是否大于预设的第二阈值；如果是，确定节点为关键影响节点。

进一步地，上述确定模块还可以包括如下部分：(1)第二潮流变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的潮流初始值和潮流模拟值进行差值计算，生成各个线路的潮流变化值；(2)第二关键影响线路确定单元，用于根据各个线路的潮流变化值与潮流额定容量值比值的绝对值，对各个线路进行排序；并将排序结果中绝对值较大的预设数量的线路确定为关键影响线路；(3)第二电压变化值计算单元，用于对电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的电压初始值和电压模拟值进行差值计算，生成各个节点的电压变化值；(4)第二关键影响节点确定单元，用于根据各个节点的电压变化值，对各个节点进行排序；并将排序结果中电压变化值较大的预设数量的节点确定为关键影响节点。

为了获得较为全面的事故集，上述预测模块包括：(1)第一搜索单元，用于按照预设的搜索深度，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；其中，预设的搜索深度N为1；(2)第一判断单元，用于判断搜索到的线路是否与目标线路、关键影响线路或关键影响节点具有相同的节点；(3)第一事故元素确定单元，用于如果搜索到的线路与目标线路、关键影响线路或关键影响节点具有相同的节点，将线路确定为电力调度操作行为的事故元素；(4)第一事故集确定单元，用于将目标线路、关键影响线路和确定出的事故元素确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

通过上述方式可以获得调度操作行为的准确、全面的事故集。

进一步地，为了获得更加全面的事故集，上述预测模块还可以包括如下部分：(1)第二搜索单元，用于当预设的搜索深度N为大于1的自然数时，采用广度优先搜索方法，对电力系统中的线路进行搜索；(2)第二判断单元，用于判断搜索到的线路是否与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点；其中，n＝1，2，3，…，N-1；(3)第二事故元素确定单元，用于如果搜索到的线路与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点，将线路确定为电力调度操作行为的事故元素；(4)第二事故集确定单元，用于将确定出的事故元素和搜索深度n的事故集确定为电力调度操作行为的预设的搜索深度对应的事故集。

本发明实施例提供的一种预测事故集的方法和装置，可以覆盖受电力调度操作影响的线路和节点，保证调度操作风险评估的准确性，同时提高风险评估的计算效率，进而满足在线应用的实时性要求。

本发明实施例所提供的一种预测事故集的方法和装置的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种预测事故集的方法，其特征在于，包括：

当接收到电力调度操作需求时，获取所述电力调度操作需求对应的电力系统的模拟运行数据和所述电力系统的电力网络拓扑模型；其中，所述模拟运行数据包括所述电力系统中的线路的潮流初始值和潮流额定容量值，以及所述电力系统中的节点的电压初始值；

获取所述电力调度操作需求对应的模拟调度操作行为、所述模拟调度操作行为在所述电力网络拓扑模型中对应的目标线路、以及所述模拟调度操作行为在所述电力网络拓扑模型中运行后，得到的新电力网络拓扑模型；

通过所述新电力网络拓扑模型，对所述模拟调度操作行为发生后的所述电力系统进行潮流计算，生成潮流计算结果；其中，所述潮流计算结果包括所述电力系统中的各个线路的潮流模拟值，以及所述电力系统中的各个节点的电压模拟值；

根据所述潮流初始值、所述潮流额定容量值、所述潮流模拟值、电压初始值和所述电压模拟值，确定所述模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；

基于所述目标线路、所述关键影响线路或所述关键影响节点预测所述模拟调度操作行为对应的事故集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述潮流初始值、所述潮流额定容量值、所述潮流模拟值、电压初始值和所述电压模拟值，确定所述模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点，包括：

对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的所述潮流初始值和所述潮流模拟值进行差值计算，生成各个所述线路的潮流变化值；

判断各个所述线路的潮流变化值与所述线路的潮流额定容量值比值的绝对值是否大于预设的第一阈值；如果是，确定所述线路为关键影响线路；

对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的所述电压初始值和所述电压模拟值进行差值计算，生成各个所述节点的电压变化值；

判断各个所述节点的电压变化值是否大于预设的第二阈值；如果是，确定所述节点为关键影响节点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述潮流初始值、所述潮流额定容量值、所述潮流模拟值、电压初始值和所述电压模拟值，确定所述模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点，包括：

对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的所述潮流初始值和所述潮流模拟值进行差值计算，生成各个所述线路的潮流变化值；

根据各个所述线路的所述潮流变化值与所述潮流额定容量值比值的绝对值，对各个所述线路进行排序；并将排序结果中所述绝对值较大的预设数量的所述线路确定为关键影响线路；

对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的所述电压初始值和所述电压模拟值进行差值计算，生成各个所述节点的电压变化值；

根据各个所述节点的电压变化值，对各个所述节点进行排序；并将排序结果中所述电压变化值较大的预设数量的所述节点确定为关键影响节点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标线路、所述关键影响线路或所述关键影响节点预测所述模拟调度操作行为对应的事故集，包括：

按照预设的搜索深度，采用广度优先搜索方法，对所述电力系统中的线路进行搜索；其中，所述预设的搜索深度N为1；

判断搜索到的线路是否与所述目标线路、所述关键影响线路或所述关键影响节点具有相同的节点；

如果是，将所述线路确定为所述电力调度操作行为的事故元素；

将所述目标线路、所述关键影响线路和确定出的所述事故元素确定为所述电力调度操作行为的所述预设的搜索深度对应的事故集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标线路、所述关键影响线路或所述关键影响节点预测所述模拟调度操作行为对应的事故集，还包括：

当所述预设的搜索深度N为大于1的自然数时，采用广度优先搜索方法，对所述电力系统中的线路进行搜索；

判断搜索到的所述线路是否与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点；其中，n＝1，2，3，…，N-1；

如果有，将所述线路确定为所述电力调度操作行为的事故元素；

将确定出的所述事故元素和所述搜索深度n的事故集确定为所述电力调度操作行为的所述预设的搜索深度对应的事故集。

6.一种预测事故集的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于当接收到电力调度操作需求时，获取所述电力调度操作需求对应的电力系统的模拟运行数据和所述电力系统的电力网络拓扑模型；其中，所述模拟运行数据包括所述电力系统中的线路的潮流初始值和潮流额定容量值，以及所述电力系统中的节点的电压初始值；

第二获取模块，用于获取所述电力调度操作需求对应的模拟调度操作行为、所述模拟调度操作行为在所述电力网络拓扑模型中对应的目标线路、以及所述模拟调度操作行为在所述电力网络拓扑模型中运行后，得到的新电力网络拓扑模型；

计算模块，用于通过所述新电力网络拓扑模型，对所述模拟调度操作行为发生后的所述电力系统进行潮流计算，生成潮流计算结果；其中，所述潮流计算结果包括所述电力系统中的各个线路的潮流模拟值，以及所述电力系统中的各个节点的电压模拟值；

确定模块，用于根据所述潮流初始值、所述潮流额定容量值、所述潮流模拟值、电压初始值和所述电压模拟值，确定所述模拟调度操作行为对应的关键影响线路和关键影响节点；

预测模块，用于基于所述目标线路、所述关键影响线路或所述关键影响节点预测所述模拟调度操作行为对应的事故集。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

第一潮流变化值计算单元，用于对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的所述潮流初始值和所述潮流模拟值进行差值计算，生成各个所述线路的潮流变化值；

第一关键影响线路确定单元，用于判断各个所述线路的潮流变化值与所述线路的潮流额定容量值比值的绝对值是否大于预设的第一阈值；如果是，确定所述线路为关键影响线路；

第一电压变化值计算单元，用于对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的所述电压初始值和所述电压模拟值进行差值计算，生成各个所述节点的电压变化值；

第一关键影响节点确定单元，用于判断各个所述节点的电压变化值是否大于预设的第二阈值；如果是，确定所述节点为关键影响节点。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

第二潮流变化值计算单元，用于对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应线路的所述潮流初始值和所述潮流模拟值进行差值计算，生成各个所述线路的潮流变化值；

第二关键影响线路确定单元，用于根据各个所述线路的所述潮流变化值与所述潮流额定容量值比值的绝对值，对各个所述线路进行排序；并将排序结果中所述绝对值较大的预设数量的所述线路确定为关键影响线路；

第二电压变化值计算单元，用于对所述电力系统的电力网络拓扑模型和新电力网络拓扑模型中各个相应节点的所述电压初始值和所述电压模拟值进行差值计算，生成各个所述节点的电压变化值；

第二关键影响节点确定单元，用于根据各个所述节点的电压变化值，对各个所述节点进行排序；并将排序结果中所述电压变化值较大的预设数量的所述节点确定为关键影响节点。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模块包括：

第一搜索单元，用于按照预设的搜索深度，采用广度优先搜索方法，对所述电力系统中的线路进行搜索；其中，所述预设的搜索深度N为1；

第一判断单元，用于判断搜索到的线路是否与所述目标线路、所述关键影响线路或所述关键影响节点具有相同的节点；

第一事故元素确定单元，用于如果搜索到的线路与所述目标线路、所述关键影响线路或所述关键影响节点具有相同的节点，将所述线路确定为所述电力调度操作行为的事故元素；

第一事故集确定单元，用于将所述目标线路、所述关键影响线路和确定出的所述事故元素确定为所述电力调度操作行为的所述预设的搜索深度对应的事故集。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预测模块还包括：

第二搜索单元，用于当所述预设的搜索深度N为大于1的自然数时，采用广度优先搜索方法，对所述电力系统中的线路进行搜索；

第二判断单元，用于判断搜索到的所述线路是否与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点；其中，n＝1，2，3，…，N-1；

第二事故元素确定单元，用于如果搜索到的所述线路与搜索深度为n的事故集中的任一线路具有相同的节点，将所述线路确定为所述电力调度操作行为的事故元素；

第二事故集确定单元，用于将确定出的所述事故元素和所述搜索深度n的事故集确定为所述电力调度操作行为的所述预设的搜索深度对应的事故集。