CN116468243A - 一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其技术特点是包括以下步骤：基于历史监控运行数据，辨识设备运行状态特征点；根据设备运行状态特征点，分析设备运行风险；根据步骤设备运行风险结果，建立设备评价体系；建立电网运行趋势预警模型；根据趋势预警模型的分析，得到趋势预警的结果集，结合当前监控运行数据，再次作为输入点进行趋势预警模型验证；分析、评估电网运行态势，判别高风险运行设备，预测未来一段时间可能出现的网架结构的薄弱环节，提前进行预警分析。本发明设计合理，实现了电网运行的趋势预警功能，提高了监控运行分析能力，提升电网整体的专业管理水平和技术管理水平，保障电网运行安全。
Description
技术领域
本发明属于电网运行监控技术领域，尤其是一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法。
背景技术
随着调控一体化的全面推进，调度端高度集约了电网与设备的监控功能。为满足高度集约的监控功能，调度端不仅需要电网调度运行技术决策支持，还需要对厂站端设备进行高效监控技术支撑。然而电网运行工况、设备运行健康状态、自然环境等孤立考虑，电网运行监控数据未得到充分挖掘，使得电网监控人员不能及时对未来电网运行的趋势进行了解和分析，并作出应对方案。因此，如何提高监控运行分析能力、提升电网整体的专业管理水平和技术管理水平、保障电网运行安全是目前迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，能够提高监控运行分析能力并保障电网运行安全。
本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，包括以下步骤：
步骤1、基于历史监控运行数据，辨识设备运行状态特征点；
步骤2、根据步骤1辨识的设备运行状态特征点，分析设备运行风险；
步骤3、根据步骤2得到的设备运行风险结果，建立设备评价体系；
步骤4、结合设备运行数据、电网接线方式，对设备未来的电压、潮流情况进行预测，建立电网运行趋势预警模型；
步骤5、根据趋势预警模型的分析，得到趋势预警的结果集，结合当前监控运行数据，再次作为输入点进行趋势预警模型验证；
步骤6、分析、评估电网运行态势，判别高风险运行设备，预测未来一段时间可能出现的网架结构的薄弱环节，提前进行预警分析。
进一步，所述步骤1的具体实现方法为：根据电力系统中各类运行数据、管理数据，对非结构化数据、文本数据进行基于自然语言的解析，识别文本、数据内涵，并自动分析到设备级；同时根据一二次设备及监控信息特点，建立与完善电力语料库，基于自然语言处理技术对每一条监控信号进行文法推断和句法分析，经过分割和重构，筛选过滤无效内容，得到准确的监控信号含义。
进一步，所述步骤2的具体实现方法为：在设备运行状态特征点辨识的基础上，结合设备台账、履历信息及设备历史故障、缺陷、检修记录，依据特征点及事件化分析结果探索设备的缺陷类别、生产厂家、型号、投运年限的关系，推理出监控事件严重程度，构建设备停运概率模型；同时充分考虑继电保护装置中主保护、后备保护、电网自动装置动作的时序特征，构建具有时序特征的多重故障集的相继故障演变模型，对设备运行风险进行评估。
进一步，所述步骤3建立的设备评价体系包括：
⑴设备异常指标体系：以投运日期、退役日期、设备类型、设备型号、电压等级为维度，以设备运行时间、故障次数、缺陷次数、有效告警、重过载情况为事实表，对退役设备的寿命及缺陷、故障信息进行统计，为设备健康分析提供数据支撑；
⑵外界因素影响：针对不同类型的自然灾害及气象条件，根据历史数据研究在不同条件下设备的故障概率，针对各类外界因素，根据各个外界条件的坐标范围，建立起和线路或站内设备之间的关联关系；
⑶设备隐患综合评估：综合考虑设备本身异常、外界因素影响，对设备发生故障的概率进行综合评估。
进一步，所述步骤4的具体实现方法为：根据设备运行数据，对指定分析对象的历史遥测数据、遥信告警、遥控操作、故障、检修、缺陷信息进行关联性分析，选择不同样本训练并建立已知特征集的层进式运行趋势推理机；将如下已知特征点：当前电网接线方式、运行方式、遥信告警、遥测信息、天气情况、检修计划作为输入，对设备未来的电压、潮流情况进行预测，建立电网运行趋势预警模型。
进一步，所述电网运行趋势预警模型的内容包括：
根据检修计划的预警内容为：根据未来一段时间的检修计划安排，以及检修过程中对电网运行方式的相关安排，在电网当前运行方式上进行叠加，推演电网未来的运行方式；
根据负荷预测的预警内容为：根据负荷预测、母线负荷预测，对电网中未来可能发生的重载、过载情况进行预测；
根据自然灾害的预警内容为：采集未来发生冰冻、山火、台风、雷电的数据，根据自然灾害发生的范围、等级与电网中的设备进行关联；
根据天气预报的预警内容为：采集天气预报信息，通过经纬度坐标与变电站或者线路关联起来；
根据季节变化的预警内容为：按照季节变化对电网未来的运行参数进行设定
根据保电任务的预警内容为：设定未来一段时间的保电任务，包括保电设备、时间范围。
进一步，所述步骤6的具体实现方法为：根据设备及电网健康状态评估体系，采用和实时评估体系相同的指标体系进行评估；针对未来健康状态的推演，是对未来电网可能出现的缺陷、重过载、网架结构薄弱环节进行推演；结合未来一段时间，或者其他长期的电网运行方式，分析对应时间范围内电网设备健康、外界环境变化、运行方式变化、潮流变化情况，分别推演与评估未来不同时间刻度的电网的运行趋势，预测未来一段时间可能出现的网架结构的薄弱环节，提前进行预警分析。
本发明的优点和积极效果是：
本发明设计合理，其基于电网运行方式及设备的运行状态，通过对设备运行状态特征点的辨识，构建设备评价体系，对设备运行风险进行研究与评估；同时建立电网安全状态指标体系与电网运行趋势预警模型，实现电网实时运行状态智能感知及评估技术、电网运行趋势智能推演技术等研究，进一步实现电网运行的趋势预警，提高监控运行分析能力，提升电网整体的专业管理水平和技术管理水平，保障电网运行安全。
附图说明
图1为本发明的处理流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。
本发明提出一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、设备运行状态特征点辨识：基于历史监控运行数据，选定分析对象，提取设备运行状态特征点。
在本步骤中，根据电力系统中各类运行数据、管理数据，对非结构化数据、文本数据进行基于自然语言的解析，识别文本、数据内涵，并自动分析到设备级。同时根据一二次设备及监控信息特点，建立与完善电力语料库，基于自然语言处理技术(NLP)对每一条监控信号进行文法推断和句法分析，经过分割和重构，筛选过滤无效内容，得到准确的监控信号含义。
步骤2、设备运行风险评估：根据步骤1提取的设备运行状态特征点，结合设备台账、历史故障、缺陷、检修记录，挖掘分析设备家族缺陷，分析设备运行风险。
在本步骤中，对于电网一二次模型和设备装置的运行特点聚合的监控事件，结合设备台账、履历信息及设备历史故障、缺陷、检修记录，依据特征点及事件化分析结果探索设备的缺陷类别、生产厂家、型号、投运年限等因素的关系，推理出监控事件严重程度，构建设备停运概率模型。同时充分考虑继电保护装置中主保护、后备保护、电网自动装置等动作的时序特征，构建具有时序特征的多重故障集的相继故障演变模型，对设备运行风险进行评估。
步骤3、设备评价体系构建：根据步骤2得到的设备运行风险结果，结合设备异常指标与外界环境因素，建立设备评价体系。
所述步骤3的具体实现方法为：
(1)设备异常指标体系：以投运日期、退役日期、设备类型、设备型号、电压等级为维度，设备运行时间、故障次数、缺陷次数、有效告警、重过载情况等为事实表，对退役设备的寿命及缺陷、故障信息进行统计，为设备健康分析提供数据支撑。
(2)外界因素影响：针对不同类型的自然灾害及气象条件，根据历史数据研究在不同条件下设备的故障概率。针对各类外界因素，根据各个外界条件的坐标范围，建立起和线路(通过杆塔坐标)或站内设备之间的关联关系。
(3)设备隐患综合评估：综合考虑设备本身异常、外界因素影响，对设备发生故障的概率进行综合评估。
步骤4、电网运行趋势预警模型构建：结合设备运行数据、电网接线方式等数据，对设备未来的电压、潮流等情况进行预测，建立电网运行趋势预警模型。
在本步骤中，根据设备运行数据，对指定分析对象的历史遥测数据、遥信告警、遥控操作、故障、检修、缺陷信息等特征数据进行关联性分析，选择不同样本训练并建立已知特征集的层进式运行趋势推理机。将当前电网接线方式、运行方式、遥信告警、遥测信息、天气情况、检修计划等已知特征点作为输入，对设备未来的电压、潮流等情况进行预测，建立电网运行趋势预警模型。
步骤5、趋势预警模型验证：通过趋势预警模型的分析，得到趋势预警的结果集，结合当前监控运行数据，再次作为输入点进行趋势预警模型验证。
步骤6、电网趋势预警分析：分析、评估电网运行态势，判别高风险运行设备，预测未来一段时间可能出现的网架结构的薄弱环节，提前进行预警分析。
在本步骤中，根据设备及电网健康状态评估体系，采用和实时评估体系相同的指标体系进行评估；针对未来健康状态的推演，主要是对未来电网可能出现的缺陷、重过载、网架结构薄弱环节进行推演。同时结合未来一段时间，或者其他长期的电网运行方式，研究对应时间范围内电网设备健康、外界环境变化、运行方式变化、潮流变化等情况，分别推演与评估未来不同时间刻度的电网的运行趋势，预测未来一段时间可能出现的网架结构的薄弱环节，提前进行预警分析。
本发明未述及之处适用于现有技术。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
Claims (7)
1.一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、基于历史监控运行数据，辨识设备运行状态特征点；
步骤2、根据步骤1辨识的设备运行状态特征点，分析设备运行风险；
步骤3、根据步骤2得到的设备运行风险结果，建立设备评价体系；
步骤4、结合设备运行数据、电网接线方式，对设备未来的电压、潮流情况进行预测，建立电网运行趋势预警模型；
步骤5、根据趋势预警模型的分析，得到趋势预警的结果集，结合当前监控运行数据，再次作为输入点进行趋势预警模型验证；
步骤6、分析、评估电网运行态势，判别高风险运行设备，预测未来一段时间可能出现的网架结构的薄弱环节，提前进行预警分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其特征在于：所述步骤1的具体实现方法为：根据电力系统中各类运行数据、管理数据，对非结构化数据、文本数据进行基于自然语言的解析，识别文本、数据内涵，并自动分析到设备级；同时根据一二次设备及监控信息特点，建立与完善电力语料库，基于自然语言处理技术对每一条监控信号进行文法推断和句法分析，经过分割和重构，筛选过滤无效内容，得到准确的监控信号含义。
3.根据权利要求1所述的一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其特征在于：所述步骤2的具体实现方法为：在设备运行状态特征点辨识的基础上，结合设备台账、履历信息及设备历史故障、缺陷、检修记录，依据特征点及事件化分析结果探索设备的缺陷类别、生产厂家、型号、投运年限的关系，推理出监控事件严重程度，构建设备停运概率模型；同时充分考虑继电保护装置中主保护、后备保护、电网自动装置动作的时序特征，构建具有时序特征的多重故障集的相继故障演变模型，对设备运行风险进行评估。
4.根据权利要求1所述的一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其特征在于：所述步骤3建立的设备评价体系包括：
⑴设备异常指标体系：以投运日期、退役日期、设备类型、设备型号、电压等级为维度，以设备运行时间、故障次数、缺陷次数、有效告警、重过载情况为事实表，对退役设备的寿命及缺陷、故障信息进行统计，为设备健康分析提供数据支撑；
⑵外界因素影响：针对不同类型的自然灾害及气象条件，根据历史数据研究在不同条件下设备的故障概率，针对各类外界因素，根据各个外界条件的坐标范围，建立起和线路或站内设备之间的关联关系；
⑶设备隐患综合评估：综合考虑设备本身异常、外界因素影响，对设备发生故障的概率进行综合评估。
5.根据权利要求1所述的一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其特征在于：所述步骤4的具体实现方法为：根据设备运行数据，对指定分析对象的历史遥测数据、遥信告警、遥控操作、故障、检修、缺陷信息进行关联性分析，选择不同样本训练并建立已知特征集的层进式运行趋势推理机；将如下已知特征点：当前电网接线方式、运行方式、遥信告警、遥测信息、天气情况、检修计划作为输入，对设备未来的电压、潮流情况进行预测，建立电网运行趋势预警模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其特征在于：所述电网运行趋势预警模型的内容包括：
根据检修计划的预警内容为：根据未来一段时间的检修计划安排，以及检修过程中对电网运行方式的相关安排，在电网当前运行方式上进行叠加，推演电网未来的运行方式；
根据负荷预测的预警内容为：根据负荷预测、母线负荷预测，对电网中未来可能发生的重载、过载情况进行预测；
根据自然灾害的预警内容为：采集未来发生冰冻、山火、台风、雷电的数据，根据自然灾害发生的范围、等级与电网中的设备进行关联；
根据天气预报的预警内容为：采集天气预报信息，通过经纬度坐标与变电站或者线路关联起来；
根据季节变化的预警内容为：按照季节变化对电网未来的运行参数进行设定
根据保电任务的预警内容为：设定未来一段时间的保电任务，包括保电设备、时间范围。
7.根据权利要求1所述的一种基于监控运行数据的电网趋势预警方法，其特征在于：所述步骤6的具体实现方法为：根据设备及电网健康状态评估体系，采用和实时评估体系相同的指标体系进行评估；针对未来健康状态的推演，是对未来电网可能出现的缺陷、重过载、网架结构薄弱环节进行推演；结合未来一段时间，或者其他长期的电网运行方式，分析对应时间范围内电网设备健康、外界环境变化、运行方式变化、潮流变化情况，分别推演与评估未来不同时间刻度的电网的运行趋势，预测未来一段时间可能出现的网架结构的薄弱环节，提前进行预警分析。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117353462A (zh) * | 2023-12-01 | 2024-01-05 | 北京格蒂智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的电网运营监控分析方法及平台 |
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2023
- 2023-04-24 CN CN202310446875.3A patent/CN116468243A/zh active Pending
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117353462A (zh) * | 2023-12-01 | 2024-01-05 | 北京格蒂智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的电网运营监控分析方法及平台 |
| CN117353462B (zh) * | 2023-12-01 | 2024-02-20 | 北京格蒂智能科技有限公司 | 一种基于人工智能的电网运营监控分析方法及平台 |
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