CN113609752A - 一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法 - Google Patents

一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113609752A
CN113609752A CN202110720912.6A CN202110720912A CN113609752A CN 113609752 A CN113609752 A CN 113609752A CN 202110720912 A CN202110720912 A CN 202110720912A CN 113609752 A CN113609752 A CN 113609752A
Authority
CN
China
Prior art keywords
equipment
distribution transformer
southwest
vortex
disaster
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
Application number
CN202110720912.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113609752B (zh
Inventor
张炜
欧阳健娜
李珊
奉斌
张玉波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd filed Critical Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority to CN202110720912.6A priority Critical patent/CN113609752B/zh
Publication of CN113609752A publication Critical patent/CN113609752A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113609752B publication Critical patent/CN113609752B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284Relational databases
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29Geographical information databases
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种面向西南涡的配电变压器灾损评估系统及方法,所述系统包括无线通信基站、前置服务器、数据库、应用服务器、网站服务器、工作站、交换机、中间层服务器和电网生产监控指挥中心;所述方法由无线通信基站和前置服务器获取气象预报变量、西南涡影响区域坐标变量、设备基本信息数据、历史受灾数据、设备状态数据并上传至数据库服务器,由应用服务器采用神经网络建立灾损评估模型,并根据数据库服务器中的数据计算出面向西南涡的配电变压器灾损评估结果,克服了面向西南涡影响下的配电变压器损失科学评估技术难题,提高了各级电网生产监控指挥中心在应对西南涡防风防汛应急工作的效率。

Description

一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法
技术领域
本发明涉及配电变压器损失评估领域,尤其涉及一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法。
背景技术
西南涡是我国西南地区独特的低压系统,与高空槽配合可产生局部地区强降水,就其所引起的暴雨天气强度、频数和范围而言,西南涡是我国仅次于台风的暴雨系统。西南涡不仅影响源地的天气,当它外移发展时,影响源地以东地区,这也是影响夏半年西南地区最重要的灾害性天气系统。西南涡活动季节变化明显,春夏多,秋冬少。西南涡产生的西南、华南等地区域性暴雨往往造成洪涝、泥石流、山体滑坡等次生灾害,许多我国历史上罕见的特大洪涝灾害,都与西南涡活动密切相关。
一方面,由于地形地质差异,在存在洪涝、强降水等极端天气的情况下,如再加之滑坡、崩塌、泥石流、地裂缝、煤矿采空塌陷和边坡失稳等地质灾害频发,造成变电站、台区故障停运和杆塔、配电变压器损坏等,特别是因为配电变压器长时间停运,影响可靠供电。另一方面,随着优化电力营商环境改革,对配电变压器的运维要求日益提高,按照西南涡突发事件危害程度、影响范围等因素,将配电变压器损坏事件从高到低划分为特别重大、重大、较大和一般四个级别,可供电网企业生产监控指挥中心开展防风防汛应急处置后评估工作,准确评估和预警西南涡等气象对配电变压器的损失,支撑做好电网规划设计、调度运行、运维检修和应急抢险等工作。
鉴于此,有必要在省级电网的电力生产监控指挥中心利用先进算法和信息系统,评估西南涡及风涝范围内对单台或多台配电变压器造成的损失,进而技术支撑电力生产应急处置工作。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法,归集来自所在地气象台短时临近预警中心的临近气象预报、短时气象预报数据,通过采用神经网络建设的配电变压器损失评估模型分析配电变压器的设备基本信息变量、历史受灾变量、状态变量,预测西南涡对配电变压器的损失大小,并通过系统的网站服务器对外发布设备损失预估等级信息。该系统结构简单,维护方便,且扩展性好,适于预警西南涡造成配电变压器的预估损失。
为达到上述目的,本发明采取的技术方案如下:
一种面向西南涡的配电变压器灾损评估系统,包括采集模块、数据库、评估模块和发布模块;所述采集模块与所述数据库连接,以上传采集到的气象数据和配电变压器数据;所述评估模块设有配电变压器灾损评估模型;所述评估模块分别与所述数据库和发布模块连接,并从数据库获取数据采用配电变压器灾损评估模型计算出灾损评估结果后由发布模块发布。
进一步的,所述采集模块包括无线通信基站、前置服务器和中间层服务器;所述评估模块包括应用服务器;所述发布模块包括网站服务器、工程师站、操作员站、交换机和电网生产监控指挥中心;所述前置服务器分别与所述无线通信基站、中间层服务器和数据库连接;所述应用服务器分别与所述数据库和网站服务器连接;所述交换机分别与所述网站服务器、工程师站、操作员站和电网生产监控指挥中心连接。
进一步的,所述配电变压器灾损评估模型采用神经网络建设。
一种面向西南涡的配电变压器损失评估方法,应用于所述的面向西南涡的配电变压器灾损评估系统,包括以下步骤:
步骤1:获取气象预报变量和西南涡影响区域坐标变量,并判断所面临的天气是否形成向东南移动的西南涡;
步骤2:获取配电变压器坐标变量,并判断配电变压器是否处于西南涡影响区域范围;
步骤3:采用神经网络建立配电变压器损失评估模型;
步骤4:获取设备成本变量、负荷变量、台区位置变量、历史受灾变量、设备总数变量和状态评价结果变量并输入配电变压器损失评估模型;
步骤5:配电变压器损失评估模型计算配电变压器损失等级并输出灾损评估结果;
步骤6:面向各需求方发布配电变压器灾损评估结果。
进一步的,所述配电变压器损失评估模型计算配电变压器损失等级的流程如下:
步骤5.1:根据设备成本变量、负荷变量和台区位置变量,加权计算变压器的设备重要程度;
步骤5.2:根据设备历史受灾变量,加权计算变压器的设备破坏程度;
步骤5.3:根据设备重要程度、设备破坏程度,计算设备灾损后果;
步骤5.4:根据设备状态评价结果变量,比对得到配电变压器设备故障台数,加权计算配电变压器的设备平均故障率;
步骤5.5:根据设备平均故障率、设备灾损后果计算配电变压器损失等级。
进一步的,所述加权计算变压器的设备重要程度计算公式如下:
Figure BDA0003136826360000031
式中,X是指设备重要程度;i是指权重等级,取值范围是0.1至1;wvi是指设备成本变量权重;wpi是指设备负荷变量权重;wli是指设备台区位置变量权重;v是指设备成本变量;l是指设备负荷变量;p是指设备台区位置变量。
进一步的,所述加权计算变压器的设备破坏程度计算公式如下:
Y=∑wih
式中,Y是指设备破坏程度;i是指权重等级,取值范围是0.1至1;wi是指设备历史受灾权重;h是指历史受灾变量。
进一步的,所述计算设备灾损后果公式如下:
Z=X×Y
式中,Z为评估设备灾损后果,X是指设备重要程度,Y是指设备破坏程度。
进一步的,所述加权计算配电变压器的设备平均故障率公式如下:
Figure BDA0003136826360000041
式中,F是指设备平均故障率;na是指故障设备台数,n是指设备台数;a是指设备运行状况程度,包括正常状态为1、注意状态为2、异常状态为3、严重状态为4。
进一步的,所述计算配电变压器损失等级公式如下:
Figure BDA0003136826360000042
式中,F是指设备平均故障率;Z是指设备灾损后果;i是指参与计算的设备数量;Di是指多台配电变压器损失等级,级别划分范围如下:
分类 特别重大 重大 较大 一般
损失等级D 25≤D 2.5≤D<25 0.1≤D<2.5 D<0.1
本发明提供了一种面向西南涡的配电变压器灾损评估系统及方法,所述系统包括无线通信基站、前置服务器、数据库、应用服务器、网站服务器、工作站、交换机、中间层服务器和电网生产监控指挥中心;所述方法由无线通信基站和前置服务器获取气象预报变量、西南涡影响区域坐标变量、设备基本信息数据、历史受灾数据、设备状态数据并上传至数据库服务器,由应用服务器采用神经网络建立灾损评估模型,并根据数据库服务器中的数据计算出面向西南涡的配电变压器灾损评估结果,克服了面向西南涡影响下的配电变压器损失科学评估技术难题,提高了各级电网生产监控指挥中心在应对西南涡防风防汛应急工作的效率。
附图说明
图1为一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统示意图;
图2为一种面向西南涡的配电变压器损失评估模型示意图;
图3为一种面向西南涡的配电变压器损失评估方法流程图;
图4为一种面向西南涡的配电变压器损失评估模型计算流程。
具体实施方式
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例,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,都属于本公开保护的范围。
实施例一
如图1所示为一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统示意图,所述系统包括无线通信基站、前置服务器、数据库、应用服务器、网站服务器、工程师站、操作员站、交换机、中间层服务器、省级电网生产监控指挥中心和地级电网生产监控指挥中心,其中无线通信基站、前置服务器、数据库、应用服务器、网站服务器、工程师站、操作员站和交换机部署在省级电网生产监控指挥中心内。所述前置服务器通过光纤分别与无线通信基站、数据库和中间层服务器连接,所述交换机通过光纤分别与工程师站、操作员站、网站服务器连接、省级电网生产监控指挥中心和地级电网生产监控指挥中心连接,所述应用服务器通过光纤分别与数据库和网站服务器连接。所述数据库包括关系型数据库服务器和实时型数据库服务器,用于存储涉及变压器灾损评估的相关数据;所述中间层服务器包括资产管理系统中间层服务器、电力地理信息系统中间层服务器和设备监测评价系统中间层服务器,资产管理系统中间层服务器用于存储配电变压器设备成本变量、设备负荷变量、设备台区位置变量、历史受灾变量和设备总数变量,电力地理信息系统中间层服务器用于存储配电变压器的设备坐标变量,设备监测评价系统中间层服务器用于存储配电变压器的状态评价结果变量。
所述无线通信基站通过基于LTE技术的无线通信专网与所在地省级气象台短时临近预警中心之间交互气象预报变量、西南涡影响区域坐标变量等数据和指令。所述前置服务器通过与无线通信基站连接获取省级气象台短时临近预警中心采集的气象预报变量、西南涡影响区域坐标变量,并上传至实时型数据库服务器中。所述前置服务器从资产管理系统中间层服务器中获取变压器设备成本变量、设备负荷变量、设备台区位置变量、历史受灾变量和设备总数变量,从电力地理信息系统中间层服务器获取变压器的设备坐标变量,从设备监测评价系统中间层服务器获取变压器的状态评价结果变量,并把获取来的数据上传至关系型数据库服务器;实时型数据库和关系型数据库再通过光纤连接为应用服务器提供数据服务。
所述应用服务器采用神经网络构建如图2所示的配电变压器损失评估模型,在输入层节点输入变压器设备成本变量、设备负荷变量、设备台区位置变量、历史受灾变量、设备总数变量、状态评价结果变量、设备坐标变量、气象预报变量以及西南涡影响区域坐标变量等数据,在隐含层基于上述指标组合权重,综合计算评估配电变压器损失等级,并为网站服务器提供计算结果数据服务。
所述网站服务器通过交换机为省级和地级电网生产监控指挥中心、工程师站和操作员站相关人员提供数据监视服务。
省级电网、地级电网生产监控指挥中心的技术人员按照运行控制原则、目标,根据网站服务器发布的配电变压器灾损评估结果,针对存在风险的变压器,基于电力设施场地标高与所在地区历史洪水位比较、与历史最高水位比较、与设施外自然地面高低比较的防内涝设计标准和历史水浸情况、防内涝设施情况、供电负荷情况这六个维度的评估结果,形成防治设备损坏的管控清单,提出预防、处理各种故障和隐患的决策建议,必要时调整配电网运行方式、新增防风防汛加固措施;变压器所属单位结合内涝风险分布图及运行经验,全面组织对存在内涝、水浸风险的设备设施开展排查,对存在隐患的区域尽早立项开展整改,并按照轻重缓急逐步予以实施。
如图3所示为一种面向西南涡的配电变压器损失评估方法流程图,所述方法的步骤如下:
步骤1:输入气象预报变量和西南涡影响区域坐标变量,并判断所面临的天气是否形成向东南移动的西南涡;
步骤2:输入配电变压器坐标变量,并判断配电变压器是否处于西南涡影响区域范围;
步骤3:采用神经网络建立配电变压器损失评估模型;
步骤4:获取设备成本变量、设备负荷变量、设备台区位置变量、历史受灾变量、设备总数变量和状态评价结果变量并输入配电变压器损失评估模型;
步骤5:配电变压器损失评估模型计算变压器损失等级并输出灾损评估结果;
步骤6:面向生产监控指挥中心发布配电变压器灾损评估结果(特别重大、重大、较大、和一般)。
具体实施中,所述判断配电变压器是否处于西南涡影响区域范围,是指当西南涡影响区域坐标变量的取值范围与配电变压器坐标变量的固定字段均为null,表示配电变压器坐标变量与西南涡影响区域坐标变量不匹配,配电变压器不处于西南涡影响区域范围;当西南涡影响区域坐标变量的取值范围与配电变压器坐标变量的固定字段不为null,且配电变压器坐标变量的固定字段不处于西南涡影响区域坐标变量的取值范围,也表示配电变压器坐标变量与西南涡影响区域坐标变量不匹配,配电变压器不处于西南涡影响区域范围;当配电变压器坐标变量的固定字段与西南涡影响区域坐标变量的取值不为null,且配电变压器坐标变量的固定字段处于西南涡影响区域坐标变量的取值范围,则表示配电变压器坐标变量与西南涡影响区域坐标变量匹配,配电变压器处于西南涡影响区域范围,具体计算公式如下:
Figure BDA0003136826360000081
式中,r是指西南涡影响区域坐标变量,r·content是指西南涡影响区域坐标变量的取值范围,c是指配电变压器坐标变量,c·value是指配电变压器坐标变量的固定字段。
具体实施中,所述神经网络构建变压器损失的评估模型由输入层、隐含层和输出层组成,如图2所示的一种面向西南涡的配电变压器损失评估模型示意图。
具体实施中,所述输入层属于多输入类型,所述输出层为单输出类型。
具体实施中,所述单输出是指一个输出层节点在t时刻的评估量为神经网络的输出,即一个输出神经元的不同时刻输出。
具体实施中,所述设备成本变量、设备负荷变量、设备台区位置变量、历史受灾变量和设备总数变量来自资产管理系统中间层服务器;所述状态评价结果变量来自设备监测评价系统中间层服务器。
具体实施中,如图4所示为所述配电变压器损失评估模型计算配电变压器损失等级的流程如下:
步骤5.1:根据设备基本信息变量,加权计算变压器的设备重要程度;
步骤5.2:根据设备历史受灾变量,加权计算变压器的设备破坏程度;
步骤5.3:根据设备重要程度、设备破坏程度,计算设备灾损后果;
步骤5.4:根据设备状态评价结果变量,比对得到配电变压器设备故障台数,加权计算配电变压器的设备平均故障率;
步骤5.5:根据设备平均故障率、设备灾损后果计算配电变压器损失等级。
具体实施中,所述设备基本信息变量包括设备成本变量、设备负荷变量和设备台区位置变量。
具体实施中,所述加权计算变压器的设备重要程度计算公式如下:
Figure BDA0003136826360000091
式中,X是指设备重要程度;i是指权重等级,取值范围是0.1至1;wvi是指设备成本变量权重;wpi是指设备负荷变量权重;wli是指设备台区位置变量权重;v是指设备成本变量;l是指设备负荷变量;p是指设备台区位置变量。
具体实施中,所述设备成本变量的权重如下:
Figure BDA0003136826360000092
具体实施中,所述设备负荷变量权重如下:
Figure BDA0003136826360000101
具体实施中,所述设备台区位置权重如下:
Figure BDA0003136826360000102
具体实施中,所述加权计算变压器的设备破坏程度计算公式如下:
Y=∑wih
式中,Y是指设备破坏程度;i是指权重等级,取值范围是0.1至1;wi是指设备历史受灾权重;h是指历史受灾变量。
具体实施中,所述设备历史受灾变量权重如下:
Figure BDA0003136826360000103
具体实施中,所述设备历史受灾是指因历史上汛期内同类洪水、台风、雷暴、局部强降雨引发的城乡内涝、山洪爆发、山体滑坡和泥石流灾害造成配电变压器最严重破坏程度。
具体实施中,所述计算设备灾损后果计算公式如下:
Z=X×Y
式中,Z为评估设备灾损后果,X是指设备重要程度,Y是指设备破坏程度。
具体实施中,所述设备状态是指按照设备状态估计导则,选取直接或间接表征设备状态的故障信息,所估计得到的直接、有效反映设备运行状况程度。
具体实施中,设备运行状况程度是指因历史上汛期内同类洪水、台风、雷暴、局部强降雨引发的城乡内涝、山洪爆发、山体滑坡和泥石流灾害引起配电变压器改变后的本体状况,包括正常状态、注意状态、异常状态、严重状态。
具体实施中,所述加权计算变压器的设备平均故障率计算公式如下:
Figure BDA0003136826360000111
式中,F是指设备平均故障率;na是指故障设备台数,n是指设备台数;a是指设备运行状况程度,包括正常状态1、注意状态2、异常状态3、严重状态4。
具体实施中,所述设备台数根据处于西南涡影响区域范围内的配电变压器数量确定。
具体实施中,所述计算配电变压器损失等级包括计算单台配电变压器损失等级和计算多台配电变压器损失等级。
具体实施中,所述计算单台配电变压器损失等级公式如下:
D1=F×Z
式中,D1是指单台配电变压器损失等级;F是指设备平均故障率;Z是指设备灾损后果。
具体实施中,所述计算多台配电变压器损失等级公式如下:
Figure BDA0003136826360000112
式中,Di是指多台配电变压器损失等级;F是指设备平均故障率;Z是指设备灾损后果;i是指参与计算的设备数量。
具体实施中,所述配电变压器损失等级D分为特别重大、重大、较大、和一般四个级别,级别划分范围如下:
分类 特别重大 重大 较大 一般
损失等级D 25≤D 2.5≤D<25 0.1≤D<2.5 D<0.1
具体实施中,所述面向生产监控指挥中心发布配电变压器灾损评估结果,是指通过网站服务器向包括工程师站、操作员站、省级电网生产监控指挥中心、地级电网生产监控指挥中心发布配电变压器灾损评估结果。
本发明提供了一种面向西南涡的配电变压器灾损评估系统及方法,所述系统包括无线通信基站、前置服务器、数据库服务器、应用服务器、网站服务器、工程师站、操作员站、交换机、中间层服务器、省级电网生产监控指挥中心和地级电网生产监控指挥中心;所述方法通过无线通信基站从所在地省级气象台短时临近预警中心获取气象预报变量、西南涡影响区域坐标变量等数据,通过前置服务器从中间层服务器获取设备基本信息数据、历史受灾数据、设备状态评价结果并上传至数据库服务器,由应用服务器采用神经网络建立灾损评估模型,并根据数据库服务器中的数据计算出面向西南涡的配电变压器灾损评估结果,克服了面向西南涡影响下的配电变压器损失科学评估技术难题,提高了各级电网生产监控指挥中心在应对西南涡防风防汛应急工作的效率。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接或彼此可通讯;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以上仅为说明本发明的实施方式,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,凡在本发明的精神和原则之内,不经过创造性劳动所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面向西南涡的配电变压器灾损评估系统,其特征在于,包括采集模块、数据库、评估模块和发布模块;所述采集模块与所述数据库连接,以上传采集到的气象数据和配电变压器数据;所述评估模块设有配电变压器灾损评估模型;所述评估模块分别与所述数据库和发布模块连接,并从数据库获取数据采用配电变压器灾损评估模型计算出灾损评估结果后由发布模块发布。
2.根据权利要求1所述的面向西南涡的配电变压器灾损评估系统,其特征在于,所述采集模块包括无线通信基站、前置服务器和中间层服务器;所述评估模块包括应用服务器;所述发布模块包括网站服务器、工程师站、操作员站、交换机和电网生产监控指挥中心;所述前置服务器分别与所述无线通信基站、中间层服务器和数据库连接;所述应用服务器分别与所述数据库和网站服务器连接;所述交换机分别与所述网站服务器、工程师站、操作员站和电网生产监控指挥中心连接。
3.根据权利要求1或2任一项所述的面向西南涡的配电变压器灾损评估系统,其特征在于,所述配电变压器灾损评估模型采用神经网络建设。
4.一种面向西南涡的配电变压器损失评估方法,其特征在于,应用于权利要求1至3任一项所述的面向西南涡的配电变压器灾损评估系统,包括以下步骤:
步骤1:获取气象预报变量和西南涡影响区域坐标变量,并判断所面临的天气是否形成向东南移动的西南涡;
步骤2:获取配电变压器坐标变量,并判断配电变压器是否处于西南涡影响区域范围;
步骤3:采用神经网络建立配电变压器损失评估模型;
步骤4:获取设备成本变量、负荷变量、台区位置变量、历史受灾变量、设备总数变量和状态评价结果变量并输入配电变压器损失评估模型;
步骤5:配电变压器损失评估模型计算配电变压器损失等级并输出灾损评估结果;
步骤6:面向各需求方发布配电变压器灾损评估结果。
5.根据权利要求4所述的面向西南涡的配电变压器损失评估方法,其特征在于,所述配电变压器损失评估模型计算配电变压器损失等级的流程如下:
步骤5.1:根据设备成本变量、负荷变量和台区位置变量,加权计算变压器的设备重要程度;
步骤5.2:根据设备历史受灾变量,加权计算变压器的设备破坏程度;
步骤5.3:根据设备重要程度、设备破坏程度,计算设备灾损后果;
步骤5.4:根据设备状态评价结果变量,比对得到配电变压器设备故障台数,加权计算配电变压器的设备平均故障率;
步骤5.5:根据设备平均故障率、设备灾损后果计算配电变压器损失等级。
6.根据权利要求5所述的面向西南涡的配电变压器损失评估方法,其特征在于,所述加权计算变压器的设备重要程度计算公式如下:
Figure FDA0003136826350000021
式中,X是指设备重要程度;i是指权重等级,取值范围是0.1至1;wvi是指设备成本变量权重;wpi是指设备负荷变量权重;wli是指设备台区位置变量权重;v是指设备成本变量;l是指设备负荷变量;p是指设备台区位置变量。
7.根据权利要求5所述的面向西南涡的配电变压器损失评估方法,其特征在于,所述加权计算变压器的设备破坏程度计算公式如下:
Figure FDA0003136826350000022
式中,Y是指设备破坏程度;i是指权重等级,取值范围是0.1至1;wi是指设备历史受灾权重;h是指历史受灾变量。
8.根据权利要求5所述的面向西南涡的配电变压器损失评估方法,其特征在于,所述计算设备灾损后果公式如下:
Z=XXy
式中,Z为评估设备灾损后果,X是指设备重要程度,Y是指设备破坏程度。
9.根据权利要求5所述的面向西南涡的配电变压器损失评估方法,其特征在于,所述加权计算配电变压器的设备平均故障率公式如下:
Figure FDA0003136826350000031
式中,F是指设备平均故障率;na是指故障设备台数,n是指设备台数;a是指设备运行状况程度,包括正常状态为1、注意状态为2、异常状态为3、严重状态为4。
10.根据权利要求5所述的面向西南涡的配电变压器损失评估方法,其特征在于,所述计算配电变压器损失等级公式如下:
Figure FDA0003136826350000032
式中,F是指设备平均故障率;Z是指设备灾损后果;i是指参与计算的设备数量;Di是指多台配电变压器损失等级,级别划分范围如下:
分类 特别重大 重大 较大 一般 损失等级D 25≤D 2.5≤D<25 0.1≤D<2.5 D<0.1
CN202110720912.6A 2021-06-28 2021-06-28 一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法 Active CN113609752B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110720912.6A CN113609752B (zh) 2021-06-28 2021-06-28 一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110720912.6A CN113609752B (zh) 2021-06-28 2021-06-28 一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113609752A true CN113609752A (zh) 2021-11-05
CN113609752B CN113609752B (zh) 2023-07-25

Family

ID=78336850

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110720912.6A Active CN113609752B (zh) 2021-06-28 2021-06-28 一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113609752B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114123169A (zh) * 2021-11-12 2022-03-01 国家电网有限公司 一种基于储能型柔性开关的配电网故障恢复方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010049433A (ja) * 2008-08-21 2010-03-04 Chugoku Electric Power Co Inc:The 台風被害予測支援システム
CN107403268A (zh) * 2017-07-24 2017-11-28 国网江苏省电力公司电力科学研究院 输电线路风险评估系统
CN109670676A (zh) * 2018-11-26 2019-04-23 安徽继远软件有限公司 基于支持向量数据描述的配网台区风险预警方法及系统
CN110070263A (zh) * 2019-03-15 2019-07-30 贵州电网有限责任公司 一种基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急指挥系统
CN111738617A (zh) * 2020-07-01 2020-10-02 广东电网有限责任公司广州供电局 一种强降雨天气下变电站风险评估方法与预警系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010049433A (ja) * 2008-08-21 2010-03-04 Chugoku Electric Power Co Inc:The 台風被害予測支援システム
CN107403268A (zh) * 2017-07-24 2017-11-28 国网江苏省电力公司电力科学研究院 输电线路风险评估系统
CN109670676A (zh) * 2018-11-26 2019-04-23 安徽继远软件有限公司 基于支持向量数据描述的配网台区风险预警方法及系统
CN110070263A (zh) * 2019-03-15 2019-07-30 贵州电网有限责任公司 一种基于决策流程的电网强降雨及地质灾害应急指挥系统
CN111738617A (zh) * 2020-07-01 2020-10-02 广东电网有限责任公司广州供电局 一种强降雨天气下变电站风险评估方法与预警系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114123169A (zh) * 2021-11-12 2022-03-01 国家电网有限公司 一种基于储能型柔性开关的配电网故障恢复方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113609752B (zh) 2023-07-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105005827B (zh) 一种基于电力突发事件的应急响应预警方法
WO2017032210A1 (zh) 一种基于聚类分析的输电线路山火风险区域划分方法
US9239816B2 (en) Method of power system preventive control candidate measures identification self-adaptive to external environment
CN102629294B (zh) 台风引发输电线路故障的概率评估方法
CN104951993A (zh) 基于气象及电网gis的综合监测预警系统及方法
CN107169645B (zh) 一种计及暴雨灾害影响的输电线路故障概率在线评估方法
CN107292478B (zh) 一种灾害对配电网影响态势的获取方法
WO2021042423A1 (zh) 一种基于步进环栅的输电线路的多目标优化路径选择方法
CN104123682A (zh) 一种基于气象影响因素的配网故障风险评估方法
CN106611245A (zh) 一种基于gis的电网台风灾害风险评估方法
CN105427019A (zh) 一种地理气象相关的输电线路风险差异评价方法
CN109522599A (zh) 一种台风导致的输电线路突发故障预警方法
CN111612315A (zh) 一种新型电网灾害性大风预警方法
CN107657336A (zh) 一种基于微气象和微地形的输配电设备台风预警系统
CN111126672A (zh) 一种基于分类决策树的高压架空输电线路台风灾害预测方法
CN113743658A (zh) 基于临界雨量的中小流域地质灾害及洪水预警方法
CN113609752B (zh) 一种面向西南涡的配电变压器损失评估系统及方法
CN113177858B (zh) 一种多维度的电网抗台风评价方法
CN114386833A (zh) 主动配电网弹性评估与移动储能调控方法
CN110542936B (zh) 基于主导环流的电网暴雨灾害预报偏差的预报方法和系统
CN112257329A (zh) 一种判定台风对线路影响的方法
CN111815106A (zh) 一种基于多源信息的电网应急方法
CN116402343A (zh) 一种基于统计分析模型的输电线风险分析方法和系统
CN113902346B (zh) 一种电力抢修队伍的智能调拨方法
CN105678460B (zh) 雷电灾害与设备过载及断面越限的关联度分析方法

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