CN114969010A - 一种配电网络监控处理方法及装置 - Google Patents

一种配电网络监控处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114969010A
CN114969010A CN202210660319.1A CN202210660319A CN114969010A CN 114969010 A CN114969010 A CN 114969010A CN 202210660319 A CN202210660319 A CN 202210660319A CN 114969010 A CN114969010 A CN 114969010A
Authority
CN
China
Prior art keywords
grid data
power
power grid
distribution network
future
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.)
Pending
Application number
CN202210660319.1A
Other languages
English (en)
Inventor
黄洪成
钟访
李晓宁
陈鸿
代列凯
敬国军
王远良
程国兴
曾波
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.)
Sichuan Chenkun Electrical Equipments Co ltd
Original Assignee
Sichuan Chenkun Electrical Equipments 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 Sichuan Chenkun Electrical Equipments Co ltd filed Critical Sichuan Chenkun Electrical Equipments Co ltd
Priority to CN202210660319.1A priority Critical patent/CN114969010A/zh
Publication of CN114969010A publication Critical patent/CN114969010A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2465—Query processing support for facilitating data mining operations in structured databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0283—Price estimation or determination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit 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
    • H02J13/00002—Circuit 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 characterised by monitoring
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit 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
    • H02J13/00006—Circuit 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 characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/04—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for connecting networks of the same frequency but supplied from different sources
    • H02J3/06—Controlling transfer of power between connected networks; Controlling sharing of load between connected networks
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • Y—GENERAL 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
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS 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
    • Y04S40/00—Systems for electrical power generation, transmission, distribution or end-user application management characterised by the use of communication or information technologies, or communication or information technology specific aspects supporting them
    • Y04S40/20—Information technology specific aspects, e.g. CAD, simulation, modelling, system security

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及电力系统技术领域，尤其设计一种配电网络监控处理方法及装置，方法包括：获取配电网络的历史电网数据；基于历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；获取配电网络的实时电网数据；基于实时电网数据和该预测模型，得到未来电网数据，未来电网数据为当前时间段之间的未来时间段内的电网数据，未来时间段紧邻当前时间段；基于未来电网数据，确定配电网络的各个节点的潮流运行情况，基于潮流运行情况，对配电网络的运行状态进行优化，通过智能预测的方式对未来一段时间内的电网数据进行预测，进而得到对应的潮流运行情况，根据该潮流运行情况，对配电网络进行优化，进而有效节能减排，提高了配电网络的有效利用率。

Description

一种配电网络监控处理方法及装置
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种配电网络监控处理方法及装置。
背景技术
配电室作为电力供应系统中的重要组成元素，担负着电能的输送与降压重任，传统的配电室管理主要靠人工定时对电力仪表进行检查并形成报表，工作效率低下，无法适应迅速发展的供电规模与企业用电需求。而运用信息技术与网络传输技术对配电室电力设备的运行状态进行远程实时监控，提高配电室管理的信息化水平，提高电能质量，但是，节约能源是配电管理的首要任务。
现有的配电室电力监控系统，通过分布在配电室内的各类传感器、采集设备、通信设备，将各种电气信号、运行参数和环境数据传送到该智能运维监控系统中，对各个配电室进行远程、集中，实时监控，实现配电室的“无人值守或者少值守”。用户通过该智能运维监控系统对各个配电室的运行和能效数据进行实时监控。
但是，该配电网络所产生的数据是海量的，因此，如何对海量的数据进行监控管理，以节能减排达到提高电网有效利用率的目的是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的配电网络监控处理方法及装置。
第一方面，本发明提供了一种配电网络监控处理方法，包括：
获取所述配电网络的历史电网数据；
基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；
获取所述配电网络的实时电网数据；
基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，所述未来电网数据为所述当前时间段之后的未来预设时间段内的电网数据，所述未来预设时间段紧邻所述当前时间段；
基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况；
基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化。
进一步地，所述历史电网数据包括：
每一支路上的电压幅值和电压相位数据，电流幅值和电流相位数据以及负载阻抗特性变化数据。
进一步地，基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型，包括：
从所述历史电网数据中提取连续时间段内对应的历史电网数据；
从所述连续时间段对应的历史电网数据中提取多组相邻时间段的历史电网数据；
将所述多组相邻时间段的历史电网数据中前一时间段的历史电网数据作为输入数据，将后一时间段的历史电网数据作为输出数据；
将所述输入数据和输出数据输入神经网络递归模型中进行训练，获得用于预测未来电网数据的预测模型。
进一步地，所述基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，包括：
将所述实时电网数据输入所述预测模型中，输出所述未来电网数据。
进一步地，基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况，包括：
基于所述未来电网数据，采用潮流计算法，得到所述配电网络的各个节点的潮流运行情况。
进一步地，所述潮流运行情况包括：
功率因数、功率变化趋势、谐波成分和波形畸变数据。
进一步地，所述基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化，包括：
基于所述潮流运行情况中的功率变化趋势分配电网能量；
基于所述潮流运行情况中的功率因数进行无功补偿；
基于所述潮流运行情况中的谐波成分和波形畸变数据对配电网络的运行状态进行优化。
第二方面，本发明还提供了一种配电网络监控处理装置，包括：
第一获取模块，用于获取所述配电网络的历史电网数据；
获得模块，用于基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；
第二获取模块，用于获取所述配电网络的实时电网数据；
得到模块，用于基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，所述未来电网数据为所述当前时间段之后的未来预设时间段内的电网数据，所述未来预设时间段紧邻所述当前时间段；
确定模块，用于基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况；
优化模块，用于基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化。
第三方面，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现第一方面中所述的方法步骤。
第四方面，本发明还提供了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，该程序被处理器执行时实现第一方面中所述的方法步骤。
本发明实施例中的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本发明提供了一种配电网络监控处理方法，包括：获取配电网络的历史电网数据；基于该历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；获取配电网络的实时电网数据；基于该实时电网数据，以及该预测模型，得到未来电网数据，该未来电网数据为当前时间段之间的未来时间段内的电网数据，该未来时间段紧邻当前时间段；基于该未来电网数据，确定配电网络的各个节点的潮流运行情况，基于该潮流运行情况，对配电网络的运行状态进行优化，通过智能预测的方式对未来一段时间内的电网数据进行预测，进而得到对应的潮流运行情况，最终，根据该潮流运行情况，对配电网络进行优化，进而有效节能减排，提高了配电网络的有效利用率。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考图形表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例中配电网络监控处理方法的步骤流程示意图；
图2示出了本发明实施例中配电网络拓扑结构示意图；
图3示出了本发明实施例中配电网络监控处理装置的结构示意图；
图4示出了本发明实施例中实现配电网络监控处理方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
实施例一
本发明的实施例提供了一种配电网络监控处理方法，如图1所示，包括：
S101，获取配电网络的历史电网数据；
S102，基于该历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；
S103，获取配电网络的实时电网数据；
S104，基于该实时电网数据，以及预测模型，得到未来电网数据，该未来电网数据为当前时间段之后的未来预测时间段内的电网数据，该未来预测时间段紧邻当前时间段；
S105，基于该未来电网数据，确定配电网络的各个节点的潮流运行情况；
S106，基于该潮流运行情况，对配电网络进行优化。
如图2所示，为配电网络拓扑结构。具体地，通过采集高压柜组201、变压器202、低压柜组203的仪表数据，通过RS485接口，传输至业主集控中心204的网关205，转换为RJ45，接入到路由器206，还可以采集现场的视频，通过摄像头设备207接入路由器206，所有的信号经路由器206后，进入本地业主集控中心204，由业主集控中心204通过宽带或者4G、5G网络将数据推送至云数据库服务器208，该云数据库服务器208是在云端搭建的web服务器，其他客户端可通过web浏览器访问该云数据库服务器208，也可以通过客户端软件（APP）直接访问云数据库服务器208。由远程集中监控服务器209和远程运维监控服务器210连接该云数据库服务器208，能够实时获取电网数据。
在具体的实施方式中，S101中，获取配电网络的历史电网数据。具体是通过上述的远程集中监控服务器209以及远程运维监控服务器210中获取存储的历史电网数据。
该配电网络还包括：能量管理系统、电网能量计费系统、营销系统、负荷控制系统以及监控系统，在此就不再图上一一展示了。
下面将配电网络简称电网。
首先，对于能量管理系统来说，由能量管理系统获得的电网数据包括：典型时段内的动态电网电压数据、动态电流数据、电压相位数据、电流相位数据、节点功率因数数据、负载动态变化数据、负载相位动态变化数据。
对于电网能量计费系统来说，获得的历史数据包括：供电公司奖惩、考核、计费数据与使用规则。其中，供电公司奖惩主要指标、供电公司奖惩主要指标的变化范围和分级、供电公司分时段计费的时段划分方法及对应的指标、供电公司分时段计费标准等。
对于营销系统来说，获得的历史电网数据包括：对应区域电网内业务运营高峰时段典型值与低峰时段典型值，对应区域电网内具有代表性的一个时段内运营状况的连续情况，对应区域电网内业务运营能耗成本动态数据，特定时段内业务运营中供配电能耗成本及其占据运营成本的比例动态数据。
对于负荷控制系统，获得的历史电网数据：电网负载状况动态变化数据；典型时段内电网负载变化数据。
对于监控系统，主要针对SCADA监视的负载或任务而言，获得的历史电网数据包括：系统运行日志，系统监视对象运行日志，监视设备防火墙数据，监视对象运行拓扑及拓扑上各节点与设备的运行参数。
在获取配电网络的历史电网数据时，具体是从上述的各个系统中获取的数据。
在获得上述的历史电网数据之后，需要对这些数据进行清洗，以及数据挖掘，由此，从中提取出关键的数据，包括：每一支路上的电压幅值和电压相位数据，电流幅值和电流相位数据以及负载阻抗特性变化数据。
其中，电压相位数据、电流相位数据、电压幅值、电流幅值以及负载阻抗特性变化数据均可以直接获取到。
由于历史电网数据根据使用时段的不同，前后存在差异，由此该历史电网数据包括历史时间段内各个时间段的电网数据。
为了更好地对电网数据进行分析，因此，对该历史电网数据的采集、交换、处理的过程中运用纠错和容错技术，实现该历史电网数据与后期建立的模型的实时数据的统一分析，进而实现无缝的交换与对接。
接下来，执行S102，基于该历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型。
具体地，S102包括：
从历史电网数据中提取连续时间段内对应的历史电网数据；
从该连续时间段对应的电网数据中提取多组相邻时间段的历史电网数据；
将多组相邻时间段的历史电网数据中前一时间段的历史电网数据作为输入数据，将后一时间段的历史电网数据作为输出数据；
将输入数据和输出数据输入神经网络递归模型中进行训练，获得用于预测未来电网数据的预测模型。
其中，该神经网络递归模型是在深度神经网络学习模型的基础上，具备了反馈关联，是具有动态性能的深度神经网络学习模型。
这里将从历史电网数据中提取的连续时间段内对应的电网数据划分为多组相邻时间段的电网数据。比如，按照顺序，包括：第一时间段的历史电网、第二时间段的历史电网数据…第N时间段的历史电网数据，其中，第一时间段的历史电网数据和第二时间段的历史电网数据为一组相邻时间段的历史电网数据，第二时间段的历史电网数据和第三时间段的历史电网数据为一组相邻时间段的历史电网数据等等。其中每组相邻时间段的电网数据包括：前一时间段的电网数据和后一时间段的电网数据。由此，将多组相邻时间段的电网数据中前一时间段的电网数据作为输入数据，将后一时间段的电网数据作为输出数据。由此，采用该输入数据和输出数据对该神经网络递归模型进行训练。得到用于预测未来电网数据的预测模型。
当然，在得到该预测模型之后，需要对该预测模型进行测试，以消除误差。
在模型建立过程中，预测模型与电网实际运行数据之间存在误差。因此需要采用递归神经网络中的神经预测器对误差变化进行趋势预测。对于误差变化的趋势预测，需要重新导入到预测模型中进行误差修正，是一种监督学习的形式。
在模型投入生产过程中时，预测模型的预测数据与理想数据可能同样存在误差，在模型建立的过程中，也对误差神经预测器进行了训练，模型运行过程中需要对误差进行及时的修正，神经预测器对误差的趋势预测需要导入到预测模型中进行修正，并通过统计的方法对误差概率进行计算，由此得到该误差之后，消除该误差。
在得到消除误差的预测模型之后，执行S103，获取配电网络的实时电网数据。
该实时电网数据具体可以根据实时的采集情况进行获取，在此就不在详细赘述了。
接下来，执行S104，基于实时电网数据，以及预测模型，得到未来电网数据，该未来电网数据为当前时间段之后的未来预测时间段内的电网数据，该未来预设时间段紧邻当前时间段。
该步骤是对模型的应用，具体是将实时电网数据输入该预测模型中，从而输出该未来电网数据。
若该实时电网数据是前一星期时间段的电网数据，则未来电网数据为后一星期时间段的电网数据。为了预测的准确性，该未来时间段的时长不易过长。
由此，得到当前时刻开始的未来时间段内的未来电网数据包括：每一支路上的电压幅值和电压相位数据，电流幅值和电流相位数据以及负载阻抗特性变化数据。
接下来，执行S105，基于未来电网数据，确定配电网络的各个节点的潮流运行情况。
在一种可选的实施方式中，是基于未来电网数据，采用潮流计算法，得到配电网络的各个节点的潮流运行情况。
由于电力系统潮流的计算是电力系统运行和规划工作的基础，本发明中具体是对未来一段时间内的未来电网数据进行的潮流计算。通过对未来电网数据进行潮流计算，能够随着各个电源和负荷的变化以及配电网络结构的改变，能够确保所有母线的电压保持在允许范围内，各种元件不会出现过负荷而危及配电网络的安全。
本发明中的潮流运行情况包括：功率因数、功率变化趋势、谐波成分和波形畸变数据。
具体地，潮流运行情况中的任意一个数据均是由未来电网数据中的每一支路上的电压幅值和电压相位数据、电流幅值和电流相位数据以及负载阻抗特性变化数据来得到的。
这里的潮流计算法具体是采用节点功率平衡方程，在求解该方程时，采用牛顿-拉夫逊法进行求解，由此得到配电网络在未来一段时间内的潮流运行情况。
最后，执行S106，基于该潮流运行情况，对配电网络进行优化。
具体地，基于潮流运行情况中的功率变化趋势分配电网能量；
基于潮流运行情况重点额功率因数进行无功补偿；
基于潮流运行情况中的谐波成分和波形畸变数据对配电网络的运行状态进行优化。
当然，还可以根据该潮流运行情况，分析配电网络的网络损耗，网络规划，重构等等，在此就不再详细赘述了，总之，能够对配电网络进行优化，进而有效节能减排，进而提高配电网络的有效利用率。
本发明实施例中的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本发明提供了一种配电网络监控处理方法，包括：获取配电网络的历史电网数据；基于该历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；获取配电网络的实时电网数据；基于该实时电网数据，以及该预测模型，得到未来电网数据，该未来电网数据为当前时间段之间的未来时间段内的电网数据，该未来时间段紧邻当前时间段；基于该未来电网数据，确定配电网络的各个节点的潮流运行情况，基于该潮流运行情况，对配电网络进行优化，通过智能预测的方式对未来一段时间内的电网数据进行预测，进而得到对应的潮流运行情况，最终，根据该潮流运行情况，对配电网络进行优化，进而能够有效节能减排，提高了配电网络的有效利用率。
实施例二
基于相同的发明构思，本发明还提供了一种配电网络监控处理装置，如图3所示，包括：
第一获取模块301，用于获取所述配电网络的历史电网数据；
获得模块302，用于基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；
第二获取模块303，用于获取所述配电网络的实时电网数据；
得到模块304，用于基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，所述未来电网数据为所述当前时间段之后的未来预设时间段内的电网数据，所述未来预设时间段紧邻所述当前时间段；
确定模块305，用于基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况；
优化模块306，用于基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化。
在一种可选的实施方式中，所述历史电网数据包括：
每一支路上的电压幅值和电压相位数据，电流幅值和电流相位数据以及负载阻抗特性变化数据。
在一种可选的实施方式中，基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型，包括：
从所述历史电网数据中提取连续时间段内对应的历史电网数据；
从所述连续时间段对应的历史电网数据中提取多组相邻时间段的历史电网数据；
将所述多组相邻时间段的历史电网数据中前一时间段的历史电网数据作为输入数据，将后一时间段的历史电网数据作为输出数据；
将所述输入数据和输出数据输入神经网络递归模型中进行训练，获得用于预测未来电网数据的预测模型。
在一种可选的实施方式中，所述基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，包括：
将所述实时电网数据输入所述预测模型中，输出所述未来电网数据。
在一种可选的实施方式中，基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况，包括：
基于所述未来电网数据，采用潮流计算法，得到所述配电网络的各个节点的潮流运行情况。
在一种可选的实施方式中，所述潮流运行情况包括：
功率因数、功率变化趋势、谐波成分和波形畸变数据。
在一种可选的实施方式中，所述基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化，包括：
基于所述潮流运行情况中的功率变化趋势分配电网能量；
基于所述潮流运行情况中的功率因数进行无功补偿；
基于所述潮流运行情况中的谐波成分和波形畸变数据对配电网络的运行状态进行优化。
实施例三
基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种计算机设备，如图4所示，包括存储器404、处理器402及存储在存储器404上并可在处理器402上运行的计算机程序，所述处理器402执行所述程序时实现上述配电网络监控处理方法的步骤。
其中，在图4中，总线架构（用总线400来代表），总线400可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线400将包括由处理器402代表的一个或多个处理器和存储器404代表的存储器的各种电路链接在一起。总线400还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口406在总线400和接收器401和发送器403之间提供接口。接收器401和发送器403可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器402负责管理总线400和通常的处理，而存储器404可以被用于存储处理器402在执行操作时所使用的数据。
实施例四
基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述配电网络监控处理方法的步骤。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器（DSP）来实现根据本发明实施例的配电网络监控处理装置、计算机设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序（例如，计算机程序和计算机程序产品）。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种配电网络监控处理方法，其特征在于，包括：
获取所述配电网络的历史电网数据；
基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；
获取所述配电网络的实时电网数据；
基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，所述未来电网数据为当前时间段之后的未来预设时间段内的电网数据，所述未来预设时间段紧邻所述当前时间段；
基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况；
基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史电网数据包括：
每一支路上的电压幅值和电压相位数据，电流幅值和电流相位数据以及负载阻抗特性变化数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型，包括：
从所述历史电网数据中提取连续时间段内对应的历史电网数据；
从所述连续时间段对应的历史电网数据中提取多组相邻时间段的历史电网数据；
将所述多组相邻时间段的历史电网数据中前一时间段的历史电网数据作为输入数据，将后一时间段的历史电网数据作为输出数据；
将所述输入数据和输出数据输入神经网络递归模型中进行训练，获得用于预测未来电网数据的预测模型。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，包括：
将所述实时电网数据输入所述预测模型中，输出所述未来电网数据。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况，包括：
基于所述未来电网数据，采用潮流计算法，得到所述配电网络的各个节点的潮流运行情况。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潮流运行情况包括：
功率因数、功率变化趋势、谐波成分和波形畸变数据。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化，包括：
基于所述潮流运行情况中的功率变化趋势分配电网能量；
基于所述潮流运行情况中的功率因数进行无功补偿；
基于所述潮流运行情况中的谐波成分和波形畸变数据对配电网络的运行状态进行优化。
8.一种配电网络监控处理装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取所述配电网络的历史电网数据；
获得模块，用于基于所述历史电网数据，获得用于预测未来电网数据的预测模型；
第二获取模块，用于获取所述配电网络的实时电网数据；
得到模块，用于基于所述实时电网数据，以及所述预测模型，得到未来电网数据，所述未来电网数据为所述当前时间段之后的未来预设时间段内的电网数据，所述未来预设时间段紧邻所述当前时间段；
确定模块，用于基于所述未来电网数据，确定所述配电网络的各个节点的潮流运行情况；
优化模块，用于基于所述潮流运行情况，对所述配电网络进行优化。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~7中任一权利要求所述的方法步骤。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1~7中任一权利要求所述的方法步骤。
CN202210660319.1A 2022-06-13 2022-06-13 一种配电网络监控处理方法及装置 Pending CN114969010A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210660319.1A CN114969010A (zh) 2022-06-13 2022-06-13 一种配电网络监控处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210660319.1A CN114969010A (zh) 2022-06-13 2022-06-13 一种配电网络监控处理方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114969010A true CN114969010A (zh) 2022-08-30

Family

ID=82961495

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210660319.1A Pending CN114969010A (zh) 2022-06-13 2022-06-13 一种配电网络监控处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114969010A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117239928A (zh) * 2023-09-21 2023-12-15 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种深度学习的电力数据监控方法及系统
CN117498469A (zh) * 2024-01-03 2024-02-02 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 虚拟电厂能源管控方法、装置、计算机设备及存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117239928A (zh) * 2023-09-21 2023-12-15 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种深度学习的电力数据监控方法及系统
CN117239928B (zh) * 2023-09-21 2024-07-30 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种深度学习的电力数据监控方法及系统
CN117498469A (zh) * 2024-01-03 2024-02-02 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 虚拟电厂能源管控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN117498469B (zh) * 2024-01-03 2024-05-17 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 虚拟电厂能源管控方法、装置、计算机设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2518178C2 (ru) Система и способ для управления электроэнергетической системой
CN114969010A (zh) 一种配电网络监控处理方法及装置
CN110543696B (zh) 一种未建模小机组参与电力市场出清和安全校核的方法
CN112098715B (zh) 基于5g和修正gcn图神经网络的电能监控与预警系统
CN114358520B (zh) 一种电力系统经济调度决策的方法、系统、装置及介质
DE102019212291A1 (de) Steuern eines Energieaustausches
CN118228893B (zh) 交直流混合配电网运行优化方法
CN118378545B (zh) 一种电网复杂运行模式下的计量拓扑仿真方法及系统
CN113868078A (zh) 一种基于云平台的风电场的监控方法
CN117878925A (zh) 一种智能电网的输电数据控制方法及系统
CN117644794B (zh) 一种基于充电桩的智能时段控制系统
CN113689109B (zh) 一种电力系统信息化与数字化联动模拟平台
CN118232345A (zh) 一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统
CN113269435B (zh) 一种新能源场站运行状态耦合监测评估系统
CN117374978B (zh) 结合知识图谱构建的并网调度管理方法及系统
CN117993614A (zh) 一种基于配电网架的配电网规划装置
CN104636848A (zh) 一种基于能量节点控制技术的项目合同能源管理系统
Klerx et al. Advanced replacement strategies for low voltage distribution grids
CN115936663A (zh) 一种电力系统的维护方法及装置
CN111857015B (zh) 输变电云端智能控制器
CN111339664B (zh) 一种基于边缘计算的逐层负荷建模方法和系统
Bondy et al. A functional reference architecture for aggregators
Armanda et al. Plans for upgrading existing conventional 150 kV substations into digital substations in Sulawesi-Indonesia, accompanied by financial studies
CN110705925B (zh) 基于nsl0重构算法的接入配电网的能源互联规划系统
Florea et al. From bridge to control hub—The power Smart Grid evolution

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