CN117114211A - 一种应急供电评估优化方法及系统 - Google Patents

一种应急供电评估优化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117114211A
CN117114211A CN202311381283.4A CN202311381283A CN117114211A CN 117114211 A CN117114211 A CN 117114211A CN 202311381283 A CN202311381283 A CN 202311381283A CN 117114211 A CN117114211 A CN 117114211A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
power supply
fault
power generation
time
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
CN202311381283.4A
Other languages
English (en)
Inventor
赖巧华
陈松陵
方晓明
张明念
童光波
董幼林
郑拓
熊小翠
张校铭
邹祝平
饶燕
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.)
Shandong Langchao New Infrastructure Technology Co ltd
Huanggang Power Supply Co of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Shandong Langchao New Infrastructure Technology Co ltd
Huanggang Power Supply Co of State Grid Hubei Electric Power 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 Shandong Langchao New Infrastructure Technology Co ltd, Huanggang Power Supply Co of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd filed Critical Shandong Langchao New Infrastructure Technology Co ltd
Priority to CN202311381283.4A priority Critical patent/CN117114211A/zh
Publication of CN117114211A publication Critical patent/CN117114211A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • 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
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • 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
    • 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
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems 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)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及应急供电的技术领域，特别是涉及一种应急供电评估优化方法及系统，其提高电力供应的可靠性，减少中断的不便，提高资源利用效率，减少燃料浪费；方法包括：采集供电节点故障信息，并对供电节点故障信息进行要素提取，获得故障供电节点位置、故障起始时间、供电节点故障前预设时间内的平均输出功率以及故障类型；根据供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，确定应急发电设备的最小发电功率；根据故障供电节点位置，筛选出能够满足最小发电功率并且距离故障供电节点最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备；根据最佳应急发电设备与故障供电节点位置之间的调配距离，预测最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间。

Description

一种应急供电评估优化方法及系统
技术领域
本发明涉及应急供电的技术领域，特别是涉及一种应急供电评估优化方法及系统。
背景技术
供电节点发生故障会导致电力供应中断，影响电力用户的正常生活和生产活动，例如，照明、加热、制冷、通信和数据处理等设施可能受到影响；在供电节点发生故障的情况下，提供应急供电和应急抢修是至关重要的，以确保连续供电，尤其是对于关键设施和服务。
现有的应急供电评估方法难以根据供电节点的故障给出详细的供电抢修应急策略，同时对于故障供电节点下属电力用户的复电时间节点预测不够精确，仅仅依靠以往供电抢修作业给出较为宽泛的时间。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种提高电力供应的可靠性，减少中断的不便，提高资源利用效率，减少燃料浪费的应急供电评估优化方法。
第一方面，本发明提供了一种应急供电评估优化方法，所述方法包括：
采集供电节点故障信息，并对供电节点故障信息进行要素提取，获得故障供电节点位置、故障起始时间、供电节点故障前预设时间内的平均输出功率以及故障类型；
根据供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，确定应急发电设备的最小发电功率；
根据故障供电节点位置，筛选出能够满足最小发电功率并且距离故障供电节点最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备；
根据最佳应急发电设备与故障供电节点位置之间的调配距离，预测最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间，并根据该时间计算得到应急复电时间节点；所述应急复电时间节点表示最佳应急发电设备为故障供电节点下属电力用户开始供电的时间节点；
根据故障类型，确定需要用到的维修设备以及维修时间；所述维修设备包括维修工具和备用元器件；
预测维修设备输送至故障供电节点位置所用时间，并结合维修时间计算得到故障供电节点修复所用时长，获得故障供电节点恢复供电的常态复电时间节点；
根据常态复电时间节点和应急复电时间节点，计算得到依靠最佳应急发电设备进行供电的时间窗口，并根据该时间窗口和最佳应急发电设备的发电效率，计算得到最佳应急发电设备所需发电燃料总量；
将最佳应急发电设备、所需发电燃料总量、维修设备、应急复电时间节点和常态复电时间节点进行汇总，作为最优供电应急方案向工作人员进行展示。
进一步地，获取供电节点故障类型的方法，包括：
安装传感器和数据采集设备监测供电节点的电力参数，定期采集电力参数，并将其存储在数据库中，以建立历史数据集；所述电力参数包括电压、电流、频率和功率因数；
对历史数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、插值和异常值检测；
从历史数据中提取电力特征，电力特征包括频率谱、谐波含量、波形形状、相位差；
使用机器学习算法，建立故障分类模型，为每种故障类型创建一个标签，将历史数据样本分为不同的故障类型；
使用分类后历史数据对故障分类模型进行训练，使故障分类模型能够学习不同故障类型的电力特征；并使用交叉验证验证模型的性能；
将经过训练和验证的模型部署到实时电力监测系统中；实时监测供电节点的电力参数，并使用故障分类模型来预测供电节点的故障类型。
进一步地，最小发电功率确认方法包括：
获取供电节点故障前预设时间内的平均输出功率；
基于平均输出功率数据，分析不同设备的负荷需求；
基于平均输出功率数据，对平均输出功率数据添加冗余量，以应对潜在的负荷峰值或波动；
根据负荷需求和冗余要求，确定最小发电功率。
进一步地，最佳应急发电设备选择方法包括：
建立包含各种应急发电设备信息的数据库，所述数据库包括功率、燃料类型、位置、可用性和运行状态；
结合故障供电节点的位置信息和应急发电设备信息数据库，筛选出距离该节点最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备；
将筛选出的最佳应急发电设备信息提取出来。
进一步地，应急复电时间节点计算方法包括：
确定最佳应急发电设备以及该设备的信息，提取该设备的位置信息，与故障供电节点位置结合计算出调配距离；
根据调配距离，计算出最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间；运输时间影响因素包括交通状况、道路类型、运输工具的速度和装卸时间；
将最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间与故障发生时间相加，得到应急复电时间节点。
进一步地，维修设备和维修时间确认方法包括：
明确定义故障的类型；
根据故障类型，确定需要用到的维修设备，包括维修工具和备用元器件；
根据维修任务的性质，确定维修团队的规模和技能水平；
制定详细的维修计划，包括维修过程中的各个阶段和任务；
结合维修团队的技能水平，根据以往的维修经验和最佳实践，估算出不同类型故障的典型维修时间，得到维修时间；
维修过程中记录所有操作，包括使用的工具、备件，以及维修人员的工作时间。
进一步地，所需发电燃料总量计算方法包括：
使常态复电时间节点减去应急复电时间节点，得到最佳应急发电设备进行供电的时间窗口；
获取最佳应急发电设备的功耗；
将最佳应急发电设备的功耗乘以时间窗口的小时数，计算整个时间窗口内的燃料消耗量。
另一方面，本申请还提供了一种应急供电评估优化系统，所述系统包括：
数据采集模块，收集供电节点故障信息，所述供电节点故障信息包括故障供电节点位置、故障起始时间、供电节点故障前预设时间内的平均输出功率以及故障类型，并发送；
功率提取模块，用于接收供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，基于供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，确定应急发电设备需要提供的最小发电功率，并发送；
应急发电设备选取模块，用于接收最小发电功率，根据最小发电功率要求以及应急发电设备与故障供电节点的距离，选择距离最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备，并发送最佳应急发电设备的基本信息，包括调配距离、发电功率和功耗；
复电时间预测模块，用于接收最佳应急发电设备的基本信息，根据最佳应急发电设备与故障供电节点位置之间的调配距离，预测最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间，并根据该时间计算得到应急复电时间节点，并发送；
维修时间评估模块，用于接收供电节点故障信息，根据故障类型，确定需要用到的维修设备以及维修时间，结合维修设备输送至故障供电节点位置所用时间，计算得到故障供电节点修复所用时长，获得故障供电节点恢复供电的常态复电时间节点，所述维修设备包括维修工具和备用元器件，并发送；
燃料需求计算模块，用于接收应急复电时间节点、常态复电时间节点、最佳应急发电设备的发电功率和功耗，结合两个时间节点，计算得到依靠最佳应急发电设备进行供电的时间窗口，并根据该时间窗口和最佳应急发电设备的发电效率，计算得到最佳应急发电设备的发电总功率，然后结合应急发电设备的功耗，计算所需发电燃料总量，并发送；
应急方案汇总模块，用于接收最佳应急发电设备、所需发电燃料总量、维修设备、应急复电时间节点和常态复电时间节点，将接收的各项计算结果整合为最佳供电应急方案，作为最优供电应急方案向工作人员进行展示。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
第四方面，本申请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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
与现有技术相比本发明的有益效果为：该方法通过数据采集和要素提取，提供了供电节点故障信息的详细分析，包括位置、故障时间、平均输出功率和故障类型，使得应急响应策略更加准确；方法中预测的应急复电时间节点有助于迅速提供电力，缩短了供电中断的时间，降低了用户受影响的程度；通过最佳应急发电设备的选择，考虑了距离和能耗等因素，有助于优化资源利用，降低成本；通过计算发电燃料总量，该方法可以避免不必要的燃料浪费，降低环境影响；通过准确的复电时间预测，该方法有助于电力用户更好地计划应对措施，减轻中断期间的不便；
方法提供了维修设备和时间的评估，确保维修人员有足够的时间和正确的工具来修复供电节点，提高了供电系统的可靠性和安全性；方法中的计算和预测过程是自动化的，减少了人工干预的需求，减少了错误的风险；该方法综合了多个因素，包括供电节点故障信息、应急发电设备选择、复电时间预测和燃料需求计算，为决策者提供了全面的信息；将各项计算结果汇总为最优供电应急方案，以直观的方式呈现给工作人员，使决策更加容易和高效；
综上所述，方法提高电力供应的可靠性，减少中断的不便，提高资源利用效率，减少燃料浪费，并提高供电系统的整体性能，提高电力网络的稳定性。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是获取供电节点故障类型的方法的流程图；
图3是最小发电功率确认方法的流程图；
图4是最佳应急发电设备选择方法的流程图；
图5是应急复电时间节点计算方法的流程图；
图6是维修设备和维修时间确认方法的流程图；
图7是所需发电燃料总量计算方法的流程图；
图8是应急供电评估优化系统的结构图。
具体实施方式
在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。
实施例
如图1至图7所示，本发明的一种应急供电评估优化方法，具体包括以下步骤：
S1、采集供电节点故障信息，并对供电节点故障信息进行要素提取，获得故障供电节点位置、故障起始时间、供电节点故障前预设时间内的平均输出功率以及故障类型；
获取供电节点故障类型的方法，包括：
S11、安装传感器和数据采集设备监测供电节点的电力参数，定期采集电力参数，并将其存储在数据库中，以建立历史数据集；所述电力参数包括电压、电流、频率和功率因数；
S12、对历史数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、插值和异常值检测；
S13、从历史数据中提取电力特征，电力特征包括频率谱、谐波含量、波形形状、相位差；
S14、使用机器学习算法，建立故障分类模型，为每种故障类型创建一个标签，将历史数据样本分为不同的故障类型；
S15、使用分类后历史数据对故障分类模型进行训练，使故障分类模型能够学习不同故障类型的电力特征；并使用交叉验证验证模型的性能；
S16、将经过训练和验证的模型部署到实时电力监测系统中；实时监测供电节点的电力参数，并使用故障分类模型来预测供电节点的故障类型。
在本步骤中，能够实时监测供电节点的电力参数并从中提取电力特征，便于迅速识别供电节点故障的迹象，包括频率变化、谐波、波形形状异常等，从而减少了故障检测的时间；建立了机器学习算法来对不同类型的供电节点故障进行分类，提高故障分类的准确性，使运维团队能够更好地了解问题的性质，采取适当的措施；自动化的故障检测和分类减少了对人工专家的依赖，这有助于减少人工干预和错误判断，同时提高了响应速度；
数据存储和数据预处理确保了历史数据的可用性和质量，这使得系统可以进行历史数据分析，以识别故障趋势和改进电力供应系统；通过准确识别和分类故障，便于提高电力系统的可靠性，迅速响应故障，减少了中断时间，从而确保电力供应的连续性；自动化故障检测和分类可以减少维修和恢复的成本，在必要时采取精确的措施，避免不必要的维修费用；
综上所述，S1步骤提高了电力供应系统的效率、可靠性和维护，同时减少了潜在的电力中断和故障带来的影响，确保电力供应连续性。
S2、根据供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，确定应急发电设备的最小发电功率；
最小发电功率确认方法包括：
S21、获取供电节点故障前预设时间内的平均输出功率；
S22、基于平均输出功率数据，需要分析不同设备的负荷需求；
S23、基于平均输出功率数据，对平均输出功率数据添加冗余量，以应对潜在的负荷峰值或波动；
S24、根据负荷需求和冗余要求，确定最小发电功率。
在本步骤中，通过获取供电节点在故障前预设时间内的平均输出功率，能够建立一个基准，以了解正常情况下电力系统的典型性能；通过分析不同设备的负荷需求，能够明确各个设备在电力故障期间所需的电力，进而确保选择的应急发电设备能够满足各种设备的需求，确保正常运行；添加冗余量是为了应对潜在的负荷峰值或波动，确保即使在电力需求暂时增加的情况下，应急发电设备也能够提供足够的电力，提高电力系统的稳定性和可靠性；
通过结合负荷需求和添加的冗余量，能够确定应急发电设备的最小发电功率，最小发电功率确保了在故障情况下，所选的发电设备足够强大，能够满足基本电力需求并应对负荷波动，从而确保关键设施和服务的连续供电；
综上所述，确定最小发电功率为应急供电系统的设计提供了定量和可靠的数据，并在不确定性情况下提供了必要的冗余，以确保电力供应的可靠性和稳定性，确保电力用户的正常生活和生产活动。
S3、根据故障供电节点位置，筛选出能够满足最小发电功率并且距离故障供电节点最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备；
S3步骤的主要目的是选择最佳应急发电设备，这是应急供电评估优化方法的关键部分，以确保在供电节点发生故障时能够迅速提供可靠的电力供应，最佳应急发电设备选择方法包括：
S31、建立包含各种应急发电设备信息的数据库，所述数据库包括功率、燃料类型、位置、可用性和运行状态；
S32、结合故障供电节点的位置信息和应急发电设备信息数据库，筛选出距离该节点最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备；
S33、将筛选出的最佳应急发电设备信息提取出来，以供后续计算使用。
在本步骤中，通过筛选最佳应急发电设备，能够快速确定距离故障供电节点最近的应急发电设备，这有助于迅速响应故障，减少了供电中断的持续时间；筛选出的最佳应急发电设备被确认具备满足故障供电节点的最小发电功率需求，保证即使在紧急情况下，所选设备也能够提供足够的电力，以支持电力用户的基本需求；
通过选择距离最近的应急发电设备，能够缩短供电恢复时间，保证电力用户的正常供电能够更快地得到恢复，减小了生活和生产活动中断的风险；最佳应急发电设备的选择有助于提高电力供应的可靠性，从而降低了电力中断对用户的不利影响；
综上所述，S3步骤提高电力供应的可靠性、资源的有效利用、减小供电恢复时间以及满足最小功率需求，保障电力用户的正常生活和生产活动，减小供电中断的影响。
S4、根据最佳应急发电设备与故障供电节点位置之间的调配距离，预测最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间，并根据该时间计算得到应急复电时间节点；所述应急复电时间节点表示最佳应急发电设备为故障供电节点下属电力用户开始供电的时间节点；
应急复电时间节点计算方法包括：
S41、确定最佳应急发电设备以及该设备的信息，提取该设备的位置信息，与故障供电节点位置结合计算出调配距离；
S42、根据调配距离，计算出最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间；运输时间影响因素包括交通状况、道路类型、运输工具的速度和装卸时间；
S43、将最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间与故障发生时间相加，得到应急复电时间节点。
在本步骤中，通过精确计算最佳应急发电设备从其当前位置到故障供电节点的运输时间，可以减少不必要的延误，确保应急供电设备尽快到达并开始供电；采用准确的地理和时间计算，包括调配距离和运输时间的详细估算，提高应急复电时间节点的准确性；通过确定最佳应急发电设备和考虑运输时间，应急供电团队能够根据具体情况分配资源，以提供快速的电力供应；
由于准确计算的应急复电时间节点，电力用户能够更好地了解何时可以恢复正常供电，提高用户的满意度；通过考虑各种因素，能够选择最佳的供电路线和策略；
综上所述，S4步骤能够提高应急供电的效率、准确性和用户满意度，同时也有助于资源规划和应急供电规划的优化。
S5、根据故障类型，确定需要用到的维修设备以及维修时间；所述维修设备包括维修工具和备用元器件；
维修设备和维修时间确认方法包括：
S51、明确定义故障的类型；
S52、根据故障类型，确定需要用到的维修设备，包括维修工具和备用元器件；
S53、根据维修任务的性质，确定维修团队的规模和技能水平；
S54、制定详细的维修计划，包括维修过程中的各个阶段和任务；
S55、结合维修团队的技能水平，根据以往的维修经验和最佳实践，估算出不同类型故障的典型维修时间，得到维修时间；
S56、维修过程中记录所有操作，包括使用的工具、备件，以及维修人员的工作时间；
更为具体的，为了加快维修过程，在平时需要定期维护备用元器件和维修工具的库存，减少等待时间，从而提高维修效率。
在本步骤中，通过明确定义故障类型，能够准确地识别和理解故障的本质，从而采取相应的维修措施，进而避免浪费时间和资源，以及提高故障定位的准确性；针对不同类型的故障，确定所需的维修设备，包括维修工具和备用元器件，可以确保维修团队能够快速采取行动，而不会在故障现场浪费时间等待所需设备的交付；
根据维修任务的性质，确定维修团队的规模和技能水平，有助于确保维修工作高效地进行，正确配置维修团队能够提高维修的质量和速度；制定详细的维修计划有助于组织维修任务并确保各个阶段有序进行，最大程度地减少故障的影响；结合维修团队的技能水平、维修经验和最佳实践，估算不同类型故障的典型维修时间能够预测供电恢复时间；
记录维修过程中的操作、使用的工具、备件以及维修人员的工作时间，便于监控维修进展，确定可能的改进点，并提供有关维修活动的详细信息以供将来的审查和分析之用；定期维护备用元器件和维修工具的库存有助于减少等待时间，提高维修效率，在故障情况下，能够快速地获得所需的设备和工具，从而减少电力中断时间；
综上所述，本步骤确保故障的快速响应和供电节点的迅速修复，提高了电力供应的可靠性和连续性，减少了对电力用户的影响，提高效率，降低成本，并增加应急供电系统的韧性。
S6、预测维修设备输送至故障供电节点位置所用时间，并结合维修时间计算得到故障供电节点修复所用时长，获得故障供电节点恢复供电的常态复电时间节点；
常态复电时间节点获取方法包括：
S61、计算维修设备从库存点输送至故障供电节点位置的时间；
S62、将维修时间与维修设备从库存点输送至故障供电节点位置的时间相加，得到故障供电节点修复所用时长；
S63、使故障供电节点故障起始时间与故障供电节点修复所用时长相加，得到常态复电时间节点；常态复电时间节点是指在维修和应急复电之后，供电节点能够稳定地继续提供电力的时间点。
在本步骤中，通过预测供电节点的常态复电时间，能够精确的预测供电故障的恢复时间，减少不确定性；通过计算维修设备输送时间和实际维修时间，能够更好地规划和管理维修资源，确保维修人员在最短时间内到达故障供电节点，同时减少维修时间；
通过精确的常态复电时间预测，能够降低应急供电的成本，减少不必要的资源浪费和额外成本；提供数据支持，有助于决策者更好地了解维修和恢复过程，以便根据不同情况进行适当的调整和决策；
综上所述，S6步骤能够提高电力供应的连续性和可靠性，同时也有助于有效管理资源和成本，从而在电力故障时提供更快、更精确的供电恢复。
S7、根据常态复电时间节点和应急复电时间节点，计算得到依靠最佳应急发电设备进行供电的时间窗口，并根据该时间窗口和最佳应急发电设备的发电效率，计算得到最佳应急发电设备所需发电燃料总量；
所需发电燃料总量计算方法包括：
S71、使常态复电时间节点减去应急复电时间节点，得到最佳应急发电设备进行供电的时间窗口，所述时间窗口表示应急发电设备需要持续运行的时间；
S72、获取最佳应急发电设备的功耗，发电功耗从设备的技术手册、厂商提供的规格说明中获取；
S73、将最佳应急发电设备的功耗乘以时间窗口的小时数，计算整个时间窗口内的燃料消耗量。
在本步骤中，通过确定应急发电设备需要持续运行的时间窗口以及设备的准确功耗，能够准确计算出整个时间窗口内的燃料消耗量，精准计算确保了在供电节点发生故障时，最佳应急发电设备拥有足够的燃料供应；通过明确时间窗口和设备功耗，避免过度采购燃料，精细的燃料需求计算避免了资源的浪费，同时也节约了成本；
通过提前计算好燃料需求，在故障发生时迅速采取行动，节省了宝贵的时间，从而提高了抢修响应速度；精准的燃料需求计算有助于优化资源分配，确保燃料供应充足的同时，避免了不必要的燃料浪费；
综上所述，本步骤确保在供电节点发生故障时，应急发电设备能够以最经济、可靠的方式提供足够的电力。
S8、将最佳应急发电设备、所需发电燃料总量、维修设备、应急复电时间节点和常态复电时间节点进行汇总，作为最优供电应急方案向工作人员进行展示；
S8步骤将各种信息整合成最优供电应急方案，以便向工作人员进行展示，在应急供电领域，为工作人员提供清晰的指导和计划，以确保在供电节点发生故障时，能够迅速、高效地提供应急供电和应急抢修服务；
最优供电应急方案整合展示方法包括：
S81、收集之前步骤的各种信息，包括最佳应急发电设备、所需发电燃料总量、维修设备、应急复电时间节点和常态复电时间节点；
S82、将这些信息合并为一个完整的最优供电应急方案，最优供电应急方案包括：
A、最佳应急发电设备的选择，包括型号和位置；
B、所需的发电燃料总量，以满足时间窗口内的电力需求；
C、预测的应急复电时间节点，这是最佳应急发电设备开始为故障供电节点下属电力用户供电的时间；
D、预测的常态复电时间节点，表示故障供电节点完全修复并重新连接到正常电力网络的时间；
E、维修设备的种类和数量，以及维修所需的时间；
S83、使用图表和报告的形式，将最优供电应急方案清晰的展示出来；
S84、使用通信网络将图表和报告发送给相关工作人员，确保工作人员理解并能够按计划行动。
在本步骤中，通过明确最优供电应急方案，为工作人员提供了清晰的计划和指导；通过提供明确的信息，便于加速应急响应过程，工作人员能够更快地做出决策，采取必要的行动，从而减少了中断时间，使电力供应恢复正常更迅速；通过将信息整合到一个清晰的方案中，有助于协调多个团队的工作，包括发电设备操作人员、维修团队和应急响应人员，提高响应的效率和协调性；
使用图表和报告的形式展示最优供电应急方案，使信息更容易理解；通过使用通信网络将图表和报告发送给相关工作人员，确保了信息的传递和共享，这有助于团队协作，确保所有人都能快速了解并按计划行动；
综上所述，本步骤提高了应急供电响应的效率、可靠性和协调性，减少了电力中断的影响，同时为工作人员提供了明确的指导和计划，以应对供电节点故障。
实施例
如图8所示，本发明的一种应急供电评估优化系统，具体包括以下模块；
数据采集模块，收集供电节点故障信息，所述供电节点故障信息包括故障供电节点位置、故障起始时间、供电节点故障前预设时间内的平均输出功率以及故障类型，并发送；
功率提取模块，用于接收供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，基于供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，确定应急发电设备需要提供的最小发电功率，并发送；
应急发电设备选取模块，用于接收最小发电功率，根据最小发电功率要求以及应急发电设备与故障供电节点的距离，选择距离最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备，并发送最佳应急发电设备的基本信息，包括调配距离、发电功率和功耗；
复电时间预测模块，用于接收最佳应急发电设备的基本信息，根据最佳应急发电设备与故障供电节点位置之间的调配距离，预测最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间，并根据该时间计算得到应急复电时间节点，并发送；
维修时间评估模块，用于接收供电节点故障信息，根据故障类型，确定需要用到的维修设备以及维修时间，结合维修设备输送至故障供电节点位置所用时间，计算得到故障供电节点修复所用时长，获得故障供电节点恢复供电的常态复电时间节点，所述维修设备包括维修工具和备用元器件，并发送；
燃料需求计算模块，用于接收应急复电时间节点、常态复电时间节点、最佳应急发电设备的发电功率和功耗，结合两个时间节点，计算得到依靠最佳应急发电设备进行供电的时间窗口，并根据该时间窗口和最佳应急发电设备的发电效率，计算得到最佳应急发电设备的发电总功率，然后结合应急发电设备的功耗，计算所需发电燃料总量，并发送；
应急方案汇总模块，用于接收最佳应急发电设备、所需发电燃料总量、维修设备、应急复电时间节点和常态复电时间节点，将接收的各项计算结果整合为最佳供电应急方案，作为最优供电应急方案向工作人员进行展示。
该系统通过数据采集和分析，能够提供精确的供电节点故障信息、最小发电功率需求、最佳应急发电设备选择、复电时间预测、维修时间评估和燃料需求计算，使决策更加准确；
系统通过自动化和智能决策，能够迅速做出应急响应策略，缩短了供电中断的时间，降低了用户受影响的程度；
最佳应急发电设备的选择考虑了距离和能耗等因素，有助于优化资源利用，降低成本；
通过燃料需求计算，系统能够准确计算所需发电燃料总量，避免不必要的燃料浪费，降低环境影响；
通过准确的复电时间预测，系统能够帮助电力用户更好地计划应对措施，减轻中断期间的不便；
系统提供维修时间评估，确保维修人员有足够的时间和正确的工具来修复供电节点，提高了供电系统的可靠性和安全性；
系统集成了多个模块，能够全面考虑供电节点的故障情况和应急响应需求，为决策者提供了全面的信息；
系统的自动化功能降低了人工干预的需求，减少了错误的风险；
综上所述，该系统能够提高电力供应的可靠性，减少中断的不便，提高资源利用效率，减少燃料浪费，并提高供电系统的整体性能，提高电力网络的稳定性。
前述实施例一中的应急供电评估优化方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的应急供电评估优化系统,通过前述对应急供电评估优化方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中应急供电评估优化系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、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,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种应急供电评估优化方法，其特征在于，所述方法包括：
采集供电节点故障信息，并对供电节点故障信息进行要素提取，获得故障供电节点位置、故障起始时间、供电节点故障前预设时间内的平均输出功率以及故障类型；
根据供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，确定应急发电设备的最小发电功率；
根据故障供电节点位置，筛选出能够满足最小发电功率并且距离故障供电节点最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备；
根据最佳应急发电设备与故障供电节点位置之间的调配距离，预测最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间，并根据该时间计算得到应急复电时间节点；所述应急复电时间节点表示最佳应急发电设备为故障供电节点下属电力用户开始供电的时间节点；
根据故障类型，确定需要用到的维修设备以及维修时间；所述维修设备包括维修工具和备用元器件；
预测维修设备输送至故障供电节点位置所用时间，并结合维修时间计算得到故障供电节点修复所用时长，获得故障供电节点恢复供电的常态复电时间节点；
根据常态复电时间节点和应急复电时间节点，计算得到依靠最佳应急发电设备进行供电的时间窗口，并根据该时间窗口和最佳应急发电设备的发电效率，计算得到最佳应急发电设备所需发电燃料总量；
将最佳应急发电设备、所需发电燃料总量、维修设备、应急复电时间节点和常态复电时间节点进行汇总，作为最优供电应急方案向工作人员进行展示。
2.如权利要求1所述的一种应急供电评估优化方法，其特征在于，获取供电节点故障类型的方法，包括：
安装传感器和数据采集设备监测供电节点的电力参数，定期采集电力参数，并将其存储在数据库中，以建立历史数据集；所述电力参数包括电压、电流、频率和功率因数；
对历史数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、插值和异常值检测；
从历史数据中提取电力特征，电力特征包括频率谱、谐波含量、波形形状、相位差；
使用机器学习算法，建立故障分类模型，为每种故障类型创建一个标签，将历史数据样本分为不同的故障类型；
使用分类后历史数据对故障分类模型进行训练，使故障分类模型能够学习不同故障类型的电力特征；并使用交叉验证验证模型的性能；
将经过训练和验证的模型部署到实时电力监测系统中；实时监测供电节点的电力参数，并使用故障分类模型来预测供电节点的故障类型。
3.如权利要求1所述的一种应急供电评估优化方法，其特征在于，最小发电功率确认方法包括：
获取供电节点故障前预设时间内的平均输出功率；
基于平均输出功率数据，分析不同设备的负荷需求；
基于平均输出功率数据，对平均输出功率数据添加冗余量，以应对潜在的负荷峰值或波动；
根据负荷需求和冗余要求，确定最小发电功率。
4.如权利要求1所述的一种应急供电评估优化方法，其特征在于，最佳应急发电设备选择方法包括：
建立包含各种应急发电设备信息的数据库，所述数据库包括功率、燃料类型、位置、可用性和运行状态；
结合故障供电节点的位置信息和应急发电设备信息数据库，筛选出距离该节点最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备；
将筛选出的最佳应急发电设备信息提取出来。
5.如权利要求1所述的一种应急供电评估优化方法，其特征在于，应急复电时间节点计算方法包括：
确定最佳应急发电设备以及该设备的信息，提取该设备的位置信息，与故障供电节点位置结合计算出调配距离；
根据调配距离，计算出最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间；运输时间影响因素包括交通状况、道路类型、运输工具的速度和装卸时间；
将最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间与故障发生时间相加，得到应急复电时间节点。
6.如权利要求1所述的一种应急供电评估优化方法，其特征在于，维修设备和维修时间确认方法包括：
明确定义故障的类型；
根据故障类型，确定需要用到的维修设备，包括维修工具和备用元器件；
根据维修任务的性质，确定维修团队的规模和技能水平；
制定详细的维修计划，包括维修过程中的各个阶段和任务；
结合维修团队的技能水平，根据以往的维修经验和最佳实践，估算出不同类型故障的典型维修时间，得到维修时间；
维修过程中记录所有操作，包括使用的工具、备件，以及维修人员的工作时间。
7.如权利要求1所述的一种应急供电评估优化方法，其特征在于，所需发电燃料总量计算方法包括：
使常态复电时间节点减去应急复电时间节点，得到最佳应急发电设备进行供电的时间窗口；
获取最佳应急发电设备的功耗；
将最佳应急发电设备的功耗乘以时间窗口的小时数，计算整个时间窗口内的燃料消耗量。
8.一种应急供电评估优化系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，收集供电节点故障信息，所述供电节点故障信息包括故障供电节点位置、故障起始时间、供电节点故障前预设时间内的平均输出功率以及故障类型，并发送；
功率提取模块，用于接收供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，基于供电节点故障前预设时间内的平均输出功率，确定应急发电设备需要提供的最小发电功率，并发送；
应急发电设备选取模块，用于接收最小发电功率，根据最小发电功率要求以及应急发电设备与故障供电节点的距离，选择距离最近的应急发电设备，作为最佳应急发电设备，并发送最佳应急发电设备的基本信息，包括调配距离、发电功率和功耗；
复电时间预测模块，用于接收最佳应急发电设备的基本信息，根据最佳应急发电设备与故障供电节点位置之间的调配距离，预测最佳应急发电设备运输到故障供电节点所用时间，并根据该时间计算得到应急复电时间节点，并发送；
维修时间评估模块，用于接收供电节点故障信息，根据故障类型，确定需要用到的维修设备以及维修时间，结合维修设备输送至故障供电节点位置所用时间，计算得到故障供电节点修复所用时长，获得故障供电节点恢复供电的常态复电时间节点，所述维修设备包括维修工具和备用元器件，并发送；
燃料需求计算模块，用于接收应急复电时间节点、常态复电时间节点、最佳应急发电设备的发电功率和功耗，结合两个时间节点，计算得到依靠最佳应急发电设备进行供电的时间窗口，并根据该时间窗口和最佳应急发电设备的发电效率，计算得到最佳应急发电设备的发电总功率，然后结合应急发电设备的功耗，计算所需发电燃料总量，并发送；
应急方案汇总模块，用于接收最佳应急发电设备、所需发电燃料总量、维修设备、应急复电时间节点和常态复电时间节点，将接收的各项计算结果整合为最佳供电应急方案，作为最优供电应急方案向工作人员进行展示。
9.一种应急供电评估优化电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
CN202311381283.4A 2023-10-24 2023-10-24 一种应急供电评估优化方法及系统 Pending CN117114211A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311381283.4A CN117114211A (zh) 2023-10-24 2023-10-24 一种应急供电评估优化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311381283.4A CN117114211A (zh) 2023-10-24 2023-10-24 一种应急供电评估优化方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117114211A true CN117114211A (zh) 2023-11-24

Family

ID=88797031

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311381283.4A Pending CN117114211A (zh) 2023-10-24 2023-10-24 一种应急供电评估优化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117114211A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118094199A (zh) * 2024-04-26 2024-05-28 国网山西省电力公司电力科学研究院 电力系统监测诊断方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111967621A (zh) * 2020-08-05 2020-11-20 广东卓维网络有限公司 一种工单管理系统
CN114676913A (zh) * 2022-03-29 2022-06-28 华北电力大学 一种结合道路网与配电网的电力应急资源优化方法及系统
CN115483700A (zh) * 2022-08-22 2022-12-16 西安交通大学 一种移动氢能微电网系统及其调度方法
CN115759600A (zh) * 2022-11-07 2023-03-07 云南电网有限责任公司昆明供电局 一种多源多目标情况下的配网应急发电车自动调度方法
CN116502864A (zh) * 2023-06-16 2023-07-28 广东电网有限责任公司 配电网应急电源车调度方法、装置、电子设备和存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111967621A (zh) * 2020-08-05 2020-11-20 广东卓维网络有限公司 一种工单管理系统
CN114676913A (zh) * 2022-03-29 2022-06-28 华北电力大学 一种结合道路网与配电网的电力应急资源优化方法及系统
CN115483700A (zh) * 2022-08-22 2022-12-16 西安交通大学 一种移动氢能微电网系统及其调度方法
CN115759600A (zh) * 2022-11-07 2023-03-07 云南电网有限责任公司昆明供电局 一种多源多目标情况下的配网应急发电车自动调度方法
CN116502864A (zh) * 2023-06-16 2023-07-28 广东电网有限责任公司 配电网应急电源车调度方法、装置、电子设备和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨丽君;吕雪姣;李丹;汪明;卢志刚;于琦;: "含分布式电源的配电网多故障抢修与恢复协调优化策略", 电力系统自动化, no. 20 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118094199A (zh) * 2024-04-26 2024-05-28 国网山西省电力公司电力科学研究院 电力系统监测诊断方法及系统
CN118094199B (zh) * 2024-04-26 2024-08-23 国网山西省电力公司电力科学研究院 电力系统监测诊断方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11501388B2 (en) Production management apparatus, method, and non-transitory medium
Ruschel et al. Industrial maintenance decision-making: A systematic literature review
Ben-Daya et al. Maintenance, modeling and optimization
KR101044744B1 (ko) 신뢰도 기반 배전기자재 유지보수 시스템과 방법
Sharma et al. A literature review and future perspectives on maintenance optimization
US8799042B2 (en) Distribution network maintenance planning
CN107992971A (zh) 一种水泥厂设备备件寿命的预测方法及系统
CN117114211A (zh) 一种应急供电评估优化方法及系统
US20210166181A1 (en) Equipment management method, device, system and storage medium
EP3072200B1 (en) Holistic optimization of distribution automation using survivability modeling to support storm hardening
CN117762644A (zh) 分布式云计算系统的资源动态调度技术
CN118094199B (zh) 电力系统监测诊断方法及系统
Xia et al. Progressive opportunistic maintenance policies for service-outsourcing network with prognostic updating and dynamical optimization
El Hayek et al. Optimizing life cycle cost of complex machinery with rotable modules using simulation
KR102489119B1 (ko) 스마트 고장형태 영향분석 시스템 및 이를 이용한 공정관리 시스템 및 방법
Bierer et al. Control and evaluation concept for smart MRO approaches
US20170330132A1 (en) Method and system to manage supervision activity in utility system to reduce damage
US20160301207A1 (en) Holistic optimization of distribution automation using survivability modeling to support storm hardening
Gustafson Automation of Load Haul Dump machines: comparative performance analysis and maintenance modeling
US10897051B2 (en) Cell control system
CN109740191A (zh) 风传感器剩余使用寿命的预测方法、装置及设备
Barberá et al. RAM analysis of mining process: a case study of a Copper Smelting Process in the field of mining, Chile
Ahmed et al. Application of predictive maintenance in industry 4.0: A use-case study for datacenters
KR20200121082A (ko) 장비 자산 관리를 위한 정비 예측 시뮬레이션 시스템 및 그 방법
Werbińska-Wojciechowska Logistics systems maintenance modelling problems-the use of TDA approach

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