本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)，尤其涉及一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來智能時代急速發(fā)展，電力行業(yè)作為國家基礎(chǔ)能源支撐行業(yè)，加快節(jié)奏提前進(jìn)入電力行業(yè)的大數(shù)據(jù)時代，我國電力系統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)行方式情況隨之發(fā)生了重大變化。科學(xué)技術(shù)水平的提高和電力體制改革的不斷深入，使得我國電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行控制手段得以不斷改善，保障了電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。隨著風(fēng)電和光伏等新能源的大規(guī)模接入以及特高壓與大區(qū)電網(wǎng)互聯(lián)的快速推進(jìn)，在增強(qiáng)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行水平的同時，也導(dǎo)致電網(wǎng)運(yùn)行方式更加復(fù)雜多變，對電網(wǎng)運(yùn)行方式的管理提出了更精細(xì)化的要求。傳統(tǒng)的電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取主要依賴于人工提取，通過運(yùn)行人員的自身運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)庫人工提取得到電網(wǎng)運(yùn)行方式，缺乏統(tǒng)一的、科學(xué)的提取標(biāo)準(zhǔn)，主觀性強(qiáng)。且受限于運(yùn)行人員的管理水平，導(dǎo)致提取方式的分類較為粗糙，難以表征大型互聯(lián)電力系統(tǒng)中復(fù)雜的運(yùn)行場景。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，能有效解決現(xiàn)有技術(shù)主要依賴于人工提取電網(wǎng)運(yùn)行方式，缺乏統(tǒng)一的、科學(xué)的提取標(biāo)準(zhǔn)的問題。

2、本發(fā)明一實(shí)施例提供一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取方法，包括：

3、獲取待提取電網(wǎng)的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：發(fā)電機(jī)組出力數(shù)據(jù)、斷面潮流數(shù)據(jù)以及負(fù)荷數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)提取時間序列特征，提取得到電力時序特征；

5、根據(jù)所述電力時序特征進(jìn)行降維優(yōu)化，得到目標(biāo)電力時序特征；

6、將所述目標(biāo)電力時序特征進(jìn)行聚類，得到最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果；

7、將最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果所對應(yīng)的聚類中心，作為待提取電網(wǎng)的電網(wǎng)運(yùn)行方式。

8、進(jìn)一步地，根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)提取時間序列特征，提取得到電力時序特征，包括：

9、根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的滑動窗口長度，滑動找到所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)的若干電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列；

10、根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)以及若干電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列，計(jì)算得到電力運(yùn)行數(shù)據(jù)與電力運(yùn)行數(shù)據(jù)所對應(yīng)的每一電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列的距離值；

11、根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)、若干電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列、所述距離值以及預(yù)設(shè)的距離閾值進(jìn)行識別，得到電力時序特征。

12、進(jìn)一步地，根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)、若干電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列、所述距離值以及預(yù)設(shè)的距離閾值進(jìn)行識別，得到電力時序特征，包括：

13、根據(jù)若干電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列、所述距離值以及預(yù)設(shè)的距離閾值，計(jì)算信息增益；

14、在信息增益最大的情況下，將信息增益最大時所對應(yīng)的分離點(diǎn)作為目標(biāo)分離點(diǎn)；

15、根據(jù)所述目標(biāo)分離點(diǎn)以及若干電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列，將滿足目標(biāo)分離點(diǎn)的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)子序列確定為目標(biāo)時間序列；

16、根據(jù)所述目標(biāo)時間序列以及所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行形狀因子轉(zhuǎn)換，提取得到電力時序特征。

17、進(jìn)一步地，根據(jù)所述電力時序特征進(jìn)行降維優(yōu)化，得到目標(biāo)電力時序特征，包括：

18、根據(jù)所述電力時序特征以及預(yù)設(shè)的核函數(shù)，將所述電力時序特征映射到高維空間，并在高維空間對映射后的電力時序特征進(jìn)行主成分分析，得到初步降維時序特征；

19、將初步降維時序特征隨機(jī)分為動作集合以及環(huán)境狀態(tài)集合；

20、根據(jù)所述動作集合以及所述環(huán)境狀態(tài)集合，重復(fù)執(zhí)行迭代優(yōu)化，直至當(dāng)前的累計(jì)獎勵值小于前一次的累計(jì)獎勵值時，得到最終的動作集合以及最終的環(huán)境狀態(tài)集合；

21、根據(jù)最終的動作集合以及最終的環(huán)境狀態(tài)集合，確定目標(biāo)電力時序特征；

22、其中，所述迭代優(yōu)化包括：

23、根據(jù)當(dāng)前動作集合以及當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)集合，更新q值表；初次迭代優(yōu)化時的當(dāng)前動作集合以及當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)集合分別為所述動作集合以及所述環(huán)境狀態(tài)集合；

24、根據(jù)當(dāng)前動作集合以及環(huán)境狀態(tài)集合，計(jì)算當(dāng)前的累計(jì)獎勵值；

25、將當(dāng)前的累計(jì)獎勵值與前一次的累計(jì)獎勵值進(jìn)行比對；

26、在確定當(dāng)前的累計(jì)獎勵值小于前一次的累計(jì)獎勵值的情況下，將當(dāng)前的動作集合以及當(dāng)前的環(huán)境狀態(tài)集合，作為最終的動作集合以及最終的環(huán)境狀態(tài)集合；

27、在確定當(dāng)前的累計(jì)獎勵值大于前一次的累計(jì)獎勵值的情況下，根據(jù)所述累計(jì)獎勵值更新q值表；并根據(jù)更新后的q值表更新當(dāng)前動作集合以及當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)集合。

28、進(jìn)一步地，將所述目標(biāo)電力時序特征進(jìn)行聚類，得到最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果，包括：

29、根據(jù)所述目標(biāo)電力時序特征隨機(jī)選取若干目標(biāo)電力時序特征作為初始聚類中心；

30、根據(jù)所述初始聚類中心以及所述目標(biāo)電力時序特征，重復(fù)執(zhí)行聚類操作，直至預(yù)設(shè)的代價函數(shù)收斂時，得到最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果；

31、其中，所述聚類操作包括：

32、根據(jù)當(dāng)前聚類中心以及所述目標(biāo)電力時序特征，將所述目標(biāo)電力時序特征分配至距離最近的當(dāng)前聚類中心，得到若干時序特征簇；

33、將若干時序特征簇作為當(dāng)前的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果；初次執(zhí)行聚類操作時的當(dāng)前聚類中心為所述初始聚類中心；

34、根據(jù)當(dāng)前的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果所對應(yīng)的當(dāng)前的聚類中心以及目標(biāo)電力時序特征，計(jì)算代價函數(shù)；

35、在確定代價函數(shù)收斂時，將當(dāng)前的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果作為最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果；

36、在確定代價函數(shù)不收斂時，根據(jù)若干時序特征簇、目標(biāo)電力時序特征所對應(yīng)的數(shù)量以及預(yù)設(shè)的似然函數(shù)，計(jì)算得到貝葉斯評分值；并根據(jù)貝葉斯評分值以及預(yù)設(shè)的評分閾值，更新當(dāng)前聚類中心數(shù)量；

37、根據(jù)當(dāng)前聚類中心數(shù)量以及若干時序特征簇，更新當(dāng)前聚類中心。

38、進(jìn)一步地，在根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)提取時間序列特征，提取得到電力時序特征之前，還包括：將所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到最終的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)；

39、將所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到最終的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括：

40、將所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，得到去除缺失值后的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)；

41、根據(jù)去除缺失值后的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的異常閾值進(jìn)行異常值識別，得到電力運(yùn)行異常值；

42、根據(jù)電力運(yùn)行異常值以及預(yù)設(shè)的線性插值函數(shù)，計(jì)算得到電力運(yùn)行修正值；

43、將所述電力運(yùn)行修正值填入去除缺失值后的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)中，得到最終的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)。

44、作為上述方案的改進(jìn)，本發(fā)明另一實(shí)施例對應(yīng)提供了一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取裝置，包括：

45、電力數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取待提取電網(wǎng)的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：發(fā)電機(jī)組出力數(shù)據(jù)、斷面潮流數(shù)據(jù)以及負(fù)荷數(shù)據(jù)；

46、電力時序特征提取模塊，用于根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)提取時間序列特征，提取得到電力時序特征；

47、特征降維模塊，用于根據(jù)所述電力時序特征進(jìn)行降維優(yōu)化，得到目標(biāo)電力時序特征；

48、電力數(shù)據(jù)聚類模塊，用于將所述目標(biāo)電力時序特征進(jìn)行聚類，得到最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果；

49、運(yùn)行方式提取模塊，用于將最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果所對應(yīng)的聚類中心，作為待提取電網(wǎng)的電網(wǎng)運(yùn)行方式。

50、進(jìn)一步地，還包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于將所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到最終的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)；

51、將所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到最終的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括：

52、將所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，得到去除缺失值后的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)；

53、根據(jù)去除缺失值后的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的異常閾值進(jìn)行異常值識別，得到電力運(yùn)行異常值；

54、根據(jù)電力運(yùn)行異常值以及預(yù)設(shè)的線性插值函數(shù)，計(jì)算得到電力運(yùn)行修正值；將所述電力運(yùn)行修正值填入去除缺失值后的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)中，得到最終的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)。

55、本發(fā)明另一實(shí)施例提供了一種終端設(shè)備，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例中所述的一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取方法。

56、本發(fā)明另一實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)包括存儲的計(jì)算機(jī)程序，其中，在所述計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行時控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行上述實(shí)施例所述的一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取方法。

57、通過實(shí)施本發(fā)明，至少具有如下有益效果：

58、本發(fā)明提供一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的提取方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，其方法能夠獲取待提取電網(wǎng)的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)包括：發(fā)電機(jī)組出力數(shù)據(jù)、斷面潮流數(shù)據(jù)以及負(fù)荷數(shù)據(jù)；根據(jù)所述電力運(yùn)行數(shù)據(jù)提取時間序列特征，提取得到電力時序特征；根據(jù)所述電力時序特征進(jìn)行降維優(yōu)化，得到目標(biāo)電力時序特征；將所述目標(biāo)電力時序特征進(jìn)行聚類，得到最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果；將最終的電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果所對應(yīng)的聚類中心，作為待提取電網(wǎng)的電網(wǎng)運(yùn)行方式。通過對電網(wǎng)的電力運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列特征提取，得到體現(xiàn)電網(wǎng)運(yùn)行動態(tài)特征的電力時序特征，為后續(xù)電網(wǎng)運(yùn)行方式提取提供更為準(zhǔn)確的時序特征；然后對電力時序特征進(jìn)行降維優(yōu)化，適應(yīng)電網(wǎng)大型電力系統(tǒng)中復(fù)雜的運(yùn)行場景，避免電網(wǎng)運(yùn)行方式提取的局限性，提高電網(wǎng)運(yùn)行方式提取的精度；對目標(biāo)電力時序特征進(jìn)行聚類后，將電力數(shù)據(jù)聚類結(jié)果所對應(yīng)的聚類中心作為電網(wǎng)運(yùn)行方式，減少人工干預(yù)，從時間序列特征提取、降維和聚類形成完整鏈條逐步提取電網(wǎng)運(yùn)行方式，提高電網(wǎng)運(yùn)行方式提取的精度。