CN113361730A - 一种检修计划的风险预警方法、装置、设备和介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种检修计划的风险预警方法，包括：获取目标地区的电网数据，并根据所述电网数据，建立检修计划的风险指标数据集；根据检修计划的风险指标数据集，建立检修计划的风险预警模型；获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。本发明利用具体模型从海量观测数据自主选择关键指标进行信号预警，根据预警严重程度对操作人员发出预警信息。

Description

一种检修计划的风险预警方法、装置、设备和介质
技术领域
本发明涉及电力调度运行技术领域，特别是涉及一种检修计划的风险预警方法、装置、设备和介质。
背景技术
电力系统包括发、输、变、配、用在内的电力设备定期检修维护对维持电力系统安全稳定运行至关重要，通常会根据设备的运行情况以及定期检测试验的要求制定相应的检修计划。一方面，检修计划的安排实施与电网公司的经济效益息息相关，另一方面，也深刻地影响着电力系统运行的可靠性。因此，合理评估检修计划的操作风险有助于提高电力设备服役周期，也保证电力系统安全稳定运行。
目前，对于检修计划的风险预警，都是依靠工作人员的经验以及主观思想来进行判断，判断出错的概率较高，因此，急需一种对检修计划的风险预警方法。
发明内容
本发明的目的是：提供一种检修计划的风险预警方法、装置、设备和介质，能够精确的对检修计划进行提前预警，控制检修计划的风险。
为了实现上述目的，本发明提供了一种检修计划的风险预警方法，包括：
获取目标地区的电网数据，并根据所述电网数据，建立检修计划的风险指标数据集；
根据检修计划的风险指标数据集，建立检修计划的风险预警模型；
获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。
进一步地，所述电网数据包括：历史检修计划数据、电力系统站点的地理经纬度数据和气象数据。
进一步地，所述检修计划的风险指标数据集，包括：停电前评估风险及停电期间风险控制指标数据、检修期间风险控制指标数据、复电前评估风险及复电期间风险控制指标数据、辅助配合工作的指标数据。
进一步地，所述检修计划的风险预警模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131801940000021
Figure BDA0003131801940000022
其中，p表示模糊聚类的结果，hj表示列向量，
Figure BDA0003131801940000023
表示重要度，
Figure BDA0003131801940000024
表示预测结果，pT表示p的转置，VL表示重要度矩阵。
本发明还提供一种检修计划的风险预警装置，包括：数据获取模块、构建模块和预警模块，其中，
所述数据获取模块，用于获取目标地区的电网数据，并根据所述电网数据，建立检修计划的风险指标数据集；
所述构建模块，用于根据检修计划的风险指标数据集，建立检修计划的风险预警模型；
所述预警模块，用于获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。
进一步地，所述电网数据包括：历史检修计划数据、电力系统站点的地理经纬度数据和气象数据。
进一步地，所述检修计划的风险指标数据集，包括：停电前评估风险及停电期间风险控制指标数据、检修期间风险控制指标数据、复电前评估风险及复电期间风险控制指标数据、辅助配合工作的指标数据。
进一步地，所述检修计划的风险预警模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131801940000031
Figure BDA0003131801940000032
其中，p表示模糊聚类的结果，hj表示列向量，
Figure BDA0003131801940000033
表示重要度，
Figure BDA0003131801940000034
表示预测结果，pT表示p的转置，VL表示重要度矩阵。
本发明还提供一种计算机终端设备，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的检修计划的风险预警方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的检修计划的风险预警方法。
本发明实施例一种检修计划的风险预警方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质与现有技术相比，其有益效果在于：
本发明通过融合包括电网运行管理平台、SCADA数据、地理信息系统等多元电网信息，获取包括相关历史检修计划及待执行检修计划的关联的风险数据实体，建立基于知识粒度的全周期检修风险控制主动控制预警方法及系统。本发明利用具体模型从海量观测数据自主选择关键指标进行信号预警，根据预警严重程度对操作人员发出预警信息。
附图说明
图1是本发明提供的一种检修计划的风险预警方法的流程示意图。
图2是本发明提供的一种检修计划的风险预警装置的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作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。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如图1所示，本发明提供的一种检修计划的风险预警方法，至少包括如下步骤：
S1、获取目标地区的电网数据，并根据所述电网数据，建立检修计划的风险指标数据集；
具体地，获取包括电网运行管理平台、SCADA数据系统、地理信息系统、气象系统等多元电网信息多时空数据。该阶段能实时感知当前及历史的系统运行情况(如电压、电流、断面信息)、检修单计划及历史数据、电力系统各个站点的地理纬度信息以及外部的气象数据。
需要说明的是，检修计划的风险指标数据集包括操作停电前评估风险及停电期间风险控制、检修期间风险控制、操作复电前评估风险及复电期间风险控制、辅助配合工作恢复等4项全周期风险控制流程的相关数据。其中，
操作停电前评估风险及停电期间风险控制，包括：
感知检修单计划风险值、当前实时运行SCADA数据、检修计划控制断面信息、操作期间涉及的方式调整变更等信息融合。基于检修计划的方式变更扰动自动识别分析涉及到的电网不同电压等级解合环操作；前一日低估、高峰期设备停电后的断面控制值并与控制阈值做比较；分析周边电网结构变化情况，计算因检修计划造成的电厂送出受限等不良影响；停电期间主动监视停电设备涉及的断面变化情况等。
检修期间风险控制环节，包括：主动监视检修期间的电网断面控制要求；根据气象系统信息、跳闸信息库等外部系统数据源扰动，判断扰动信息对本检修断面的影响；判断本设备恢复后对周边网络结构的影响。
操作复电前评估风险及复电期间风险控制环节，包括：感知检修单计划风险值；当前实时运行SCADA数据；检修计划控制断面信息；分析复电期间各项监控数据正常。
辅助配合工作恢复环节：感知停电前后涉及的辅助配合工作的变更情况，当不满足恢复变更的及时告警。
S2、根据检修计划的风险指标数据集，建立检修计划的风险预警模型；
具体地，构建基于知识粒度的全周期检修计划风险指标约简主动预警模型，基于以上S1中各个环节中的监视信息以及众多初步的分析指标数据，建立基于知识粒度的风险指标约简自感知模型，对当前个体、设备和系统进行综合的风险态势感知和预测。并面对不确定事件时，个体、设备和系统能够根据历史方案给出适合当前系统的运行目标决策。基于知识粒度的检修计划风险评估指标约简模型过程如下：
1、基于知识粒度的输入信息系统样本构建，S＝(UO，C)，P属于C，其中：U为论域，C为条件指标集，P为条件指标子集。在本系统中，U0为多元信息系统提取原始数据，原始数据经过了基本的数据空值处理，数据归一化及降噪处理，U0＝{U01,U02,……,U0N,U0(N+1)}、
C为步骤2中各个环节的分析指标C＝{C1,C2,……,CN,C(N+1)}，P为C中各个环节分析指标的子集，P＝{P1,P2,……,PN,P(N+1)}。根据不同的划分原则，U0被粒化为不同知识颗粒，构造成子知识库。其中每一个子元素U0i、Ci或Pj均为长度为w的数据粒子，N表示为知粒度的粒子个数，后面将以聚类约简计算对U0、C和P三组数据分别进行聚类。由于最终预测约简需要输入变量，故U0和C将比P多出一个粒子U0(N+1)和C(N+1)；
2、知识粒度数据集建模
对构建样本中的三个数据粒度集U0、C和P分别进行模糊聚类，以当前时刻多信息系统输入数据集U0＝{U01,U02,……,U0N,U0(N+1)}为例，其中Ui＝{Ui1,Ui2,……,Uiw}为一个w长的知识粒度粒子集，具体步骤如下：
(1)根据多信息系统输入变量数据集，提前确定分类数c，其中1<c≤N，模糊系数m>1、提供误差偏差ε>0；
(2)知识粒度选择及重要度计算：根据粒度集U0随机给出初始的模糊矩阵即
Figure BDA0003131801940000061
其中uij表示粒度集的第j个粒子对i个类的重要度值，
Figure BDA0003131801940000062
为范围[0，1]上的模糊数据；
首先取计数变量初值z＝0；
借助
Figure BDA0003131801940000071
利用式(1)计算聚类中心
Figure BDA0003131801940000072
Figure BDA0003131801940000073
按式(2)(3)更新重要度矩阵U(z)为U(z+1)，若
Figure BDA0003131801940000074
则令
Figure BDA0003131801940000075
dij＝||Uj-vi||,i＝1,2,……,c.j＝1,2,……,N.(2)
Figure BDA0003131801940000076
(3)知识粒度指标约简计算
本步骤用于计算增加该指标后的重要度变化量，变化量越大说明该指标的分类作用越明显，预警效果越显著，提取保留该指标变量。
以重要度矩阵U(z)为启发信息，向
Figure BDA0003131801940000077
中逐个添加指标，计算U的知识粒度，利用式(4)计算Q(U(z),V(z))和Q(U(z+1),V(z+1))，其中V(z)是由聚类中心组成的矩阵，若计算至Q(U(z),V(z))-Q(U(z+1),V(z+1))<ε，则停止计算，此时的U(z+1)和V(z+1)即为输入变量最优的重要度划分矩阵和聚类中心重要度矩阵；否则，令z＝z+1，返回第2步计算，循环输出约简，得到基于知识粒度的数据集约简结果。
Figure BDA0003131801940000078
4、模糊聚类推理
第3步数据集建模过程中的聚类计算结果给出了粒子对应的每类的重要度和约简后的聚类中心矩阵，模糊推理过程以每个粒子最大重要度对应类构建模糊规则，公式如(5)所示：
Figure BDA0003131801940000081
then
Figure BDA0003131801940000082
其中
Figure BDA0003131801940000083
和
Figure BDA0003131801940000084
均为多元数据系统输入变量或指标输出的数据粒子所属类别的标签，对获取的数据集的每个数据都建立如公式(5)的规则，从而获得N每一条样本建立如此规则，获得由N个关联规则模糊数据规则。
5、多元数据融合的检修计划风险自感知预测
根据步骤4从从海量知识库获取的约简指标，记录约简指标信息，建立指标关联规则后可用于多元数据融合的检修计划风险自感知预测。
根据信息库中记录的历史信息
预测时，取U0、C中的U0(N+1)和C(N+1)最大重要度对应类别作为输入量，在4步骤中寻找模糊关联规则一致的规则结果，标记这N条规则输出的U0的重要度参数位置，记做列向量hj，以及相应重要度
Figure BDA0003131801940000085
按照公式(6)计算p：
Figure BDA0003131801940000086
所示计算聚类中心重要度矩阵解模糊聚类结果，得预测结果：
Figure BDA0003131801940000087
其中VL为数据变量U0经聚类计算而得的聚类中心重要度矩阵，
Figure BDA0003131801940000088
即为预测结果，用于风险自感知预计及输出结果。该功能根据从海量知识库获取的约简指标，记录约简指标信息，建立指标关联规则，在指标超过预警值时，提出告警信号.
S3、获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。
具体地，获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。
在本发明的某一个实施例中，所述电网数据包括：历史检修计划数据、电力系统站点的地理经纬度数据和气象数据。
在本发明的某一个实施例中，所述检修计划的风险指标数据集，包括：停电前评估风险及停电期间风险控制指标数据、检修期间风险控制指标数据、复电前评估风险及复电期间风险控制指标数据、辅助配合工作的指标数据。
在本发明的某一个实施例中，所述检修计划的风险预警模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131801940000091
Figure BDA0003131801940000092
其中，p表示模糊聚类的结果，hj表示列向量，
Figure BDA0003131801940000093
表示重要度，
Figure BDA0003131801940000094
表示预测结果，pT表示p的转置，VL表示重要度矩阵。
本发明实施例一种检修计划的风险预警方法与现有技术相比，其有益效果在于：
本发明通过融合包括电网运行管理平台、SCADA数据、地理信息系统等多元电网信息，获取包括相关历史检修计划及待执行检修计划的关联的风险数据实体，建立基于知识粒度的全周期检修风险控制主动控制预警方法及系统。本发明利用具体模型从海量观测数据自主选择关键指标进行信号预警，根据预警严重程度对操作人员发出预警信息。
如图2所示，本发明还提供一种检修计划的风险预警装置200，包括：数据获取模块201、构建模块202和预警模块203，其中，
所述数据获取模块201，用于获取目标地区的电网数据，并根据所述电网数据，建立检修计划的风险指标数据集；
所述构建模块202，用于根据检修计划的风险指标数据集，建立检修计划的风险预警模型；
所述预警模块203，用于获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。
在本发明的某一个实施例中，所述电网数据包括：历史检修计划数据、电力系统站点的地理经纬度数据和气象数据。
在本发明的某一个实施例中，所述检修计划的风险指标数据集，包括：停电前评估风险及停电期间风险控制指标数据、检修期间风险控制指标数据、复电前评估风险及复电期间风险控制指标数据、辅助配合工作的指标数据。
在本发明的某一个实施例中，所述检修计划的风险预警模型，采用如下计算公式：
Figure BDA0003131801940000101
Figure BDA0003131801940000102
其中，p表示模糊聚类的结果，hj表示列向量，
Figure BDA0003131801940000103
表示重要度，
Figure BDA0003131801940000104
表示预测结果，pT表示p的转置，VL表示重要度矩阵。
本发明还提供一种计算机终端设备，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的检修计划的风险预警方法。
需要说明的是，所述处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器也可以是任何常规的处理器，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡和闪存卡(FlashCard)等，或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
需要说明的是，上述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，上述终端设备仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的检修计划的风险预警方法。
需要说明的是，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序、计算机程序)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种检修计划的风险预警方法，其特征在于，包括：
获取目标地区的电网数据，并根据所述电网数据，建立检修计划的风险指标数据集；
根据检修计划的风险指标数据集，建立检修计划的风险预警模型；
获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。
2.根据权利要求1所述的检修计划的风险预警方法，其特征在于，所述电网数据包括：历史检修计划数据、电力系统站点的地理经纬度数据和气象数据。
3.根据权利要求1所述的检修计划的风险预警方法，其特征在于，所述检修计划的风险指标数据集，包括：停电前评估风险及停电期间风险控制指标数据、检修期间风险控制指标数据、复电前评估风险及复电期间风险控制指标数据、辅助配合工作的指标数据。
4.根据权利要求1所述的检修计划的风险预警方法，其特征在于，所述检修计划的风险预警模型，采用如下计算公式：
Figure FDA0003131801930000011
Figure FDA0003131801930000012
其中，p表示模糊聚类的结果，hj表示列向量，
Figure FDA0003131801930000013
表示重要度，
Figure FDA0003131801930000014
表示预测结果，pT表示p的转置，VL表示重要度矩阵。
5.一种检修计划的风险预警装置，其特征在于，包括：数据获取模块、构建模块和预警模块，其中，
所述数据获取模块，用于获取目标地区的电网数据，并根据所述电网数据，建立检修计划的风险指标数据集；
所述构建模块，用于根据检修计划的风险指标数据集，建立检修计划的风险预警模型；
所述预警模块，用于获取实时检修计划数据，并将所述检修计划数据输入到所述检修计划的风险预警模型，获得实时检修计划的预警结果。
6.根据权利要求1所述的检修计划的风险预警装置，其特征在于，所述电网数据包括：历史检修计划数据、电力系统站点的地理经纬度数据和气象数据。
7.根据权利要求5所述的检修计划的风险预警装置，其特征在于，所述检修计划的风险指标数据集，包括：停电前评估风险及停电期间风险控制指标数据、检修期间风险控制指标数据、复电前评估风险及复电期间风险控制指标数据、辅助配合工作的指标数据。
8.根据权利要求5所述的检修计划的风险预警装置，其特征在于，所述检修计划的风险预警模型，采用如下计算公式：
Figure FDA0003131801930000021
Figure FDA0003131801930000022
其中，p表示模糊聚类的结果，hj表示列向量，
Figure FDA0003131801930000031
表示重要度，
Figure FDA0003131801930000032
表示预测结果，pT表示p的转置，VL表示重要度矩阵。
9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的检修计划的风险预警方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的检修计划的风险预警方法。
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