CN109858823A - 主配网停电计划选择方法及装置 - Google Patents
主配网停电计划选择方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109858823A CN109858823A CN201910119380.3A CN201910119380A CN109858823A CN 109858823 A CN109858823 A CN 109858823A CN 201910119380 A CN201910119380 A CN 201910119380A CN 109858823 A CN109858823 A CN 109858823A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power failure
- influence factor
- maintenance
- power
- repair time
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种主配停电计划选择方法及装置,涉及配电管理的技术领域,所述方法包括确定检修风险影响因素及检修时间影响因素;根据检修风险影响因素计算停电风险评估值;计算检修时间影响因素与检修时间的关联规则,根据关联规则计算停电时间估计值;根据停电风险评估值和停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数;并计算目标函数的最小值;从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划。本发明能够兼顾考虑停电时间与检修风险,选择最优停电计划。
Description
技术领域
本发明涉及配电管理技术领域,尤其是涉及一种主配网停电计划选择方法及装置。
背景技术
对输电线路进行停电检修能够有效提高供电的可靠性,但是停电检修需要制定科学合理的停电计划。目前,停电计划是人工制定的,制定者通常会制定多个停电计划,比较并选择最佳停电计划进行实施。但是,制定者在进行选择时,通常从自身业务实际需要出发。而对主配电网的停电计划进行协调时,需要兼顾考虑设备停电时间优化与检修风险之间的互斥性与协调性。怎样兼顾考虑停电时间与检修风险,选择最优停电计划成为亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种主配网停电计划选择方法及装置,能够兼顾考虑停电时间与检修风险,选择最优停电计划。
第一方面,本发明实施例提供了一种主配网停电计划选择方法,包括如下步骤:
确定检修风险影响因素及检修时间影响因素;
根据所述检修风险影响因素计算停电风险评估值;
计算所述修时间影响因素与所述检修时间的关联规则,根据所述关联规则计算停电时间估计值;
根据所述停电风险评估值和所述停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数;
从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划。
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,所述检修风险影响因素包括未来态电网出力、检修前后潮流转移和重要负荷比,所述检修时间影响因素包括自然环境的好坏、检修人员操作水平、检修难易程度。
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,根据所述检修风险影响因素计算停电风险评估值的步骤包括:
为每个所述检修风险影响因素划分等级;
根据所述检修风险影响因素的等级采用层次分析法计算检修风险影响因素的权重;
根据风险评估公式和检修风险影响因素的权重计算停电风险评估值。
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,计算检修时间影响因素与检修时间的关联规则,根据所述关联规则计算停电时间估计值的步骤包括:
采集检修风险数据和对应的检修时间数据,根据所述检修风险数据和检修时间数据建立数据库;
对所述数据库中的数据进行Apriori分析,计算初始关联规则F2;
计算检修时间影响因素与检修时间数据,将所述检修时间影响因素、检修时间数据与所述关联规则F2进行比对;
将最新发生的停电事件中的检修时间影响因素信息与检修时间数据加入到数据库,以更新所述关联规则F2,最后得到检修时间影响因素与检修时间的关联规则:
F2=f(tj)
其中,tj为检修时间影响因素,j为划分的检修时间影响因素的等级数量;
根据上式和检修时间影响因素的具体数据计算停电时间估计值。
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,根据停电风险评估值和停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数,并计算目标函数的最小值的步骤包括:
所述目标函数为:
S=k1F1+k2F2
其中,F1为停电风险评估值,k1和k2分别为F1和F2的比例系数。
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五种可能的实施方式,其中,从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划的步骤包括:
计算不同停电计划的目标函数的数值;
所述目标函数的最小值所对应的停电计划为目标函数的最优值。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,所述检修风险影响因素的等级包括一级、二级和三级。
第二方面,本发明实施例还提供一种主配网停电计划选择装置,包括选定模块、停电风险评估值模块、停电时间模块、目标函数模块和最佳停电计划模块;
所述选定模块用于确定检修风险影响因素及检修时间影响因素;
所述停电风险评估值模块用于根据所述检修风险影响因素计算停电风险评估值;
所述停电时间模块用于计算所述检修时间影响因素与所述检修时间的关联规则,根据所述关联规则计算停电时间估计值;
所述目标函数模块用于根据停电风险评估值和停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数;
所述最佳停电计划模块从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划。
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,所述检修风险影响因素包括未来态电网出力、检修前后潮流转移和重要负荷比,所述检修时间影响因素包括自然环境的好坏、检修人员操作水平、检修难易程度。
结合第二方面,本发明实施例提供了第二的第二种可能的实施方式,其中,所述停电风险评估值模块包括等级划分模块、权重计算模块和风险评估模块;
所述等级划分模块用于为每个所述检修风险影响因素划分等级;
所述权重计算模块用于根据所述检修风险影响因素的等级采用层次分析法计算检修风险影响因素的权重;
所述风险评估模块用于根据风险评估公式和检修风险影响因素的权重计算停电风险评估值。
第三方面,本发明实施例提供了一种服务器,该服务器包括存储器以及处理器,该存储器用于存储支持处理器执行第一方面所述方法的程序,该处理器被配置为用于执行该存储器中存储的程序。
第四方面,本发明实施例还提供一种计算机存储介质,用于存储计算机程序指令,当计算机执行所示计算机程序指令时,执行如第一方面所述的方法。
本发明实施例带来了以下有益效果:本发明实施例通过检修风险影响因素计算停电风险评估值,计算检修时间影响因素与检修时间的关联规则,从而计算停电时间估计值,通过停电风险评估值和停电时间估计值计算主配网协调运行的目标函数,当目标函数取得最小值时,检修停电造成的电网安全风险和经济损失综合值最小,通过比较不同停电计划的目标函数值,从而能获得最优停电计划。
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为本发明实施例一提供的主配网停电计划选择方法的流程图;
图2为本发明实施例一提供的主配网停电计划选择方法的步骤S300的流程图;
图3为本发明实施例二提供的主配网停电计划选择装置的原理图。
图标:10-选定模块;20-停电风险评估值模块;30-停电时间模块;40-目标函数模块;50-最佳停电计划模块。
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。
目前对主配电网的停电计划进行协调时,需要兼顾考虑设备停电时间优化与检修风险之间的互斥性与协调性。怎样兼顾考虑停电时间与检修风险,选择最优停电计划成为亟待解决的问题,基于此,本发明实施例提供的一种主配网停电计划选择方法及装置,可以兼顾考虑停电时间与检修风险,选择最优停电计划。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种主配网停电计划选择方法进行详细介绍,
实施例一:
参照图1,本实施例提供的一种主配网停电计划选择方法,包括如下步骤:
步骤S100,确定检修风险影响因素及检修时间影响因素;
步骤S200,根据检修风险影响因素计算停电风险评估值;
步骤S300,通过数据挖掘算法计算检修时间影响因素与检修时间的关联规则,根据关联规则计算停电时间估计值;
步骤S400,根据停电风险评估值和停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数;
步骤S500,从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划。
具体地,在本实施例中检修时间指的是停电时间,根据检修风险影响因素对检修的影响大小。
对于两个停电计划检修风险影响因素及检修时间影响因素的情况分别如表1和表2所示。
表1检修风险影响因素占比情况
检修风险影响因素 | 停电计划1 | 停电计划2 |
电网出力(充裕度) | 87% | 72.45% |
检修前后潮流转移(转移占比) | 25.4% | 12.53% |
重要负荷(占比) | 14.54% | 17.35% |
表2检修时间影响因素情况
检修时间影响因素 | 停电计划1 | 停电计划2 |
自然环境的好坏 | 微风 | 天气晴朗 |
检修人员的操作水平 | 熟练 | 中等 |
检修程度的难易 | 容易 | 容易 |
进一步地,检修风险影响因素包括未来态电网出力、检修前后潮流转移和重要负荷比,检修时间影响因素包括自然环境的好坏、检修人员操作水平、检修难易程度。
具体地,未来态电网出力以输电充裕度表示,检修前后潮流转移以潮流转移率表示,重要负荷比以重要负荷所占总负荷的比例表示。检修风险影响因素还包括电网的电压变动、电流变动、功率变动等。
两次停电检修计划的风险评估值分别为:停电计划1,54.53;停电计划2,67.32。
进一步地,步骤S200包括:
为每个检修风险影响因素划分等级;
根据检修风险影响因素的等级采用层次分析法计算检修风险影响因素的权重;
根据风险评估公式和检修风险影响因素的权重计算停电风险评估值。
具体地,层次分析法是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。层次分析法大体要经过五个步骤:建立层次结构模型、构造判断矩阵、层次单排序、层次总排序、一致性检验。
将每个检修风险影响因素划分为一级、二级、三级共三个等级,某次停电检修时,检修风险影响因素的等级情况如表3所示。
表3某停电检修时影响因素的影响等级
检修风险影响因素 | 影响等级 |
电网出力(充裕度) | 一级 |
检修前后潮流转移(转移占比) | 二级 |
重要负荷(占比) | 一级 |
两次停电计划的停电风险评估值分别为:停电计划1,22小时;停电计划2,20.25小时。
进一步地,参照图2,步骤S300包括:
步骤S301,采集检修风险数据和对应的检修时间数据,根据检修风险数据和检修时间数据建立数据库;
步骤S302,对数据库中的数据进行Apriori分析,计算初始关联规则F2;
步骤S303,计算检修时间影响因素与检修时间数据,将检修时间影响因素、检修时间数据与关联规则F2进行比对;
步骤S304,将最新发生的停电事件中的检修时间影响因素信息与检修时间数据加入到数据库,以更新关联规则F2,最后得到检修时间影响因素与检修时间的关联规则:
F2=f(tj)(1)
其中,tj为检修时间影响因素,j为划分的检修时间影响因素的等级数量;
根据式(1)和检修时间影响因素的具体数据计算停电时间估计值。
具体地,所采集检修风险数据和对应的检修时间数据均为历史数据,将历史数据通过Apriori分析来找到初始关联规则F2。其中,检修风险数据指的是检修风险影响因素的数据(即各因素的数值);检修时间数据指的是每次停电的时间。
新的检修时间影响因素与新的检修时间数据指的是最新发生的停电事件中的检修时间影响因素数据信息与停电时间,此处的检修时间影响因素信息指的是表3中的信息。
数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,其知识是隐藏的、事先未知的潜在的有用信息。关联规则的挖掘是数据挖掘中一个非常重要的问题。关联规则是指从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式。Apriori分析算法利用频繁项集性质的先验知识,通过逐层搜索的迭代方法,即将k-项集用于探索(k+1)-项集,来穷尽数据集中的所有频繁项集。
在本实施例中,检修时间影响因素、检修时间数据与关联规则F2的比对原理为:关联规则F2为一组规则的集合,每个关联规则是由“if条件then结果”语句构成;比对时,将检修时间影响因素、检修时间数据与第一个关联规则中的if条件语句进行比较,如果两者相同则产生规则中的then结果,如果不同则与其余规则中的if条件进行比较,直至找到相应的then结果。
进一步地,步骤S400包括:
目标函数为:
S=k1F1+k2F2(2)
其中,F1为停电风险评估值,k1和k2分别为F1和F2的比例系数。
本实施例中,根据最小二乘法可得k1=0.63,k2=0.36。
具体地,目标函数取最小值时,检修停电造成的电网安全风险和经济损失综合值最小,主电网与配电网协同优化效果最好。
进一步地,步骤S500包括:
计算不同停电计划的目标函数的数值;
目标函数的最小值所对应的停电计划为目标函数的最优值。
具体地,根据上述步骤所得数据,计算得到不同停电计划的目标函数的数值,其中的最小值对应的停电计划,即为主配网系统协同优化最佳方式。
两次停电计划的目标函数值分别为:停电计划1,42.27;停电计划2,49.70。比较两次停电计划的目标函数值,取两者中的最小值,可得如果采用停电计划1,主配网的运行方式最佳。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
实施例二:
参照图3,一种主配网停电计划选择装置,包括选定模块10、停电风险评估值模块20、停电时间模块30、目标函数模块40和最佳停电计划模块50;
选定模块10用于选定检修风险影响因素及检修时间影响因素;
停电风险评估值模块20用于根据检修风险影响因素计算停电风险评估值;
停电时间模块30用于通过数据挖掘算法计算检修时间影响因素与检修时间的关联规则,根据关联规则计算停电时间估计值;
目标函数模块40用于根据停电风险评估值和停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数;
最佳停电计划模块50用于从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划。
进一步地,检修风险影响因素包括未来态电网出力、检修前后潮流转移和重要负荷比,检修时间影响因素包括自然环境的好坏、检修人员操作水平、检修难易程度。
进一步地,停电风险评估值模块20包括等级划分模块、权重计算模块和风险评估模块;
等级划分模块用于每个检修风险影响因素划分等级;
权重计算模块用于根据检修风险影响因素的等级采用层次分析法计算检修风险影响因素的权重;
风险评估模块用于根据风险评估公式和检修风险影响因素的权重计算停电风险评估值。
进一步地,停电时间模块30包括采集模块、分析模块、比对模块、关联规则模块和估计值模块;
采集模块用于采集检修风险数据和对应的检修时间数据,根据检修风险数据和检修时间数据建立数据库;
分析模块用于对数据库进行Apriori分析,计算初始关联规则F2;
比对模块用于计算检修时间影响因素与检修时间数据,将检修时间影响因素、检修时间数据与关联规则F2进行比对;
关联规则模块用于将最新发生的停电时间中的检修时间影响因素信息与检修时间数据加入到数据库,以更新关联规则F2,最后得到检修时间影响因素与检修时间的关联规则:
F2=f(tj)
其中,tj为检修时间影响因素,j为划分的检修时间影响因素的等级数量;
估计值模块用于根据上式和检修时间影响因素的具体数据计算停电时间估计值。
进一步地,目标函数40为:
S=k1F1+k2F2
其中,F1为停电风险评估值,k1和k2分别为F1和F2的比例系数。
进一步地,最佳停电计划模块50还包括:
计算不同停电计划的目标函数的数值;
目标函数的最小值所对应的停电计划为目标函数的最优值。
进一步地,检修风险影响因素的等级包括一级、二级和三级。
进一步地,本发明实施例还提供了一种服务器,该服务器包括存储器以及处理器,上述存储器用于存储支持处理器执行上述实施例一方法的程序,上述处理器被配置为用于执行该存储器中存储的程序。
进一步地,本发明实施例还提供一种计算机存储介质,用于存储计算机程序指令,当计算机执行所示计算机程序指令时,执行如上述实施例一的方法。
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)
1.一种主配网停电计划选择方法,其特征在于,包括以下步骤:
确定检修风险影响因素及检修时间影响因素;
根据所述检修风险影响因素计算停电风险评估值;
计算所述检修时间影响因素与所述检修时间的关联规则,根据所述关联规则计算停电时间估计值;
根据所述停电风险评估值和所述停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数;
从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划。
2.根据权利要求1所述的主配网停电计划选择方法,其特征在于,所述检修风险影响因素包括未来态电网出力、检修前后潮流转移和重要负荷比,所述检修时间影响因素包括自然环境的好坏、检修人员操作水平和检修难易程度。
3.根据权利要求1所述的主配网停电计划选择方法,其特征在于,根据所述检修风险影响因素计算停电风险评估值的步骤包括:
为每个所述检修风险影响因素划分等级;
根据所述检修风险影响因素的等级采用层次分析法计算所述风险影响因素的权重;
根据风险评估公式和所述检修风险影响因素的权重计算停电风险评估值。
4.根据权利要求1所述的主配网停电计划选择方法,其特征在于,计算所述检修时间影响因素与所述检修时间的关联规则,根据所述关联规则计算停电时间估计值的步骤包括:
采集检修风险数据和对应的检修时间数据,根据所述检修风险数据和所述检修时间数据建立数据库;
对所述数据库中的数据进行Apriori分析,计算初始关联规则F2;
获取检修时间影响因素与检修时间的数据,将所述检修时间影响因素、所述检修时间数据与所述关联规则F2进行比对;
将最新发生的停电事件中的检修时间影响因素信息与检修时间数据加入到数据库,以更新所述关联规则F2,最后得到检修时间影响因素与检修时间的关联规则:
F2=f(tj)
其中,tj为检修时间影响因素,j为划分的检修时间影响因素的等级数量;
根据上式和检修时间影响因素的具体数据计算停电时间估计值。
5.根据权利要求4所述的主配网停电计划选择方法,其特征在于,根据停电风险评估值和停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数,并计算目标函数的最小值的步骤包括:
所述目标函数为:
S=k1F1+k2F2
其中,F1为停电风险评估值,k1和k2分别为F1和F2的比例系数。
6.根据权利要求5所述的主配网停电计划选择方法,其特征在于,从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划的步骤包括:
计算不同停电计划的目标函数的数值;
所述目标函数的最小值所对应的停电计划为目标函数的最优值。
7.根据权利要求1所述的主配网停电计划选择方法,其特征在于,所述检修风险影响因素的等级包括一级、二级和三级。
8.一种主配网停电计划选择装置,其特征在于,包括选定模块、停电风险评估值模块、停电时间模块、目标函数模块和最佳停电计划模块;
所述选定模块用于确定检修风险影响因素及检修时间影响因素;
所述停电风险评估值模块用于根据所述检修风险影响因素计算停电风险评估值;
所述停电时间模块用于计算所述检修时间影响因素与所述检修时间的关联规则,根据所述关联规则计算停电时间估计值;
所述目标函数模块用于根据所述停电风险评估值和停电时间估计值,计算主配网协调运行的目标函数;
所述最佳停电计划模块用于从多个停电计划中选择目标函数取得最小值的停电计划。
9.根据权利要求8所述的主配网停电计划选择装置,其特征在于,所述检修风险影响因素包括未来态电网出力、检修前后潮流转移和重要负荷比,所述检修时间影响因素包括自然环境的好坏、检修人员操作水平、检修难易程度。
10.根据权利要求8所述的主配网停电计划选择装置,其特征在于,所述停电风险评估值模块包括等级划分模块、权重计算模块和风险评估模块;
所述等级划分模块用于为每个所述检修风险影响因素划分等级;
所述权重计算模块用于根据所述检修风险影响因素的等级采用层次分析法计算检修风险影响因素的权重;
所述风险评估模块用于根据风险评估公式和检修风险影响因素的权重计算停电风险评估值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910119380.3A CN109858823B (zh) | 2019-02-15 | 2019-02-15 | 主配网停电计划选择方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910119380.3A CN109858823B (zh) | 2019-02-15 | 2019-02-15 | 主配网停电计划选择方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109858823A true CN109858823A (zh) | 2019-06-07 |
CN109858823B CN109858823B (zh) | 2021-03-02 |
Family
ID=66898100
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910119380.3A Active CN109858823B (zh) | 2019-02-15 | 2019-02-15 | 主配网停电计划选择方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109858823B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111030103A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-17 | 广东电网有限责任公司 | 一种主配网联动停电分析方法及系统 |
CN111612362A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-01 | 苏州百宝箱科技有限公司 | 一种基于区块链技术的智能电网管理系统 |
CN113052362A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-29 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 一种主配协同检修计划时间窗优化方法及系统 |
CN113361729A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-09-07 | 广东电网有限责任公司 | 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质 |
CN115577996A (zh) * | 2022-12-12 | 2023-01-06 | 广东电网有限责任公司中山供电局 | 一种电网停电计划的风险评估方法、系统、设备和介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105069524A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-11-18 | 中国西电电气股份有限公司 | 基于大数据分析的计划调度优化方法 |
CN107038653A (zh) * | 2017-04-17 | 2017-08-11 | 国网青海省电力公司 | 合环供电操作风险评估方法及装置 |
EP3247016A1 (en) * | 2015-01-16 | 2017-11-22 | Mitsubishi Electric Corporation | Electrical power management device |
CN107506849A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-22 | 国网江西省电力公司电力科学研究院 | 一种智能优化配变停电研判系统 |
CN109063943A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-12-21 | 广东电网有限责任公司 | 一种调整计划停电时间窗口的方法 |
-
2019
- 2019-02-15 CN CN201910119380.3A patent/CN109858823B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3247016A1 (en) * | 2015-01-16 | 2017-11-22 | Mitsubishi Electric Corporation | Electrical power management device |
CN105069524A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-11-18 | 中国西电电气股份有限公司 | 基于大数据分析的计划调度优化方法 |
CN107038653A (zh) * | 2017-04-17 | 2017-08-11 | 国网青海省电力公司 | 合环供电操作风险评估方法及装置 |
CN107506849A (zh) * | 2017-07-24 | 2017-12-22 | 国网江西省电力公司电力科学研究院 | 一种智能优化配变停电研判系统 |
CN109063943A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-12-21 | 广东电网有限责任公司 | 一种调整计划停电时间窗口的方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张静怡等: "基于模糊熵权Vague集的配电网检修决策优化", 《电工技术学报》 * |
韩博闻: "基于Apriori关联算法的配电网运行大数据关联分析模型", 《上海电力学院学报》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111030103A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-17 | 广东电网有限责任公司 | 一种主配网联动停电分析方法及系统 |
CN111030103B (zh) * | 2019-12-20 | 2021-09-17 | 广东电网有限责任公司 | 一种主配网联动停电分析方法及系统 |
CN111612362A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-01 | 苏州百宝箱科技有限公司 | 一种基于区块链技术的智能电网管理系统 |
CN113052362A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-29 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 一种主配协同检修计划时间窗优化方法及系统 |
CN113361729A (zh) * | 2021-06-24 | 2021-09-07 | 广东电网有限责任公司 | 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质 |
CN113361729B (zh) * | 2021-06-24 | 2022-09-02 | 广东电网有限责任公司 | 基于检修计划的风险评估方法、装置、终端和存储介质 |
CN115577996A (zh) * | 2022-12-12 | 2023-01-06 | 广东电网有限责任公司中山供电局 | 一种电网停电计划的风险评估方法、系统、设备和介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109858823B (zh) | 2021-03-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109858823A (zh) | 主配网停电计划选择方法及装置 | |
Wu et al. | Optimal site selection for parabolic trough concentrating solar power plant using extended PROMETHEE method: A case in China | |
CN113159339B (zh) | 一种基于大数据的一台区一指标线损管理方法及系统 | |
Oree et al. | Generation expansion planning optimisation with renewable energy integration: A review | |
CN106327062A (zh) | 一种配电网设备的状态评估方法 | |
Suo et al. | Multicriteria decision making under uncertainty: An advanced ordered weighted averaging operator for planning electric power systems | |
EP2593844A1 (en) | Machine learning for power grids | |
Clímaco et al. | A multiple objective linear programming model for power generation expansion planning | |
CN108898243A (zh) | 一种电力系统输电网络安全性测试系统 | |
CN107609794A (zh) | 一种技术成熟度评价信息处理装置 | |
Yang et al. | Optimal investment decision of distribution network with investment ability and project correlation constraints | |
CN106548284A (zh) | 一种面向运行调控的自适应模块化电网安全预警评价方法 | |
CN104574218A (zh) | 一种自组织关键性能指标的建模方法和装置 | |
Braddock | Scientific and technical employment, 1990-2005 | |
CN114282697A (zh) | 一种设备类供应商差异化绩效确定方法和系统 | |
CN106991516A (zh) | 一种基于电网资源的投资规划方法及系统 | |
Machado et al. | Probabilistic and multi‐objective approach for planning of microgrids under uncertainty: a distributed architecture proposal | |
CN116484149A (zh) | 配网停电检修计划量化评估方法 | |
CN115983705A (zh) | 考评模型构建方法、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
KR102302650B1 (ko) | 신재생에너지발전소 유지보수비용 산정을 통한 유지보수역무 최적화 시스템 및 그 방법 | |
CN114168662A (zh) | 一种基于多数据源的配电网问题梳理分析方法及系统 | |
Wu et al. | A review on multiple criteria performance analysis of renewable energy systems | |
RU64398U1 (ru) | Многоуровневая автоматизированная система управления производственно-технологическими процессами предприятия с управлением затратами по месту их возникновения для газовой и нефтяной промышлености | |
Usachev et al. | Software Package For Improving Financial And Technological Performance Of Microgrid Networks | |
Wang et al. | A Novel Multi-Attribute Decision-Making Approach for Improvisational Emergency Supplier Selection: Partial Ordinal Priority Approach |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |