本發(fā)明涉及電網(wǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)電壓等級的不斷提升，電網(wǎng)容量的不斷擴大，電力系統(tǒng)信息化與智能化的不斷深入，在局域電網(wǎng)中，電力設(shè)備在線監(jiān)測、智能控制保護、負荷管理系統(tǒng)的種類越來越多，方法也越來越先進，在長期、連續(xù)的監(jiān)測、控制保護中，采集的數(shù)據(jù)量十分巨大，而且基于方法的多樣化，采集的數(shù)據(jù)種類也越來越多，比如視頻、圖像等，局域電網(wǎng)動態(tài)負荷管理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)處理的速度要求也在不斷提高，再加上傳統(tǒng)的方法本身具有信息采集單一、系統(tǒng)可靠性差等問題，使得如何能夠綜合各類數(shù)據(jù)信息，快速有效分析數(shù)據(jù)成為了局域電網(wǎng)動態(tài)負荷管理系統(tǒng)重要研究課題之一，大數(shù)據(jù)處理方法正好為解決這一難題提供了新的思路和方法。

所謂大數(shù)據(jù)即為指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。在傳統(tǒng)區(qū)域電網(wǎng)中，負荷管理、能量調(diào)度、在線監(jiān)測、養(yǎng)護等通常都是通過固定頻率的檢測鮮有通過數(shù)據(jù)分析進行相關(guān)的科學(xué)決策，更不用提通過海量的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)對于電網(wǎng)進行有效的實時的監(jiān)控與管理。

上述的現(xiàn)有技術(shù)中將會存在下列問題：

1.電網(wǎng)信息的獲取不及時將導(dǎo)致決策的滯后，嚴重的會影響電網(wǎng)的安全運行甚至產(chǎn)生不可挽回的事故；

2.電網(wǎng)獲取的信息量過少將會導(dǎo)致進行管理決策的片面性；

3.數(shù)據(jù)量過大將會處理數(shù)據(jù)的延遲性以及數(shù)據(jù)分析的不充分性；

4.不及時的信息處理以及決策將會使得電網(wǎng)中的電能傳輸效率低下以及浪費巨大的能源。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明旨在提供一種響應(yīng)速度快、執(zhí)行效率高的基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度方法，所述區(qū)域電網(wǎng)包括輸變電設(shè)備，其中，預(yù)先獲取所述區(qū)域電網(wǎng)中各所述輸變電設(shè)備的多維度的電網(wǎng)信息，并根據(jù)所有所述電網(wǎng)信息建立一大數(shù)據(jù)庫，還包括以下步驟：

步驟s1、從所述大數(shù)據(jù)庫中的所述電網(wǎng)信息進行數(shù)據(jù)篩選，并對篩選出來的數(shù)據(jù)進行歸一化處理以形成第一聚合信息；

步驟s2、預(yù)先建立若干個信息模型，并根據(jù)所述信息模型對所述第一聚合信息進行分類，以分別形成各類第二聚合信息，每類所述第二聚合信息中包括所述電網(wǎng)信息中包括在同一類別內(nèi)的自變量信息；

步驟s3，于每類所述第二聚合信息中獲取對應(yīng)的一個所述輸變電設(shè)備的特征量，并根據(jù)所述特征量以及對應(yīng)一類的所述第二聚合信息處理得到對應(yīng)的一類所述第二聚合信息中每個所述輸變電設(shè)備之間的相關(guān)性系數(shù)；

步驟s4、根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)處理得到所述電網(wǎng)信息中多維度之間的關(guān)聯(lián)狀態(tài)，并根據(jù)所述關(guān)聯(lián)狀態(tài)分別對每個所述輸變電設(shè)備進行調(diào)度控制。

進一步的，在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，所述步驟s1中還包括：

步驟s11、從所述大數(shù)據(jù)庫中刪除與所述區(qū)域電網(wǎng)無關(guān)的數(shù)據(jù)，并輸出第一處理數(shù)據(jù)；

步驟s12、從所述第一處理數(shù)據(jù)中去除數(shù)據(jù)噪聲，并輸出第二處理數(shù)據(jù)；

步驟s13、從所述第二數(shù)理數(shù)據(jù)中處理遺漏數(shù)據(jù)，并輸出第三處理數(shù)據(jù)；

步驟s14、對所述第三處理數(shù)據(jù)進行歸一化處理并輸出第一聚合信息。

進一步的，在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，將所述第三處理數(shù)據(jù)代入下式進行計算，以完成所述歸一化處理：

上式(1)中，y表示處理結(jié)果，x為所述第三處理數(shù)據(jù)，xmin為所述第三處理數(shù)據(jù)中的最小值，以及xmax為所述第三處理數(shù)據(jù)中的最大值。

進一步的，在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，所述信息模型為一種cim(commoninformationmodel，公共信息模型)，用于將所述大數(shù)據(jù)庫中相關(guān)的數(shù)據(jù)進行分類和聯(lián)系；所述信息模型包括：

基本信息模型，所述基本信息模型包括所述輸變電設(shè)備中額定參數(shù)信息以及位置參數(shù)信息；和/或

壽命評估信息模型，所述壽命評估信息模型包括所述輸變電設(shè)備中的使用壽命信息以及過載壽命信息；和/或

狀態(tài)信息模型，所述狀態(tài)信息模型包括所述輸變電設(shè)備中運行狀態(tài)信息以及所述輸變電設(shè)備所在環(huán)境的狀態(tài)信息；和/或

過程信息模型，所述過程信息包括控制所述輸變電設(shè)備的指令信息以及調(diào)度所述輸變電設(shè)備的功率的指令信息；和/或

用戶側(cè)信息模型，所述用戶側(cè)信息包括，用戶使用需求量信息以及輸變電設(shè)備在用戶端側(cè)的輸出電力信息。

進一步的，在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，通過多元線性相關(guān)分析法獲取所述相關(guān)性系數(shù)，獲取所述相關(guān)性系數(shù)方法具體為：

將所述特征量以及第二聚合信息中確定的自變量代入下式：

上式(2)中，yi為所述輸變電設(shè)備的所述特征量；b0為第一相關(guān)系數(shù)，為通過所述多元線性相關(guān)分析法中計算出的常數(shù)；bm為所述相關(guān)性系數(shù)；xim為所述自變量信息；下標i為分析次數(shù)，為所述自變量信息的所述多元線性相關(guān)性分析方法中的分析次數(shù)；下標m為第m個所述自變量信息，為所述自變量信息的單個個數(shù)；k為所述自變量信息的總個數(shù)；

并計算出所述相關(guān)系數(shù)。

進一步的，在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，所述電網(wǎng)信息包括多個維度，每個維度對應(yīng)至少一類所述第二聚合信息；

所述步驟s4具體包括：

步驟s41，預(yù)先確定一個維度的參量，并將被確定的維度作為需要處理的維度；

步驟s42，從一類所述第二聚合信息中選擇一個所述自變量，并選取所述自變量的多個維度，被選取的多個維度中包括需要處理的維度；

步驟s43，根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)進行可信度分析，以及根據(jù)所述多元線性相關(guān)分析法輸出的權(quán)重值進行權(quán)重分析，以得到各個被選取的所述維度之間的關(guān)系，以及需要處理的所述維度的參量；

步驟s44，判斷需要處理的所述維度的參量是否發(fā)生變化：

若是，則返回所述步驟s41，以更新所述參量；

步驟s45，輸出各個被選取的所述維度之間的關(guān)系，以及需要處理的所述維度的參量作為輸出結(jié)果，并根據(jù)所述輸出結(jié)果對各個所述輸變電設(shè)備進行調(diào)度控制。

本技術(shù)方案的有益效果是：采集數(shù)據(jù)多、數(shù)據(jù)庫全、分析計算的模型計算高、預(yù)測結(jié)果準確，使得在電網(wǎng)中的負荷管理準確，能夠有效降低電網(wǎng)中的損耗，從而節(jié)能減排。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度方法的流程圖；

圖2為圖1步驟s1實現(xiàn)流程圖；

圖3為圖1步驟s4實現(xiàn)流程圖。

具體實施方式

下方將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

需要說明的是，在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。

下方結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步說明，但不作為本發(fā)明的限定。

本發(fā)明的一種基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度方法，其方法的執(zhí)行步驟如圖1所示，適用于區(qū)域電網(wǎng)，區(qū)域電網(wǎng)包括輸變電設(shè)備，其特征在于，預(yù)先獲取區(qū)域電網(wǎng)中各輸變電設(shè)備的多維度的電網(wǎng)信息，并根據(jù)所有電網(wǎng)信息建立一大數(shù)據(jù)庫，還包括以下步驟：

步驟s1、從大數(shù)據(jù)庫中的電網(wǎng)信息進行數(shù)據(jù)篩選，并對篩選出來的數(shù)據(jù)進行歸一化處理以形成第一聚合信息；

步驟s2、預(yù)先建立若干個信息模型，并根據(jù)信息模型對第一聚合信息進行分類，以分別形成各類第二聚合信息，每類第二聚合信息中包括電網(wǎng)信息中包括在同一類別內(nèi)的自變量信息；

步驟s3，于每類第二聚合信息中獲取對應(yīng)的一個輸變電設(shè)備的特征量，并根據(jù)特征量以及對應(yīng)一類的第二聚合信息處理得到對應(yīng)的一類第二聚合信息中每個輸變電設(shè)備之間的相關(guān)性系數(shù)；

步驟s4、根據(jù)相關(guān)性系數(shù)處理得到電網(wǎng)信息中多維度之間的關(guān)聯(lián)狀態(tài)，并根據(jù)關(guān)聯(lián)狀態(tài)分別對每個輸變電設(shè)備進行調(diào)度控制。

具體的，在上述優(yōu)選的實施例中，由于電網(wǎng)信息中包含的數(shù)據(jù)量大、實時性高為此通過使用傳統(tǒng)方法中的數(shù)據(jù)處理過程就使得處理信息速度變慢同時降低了電網(wǎng)的負荷調(diào)度運行效率。

具體的，在上述優(yōu)選的實施例中，步驟s1主要是通過數(shù)據(jù)篩選和壓縮轉(zhuǎn)變成能夠使用的無量綱的歸一化數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進行清洗、交換、壓縮轉(zhuǎn)換為可以進一步聚合的數(shù)據(jù)。

具體的，在上述優(yōu)選的實施例中，步驟s2主要是通過預(yù)先建立的信息模型，將大數(shù)據(jù)庫中包括的數(shù)據(jù)歸納到數(shù)據(jù)模型中，并將數(shù)據(jù)模型中查找進一步的特征量，并初步判斷對應(yīng)的特征量之間的關(guān)系。

具體的，在上述優(yōu)選的實施例中，步驟s3主要是通過多維相關(guān)性分析方法，確定變量之間的關(guān)系。

具體的，在上述優(yōu)選的實施例中，步驟s4為將不同類別的數(shù)據(jù)進行多維關(guān)聯(lián)，得出所需要的特征信息，為負荷調(diào)度提供參考。

綜上，本發(fā)明的技術(shù)方案中提供了一種基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域電網(wǎng)的調(diào)度方法，該方法通過對大數(shù)據(jù)進行歸一化處理、相關(guān)性分析、多維決策，解決了現(xiàn)有技術(shù)中決策的片面性、控制的不及時性等問題，實現(xiàn)了區(qū)域電網(wǎng)負荷管理的高效、高可靠性的效果，在生產(chǎn)生活中實現(xiàn)了通過本防范能夠使得決策的最優(yōu)化和決策的最有效率化，真正意義上達到了電網(wǎng)調(diào)度的安全可靠和高效。

優(yōu)選的，在本發(fā)明的較佳實施例中，步驟s1執(zhí)行過程如圖2所示，步驟s1中還包括：

步驟s11、從大數(shù)據(jù)庫中刪除與區(qū)域電網(wǎng)無關(guān)的數(shù)據(jù)，并輸出第一處理數(shù)據(jù)；

步驟s12、從第一處理數(shù)據(jù)中去除數(shù)據(jù)噪聲，并輸出第二處理數(shù)據(jù)；

步驟s13、從第二數(shù)理數(shù)據(jù)中處理遺漏數(shù)據(jù)，并輸出第三處理數(shù)據(jù)；

步驟s14、對第三處理數(shù)據(jù)進行歸一化處理并輸出第一聚合信息。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實施例中，在步驟s11中主要通過判斷數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性進行無關(guān)數(shù)據(jù)的刪選，例如，在大數(shù)據(jù)庫中包括一變壓器的所在海拔高度，該海拔高度相對于負荷調(diào)度是一種無關(guān)的數(shù)據(jù)，為此將該海拔高度從數(shù)據(jù)中剔除。

具體的，在本發(fā)明上述的較佳的實施例中，在步驟s12中去除數(shù)據(jù)噪聲則是判斷該數(shù)據(jù)是否是在一個正常值內(nèi)，例如，在變壓器中該變壓器的某一時刻點的溫度為500攝氏度，該溫度值，明顯不是正常的溫度值，為此將該數(shù)據(jù)判斷成噪聲從而去除。

具體的，在本發(fā)明的上述較佳的實施例中，在步驟s13中處理遺漏數(shù)據(jù)，則是因為在處理數(shù)據(jù)噪聲的時候有可能會把如變壓器的溫度值給刪除，從而造成部分數(shù)據(jù)空缺，此時，需要通過插值法或者中位數(shù)平均法對遺漏的數(shù)據(jù)進行填補。

優(yōu)選的，在本發(fā)明的較佳實施例中，將第三處理數(shù)據(jù)代入下式進行計算，以完成歸一化處理：

上式(1)中，y表示處理結(jié)果，x為所述第三處理數(shù)據(jù)，xmin為所述第三處理數(shù)據(jù)中的最小值，以及xmax為所述第三處理數(shù)據(jù)中的最大值。

具體的，在本發(fā)明的上述較佳的實施例中，將數(shù)據(jù)代入(1)式以對數(shù)據(jù)進行標準歸一化處理，從而減小計算量。

優(yōu)選的，在本發(fā)明的較佳實施例中，信息模型為一種cim(commoninformationmodel，公共信息模型)，用于將大數(shù)據(jù)庫中相關(guān)的數(shù)據(jù)進行分類和聯(lián)系；信息模型包括：

基本信息模型，基本信息模型包括輸變電設(shè)備中額定參數(shù)信息以及位置參數(shù)信息；和/或

壽命評估信息模型，壽命評估信息模型包括輸變電設(shè)備中的使用壽命信息以及過載壽命信息；和/或

狀態(tài)信息模型，狀態(tài)信息模型包括輸變電設(shè)備中運行狀態(tài)信息以及輸變電設(shè)備所在環(huán)境的狀態(tài)信息；和/或

過程信息模型，過程信息包括控制輸變電設(shè)備的指令信息以及調(diào)度輸變電設(shè)備的功率的指令信息；和/或

用戶側(cè)信息模型，用戶側(cè)信息包括，用戶使用需求量信息以及輸變電設(shè)備在用戶端側(cè)的輸出電力信息。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實施例中，由于cim模型作為一種已知的一種數(shù)據(jù)標準化模式，其具體為通過提供一種用對象類和屬性及他們之間關(guān)系來表示電力系統(tǒng)資源的標準方法，cim方便了實現(xiàn)不同用戶或者電網(wǎng)獨立開發(fā)的能量管理系統(tǒng)(ems)應(yīng)用的集成，多個獨立開發(fā)的完整ems系統(tǒng)之間的集成，以及ems系統(tǒng)和其它涉及電力系統(tǒng)運行的不同方面的系統(tǒng)，例如發(fā)電或配電系統(tǒng)之間的集成。

優(yōu)選的，在本發(fā)明的較佳實施例中，通過多元線性相關(guān)分析法獲取相關(guān)性系數(shù)，獲取相關(guān)性系數(shù)方法具體為：

將特征量以及第二聚合信息中確定的自變量代入下式：

上式(2)中，yi為所述輸變電設(shè)備的所述特征量；b0為第一相關(guān)系數(shù)，為通過所述多元線性相關(guān)分析法中計算出的常數(shù)；bm為所述相關(guān)性系數(shù)；xim為所述自變量信息；下標i為分析次數(shù)，為所述自變量信息的所述多元線性相關(guān)性分析方法中的分析次數(shù)；下標m為第m個所述自變量信息，為所述自變量信息的單個個數(shù)；k為所述自變量信息的總個數(shù)；

并計算出相關(guān)系數(shù)。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實施例中，多元線性相關(guān)分析法求解變量之間的關(guān)系，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說是一種廣泛采用的技術(shù)手段。

優(yōu)選的，在本發(fā)明的較佳實施例中，電網(wǎng)信息包括多個維度，每個維度對應(yīng)至少一類第二聚合信息；

步驟s4具體包括：

步驟s41，預(yù)先確定一個維度的參量，并將被確定的維度作為需要處理的維度；

步驟s42，從一類第二聚合信息中選擇一個自變量，并選取自變量的多個維度，被選取的多個維度中包括需要處理的維度；

步驟s43，根據(jù)相關(guān)性系數(shù)進行可信度分析，以及根據(jù)多元線性相關(guān)分析法輸出的權(quán)重值進行權(quán)重分析，以得到各個被選取的維度之間的關(guān)系，以及需要處理的維度的參量；

步驟s44，判斷需要處理的維度的參量是否發(fā)生變化：

若是，則返回步驟s41，以更新參量；

步驟s45，輸出各個被選取的維度之間的關(guān)系，以及需要處理的維度的參量作為輸出結(jié)果，并根據(jù)輸出結(jié)果對各個輸變電設(shè)備進行調(diào)度控制。

具體的，在本發(fā)明上述較佳的實施例中，下面將結(jié)合圖3對步驟s4做進一步描述：

如果在考慮到三維調(diào)度關(guān)聯(lián)狀態(tài)，此時假設(shè)三個維度分別為z軸：負荷運行維度、y軸：信息維度和x軸：時間維度，其中負荷運行維度包括：壽命評估、負荷狀態(tài)；信息維度包括：基本信息、在線監(jiān)測關(guān)聯(lián)信息、電力調(diào)度信息和歷史故障信息；時間維度包括：電氣量監(jiān)測、過程量監(jiān)測、狀態(tài)量監(jiān)測和氣象監(jiān)測。

步驟s41：預(yù)先確定一個維度的參量，并將被確定的維度作為需要處理的維度，此時將z軸確定為需要處理的維度。

步驟s42：從一類第二聚合信息中選擇一個自變量，并選取自變量的多個維度，被選取的多個維度中包括需要處理的維度，此時將y軸和x軸作為自變量進行分析。

步驟s43：根據(jù)相關(guān)性系數(shù)進行可信度分析，以及根據(jù)多元線性相關(guān)分析法輸出的權(quán)重值進行權(quán)重分析，以得到各個被選取的維度之間的關(guān)系，以及需要處理的維度的參量，此時需要根據(jù)在步驟s3中的進行的多維相關(guān)分析方法中確定的相關(guān)系數(shù)，以及權(quán)重進行權(quán)重分析，從而獲得對應(yīng)的關(guān)系，同時在本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知道，權(quán)重分析可以采用主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、組合賦權(quán)法中的一種進行權(quán)重分析。

步驟s44：判斷需要處理的維度的參量是否發(fā)生變化：若是，則返回步驟s41，以更新參量。

步驟s45：輸出各個被選取的維度之間的關(guān)系，以及需要處理的維度的參量作為輸出結(jié)果，并根據(jù)輸出結(jié)果對各個輸變電設(shè)備進行調(diào)度控制。

以上僅為本發(fā)明較佳的實施例，并非因此限制本發(fā)明的實施方式及保護范圍，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，應(yīng)當能夠意識到凡運用本發(fā)明說明書及圖示內(nèi)容所作出的等同替換和顯而易見的變化所得到的方案，均應(yīng)當包含在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。