[發(fā)明專利]一種天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710861109.8
• 申請(qǐng)日: 2017-09-21
• 公開（公告）號(hào): CN107368979B
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周剛;謝善益;楊強(qiáng);陳冠緣;徐思堯;范穎;肖斐
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 張春水;唐京橋

1.一種天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

S0、從電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)平臺(tái)中獲取擾動(dòng)事件數(shù)據(jù)和天氣信息數(shù)據(jù)，根據(jù)擾動(dòng)事件發(fā)生頻次確定擾動(dòng)事件的嚴(yán)重程度，并將天氣信息劃分為預(yù)置類型數(shù)量的天氣類型；

S1、利用相關(guān)性分析方法分析擾動(dòng)事件的嚴(yán)重程度和天氣類型之間的相關(guān)性，確定天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)；

S2、將擾動(dòng)事件按照擾動(dòng)事件的嚴(yán)重程度合成擾動(dòng)事件程度序列，將擾動(dòng)事件程度序列按照時(shí)間先后合成第二擾動(dòng)事件時(shí)間序列，將第二擾動(dòng)事件時(shí)間序列按照天氣類型，劃分為每一類天氣類型下的第三擾動(dòng)事件時(shí)間序列；

S3、利用離散隱馬爾科夫模型分別訓(xùn)練每一類天氣類型下的第三擾動(dòng)事件時(shí)間序列，得到不同嚴(yán)重程度的擾動(dòng)事件間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣模型；

S4、結(jié)合貝葉斯模型和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣模型，計(jì)算當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移至不同嚴(yán)重程度的擾動(dòng)事件的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值，若狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值高于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述從電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)平臺(tái)中獲取擾動(dòng)事件數(shù)據(jù)和天氣信息數(shù)據(jù)，根據(jù)擾動(dòng)事件發(fā)生頻次確定擾動(dòng)事件的嚴(yán)重程度，并將天氣信息劃分為預(yù)置類型數(shù)量的天氣類型之后，步驟S1之前還包括：

利用近鄰排序算法，將擾動(dòng)事件按照擾動(dòng)事件發(fā)生時(shí)間先后進(jìn)行排序，得到擾動(dòng)事件的第一擾動(dòng)事件時(shí)間序列。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)方法，其特征在于，預(yù)置類型數(shù)量的天氣類型具體包括：

正常天氣，正常天氣包括晴天、多云和小雨天氣；

惡劣天氣，惡劣天氣包括中雨和大雨天氣；

極端天氣，極端天氣包括雷電天氣。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)方法，其特征在于，離散隱馬爾科夫模型中的隱含狀態(tài)數(shù)由貝葉斯信息準(zhǔn)則確定。

5.一種天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取單元，用于從電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)平臺(tái)中獲取擾動(dòng)事件數(shù)據(jù)和天氣信息數(shù)據(jù)，根據(jù)擾動(dòng)事件發(fā)生頻次確定擾動(dòng)事件的嚴(yán)重程度，并將天氣信息劃分為預(yù)置類型數(shù)量的天氣類型；

確定單元，用于利用相關(guān)性分析方法分析擾動(dòng)事件的嚴(yán)重程度和天氣類型之間的相關(guān)性，確定天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)；

序列合成單元，用于將擾動(dòng)事件按照擾動(dòng)事件的嚴(yán)重程度合成擾動(dòng)事件程度序列，將擾動(dòng)事件程度序列按照時(shí)間先后合成第二擾動(dòng)事件時(shí)間序列，將第二擾動(dòng)事件時(shí)間序列按照天氣類型，劃分為每一類天氣類型下的第三擾動(dòng)事件時(shí)間序列；

模型訓(xùn)練單元，用于利用離散隱馬爾科夫模型分別訓(xùn)練每一類天氣類型下的第三擾動(dòng)事件時(shí)間序列，得到不同嚴(yán)重程度的擾動(dòng)事件間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣模型；

預(yù)警單元，用于結(jié)合貝葉斯模型和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣模型，計(jì)算當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移至不同嚴(yán)重程度的擾動(dòng)事件的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值，若狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率值高于預(yù)設(shè)閾值，則對(duì)當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，還包括：

排序單元，用于利用近鄰排序算法，將擾動(dòng)事件按照擾動(dòng)事件發(fā)生時(shí)間先后進(jìn)行排序，得到擾動(dòng)事件的第一擾動(dòng)事件時(shí)間序列。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，預(yù)置類型數(shù)量的天氣類型具體包括：

正常天氣，正常天氣包括晴天、多云和小雨天氣；

惡劣天氣，惡劣天氣包括中雨和大雨天氣；

極端天氣，極端天氣包括雷電天氣。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的天氣敏感型區(qū)域配電網(wǎng)擾動(dòng)事件預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，離散隱馬爾科夫模型中的隱含狀態(tài)數(shù)由貝葉斯信息準(zhǔn)則確定。