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CN108074021A - 一种配电网风险辨识系统及方法 - Google Patents

一种配电网风险辨识系统及方法 Download PDF

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CN108074021A
CN108074021A CN201610992702.1A CN201610992702A CN108074021A CN 108074021 A CN108074021 A CN 108074021A CN 201610992702 A CN201610992702 A CN 201610992702A CN 108074021 A CN108074021 A CN 108074021A
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张瑜
宋晓辉
盛万兴
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State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
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Publication date
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Abstract

本发明提供一种配电网风险辨识系统及方法，所述方法包括：获取多源信息数据；分析风险所需数据并提取风险特征；分析风险特征；计算风险辨识指标并判断电网状态；分析判断风险发生的位置和原因；仿真风险并分析风险发生的严重程度；综合评估风险，并发布风险预警信息；所述系统包括：多源信息系统及智能监控终端由数据接口模块和通讯装置与数据中心相连；数据中心和数据分析与处理模块相连，数据分析与处理模块和风险可视化模块分别与风险辨识建模与分析模块、风险源定位模块和风险原因识别与分析模块相连；风险仿真模块与除多源信息系统及智能监控终端外的模块相连。本方案给出了精准风险预警结果，为电网运行人员提供切实有效的决策依据提供技术支撑。

Description

一种配电网风险辨识系统及方法
技术领域
本发明涉及一种风险辨识方法，具体讲涉及一种配电网风险辨识系统及方法。
背景技术
由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿电容以及一些附属设施等组成的配电网结构庞大且复杂，在电力网中起重要分配电能作用，由于故障或负荷转移操作中开关的开合网络结构经常发生变化。安电压等级可分为高压配电网(35-110KV)，中压配电网(6-10KV和低压配电网(220/380V)。配电网直接面向终端用户，点多面广、结构复杂，日益成为一个包含分布式电源、多样性负荷接入的有源网络，配电网故障风险、电能质量风险越来越大。同时，随着社会经济的发展和人民群众文化、生活水平的提高，对供电安全可靠性、供电质量的要求越来越高，因此如何在故障发生之前尽早寻找、发现潜在的风险，并对事故后的风险类型、风险原因、风险源位置进行有效识别是配电网需要研究的重要课题之一。
目前，国内外在配电网风险预警方面的研究主要侧重于基于概率的静态安全风险评估、基于层次分析的多指标综合分析评价、基于在线信息的动态安全风险评估三个方面，并在此基础上，研发了配电网风险评估系统，虽然传统的基于概率统计的电网风险评估方面开展了一些有益的研究工作，但在实际应用中仍存在一些不足：(1)传统的电网风险评估理论及技术侧重于从宏观层面建立风险评估及预警体系，采用的数据来源单一，数据量少，建立的风险评估模型与数据的关联性不强，给出的风险评估指标单一、片面，不能从时间、空间等多维度全面反映电网面临的风险类型、风险严重程度；(2)传统的基于概率统计的电网风险评估方法，仅给出电网风险发生的可能性和严重程度，虽然能反映电网总体风险水平，但得到的预警结果不能为操作人员发现、找出风险原因和风险源头提供依据，对制定风险预防控制措施具有局限性；(3)风险机理分析、风险源识别高度依赖数据，而现阶段信息不全，数据量少，数据源系统间存在壁垒，难于进行风险机理分析。
因此，需要提供一种配电网风险辨识系统及方法，以从微观角度，深入剖析风险发生的机理，满足现有技术的需要，给出精准风险预警结果，为电网运行人员提供的决策依据提供可靠的技术支撑。
发明内容
为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供一种配电网风险辨识系统及方法。
本发明提供的技术方案是：一种配电网风险辨识系统及方法，所述方法包括：
(1)采集风险辨识多源信息数据；
(2)处理风险数据并提取风险特征；
(3)计算风险辨识指标并判断电网状态；
(4)分析风险特征的时空变化规律和其变化趋势；
(5)确定风险发生的位置和原因；
(6)根据仿真所述风险评估所述风险发生的严重程度；
(7)根据对所述风险的评估发布风险预警信息。
优选的，所述步骤(1)的多源信息数据的采集包括：
1.1实时电网运行监测系统的数据；
1.2设备生产管理系统的动态和静态数据；
1.3外部环境信息数据。
优选的，采用证据理论、模糊集、粗糙集和神经网络多源信息融合的方法对所述步骤(2)的风险所需数据进行数据融合分析与处理。
优选的，所述步骤(3)的风险辨识指标包括：电能质量、过负荷、过热、低电压、绝缘电阻和泄漏电流；
对风险辨识指标的计算包括：根据风险特征，从风险辨识模型库与分析方法库中选择风险辨识模型与分析方法对所述风险辨识指标进行计算。
优选的，所述步骤(3)电网状态的判断包括：依据风险辨识指标对应的阈值或限值及预先设定好的风险类型和预警规则，对电网是否处于风险状态进行判断。
优选的，采用持续监测或统计的方法分析所述步骤(4)的风险特征的时空变化规律及其变化趋势。
优选的，所述风险类型和预警规则的制定包括：依据相关经验知识自定义规则或从历史告警记录中/监测统计中通过数据挖掘的方法自动生成规则。
优选的，根据多源信息融合得到的风险特征时空变化规律及时空变化趋势定位所述步骤(5)的风险发生的位置；
采用关联性分析法和证据理论法对所述风险发生的原因进行分析判断。
优选的，采用蒙特卡洛模拟仿真所述步骤(6)的风险；
根据所述特卡洛模拟仿真得到的电网风险概率，分析所述风险发生的严重程度。
优选的，结合风险类型、风险源位置、风险原因、风险严重程度对所述步骤(7)的风险进行综合评估；
结合设定好的风险预警信息评价与发布标准，根据需要发布风险预警信息。
一种配电网风险辨识系统，所述系统包括：多源信息系统及智能监控终端通过数据接口模块和通讯装置与数据中心相连；所述数据中心将经过分类整理的数据传送到数据分析与处理模块，所述数据分析与处理模块将风险特征相关信息数据分别传送到风险辨识建模与分析模块、风险源定位模块、风险原因识别与分析模块进行风险状态及风险类型的判断和预警，并将预警结果数据传送到风险可视化模块，将风险预警结果展示出来；
所述数据中心、数据分析与处理模块和风险辨识模块的数据传送至风险仿真模块，进行在线或离线仿真。
优选的，所述数据接口：用于从各种智能化、自动化信息系统获取风险辨识所需数据；
所述通讯装置：用于采集和获取智能化终端或设备在线实时数据的通讯装置；
所述数据中心：用于对所采集数据的分类、存储、维护和查询；
所述数据分析与处理模块：用于对所采集海量、混杂、不精确数据的快速识别、质量检测、统计分析、数据挖掘、特征提取和数据融合；
所述风险辨识建模与分析模块：用于风险特征提取、风险特征时空变化规律分析、风险辨识建模、风险辨识指标计算、风险辨识指标计算结果比对、风险类型判断和风险趋势分析；
所述风险源定位模块：用于分析判断风险发生位置；
所述风险原因识别与分析模块：用于分析判断风险发生原因；
所述风险仿真模块：用于仿真分析风险发生后果；
所述风险预警可视化模块：用于风险预警信息查询和展示；
所述风险辨识建模与分析模块、风险源定位模块、风险原因识别与分析模块和风险仿真模块分别与模型库、方法库、知识库和规则库连接。
优选的，所述智能监控终端包括：移动监测装置、智能监测终端、FTU、DTU、RTU、音/视频采集装置和气象数据采集装置。
与最接近的现有技术相比，本发明具有以下优异效果：
(1)本发明提供的技术方案，打破了配电网各种数据源系统壁垒，对多种信息源提供的数据进行有效融合，为准确进行配电网风险辨识提供数据支撑。
(2)本发明提供的技术方案，可根据评估场景、评估对象、评估范围、评估周期的不同，从时间、空间等多维角度进行配电网风险辨识。
(3)本发明提供的技术方案，实现了从微观角度寻找、发现风险发生的原因和源头，为制定有效风险预防控制措施提供决策依据。
附图说明
图1为本发明的配电网风险辨识系统架构示意图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。
本发明提供一种配电网风险辨识系统及方法，所述系统包括如下：
多源信息系统及各种智能监控终端通过数据接口模块和通讯装置与数据中心相连，数据中心对接收到的数据进行分类、存储，并将经过分类整理的数据传送到数据分析与处理模块进行不良数据辨识、数据融合、风险特征提取等，并将风险特征相关信息数据分别传送到风险辨识建模与分析模块、风险源定位模块、风险原因识别与分析模块进行风险状态及风险类型的判断和预警，并将预警结果数据传送到风险可视化模块，将风险预警结果展示出来；此外，将数据中心、数据分析与处理模块、风险辨识模块的数据传送至风险仿真模块，进行在线或离线仿真，并将仿真结果与实际风险预警结果进行比较，最终将仿真结果数据传送至风险可视化模块，将风险预警结果展示出来。
数据接口：用于从各种智能化、自动化信息系统获取风险辨识所需数据；
通讯装置：用于采集和获取智能化终端或设备在线实时数据的通讯装置；
数据中心：用于对所采集数据的分类、存储、维护、查询等；
数据分析与处理模块：用于对所采集海量、混杂、不精确数据的快速识别、质量检测、统计分析、数据挖掘、特征提取、数据融合等；
风险辨识建模与分析模块：用于风险特征提取、风险特征时空变化规律分析、风险辨识建模、风险辨识指标计算、风险辨识指标计算结果比对、风险类型判断、风险趋势分析等；
风险源定位模块：用于分析判断风险发生位置；
风险原因识别与分析模块：用于分析判断风险发生原因；
风险仿真模块：用于仿真分析风险发生后果；
风险预警可视化模块：用于风险预警信息查询、展示；
模型库/方法库/知识库/规则库：用于支撑风险辨识、风险源定位、风险原因识别与分析、风险仿真等计算分析模块。
人机接口：用于接受用户输入的风险辨识启动指令、各项风险辨识指标阈值参数修改指令和风险决策指令。
所述从各种智能化、自动化信息系统获取风险辨识所需多源数据具体包括但不限于从调度自动化系统、配电自动化系统、配电营销系统、设备状态检修系统、地理信息系统、气象信息系统、95598系统、用电信息采集系统、PMS系统、故障录波系统、污秽信息系统、雷电监测系统等各种信息化、自动化、智能化系统中获取的电网运行的实时数据、历史数据和预测数据，网络及设备的参数属性数据，地理信息的空间数据，天气预报信息，音频/视频数据等。
所述用于采集和获取智能化终端或设备在线实时数据的通讯装置，具体包括但不限于与移动监测装置、智能监测终端、FTU、DTU、RTU、音/视频采集装置、气象数据采集装置等智能化终端或设备进行数据传输的无线收发模块。
所述风险辨识建模与分析模块、风险源定位模块、风险原因识别与分析模块、风险仿真模块均与数据分析与处理模块相连，从中获取所需要的数据资源；各模块均有相对应的模型库、方法库、知识库、规则库，可以事先设定，也可以自动生成，为各模块的分析计算提供模型、方法支撑。
一种配电网风险辨识方法，即当电网运行参数(电压、电流、阻抗等电气量参数和温度、湿度等非电气量参数)在一段时间内持续变化情况超过运行规定的允许值时，即判断配电网处于风险状态。
所述配电网风险辨识方法，包含以下步骤和内容：
步骤1：获取用于风险辨识所需的多源信息数据，其中多源信息数据来源于三类系统，一是实时电网运行监测系统，包括调度自动化、配电自动化以及营销系统；二是具有电网动态、静态数据的设备、生产管理系统，如PMS/GIS系统、95598系统；三是具有外部环境信息的系统，如天气预报系统、雷电监测系统、污秽监测系统等。从调度自动化系统可以获取高压配电网(包括35kV、110kV)的网络拓扑、变电站图形、相关设备参数、实时数据和故障信息等；从PMS/GIS系统可以获取中压配电网(包括10kV、20kV)的模型和图形信息，图形包括：站内一次接线图、单线图、系统图(包括调度系统图、供电范围图、开关站图)、线路地理沿布图等；从用电信息采集系统：获取配电变压器的实时信息和停电信息；从95598系统中获取存储客户业务信息、政策法规、电费电量、故障报修、投诉、故障停电预告等信息；从电力营销管理信息系统(SG186)中获取实时采集与监控的电能信息、客户缴费信息、客户服务信息等；从配电自动化系统中获取存储配电网模型断面、实时数据、故障信息、历史数据、配电网分析结果等信息。
步骤2：采用证据理论、模糊集、粗糙集、神经网络等多源信息融合的方法对风险所需数据进行数据融合分析与处理，并进行风险特征提取。
步骤3：采用持续监测或统计的方法分析风险特征的时空变化规律及其变化趋势。
步骤4：根据监测或统计得到的风险特征，从风险辨识模型库与分析方法库中选择风险辨识模型与分析方法，计算电能质量、过负荷、过热、低电压、绝缘电阻、泄漏电流等风险辨识指标，并根据风险辨识指标对应的阈值或限值及预先设定好的风险类型判断及预警规则，判断电网是否处于风险状态以及电网面临的风险类型。其中，风险类型判断及预警规则可通过以下两种方式创建：一是根据运行人员的相关经验知识，自定义规则；二是从历史告警记录中，或者监测统计中通过数据挖掘的方法自动生成规则。
步骤5：根据多源信息融合得到的风险特征时空变化规律及时空变化趋势，结合电网运行人员的经验知识，对风险发生的位置进行定位；根据多源信息融合得到的风险特征、信息来源，根据风险事件与风险特征及风险类型之间的因果关联关系，结合从故障信息历史记录中挖掘出来的经验知识，采用关联性分析、证据理论等方法对风险发生的原因进行分析判断；
步骤6：对所识别出来的风险进行蒙特卡洛模拟仿真，分析给出风险发生的后果以及严重程度。
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在上世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。
蒙特卡罗方法的基本思想：当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。
在这里蒙特卡罗通过试验模拟仿真电网风险出现的概率，根据该概率分析风险发生的后果以及严重程度。
步骤7：结合风险类型、风险源位置、风险原因、风险严重程度等情况，对配电网面临的风险进行综合评估，结合事先设定好的风险预警信息评价与发布标准，根据用户的选择和需要，最终发布风险预警信息。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种配电网风险辨识方法，其特征在于，所述方法包括：
(1)采集风险辨识多源信息数据；
(2)处理风险数据并提取风险特征；
(3)计算风险辨识指标并判断电网状态；
(4)分析风险特征的时空变化规律和其变化趋势；
(5)确定风险发生的位置和原因；
(6)根据仿真所述风险评估所述风险发生的严重程度；
(7)根据对所述风险的评估发布风险预警信息。
2.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，所述步骤(1)的多源信息数据的采集包括：
1.1实时电网运行监测系统的数据；
1.2设备生产管理系统的动态和静态数据；
1.3外部环境信息数据。
3.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，采用证据理论、模糊集、粗糙集和神经网络多源信息融合的方法对所述步骤(2)的风险所需数据进行数据融合分析与处理。
4.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，所述步骤(3)的风险辨识指标包括：电能质量、过负荷、过热、低电压、绝缘电阻和泄漏电流；
对风险辨识指标的计算包括：根据风险特征，从风险辨识模型库与分析方法库中选择风险辨识模型与分析方法对所述风险辨识指标进行计算。
5.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，所述步骤(3)电网状态的判断包括：依据风险辨识指标对应的阈值或限值及预先设定好的风险类型和预警规则，对电网是否处于风险状态进行判断。
6.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，采用持续监测或统计的方法分析所述步骤(4)的风险特征的时空变化规律及其变化趋势。
7.如权利要求5所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，所述风险类型和预警规则的制定包括：依据相关经验知识自定义规则或从历史告警记录中/监测统计中通过数据挖掘的方法自动生成规则。
8.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，根据多源信息融合得到的风险特征时空变化规律及时空变化趋势定位所述步骤(5)的风险发生的位置；
采用关联性分析法和证据理论法对所述风险发生的原因进行分析判断。
9.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，采用蒙特卡洛模拟仿真所述步骤(6)的风险；
根据所述特卡洛模拟仿真得到的电网风险概率，分析所述风险发生的严重程度。
10.如权利要求1所述的配电网风险辨识方法，其特征在于，结合风险类型、风险源位置、风险原因、风险严重程度对所述步骤(7)的风险进行综合评估；
结合设定好的风险预警信息评价与发布标准，根据需要发布风险预警信息。
11.一种配电网风险辨识系统，其特征在于，所述系统包括：多源信息系统及智能监控终端通过数据接口模块和通讯装置与数据中心相连；所述数据中心将经过分类整理的数据传送到数据分析与处理模块，所述数据分析与处理模块将风险特征相关信息数据分别传送到风险辨识建模与分析模块、风险源定位模块、风险原因识别与分析模块进行风险状态及风险类型的判断和预警，并将预警结果数据传送到风险可视化模块，将风险预警结果展示出来；
所述数据中心、数据分析与处理模块和风险辨识模块的数据传送至风险仿真模块，进行在线或离线仿真。
12.如权利要求11所述的配电网风险辨识系统，其特征在于，所述数据接口：用于从各种智能化、自动化信息系统获取风险辨识所需数据；
所述通讯装置：用于采集和获取智能化终端或设备在线实时数据的通讯装置；
所述数据中心：用于对所采集数据的分类、存储、维护和查询；
所述数据分析与处理模块：用于对所采集海量、混杂、不精确数据的快速识别、质量检测、统计分析、数据挖掘、特征提取和数据融合；
所述风险辨识建模与分析模块：用于风险特征提取、风险特征时空变化规律分析、风险辨识建模、风险辨识指标计算、风险辨识指标计算结果比对、风险类型判断和风险趋势分析；
所述风险源定位模块：用于分析判断风险发生位置；
所述风险原因识别与分析模块：用于分析判断风险发生原因；
所述风险仿真模块：用于仿真分析风险发生后果；
所述风险预警可视化模块：用于风险预警信息查询和展示；
所述风险辨识建模与分析模块、风险源定位模块、风险原因识别与分析模块和风险仿真模块分别与模型库、方法库、知识库和规则库连接。
13.如权利要求11所述的配电网风险辨识系统，其特征在于，所述智能监控终端包括：移动监测装置、智能监测终端、FTU、DTU、RTU、音/视频采集装置和气象数据采集装置。
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