一種基于規(guī)則挖掘的電網(wǎng)倒閘操作規(guī)則庫(kù)建立方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電網(wǎng)調(diào)度操作人工智能技術(shù)領(lǐng)域，更具體的說(shuō)，涉及一種基于規(guī)則挖 掘的電網(wǎng)倒閘操作規(guī)則庫(kù)建立方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程的不斷加快以及經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高、電網(wǎng)建設(shè)不斷加強(qiáng)， 電力網(wǎng)絡(luò)則越來(lái)越復(fù)雜。與之對(duì)應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度倒閘操作涉及到的一次、二次設(shè)備的操作愈加 復(fù)雜，要快速、準(zhǔn)確的填寫和審核電網(wǎng)調(diào)度操作指令票也顯得越發(fā)困難。因此越來(lái)越多的研 究人員試圖將人工智能方面的研究成果應(yīng)用于該領(lǐng)域，建立以人工智能為基礎(chǔ)的電網(wǎng)操作 規(guī)則庫(kù)，從而達(dá)到提高效率，提升成票準(zhǔn)確率的目的。
[0003] 目前，我國(guó)的電網(wǎng)調(diào)度采取分級(jí)管理，各級(jí)電網(wǎng)對(duì)應(yīng)各級(jí)調(diào)度，具有責(zé)任明確、對(duì) 事故響應(yīng)快速等特點(diǎn)。然而由于各級(jí)(或各地區(qū)）電網(wǎng)根據(jù)地域特點(diǎn)和設(shè)備特點(diǎn)分別制定其 調(diào)度規(guī)程，導(dǎo)致同一操作任務(wù)在國(guó)內(nèi)不同地域的電網(wǎng)中調(diào)度操作步驟、內(nèi)容以及操作指令 票的填寫標(biāo)準(zhǔn)存在差異（即電網(wǎng)倒閘操作規(guī)則存在差異）。為此，現(xiàn)在關(guān)于操作指令票檢驗(yàn) 相關(guān)研究中較為普遍的做法是:先讓程序員理解電網(wǎng)調(diào)度規(guī)程，然后以程序員理解的邏輯 建立相應(yīng)的規(guī)則庫(kù)。但是這樣處理不能解決不同地域的調(diào)度規(guī)程存在差異的問題，不能廣 泛推廣，并且通過(guò)這種方式形成的規(guī)則庫(kù)的準(zhǔn)確性受到程序員理解準(zhǔn)確程度的制約，當(dāng)調(diào) 度規(guī)程修編后，規(guī)則庫(kù)不能及時(shí)更正。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電網(wǎng)倒閘操作規(guī)則庫(kù)建立方法，以歷史操作指令票 為依據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘的方法挖掘電網(wǎng)倒閘操作的操作規(guī)則，根據(jù)不同地域的歷史操作指 令票挖掘形成不同的操作規(guī)則庫(kù)。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于規(guī)則挖掘的電網(wǎng)倒閘操作規(guī) 則庫(kù)建立方法，依次包括以下步驟：
[0006] 建立電力網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)模型；
[0007] 歷史操作指令票的數(shù)據(jù)預(yù)處理；
[0008] 采用蟻群算法搜索；
[0009] 規(guī)則修剪。
[0010]所述建立電力網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)模型包括以下步驟：
[0011]步驟一:建立與電網(wǎng)一次設(shè)備實(shí)際結(jié)構(gòu)相符的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?，將母線、斷路器、變 壓器作為節(jié)點(diǎn)，將輸電線路等效為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ椭械倪?增加斷路器和母線、線路之間的虛 擬連接并簡(jiǎn)化為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ椭械倪叄黾幽妇€和變壓器之間的虛擬連接并簡(jiǎn)化為網(wǎng)絡(luò)拓 撲模型中的邊。由此可以得到表征電網(wǎng)中電氣設(shè)備連接關(guān)系的連接矩陣Ao:
[0012]
(1 >
[0013] (2)
[0014] 式中Go為電力系統(tǒng)的將電力網(wǎng)絡(luò)抽象得到的簡(jiǎn)單圖，eij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的邊，η 為電網(wǎng)中母線、斷路器、變壓器的個(gè)數(shù)之和；該矩陣描述了電網(wǎng)中一次設(shè)備之間的連接關(guān) 系；
[0015] 步驟二:為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ椭械膶?duì)角元素賦值，形成一次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)矩陣，上一步 中得到的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ推鋵?shí)質(zhì)為電網(wǎng)一次設(shè)備之間的連接關(guān)系，不能全面反映電網(wǎng)一次設(shè) 備的運(yùn)行狀態(tài)，因此對(duì)連接矩陣Αο中的對(duì)角元素進(jìn)行賦值，得到反映電網(wǎng)一次設(shè)備運(yùn)行狀 態(tài)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)矩陣A:
[0016]
[0017] (4)
[0018] 步驟三:建立與電網(wǎng)一次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)向量，在進(jìn)行 電網(wǎng)倒閘操作時(shí)會(huì)涉及到一次與二次設(shè)備的操作；因此，為表征二次設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，建立 與一次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)矩陣相對(duì)應(yīng)的二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)向量，記做X
[0019]
[0020] :6)。
[0021] 所述歷史操作指令票的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下步驟：
[0022] 步驟一:將原始操作指令票按操作步驟逐項(xiàng)拆分成對(duì)應(yīng)的操作內(nèi)容，電網(wǎng)操作指 令票都是逐項(xiàng)填寫，每一步只含有對(duì)一個(gè)設(shè)備的操作指令；
[0023] 步驟二:將操作內(nèi)容與原始操作指令票中的操作任務(wù)、下一項(xiàng)操作內(nèi)容、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行 狀態(tài)對(duì)應(yīng)，為保障每個(gè)數(shù)據(jù)樣本盡可能多的含有全局信息，將本項(xiàng)操作內(nèi)容、下一項(xiàng)操作內(nèi) 容、原始操作票的操作任務(wù)、執(zhí)行該操作的網(wǎng)絡(luò)一次設(shè)備狀態(tài)矩陣、執(zhí)行該操作的網(wǎng)絡(luò)二次 設(shè)備狀態(tài)向量五項(xiàng)屬性組合形成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)樣本，稱作"操作項(xiàng)目"；將電網(wǎng)操作指令票 進(jìn)行劃分表示為如下形式：
[0024] (7)
[0025] Θ = [Μ，Α，χ，Β，Ν] (8)
[0026] S為操作指令票，表示為操作項(xiàng)目的集合，Θ為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的操作項(xiàng)目；若操作指 令票S由η個(gè)操作步驟完成，那么該操作指令票則可以劃分為η個(gè)操作項(xiàng)目- Θ為劃分后得到的操作項(xiàng)目，由五維向量表示，其中Μ為原操作票的操作任務(wù)，Α為進(jìn)行該操 作前電網(wǎng)的一次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)矩陣，X為進(jìn)行該操作前的電網(wǎng)二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)向量，B為 該操作項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的操作內(nèi)容，N為原始操作指令票中下一項(xiàng)操作項(xiàng)目的操作內(nèi)容。
[0027] 所述采用蟻群算法搜索包括以下步驟：
[0028] 步驟一:計(jì)算局部信息素、全局信息素和啟發(fā)因子，從操作項(xiàng)目集合中選取一個(gè)操 作項(xiàng)目作為起點(diǎn)，令局部信息素為：
[0029] i,./eS (9)
[0030] Ρ(Ν1 = Β」I Bi)為所有操作項(xiàng)目的集合中，操作項(xiàng)目i執(zhí)行后執(zhí)行操作項(xiàng)目j的概率。 式中Φ|Β?為操作項(xiàng)目集合中本項(xiàng)操作內(nèi)容為Bi的操作項(xiàng)目個(gè)數(shù)，Φ|Ν?=Β」則為本項(xiàng)操作內(nèi)容 為Bi且下項(xiàng)操作內(nèi)容為Ni的操作項(xiàng)目個(gè)數(shù)，其中Ni = Bj;
[0031] 令全局信息素為：
[0032] (10)
[0033] 其中X，Y為一次狀態(tài)矩陣和二次狀態(tài)向量的皮爾森相關(guān)系數(shù)，分別表示操作項(xiàng)目i 執(zhí)行前和操作項(xiàng)目j執(zhí)行前電網(wǎng)一次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)相似程度和二次設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)相似程 度；由于每個(gè)操作項(xiàng)目Θ只代表單一的操作，相鄰的兩次操作之間電網(wǎng)的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)會(huì)十 分接近，以兩個(gè)操作項(xiàng)目的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的皮爾森相關(guān)系數(shù)作為全局信息素可以在迭代過(guò) 程中快速剔除不相關(guān)的操作項(xiàng)目，加快迭代收斂；
[0034]令啟發(fā)因子為：
[0035] (11)
[0036] 即所有操作任務(wù)為Μ的操作項(xiàng)目中本項(xiàng)操作內(nèi)容為Bj的概率，其大小為操作任務(wù) 為Μ且操作內(nèi)容為Bj的操作項(xiàng)目個(gè)數(shù)除以操作任務(wù)為Μ的操作項(xiàng)目個(gè)數(shù);Tij(t)、nij分別為t 時(shí)刻的局部信息素和啟發(fā)因子，即局部尋優(yōu)和全局尋優(yōu)的影響因子，Λτ^(υ為全局信息 素;設(shè)置α = 〇·7、β=0·3、ρ = 0·5;
[0037] 步驟二:求解并模擬螞蟻移動(dòng)直至最后一個(gè)操作項(xiàng)目k中Nk = Bk，表示一條完整 的路徑搜索完成；
[0038]步驟三:更新信息素帶入蟻群算法迭代，直至收斂，得到一條路徑，并將其輸入規(guī)
[0039] 則庫(kù)，蟻群算法的數(shù)學(xué)模型可以表示為下式：
(12)
[0040] (13)
[0041] (14)
[0042]式（12)表示螞蟻k在t時(shí)刻從節(jié)點(diǎn)i向節(jié)點(diǎn)j移動(dòng)的的幾率，即操作項(xiàng)目i后執(zhí)行操 作項(xiàng)目j的幾率，S為所有操作項(xiàng)目的集合。
[0043]所述規(guī)則修剪包括以下步驟：
[0044] 步驟一:計(jì)算規(guī)則有效性，規(guī)則的有效性Q可以用下式進(jìn)行計(jì)算：
[0045] (15)
[0046] tp一一規(guī)則前件后件都適合的樣例數(shù)；
[0047] fp一一規(guī)則前件適合后件不適合的樣例數(shù)；
[0048] fn一一規(guī)則前件不適合后件適合的樣例數(shù)；
[0049] tn一一規(guī)則前件后件都不適合的樣例數(shù)；
[0050] 式中tp、f p、f η、tn的具體數(shù)值可以通過(guò)將挖掘得到的規(guī)則R[ Θ ]在歷史操作票中檢 驗(yàn)計(jì)算得出；
[0051 ]步驟二:規(guī)則剪枝，刪除規(guī)則R[Θ ]中的結(jié)點(diǎn)，即規(guī)則中的操作項(xiàng)目，重新計(jì)算規(guī)則 的有效性，若存在有效性降低的情況則恢復(fù)刪除，將修剪后的規(guī)則計(jì)入規(guī)則庫(kù);若不存在有 效性降低的情況則繼續(xù)刪除結(jié)點(diǎn)，直到所有結(jié)點(diǎn)檢驗(yàn)完畢。
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