CN116599151A - 基于多源数据的源网储荷安全管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于多源数据的源网储荷安全管理方法，包括以下步骤：数据获取：从电力系统、电能质量监测系统、电能计量系统、新能源发电系统多个数据源获取实时或历史的电网运行状态数据、电能质量数据、用电负荷数据、新能源发电数据多源数据；实现对电源、电网、储能设备和负荷的协调控制，保障源网储荷的安全管理。本发明，促进新能源的高效开发和消纳，提高可再生能源电量比重。本方案通过优化整合本地资源，优先发展新能源，实现了源网储荷高度融合，有效解决了新能源的波动性和不确定性问题，提高了新能源的开发利用率和非化石能源的消费比重，有利于推进能源转型和绿色发展。

Description

基于多源数据的源网储荷安全管理方法

技术领域

本发明涉及综合能源系统技术领域，具体为基于多源数据的源网储荷安全管理方法

背景技术

电力系统是由发电、输电、配电、用电环节组成的复杂系统，其运行安全和效率直接关系到国民经济和社会发展。随着新能源的大规模开发和消纳，电力系统面临着调峰压力增大、电能质量下降、供需失衡挑战，需要提高电力系统的灵活性和智能化水平，实现源网储荷的协调互动和优化配置。

源网储荷一体化是指通过优化整合本地资源，以先进技术突破和体制机制创新为支撑，探索源网储荷高度融合的电力系统发展路径，强调发挥负荷侧调节能力，就地就近灵活坚强发展及激发市场活力，引导市场预期；源网储荷一体化有利于提升电力发展质量和效益。

多能互补是指利用存量常规电源，合理配置储能，统筹各类电源规划、设计、建设、运营，优先发展新能源，积极实施存量“风光水火储一体化”提升，稳妥推进增量“风光水(储)一体化”，探索增量“风光储一体化”，严控增量“风光火(储)一体化”。多能互补有利于提升可再生能源消纳水平和非化石能源消费比重，降低碳排放强度，促进能源转型和绿色发展。

因此，在推进“源网储荷一体化”和多能互补的过程中，需要加强技术创新和标准制定，完善市场规则和价格机制，建立健全相关政策体系，形成良好的投资环境和市场预期。

为此我们提出一种基于多源数据的源网储荷安全管理方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于多源数据的源网储荷安全管理方法，具备绿色低碳、灵活高效和协调互济的优点，解决了背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于多源数据的源网储荷安全管理方法，包括以下步骤：

数据获取：

从电力系统、电能质量监测系统、电能计量系统、新能源发电系统多个数据源获取实时或历史的电网运行状态数据、电能质量数据、用电负荷数据、新能源发电数据多源数据；

数据处理：

对获取的多源数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析，以消除数据的噪声、缺失、不一致问题，提高数据的可靠性和准确性，并从中提取出有价值的信息；

模型建立：

基于预处理后的多源数据，采用物理规律、数学方法、统计学、机器学习、优化算法技术，建立源网储荷的动态模型、预测模型、安全评估模型和优化控制模型，分析和预测源网储荷的运行状态、风险级、安全裕度指标，并根据指标的变化情况，提出优化控制策略；

策略传输：

将优化控制策略通过信息通信系统或者物联网技术传输给电网调度中心和各级配电网控制中心，实现对电源、电网、储能设备和负荷的协调控制，保障源网储荷的安全管理。

优选的，所述多个数据源获取数据的步骤包括：

数据源连接：

通过通信网络或者物联网技术，与电力系统、电能质量监测系统、电能计量系统、新能源发电系统多个数据源建立连接；

数据请求指令：

根据预设的采样频率、时间段、数据类型参数，向多个数据源发送数据请求指令；

数据接收和存储：

接收多个数据源返回的数据，并将其存储在数据库中。

优选的，对获取的数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析的步骤包括：

数据预处理：

对获取的数据进行格式转换、单位统一预处理操作；

数据清洗：

对获取的数据进行异常值剔除、缺失值填补、波动值平滑清洗操作；

数据对齐：

对获取的数据进行时间粒度和空间范围的对齐操作，消除时间和空间上的偏差；

数据融合：

对获取的数据进行相关性分析、特征提取、降维处理融合操作，将不同数据源的数据进行综合分析；

数据分析：

对获取的数据进行趋势分析、模式识别、聚类分析操作，提取出有价值的信息。

优选的，所述建立源网储荷的动态模型、预测模型、安全评估模型和优化控制模型的步骤包括：

动态模型建立：

基于物理规律和数学方法，建立源网储荷的动态方程组，描述其运行特性和变化规律；

预测模型建立：

基于统计学和机器学习，建立源网储荷的预测模型，预测其未来状态和变化趋势；

安全评估模型建立：

基于风险理论和安全工程，建立源网储荷的安全评估模型，计算其安全水平、安全裕度、安全风险指标，并与预设的阈值或标准进行比较；

优化控制模型建立：

基于优化理论和控制工程，建立源网储荷的优化控制模型，以电网运行成本最小为目标，综合考虑发电成本、输配电损耗成本、储能充放电成本、需求响应成本因素，求解最优的电源、电网、储能设备和负荷的控制策略，并满足电网运行状态约束、电能质量约束、用电负荷约束、新能源发电约束条件。

优选的，所述将优化控制策略传输给电网调度中心和各级配电网控制中心的步骤包括：

策略显示：

将优化控制策略以图表、文本、语音形式显示在可视化界面上，并提供相应的操作提示或建议；

策略传输：

将优化控制策略以数字、模拟或者其他形式编码为控制信号，并通过通信网络或者物联网技术发送给电网调度中心和各级配电网控制中心；

策略调整：

接收电网调度中心和各级配电网控制中心的反馈信息，并根据反馈信息对优化控制策略进行调整或优化。

优选的，所述多个数据源包括以下至少一种：

电力系统数据源；提供电力系统的拓扑结构、运行参数、故障信息数据；

电能质量监测系统数据源；提供电能质量的指标值、波形图、谐波分析数据；

电能计量系统数据源；提供电能消耗量、需量响应、智能计量数据；

新能源发电系统数据源；提供新能源发电量、功率曲线、预测值数据。

优选的，所述动态方程组采用以下至少一种形式：

差分方程组，描述源网储荷在离散时间点上的状态变化；

微分方程组，描述源网储荷在连续时间段上的状态变化；

状态空间方程组，描述源网储荷的状态变量和输入变量之间的关系。

优选的，所述预测模型采用以下至少一种方法：

线性回归方法，根据源网储荷的历史数据和相关因素建立线性关系模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

时间序列方法，根据源网储荷的历史数据建立时间序列模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

机器学习方法，根据源网储荷的历史数据和相关因素建立神经网络、支持向量机、随机森林机器学习模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据。

优选的，所述安全评估模型包括以下至少一种指标：

安全水平指标，反映源网储荷的运行状态是否满足安全运行的基本要求，包括电压、电流、功率、频率参数是否在合理范围内；

安全裕度指标，反映源网储荷的运行状态距离安全运行的临界值有多大的余地，包括电压、电流、功率、频率参数与其最大或最小允许值的差值或比值；

安全风险指标，反映源网储荷的运行状态发生故障或事故的可能性和严重程度，包括故障率、故障损失、事故概率的参数。

优选的，所述优化控制模型采用以下至少一种方法：

遗传算法，通过模拟自然界中的遗传和进化过程，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行编码、选择、交叉、变异操作，寻找最优解；

粒子群算法，通过模拟鸟群或鱼群群体智能行为，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始化、速度更新、位置更新操作，寻找最优解；

模拟退火算法，通过模拟固体物质在加热和冷却过程中的能量变化，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始温度设定、新解生成、新解接受判断、温度下降操作，寻找最优解。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、本发明促进新能源的高效开发和消纳，提高可再生能源电量比重。本方案通过优化整合本地资源，优先发展新能源，实现了源网储荷高度融合，有效解决了新能源的波动性和不确定性问题，提高了新能源的开发利用率和非化石能源的消费比重，有利于推进能源转型和绿色发展。

2、降低电力系统的调峰压力和电能质量问题，提高系统运行安全和稳定性。本方案通过充分发挥电网侧、负荷侧和储能侧的调节能力，实现了电力系统的灵活性和智能化水平，有效降低了电力系统的调峰压力和电能质量问题，提高了系统运行安全和稳定性，有利于保障电力供应和社会经济发展；

3、降低电力系统的运行成本和碳排放强度，提高系统运行效率和环境效益。本方案通过优先利用清洁能源资源，充分利用市场机制和价格信号，实现了电力系统的经济性和环境性水平，有效降低了电力系统的运行成本和碳排放强度，提高了系统运行效率和环境效益，有利于促进生态文明建设和应对气候变化；

4、增加本地资源的自给自足率和供需平衡水平，降低对外输送压力和损耗。本方案通过就地就近灵活加强发展，实现了本地资源的自给自足率和供需平衡水平，有效降低了对外输送压力和损耗，有利于促进区域协调发展和资源优化配置；

5、激发市场主体的积极性和创新性，形成良好的投资环境和市场预期。本方案通过完善市场规则和价格机制，公平无歧视引入各类市场主体，实现了市场化交易和多向互动，有效激发了市场主体的积极性和创新性，有利于形成良好的投资环境和市场预期；

6、推动电力系统的技术创新和标准制定，为新型电力系统的构建积累经验。本方案通过采用先进的信息通讯技术和智能化技术，实现了电力系统的数字化、网络化、智能化水平，有效推动了电力系统的技术创新和标准制定，有利于为新型电力系统的构建积累经验。

附图说明

图1为本发明基于多源数据的源网储荷安全管理方法的流程图；

图2为本发明从多个数据源获取数据的步骤的示意图；

图3为本发明对获取的数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析的流程图；

图4为本发明建立源网储荷的动态模型、预测模型、安全评估模型和优化控制模型的流程图；

图5为本发明将优化控制策略传输给电网调度中心和各级配电网控制中心的流程图；

图6为本发明数据源种类的示意图；

图7为本发明动态方程组种类示意图；

图8为本发明预测模型种类示意图；

图9为本发明安全评估模型种类示意图；

图10为本发明优化控制模型种类示意图。

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、完整的描述，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。

实施例一：本发明提供一种技术方案：基于多源数据的源网储荷安全管理方法，包括以下步骤：

数据获取：

从电力系统、电能质量监测系统、电能计量系统、新能源发电系统多个数据源获取实时或历史的电网运行状态数据、电能质量数据、用电负荷数据、新能源发电数据多源数据；

数据处理：

对获取的多源数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析，以消除数据的噪声、缺失、不一致问题，提高数据的可靠性和准确性，并从中提取出有价值的信息；

模型建立：

基于预处理后的多源数据，采用物理规律、数学方法、统计学、机器学习、优化算法技术，建立源网储荷的动态模型、预测模型、安全评估模型和优化控制模型，分析和预测源网储荷的运行状态、风险级、安全裕度指标，并根据指标的变化情况，提出优化控制策略；

策略传输：

将优化控制策略通过信息通信系统或者物联网技术传输给电网调度中心和各级配电网控制中心，实现对电源、电网、储能设备和负荷的协调控制，保障源网储荷的安全管理；

实施例一的工作原理：核心思想是利用电力系统内外的各种数据，通过数据处理、模型建立和策略传输步骤，实现对源网储荷的动态监测、预测、评估和优化控制，从而提高电力系统的安全性和效率；

数据获取：是指从电力系统内部和外部获取各种与源网储荷相关的数据，包括电网运行状态数据(如电压、电流、频率、有功功率、无功功率)、电能质量数据(如谐波、闪变、暂态过电压)、用电负荷数据(如负荷曲线、负荷特性、负荷分类)、新能源发电数据(如风速、风向、光照强度、温度)。这些数据可以通过传统的遥测遥信系统、智能电表、智能终端设备获取，也可以通过物联网技术、云计算技术手段获取；

数据处理：是指对获取的多源数据进行一系列的处理操作，以提高数据的质量和价值。这些操作包括预处理(如滤波、插值、归一化)、清洗(如去除异常值、重复值)、对齐(如时间同步、空间匹配)、融合(如加权平均、最大似然估计)和分析(如特征提取、关联分析)。这些操作可以通过传统的数学方法、统计学方法技术实现，也可以通过机器学习、深度学习技术实现；

模型建立：是指基于处理后的多源数据，采用不同的技术手段，建立源网储荷的各种模型，以分析和预测源网储荷的运行状态和风险情况，并提出优化控制策略。这些模型包括动态模型(如状态方程、状态空间模型)、预测模型(如回归模型、时间序列模型)、安全评估模型(如安全裕度计算模型、风险评估模型)和优化控制模型(如线性规划模型、非线性规划模型)。这些模型可以通过物理规律、数学方法技术建立，也可以通过机器学习、优化算法技术建立；

策略传输：是指将优化控制策略通过信息通信系统或者物联网技术传输给电网调度中心和各级配电网控制中心，实现对电源、电网、储能设备和负荷的协调控制，保障源网储荷的安全管理。这些策略包括调节电源出力(如发电机组出力调节、新能源出力调节)、调节电网参数(如变压器分接头调节、无功补偿装置调节)、调节储能设备充放电(如蓄电池充放电调节、飞轮储能充放电调节)和调节负荷响应；

实施例二，在实施例一的基础上，进一步的是：

从多个数据源获取数据的步骤包括：

数据源连接：

通过通信网络或者物联网技术，与电力系统、电能质量监测系统、电能计量系统、新能源发电系统多个数据源建立连接；

数据请求指令：

根据预设的采样频率、时间段、数据类型参数，向多个数据源发送数据请求指令；

数据接收和存储：

接收多个数据源返回的数据，并将其存储在数据库中。

实施例二是一种基于多源数据的源网储荷安全管理方法中，从多个数据源获取数据的具体步骤，其核心思想是通过通信网络或者物联网技术，与各个数据源建立连接，根据预设的参数发送数据请求指令，并接收和存储返回的数据；

数据源连接：是指通过通信网络或者物联网技术，与各个数据源建立连接，以便进行数据的交换。通信网络可以是有线或者无线的，如光纤、电缆、无线局域网。物联网技术是指利用传感器、射频识别、二维码设备，将各个数据源与互联网连接起来，实现数据的采集和传输。数据源可以是电力系统内部的设备，如遥测遥信系统、智能电表、智能终端；也可以是电力系统外部的设备，如电能质量监测系统、新能源发电系统；

数据请求指令：是指根据预设的采样频率、时间段、数据类型参数，向各个数据源发送数据请求指令，以获取所需的数据。采样频率是指获取数据的时间间隔，如每秒、每分钟、每小时。时间段是指获取数据的起止时间，如当天、昨天、上周。数据类型是指获取数据的种类，如电压、电流、频率、有功功率、无功功率、谐波、闪变、暂态过电压、负荷曲线、负荷特性、负荷分类、风速、风向、光照强度、温度；

数据接收和存储：是指接收各个数据源返回的数据，并将其存储在数据库中。数据库可以是本地或者远程的，如硬盘、闪存卡、云存储。数据库可以采用不同的结构和格式，如关系型数据库、非关系型数据库、文本文件、二进制文件。数据库可以采用不同的存储方式，如按时间存储、按类型存储、按来源存储；

进一步的，对获取的数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析的步骤包括：

数据预处理：

对获取的数据进行格式转换、单位统一预处理操作；

数据清洗：

对获取的数据进行异常值剔除、缺失值填补、波动值平滑清洗操作；

数据对齐：

对获取的数据进行时间粒度和空间范围的对齐操作，消除时间和空间上的偏差；

数据融合：

对获取的数据进行相关性分析、特征提取、降维处理融合操作，将不同数据源的数据进行综合分析；

数据分析：

对获取的数据进行趋势分析、模式识别、聚类分析操作，提取出有价值的信息。

一种基于多源数据的源网储荷安全管理方法中，对获取的数据进行处理和分析的具体步骤，其核心思想是利用数学方法、统计学方法、机器学习方法技术，对获取的数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析操作，以消除数据的噪声、缺失、不一致问题，提高数据的可靠性和准确性，并从中提取出有价值的信息；

数据预处理：是指对获取的数据进行格式转换、单位统一预处理操作，以便于后续的处理和分析。格式转换是指将不同格式的数据转换为统一的格式，如将文本文件转换为二进制文件，将十进制数转换为二进制数。单位统一是指将不同单位的数据转换为统一的单位，如将千瓦转换为瓦，将摄氏度转换为开尔文。

数据清洗：是指对获取的数据进行异常值剔除、缺失值填补、波动值平滑清洗操作，以消除数据的噪声和误差。异常值剔除是指将超出正常范围或者与其他数据不一致的数据剔除，如将电压超过220伏或者低于180伏的数据剔除，将风速超过30米/秒或者低于0米/秒的数据剔除。缺失值填补是指将缺少或者丢失的数据填补，如将没有记录的电压或者电流用平均值或者插值法填补。波动值平滑是指将波动较大或者不平稳的数据平滑，如将电压或者电流用滑动平均法或者卡尔曼滤波法平滑。

数据对齐：是指对获取的数据进行时间粒度和空间范围的对齐操作，消除时间和空间上的偏差。时间粒度是指获取数据的时间间隔，如每秒、每分钟、每小时。空间范围是指获取数据的空间位置，如电网节点、配电区域、负荷用户。时间粒度和空间范围的对齐是指将不同时间粒度和空间范围的数据转换为统一的时间粒度和空间范围，如将每秒获取的电压或者电流转换为每分钟获取的电压或者电流，将不同配电区域获取的负荷曲线转换为整个电网获取的负荷曲线。

数据融合：是指对获取的数据进行相关性分析、特征提取、降维处理融合操作，将不同数据源的数据进行综合分析。相关性分析是指分析不同数据源之间的相关关系，如分析电压与电流之间的相关关系，分析风速与风力发电之间的相关关系。特征提取是指从原始数据中提取出有代表性和区分性的特征，如从电压或者电流中提取出谐波特征，从风速或者光照强度中提取出周期特征；

数据分析是指对获取的数据进行趋势分析、模式识别、聚类分析操作，提取出有价值的信息。数据分析的目的是发现数据中隐藏的规律和知识，支持决策和预测；

建立源网储荷的动态模型、预测模型、安全评估模型和优化控制模型的步骤包括：

动态模型建立：

基于物理规律和数学方法，建立源网储荷的动态方程组，描述其运行特性和变化规律；

预测模型建立：

基于统计学和机器学习，建立源网储荷的预测模型，预测其未来状态和变化趋势；

安全评估模型建立：

基于风险理论和安全工程，建立源网储荷的安全评估模型，计算其安全水平、安全裕度、安全风险指标，并与预设的阈值或标准进行比较；

优化控制模型建立：

基于优化理论和控制工程，建立源网储荷的优化控制模型，以电网运行成本最小为目标，综合考虑发电成本、输配电损耗成本、储能充放电成本、需求响应成本因素，求解最优的电源、电网、储能设备和负荷的控制策略，并满足电网运行状态约束、电能质量约束、用电负荷约束、新能源发电约束条件。

动态模型是描述源网储荷的运行特性和变化规律的数学模型，可以反映源网储荷之间的物理关系和相互作用。动态模型可以采用差分方程组、微分方程组或状态空间方程组形式，根据不同的时间粒度和状态变量选择合适的建模方法。

预测模型是预测源网储荷的未来状态和变化趋势的数学模型，可以利用历史数据和相关因素进行数据拟合和趋势分析。预测模型可以采用线性回归方法、时间序列方法或机器学习方法，根据不同的数据特征和预测目标选择合适的建模方法。

安全评估模型是计算源网储荷的安全水平、安全裕度、安全风险指标的数学模型，可以评价源网储荷的运行状态是否满足安全运行的基本要求，并与预设的阈值或标准进行比较。安全评估模型可以采用风险理论和安全工程技术，根据不同的安全指标选择合适的建模方法。

优化控制模型是求解最优的电源、电网、储能设备和负荷的控制策略的数学模型，可以以电网运行成本最小为目标，综合考虑发电成本、输配电损耗成本、储能充放电成本、需求响应成本因素，并满足电网运行状态约束、电能质量约束、用电负荷约束、新能源发电约束条件。优化控制模型可以采用遗传算法、粒子群算法或模拟退火算法，根据不同的优化目标和约束条件选择合适的建模方法；

进一步的，将优化控制策略传输给电网调度中心和各级配电网控制中心的步骤包括：

策略显示：

将优化控制策略以图表、文本、语音形式显示在可视化界面上，并提供相应的操作提示或建议；将优化控制策略显示在可视化界面上的目的是让电网运行人员能够清晰地了解优化控制策略的内容、原理和目标，以及可能产生的影响和效果，从而提高运行人员的信任度和接受度；

策略传输：

将优化控制策略以数字、模拟或者其他形式编码为控制信号，并通过通信网络或者物联网技术发送给电网调度中心和各级配电网控制中心；将优化控制策略传输给电网调度中心和各级配电网控制中心的方式需要考虑到不同层级和不同场景的需求，例如区域级、市县级、园区级的电网结构、通信网络、物联网设备，从而选择合适的编码方式、传输协议和传输速率；

策略调整：

接收电网调度中心和各级配电网控制中心的反馈信息，并根据反馈信息对优化控制策略进行调整或优化。将优化控制策略调整或优化的依据需要考虑到不同因素的影响，例如电网运行状态、负荷需求、新能源发电、市场价格、用户反馈，从而实现优化控制策略的动态更新和适应性调整。

进一步的，多个数据源包括以下至少一种：

电力系统数据源；提供电力系统的拓扑结构、运行参数、故障信息数据；

电力系统数据源可以通过电力监控系统、故障录波器、智能终端设备获取，主要包括电压、电流、有功功率、无功功率、频率、相角运行参数，以及断路器状态、线路开关状态、故障类型拓扑结构和故障信息；

电能质量监测系统数据源；提供电能质量的指标值、波形图、谐波分析数据；

电能质量监测系统数据源可以通过电能质量监测仪表获取，主要包括电压偏差、频率偏差、三相不平衡度、短时闪变、长时闪变、谐波畸变指标值，以及电压波形图、谐波分析图形数据；

电能计量系统数据源；提供电能消耗量、需量响应、智能计量数据；

电能计量系统数据源可以通过智能电表获取，主要包括正向有功电能量、反向有功电能量、正向无功电能量、反向无功电能量电能消耗量，以及需求响应状态、智能计量状态信息；

新能源发电系统数据源；提供新能源发电量、功率曲线、预测值数据

新能源发电系统数据源可以通过新能源发电监控系统获取，主要包括风力发电机组或光伏发电阵列的实时发电量、功率曲线实测值，以及风速预测值或辐射预测值。

进一步的，所述动态方程组采用以下至少一种形式：

差分方程组，描述源网储荷在离散时间点上的状态变化；

差分方程组是一种离散时间的数学模型，可以用来描述源网储荷在离散时间点上的状态变化，例如每隔一定时间间隔采样或测量源网储荷的某些参数或指标。差分方程组的一般形式是：x(n+1)＝f(x(n),u(n))，其中x(n)是状态变量，u(n)是输入变量，f是非线性函数；

微分方程组，描述源网储荷在连续时间段上的状态变化；

微分方程组是一种连续时间的数学模型，可以用来描述源网储荷在连续时间段上的状态变化，例如在任意时刻观察或控制源网储荷的某些参数或指标。微分方程组的一般形式是：dx/dt＝f(x,u)，其中x是状态变量，u是输入变量，f是非线性函数；

状态空间方程组，描述源网储荷的状态变量和输入变量之间的关系；

状态空间方程组是一种通用的数学模型，可以用来描述源网储荷的状态变量和输入变量之间的关系，无论是离散时间还是连续时间。状态空间方程组的一般形式是：x(n+1)＝Ax(n)+Bu(n)，y(n)＝Cx(n)+Du(n)，其中x是状态变量，u是输入变量，y是输出变量，A、B、C、D是常数矩阵。

所述预测模型采用以下至少一种方法：

线性回归方法，根据源网储荷的历史数据和相关因素建立线性关系模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

线性回归方法是一种基于统计学的预测方法，可以根据源网储荷的历史数据和相关因素建立线性关系模型，例如y＝a+bx，其中y是预测变量，x是解释变量，a和b是回归系数。线性回归方法可以用最小二乘法算法求解回归系数，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

时间序列方法，根据源网储荷的历史数据建立时间序列模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

时间序列方法是一种基于时间顺序的预测方法，可以根据源网储荷的历史数据建立时间序列模型，例如ARIMA模型、指数平滑模型。时间序列方法可以利用源网储荷的时间相关性和周期性特征，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

机器学习方法，根据源网储荷的历史数据和相关因素建立神经网络、支持向量机、随机森林机器学习模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据。

机器学习方法是一种基于人工智能的预测方法，可以根据源网储荷的历史数据和相关因素建立神经网络、支持向量机、随机森林机器学习模型。机器学习方法可以利用源网储荷的非线性和复杂特征，并用该模型预测源网储荷的未来数据。

进一步的，所述安全评估模型包括以下至少一种指标：

安全水平指标，反映源网储荷的运行状态是否满足安全运行的基本要求，包括电压、电流、功率、频率参数是否在合理范围内；

安全水平指标是一种绝对的安全评估指标，可以反映源网储荷的运行状态是否满足安全运行的基本要求，例如电压、电流、功率、频率参数是否在合理范围内。安全水平指标可以用数值或布尔值表示，例如电压是否在±10％的范围内，电流是否在额定值的范围内；

安全裕度指标，反映源网储荷的运行状态距离安全运行的临界值有多大的余地，包括电压、电流、功率、频率参数与其最大或最小允许值的差值或比值；

安全裕度指标是一种相对的安全评估指标，可以反映源网储荷的运行状态距离安全运行的临界值有多大的余地，例如电压、电流、功率、频率参数与其最大或最小允许值的差值或比值。安全裕度指标可以用百分比或倍数表示，例如电压与其最大允许值的差值占最大允许值的百分比，电流与其额定值的比值；

安全风险指标，反映源网储荷的运行状态发生故障或事故的可能性和严重程度，包括故障率、故障损失、事故概率的参数；

安全风险指标是一种概率性的安全评估指标，可以反映源网储荷的运行状态发生故障或事故的可能性和严重程度，例如故障率、故障损失、事故概率参数。安全风险指标可以用概率或期望值表示，例如每年发生故障的次数占总运行时间的比例，每次发生故障造成的经济损失或人员伤亡。

进一步的，所述优化控制模型采用以下至少一种方法：

遗传算法，通过模拟自然界中的遗传和进化过程，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行编码、选择、交叉、变异操作，寻找最优解；

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，可以通过模拟自然界中的遗传和进化过程，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行编码、选择、交叉、变异操作，寻找最优解。遗传算法的优点是可以处理多目标、多约束和非线性的优化问题，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性；

粒子群算法，通过模拟鸟群或鱼群群体智能行为，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始化、速度更新、位置更新操作，寻找最优解；

粒子群算法是一种基于群体智能原理的优化算法，可以通过模拟鸟群或鱼群群体智能行为，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始化、速度更新、位置更新操作，寻找最优解。粒子群算法的优点是可以处理高维度和非凸的优化问题，具有较快的收敛速度和较好的稳定性；

模拟退火算法，通过模拟固体物质在加热和冷却过程中的能量变化，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始温度设定、新解生成、新解接受判断、温度下降操作，寻找最优解；

模拟退火算法是一种基于物理热力学原理的优化算法，可以通过模拟固体物质在加热和冷却过程中的能量变化，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始温度设定、新解生成、新解接受判断、温度下降操作，寻找最优解。模拟退火算法的优点是可以处理离散和组合的优化问题，具有较强的跳出局部最优解的能力。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其同物限定。

Claims (10)

1.基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

数据获取：

从电力系统、电能质量监测系统、电能计量系统、新能源发电系统多个数据源获取实时或历史的电网运行状态数据、电能质量数据、用电负荷数据、新能源发电数据多源数据；

数据处理：

对获取的多源数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析，以消除数据的噪声、缺失、不一致问题，提高数据的可靠性和准确性，并从中提取出有价值的信息；

模型建立：

基于预处理后的多源数据，采用物理规律、数学方法、统计学、机器学习、优化算法技术，建立源网储荷的动态模型、预测模型、安全评估模型和优化控制模型，分析和预测源网储荷的运行状态、风险级、安全裕度指标，并根据指标的变化情况，提出优化控制策略；

策略传输：

将优化控制策略通过信息通信系统或者物联网技术传输给电网调度中心和各级配电网控制中心，实现对电源、电网、储能设备和负荷的协调控制，保障源网储荷的安全管理。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：从所述多个数据源获取数据的步骤包括：

数据源连接：

通过通信网络或者物联网技术，与电力系统、电能质量监测系统、电能计量系统、新能源发电系统多个数据源建立连接；

数据请求指令：

根据预设的采样频率、时间段、数据类型参数，向多个数据源发送数据请求指令；

数据接收和存储：

接收多个数据源返回的数据，并将其存储在数据库中。

3.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：对获取的数据进行预处理、清洗、对齐、融合和分析的步骤包括：

数据预处理：

对获取的数据进行格式转换、单位统一预处理操作；

数据清洗：

对获取的数据进行异常值剔除、缺失值填补、波动值平滑清洗操作；

数据对齐：

对获取的数据进行时间粒度和空间范围的对齐操作，消除时间和空间上的偏差；

数据融合：

对获取的数据进行相关性分析、特征提取、降维处理融合操作，将不同数据源的数据进行综合分析；

数据分析：

对获取的数据进行趋势分析、模式识别、聚类分析操作，提取出有价值的信息。

4.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：所述建立源网储荷的动态模型、预测模型、安全评估模型和优化控制模型的步骤包括：

动态模型建立：

基于物理规律和数学方法，建立源网储荷的动态方程组，描述其运行特性和变化规律；

预测模型建立：

基于统计学和机器学习，建立源网储荷的预测模型，预测其未来状态和变化趋势；

安全评估模型建立：

基于风险理论和安全工程，建立源网储荷的安全评估模型，计算其安全水平、安全裕度、安全风险指标，并与预设的阈值或标准进行比较；

优化控制模型建立：

基于优化理论和控制工程，建立源网储荷的优化控制模型，以电网运行成本最小为目标，综合考虑发电成本、输配电损耗成本、储能充放电成本、需求响应成本因素，求解最优的电源、电网、储能设备和负荷的控制策略，并满足电网运行状态约束、电能质量约束、用电负荷约束、新能源发电约束条件。

5.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：所述将优化控制策略传输给电网调度中心和各级配电网控制中心的步骤包括：

策略显示：

将优化控制策略以图表、文本、语音形式显示在可视化界面上，并提供相应的操作提示或建议；

策略传输：

将优化控制策略以数字、模拟或者其他形式编码为控制信号，并通过通信网络或者物联网技术发送给电网调度中心和各级配电网控制中心；

策略调整：

接收电网调度中心和各级配电网控制中心的反馈信息，并根据反馈信息对优化控制策略进行调整或优化。

6.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：所述多个数据源包括以下至少一种：

电力系统数据源；提供电力系统的拓扑结构、运行参数、故障信息数据；

电能质量监测系统数据源；提供电能质量的指标值、波形图、谐波分析数据；

电能计量系统数据源；提供电能消耗量、需量响应、智能计量数据；

新能源发电系统数据源；提供新能源发电量、功率曲线、预测值数据。

7.根据权利要求4所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：所述动态方程组采用以下至少一种形式：

差分方程组，描述源网储荷在离散时间点上的状态变化；

微分方程组，描述源网储荷在连续时间段上的状态变化；

状态空间方程组，描述源网储荷的状态变量和输入变量之间的关系。

8.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：所述预测模型采用以下至少一种方法：

线性回归方法，根据源网储荷的历史数据和相关因素建立线性关系模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

时间序列方法，根据源网储荷的历史数据建立时间序列模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据；

机器学习方法，根据源网储荷的历史数据和相关因素建立神经网络、支持向量机、随机森林机器学习模型，并用该模型预测源网储荷的未来数据。

9.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：所述安全评估模型包括以下至少一种指标：

安全水平指标，反映源网储荷的运行状态是否满足安全运行的基本要求，包括电压、电流、功率、频率参数是否在合理范围内；

安全裕度指标，反映源网储荷的运行状态距离安全运行的临界值有多大的余地，包括电压、电流、功率、频率参数与其最大或最小允许值的差值或比值；

安全风险指标，反映源网储荷的运行状态发生故障或事故的可能性和严重程度，包括故障率、故障损失、事故概率的参数。

10.根据权利要求1所述的基于多源数据的源网储荷安全管理方法，其特征在于：所述优化控制模型采用以下至少一种方法：

遗传算法，通过模拟自然界中的遗传和进化过程，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行编码、选择、交叉、变异操作，寻找最优解；

粒子群算法，通过模拟鸟群或鱼群群体智能行为，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始化、速度更新、位置更新操作，寻找最优解；

模拟退火算法，通过模拟固体物质在加热和冷却过程中的能量变化，对电源、电网、储能设备和负荷的控制策略进行初始温度设定、新解生成、新解接受判断、温度下降操作，寻找最优解。