CN107220758A - 一种电网规划辅助系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电网规划辅助系统，包括电网潮流采集计算模块、电网潮流分析预测模块、电网工况接入模块、数据预处理模块、电网情况预测模块、电网群联合规划分析模块、专家决策分析模块、中央处理器、规划决策仿真模块、虚拟作动器、虚拟参数模块、仿真分析模块、电网信息管理模块、人机交互模块。本发明能适合不同的供电保证率要求，同时能提供尽可能优化的电网规划的过程，提高电网网络调控的有效性和安全性，提高了电网网络运行的平稳性和效率。
Description
技术领域
本发明涉及电网管理领域，特别是涉及一种电网规划辅助系统。
背景技术
电网规划又称输电系统规划，以负荷预测和电源规划为基础。电网规划确定在何时、何地投建何种类型的输电线路及其回路数，以达到规划周期内所需要的输电能力，在满足各项技术指标的前提下使输电系统的费用最小。城市是电力系统的主要负荷中心，城市电网运作是否良好取决于城市电网的规划与建设是否科学，是否经济合理，对于固定资产额巨大的供电企业而言，城网规划工作在供电企业的生存与发展中始终起着决定性的作用。供电企业既是政府的电力管理部门，又是电力供应商。供电企业城网规划的目标主要是提高城市电网的供电能力、供电质量与供电可靠性来满足社会对电力的需求。
潮流计算是电力系统中非常重要的分析计算。在输电网规划中，需通过潮流计算检验所提出的电力系统规划方案能否满足各种运行方式的要求，主要包括系统中各种元件(线路、变压器等)是否会出现过负荷，以及可能出现过负荷时应事先采取哪些预防措施等。
同时，目前对于电网中长期优化规划问题，常采用规划函数(如线性函数、神经网络、模糊方法、决策树等)和规划图等电网规划规则型式，但这些型式以经验为主，理论依据薄弱，特别对于电网群规划尚无通用的规划规则型式。因此，研究电网规划规则型式，以解决电网规划规则的不确定性，是国内外电网规划研究的重点和难点问题。
发明内容
为了解决以上现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种电网规划辅助系统，能适合不同的供电保证率要求，同时能提供尽可能优化的电网规划的过程，提高电网网络调控的有效性和安全性，提高电网网络运行的平稳性和效率。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种电网规划辅助系统，包括
电网潮流采集计算模块，用于进行电网的潮流计算；
电网潮流分析预测模块，用于进行电网潮流数据的分析预测；
电网工况接入模块，用于接入各电力设备的实时运行工况数据；
数据预处理模块，用于接收并标准化集中存储所采集电力设备工况数据；
电网情况预测模块，采用统计回归和数据驱动方法建立短期预测单元，利用采集到的电网工况数据以及计算所得的潮流数据，生成短期电网情况预报信息，供电网群联合规划分析模块使用；
电网群联合规划分析模块，针对接收到的数据预处理模块的电网工况信息，采用多分组差分进化算法优化计算得到有利于改善电网情况的电网群联合规划方案；
专家决策分析模块，用于接收电网群联合规划分析模块所得电网群联合规划备选方案，对不同电网群联合规划备选方案所引发的电网情况变化趋势进行比较，提出最终的管理决策方案；
中央处理器，用于接收数据预处理模块、电网情况预测模块、电网群联合规划分析模块以及专家决策分析模块所输出的数据和人机交互模块输入的数据，并将这些数据转换成规划决策仿真模块所能识别的数据格式发送到规划决策仿真模块；还用于接收人机交互模块输入的控制命令，并按预设的算法发送到对应的模块；还用于用户注册、权限管理和密码修改；
规划决策仿真模块，用于通过Flac3D根据接收到的中央处理器发送的数据建立电网物理模型；
虚拟作动器，用于驱动参数变化的，与规划决策仿真模块中的各元素建立关系后，可以在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解；
虚拟参数模块，为在电网物理模型中插入的各类型的能达到直接获取相应的结果或信息的目标逻辑单元；
仿真分析模块，用于输入可以分解为设计变量、设计目标和设计约束的参数、算法，并将输入参数、算法划分为单元、特性和载荷，分别作用到指定的物理模型元素上；
电网信息管理模块，由数据库管理系统和应用支撑平台系统组成，用于辅以形成电网情况预警管理、电网规划管理、电网情况监控管理和综合信息服务；
人机交互模块，由高性能服务器及其显示终端组成，对电网数据、电网工况信息、数据预处理中间过程、规划决策结果进行图像化展示；同时用于实现监测信息图形化、预测结果显示、操作员站、管理终端、视频监控系统、专家决策多画面同步展示。
本发明的特点和进一步改进在于：
其中，所述数据库管理子系统，用以通过各区域电网情况数据中心的数据存储和管理平台，形成电网基础配置数据库、遥感影像数据库、历史电网分配制度数据库、各区域经济效益数据库这些公共基础数据库，同时形成服务于各业务应用的适合全流域实际情况的电网规划管理数据库、运行工况数据库、电网潮流数据库、视频监控数据库、气象数据库这些专业数据库。
其中，所述应用支撑平台子系统，用于平台硬件系统的部署，应用服务中间件、应用系统整合及数据交换组件及GIS服务构件的部署配置，通用服务的部署，专用服务的部署，覆盖数据采集、传输、处理、存储、应用、决策辅助和发布各个环节。
其中，所述电网潮流分析预测模块通过以下步骤完成：
S1、生成电网潮流采集计算模块所得潮流数据的二维潮流数据；
S2、结合二维小波变换和二维潮流数据的特性，选择最佳小波基对二维潮流数据进行二维小波多尺度分解，得二维小波系数；
S3、对步骤S2所得的二维小波系数进行数据重构；
S4、对每一层重构的二维潮流数据分别进行多维偏最小二乘建模，得子模型，并得相应组别潮流数据预测值，以及每一层重构潮流数据建模的潮流数据均方根误差；
S5、使用权值将步骤S4所得的子模型进行模型融合，并计算RMSEP值和相关系数来评价模型预测效果。
其中，所述步骤S1中的二维潮流数据由以下公式生成：
式中：y(v)为输入潮流数据，Φ(v1,v2)为生成的同步相关潮流数据矩阵，Ψ(v1,v2)为生成的异步相关潮流数据矩阵。
其中，所述步骤S3中重构是指对同一样品的二维潮流数据谱的分解后的每一层小波系数分别进行重构。
其中，所述步骤S4中的均方根误差为RMSECV，公式如下
式中：CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
其中，所述步骤S5中的RMSEP为预测均方根误差，由以下公式得到：
式中：n是电网数，CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
其中，所述步骤S5中的相关系数为R，由以下公式得到：
式中：n是电网数，CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
其中，所述步骤S5中的模型融合是指对每一层二维小波变换系数重构图像进行NPLS建模，得到预测结果和预测均方根误差，所述步骤S5中的权值由以下公式得到：
RMSECVi是第i个子模型交叉验证后的预测均方根误差；
所述步骤S5通过以下公式将子模型融合在一起：
式中：CiREF是子模型的预测结果，m是分解的尺度，C为模型融合后的预测结果，即最终的模型预测最终结果。
其中，所述的选择最佳小波基，是对小波基数学特性进行分析，得到具有对称性、紧支性、正交性及高阶消失矩的小波基函数，有Daubechies、Symlets、Coiflets等；步骤S4中所述的多维偏最小二乘算法(Multi-way partial least square,N-PLS)，是基于偏最小二乘基础上的多维数据模型算法，可以得到与各维直接相关的载荷向量，有利于对模型的各维做出独立解释。
与现有技术相比，本发明具有显著地技术效果。
本发明首先选择最佳二维小波基对二维潮流数据进行多尺度分解并各层分别重构；其次应用NPLS对重构的每一层潮流数据进行建模预测并得到交叉验证的均方根误差；接着通过计算出的权值进行子模型融合；最后通过预测均方根误差和相关系数对多尺度-二维潮流数据模型的结果和性能进行评价。本方法相较于常规模型，显著提升常规潮流数据分析模型的精度和可靠性，不仅提挖掘出了电网潮流数据中新的表征信息，而且避免了信息的丢失，使得潮流数据分析更加简单，可靠。本发明能适合不同的供电保证率要求，同时能提供尽可能优化的电网规划的过程，提高电网网络调控的有效性和安全性，提高了电网网络运行的平稳性和效率，且电网的规划决策在实施前均可进行仿真模拟分析，进一步保障力度电网网络运行的安全性。
附图说明
图1为本发明的一种电网规划辅助系统的原理框图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供了一种电网规划辅助系统，包括
电网潮流采集计算模块，用于进行电网的潮流计算；
电网潮流分析预测模块，用于进行电网潮流数据的分析预测；
电网工况接入模块，用于接入各电力设备的实时运行工况数据；
数据预处理模块，用于接收并标准化集中存储所采集电力设备工况数据；
电网情况预测模块，采用统计回归和数据驱动方法建立短期预测单元，利用采集到的电网工况数据以及计算所得的潮流数据，生成短期电网情况预报信息，供电网群联合规划分析模块使用；
电网群联合规划分析模块，针对接收到的数据预处理模块的电网工况信息，采用多分组差分进化算法优化计算得到有利于改善电网情况的电网群联合规划方案；
专家决策分析模块，用于接收电网群联合规划分析模块所得电网群联合规划备选方案，对不同电网群联合规划备选方案所引发的电网情况变化趋势进行比较，提出最终的管理决策方案；
中央处理器，用于接收数据预处理模块、电网情况预测模块、电网群联合规划分析模块以及专家决策分析模块所输出的数据和人机交互模块输入的数据，并将这些数据转换成规划决策仿真模块所能识别的数据格式发送到规划决策仿真模块；还用于接收人机交互模块输入的控制命令，并按预设的算法发送到对应的模块；还用于用户注册、权限管理和密码修改；
规划决策仿真模块，用于通过Flac3D根据接收到的中央处理器发送的数据建立电网物理模型；
虚拟作动器，用于驱动参数变化的，与规划决策仿真模块中的各元素建立关系后，可以在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解；
虚拟参数模块，为在电网物理模型中插入的各类型的能达到直接获取相应的结果或信息的目标逻辑单元；
仿真分析模块，用于输入可以分解为设计变量、设计目标和设计约束的参数、算法，并将输入参数、算法划分为单元、特性和载荷，分别作用到指定的物理模型元素上；
电网信息管理模块，由数据库管理系统和应用支撑平台系统组成，用于辅以形成电网情况预警管理、电网规划管理、电网情况监控管理和综合信息服务；
人机交互模块，由高性能服务器及其显示终端组成，对电网数据、电网工况信息、数据预处理中间过程、规划决策结果进行图像化展示；同时用于实现监测信息图形化、预测结果显示、操作员站、管理终端、视频监控系统、专家决策多画面同步展示。
所述数据库管理子系统，用以通过各区域电网情况数据中心的数据存储和管理平台，形成电网基础配置数据库、遥感影像数据库、历史电网分配制度数据库、各区域经济效益数据库这些公共基础数据库，同时形成服务于各业务应用的适合全流域实际情况的电网规划管理数据库、运行工况数据库、电网潮流数据库、视频监控数据库、气象数据库这些专业数据库。
所述应用支撑平台子系统，用于平台硬件系统的部署，应用服务中间件、应用系统整合及数据交换组件及GIS服务构件的部署配置，通用服务的部署，专用服务的部署，覆盖数据采集、传输、处理、存储、应用、决策辅助和发布各个环节。
所述电网潮流分析预测模块通过以下步骤完成：
S1、生成电网潮流采集计算模块所得潮流数据的二维潮流数据；
S2、结合二维小波变换和二维潮流数据的特性，选择最佳小波基对二维潮流数据进行二维小波多尺度分解，得二维小波系数；
S3、对步骤S2所得的二维小波系数进行数据重构；
S4、对每一层重构的二维潮流数据分别进行多维偏最小二乘建模，得子模型，并得相应组别潮流数据预测值，以及每一层重构潮流数据建模的潮流数据均方根误差；
S5、使用权值将步骤S4所得的子模型进行模型融合，并计算RMSEP值和相关系数来评价模型预测效果。
所述步骤S1中的二维潮流数据由以下公式生成：
式中：y(v)为输入潮流数据，Φ(v1,v2)为生成的同步相关潮流数据矩阵，Ψ(v1,v2)为生成的异步相关潮流数据矩阵。
所述步骤S3中重构是指对同一样品的二维潮流数据谱的分解后的每一层小波系数分别进行重构。
所述步骤S4中的均方根误差为RMSECV，公式如下
式中：CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
所述步骤S5中的RMSEP为预测均方根误差，由以下公式得到：
式中：n是电网数，CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
所述步骤S5中的相关系数为R，由以下公式得到：
式中：n是电网数，CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
所述步骤S5中的模型融合是指对每一层二维小波变换系数重构图像进行NPLS建模，得到预测结果和预测均方根误差，所述步骤S5中的权值由以下公式得到：
RMSECVi是第i个子模型交叉验证后的预测均方根误差；
所述步骤S5通过以下公式将子模型融合在一起：
式中：ciREF是子模型的预测结果，m是分解的尺度，C为模型融合后的预测结果，即最终的模型预测最终结果。
所述的选择最佳小波基，是对小波基数学特性进行分析，得到具有对称性、紧支性、正交性及高阶消失矩的小波基函数，有Daubechies、Symlets、Coiflets等；步骤S4中所述的多维偏最小二乘算法(Multi-way partial least square，N-PLS)，是基于偏最小二乘基础上的多维数据模型算法，可以得到与各维直接相关的载荷向量，有利于对模型的各维做出独立解释。
所述设计变量、设计目标以及设计约束与仿真分析模块中相关元素有着直接或间接的对应关系，从而可以建立起元素间的对应关系，从而打破两模块间的隔阂，并可以驱动起仿真分析模块，并从中直接得到想要的数据，从而大大的提升效率和数据质量。
所述仿真分析模块内设有Element：广义单元为仿真分析的真实对象；Property：特性为一些分析对象上静态的共用属性信息；Load：载荷为加载在这些分析载荷上外部影响因素或条件；Analysis：分析为各类具体的仿真分析方法和评估方法；Result：计算得到的数据以及基于数据处理的表格、云图、报告；Variable：设计变量是模型中可变量的标识；Target：设计目标是最终用于衡量模型的好坏或合理性的指标或指标的处理结果；Constraint：设计约束是系统在考虑优化时需要遵守的规则；OptAlgorithm：优化设计方法是各类进行优化设计的具体算法；OptResult：优化结果通过优化计算得到的设计变量的最优取值。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种电网规划辅助系统，其特征在于，包括
电网潮流采集计算模块，用于进行电网的潮流计算；
电网潮流分析预测模块，用于进行电网潮流数据的分析预测；
电网工况接入模块，用于接入各电力设备的实时运行工况数据；
数据预处理模块，用于接收并标准化集中存储所采集电力设备工况数据；
电网情况预测模块，采用统计回归和数据驱动方法建立短期预测单元，利用采集到的电网工况数据以及计算所得的潮流数据，生成短期电网情况预报信息，供电网群联合规划分析模块使用；
电网群联合规划分析模块，针对接收到的数据预处理模块的电网工况信息，采用多分组差分进化算法优化计算得到有利于改善电网情况的电网群联合规划方案；
专家决策分析模块，用于接收电网群联合规划分析模块所得电网群联合规划备选方案，对不同电网群联合规划备选方案所引发的电网情况变化趋势进行比较，提出最终的管理决策方案；
中央处理器，用于接收数据预处理模块、电网情况预测模块、电网群联合规划分析模块以及专家决策分析模块所输出的数据和人机交互模块输入的数据，并将这些数据转换成规划决策仿真模块所能识别的数据格式发送到规划决策仿真模块；还用于接收人机交互模块输入的控制命令，并按预设的算法发送到对应的模块；还用于用户注册、权限管理和密码修改；
规划决策仿真模块，用于通过Flac3D根据接收到的中央处理器发送的数据建立电网物理模型；
虚拟作动器，用于驱动参数变化的，与规划决策仿真模块中的各元素建立关系后，可以在指定的范围内对参数进行变动，从而可以驱动仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解；
虚拟参数模块，为在电网物理模型中插入的各类型的能达到直接获取相应的结果或信息的目标逻辑单元；
仿真分析模块，用于输入可以分解为设计变量、设计目标和设计约束的参数、算法，并将输入参数、算法划分为单元、特性和载荷，分别作用到指定的物理模型元素上；
电网信息管理模块，由数据库管理系统和应用支撑平台系统组成，用于辅以形成电网情况预警管理、电网规划管理、电网情况监控管理和综合信息服务；
人机交互模块，由高性能服务器及其显示终端组成，对电网数据、电网工况信息、数据预处理中间过程、规划决策结果进行图像化展示；同时用于实现监测信息图形化、预测结果显示、操作员站、管理终端、视频监控系统、专家决策多画面同步展示。
2.根据权利要求1所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述数据库管理子系统，用以通过各区域电网情况数据中心的数据存储和管理平台，形成电网基础配置数据库、遥感影像数据库、历史电网分配制度数据库、各区域经济效益数据库这些公共基础数据库，同时形成服务于各业务应用的适合全流域实际情况的电网规划管理数据库、运行工况数据库、电网潮流数据库、视频监控数据库、气象数据库这些专业数据库。
3.根据权利要求1所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述应用支撑平台子系统，用于平台硬件系统的部署，应用服务中间件、应用系统整合及数据交换组件及GIS服务构件的部署配置，通用服务的部署，专用服务的部署，覆盖数据采集、传输、处理、存储、应用、决策辅助和发布各个环节。
4.根据权利要求1所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述电网潮流分析预测模块通过以下步骤完成：
S1、生成电网潮流采集计算模块所得潮流数据的二维潮流数据；
S2、结合二维小波变换和二维潮流数据的特性，选择最佳小波基对二维潮流数据进行二维小波多尺度分解，得二维小波系数；
S3、对步骤S2所得的二维小波系数进行数据重构；
S4、对每一层重构的二维潮流数据分别进行多维偏最小二乘建模，得子模型，并得相应组别潮流数据预测值，以及每一层重构潮流数据建模的潮流数据均方根误差；
S5、使用权值将步骤S4所得的子模型进行模型融合，并计算RMSEP值和相关系数来评价模型预测效果。
5.根据权利要求4所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述步骤S1中的二维潮流数据由以下公式生成：
<mrow>
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式中：y(v)为输入潮流数据，Φ(v1,v2)为生成的同步相关潮流数据矩阵，Ψ(v1,v2)为生成的异步相关潮流数据矩阵。
6.根据权利要求4所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述步骤S3中重构是指对同一样品的二维潮流数据谱的分解后的每一层小波系数分别进行重构。
7.根据权利要求4所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述步骤S4中的均方根误差为RMSECV，公式如下
<mrow>
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式中：CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
8.根据权利要求4所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述步骤S5中的RMSEP为预测均方根误差，由以下公式得到：
<mrow>
<mi>R</mi>
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<mi>S</mi>
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式中：n是电网数，CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
9.根据权利要求4所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述步骤S5中的相关系数为R，由以下公式得到：
<mrow>
<mi>R</mi>
<mo>=</mo>
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<mn>2</mn>
</msup>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>)</mo>
<mo>(</mo>
<msup>
<msub>
<mi>&Sigma;C</mi>
<mrow>
<mi>N</mi>
<mi>I</mi>
<mi>R</mi>
</mrow>
</msub>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&Sigma;C</mi>
<mrow>
<mi>R</mi>
<mi>E</mi>
<mi>F</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mi>n</mi>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
</msqrt>
</mfrac>
<mo>;</mo>
</mrow>
2
式中：n是电网数，CNIR是电网的某一实际属性；CREF为预测出的电网属性。
10.根据权利要求4所述的一种电网规划辅助系统，其特征在于，所述步骤S5中的模型融合是指对每一层二维小波变换系数重构图像进行NPLS建模，得到预测结果和预测均方根误差，所述步骤S5中的权值由以下公式得到：
<mrow>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<msub>
<mi>RMSECV</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;</mi>
<mi>i</mi>
<mi>m</mi>
</msubsup>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<msub>
<mi>RMSECV</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>;</mo>
</mrow>
RMSECVi是第i个子模型交叉验证后的预测均方根误差；
所述步骤S5通过以下公式将子模型融合在一起：
<mrow>
<mi>C</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mi>i</mi>
<mi>m</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>W</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msub>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>R</mi>
<mi>E</mi>
<mi>F</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
式中：CiREF是子模型的预测结果，m是分解的尺度，C为模型融合后的预测结果，即最终的模型预测最终结果。
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