[發明專利]一種電力調度指令安全狀態的分析方法

在審

• 申請號: 202110318355.5
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113298342A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 鄧彬;黃穎祺;林宏;武婕;劉巖;郝蛟;胡亞榮;趙晶玲;于洋洋;詹雋;孟琦
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N20/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳匯智容達專利商標事務所(普通合伙) 44238
• 代理人: 熊賢卿

1.一種電力調度指令安全狀態的分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，當檢測到生成調度指令時，獲取當前電網的觀測數據；

步驟S2，對當前電網的觀測數據進行分析，獲得當前電網的斷面信息；

步驟S3，對所述當前電網的斷面信息進行計算，獲得調度指令執行前后電網的潮流信息及安全狀態信息；

步驟S4，將所所述潮流信息及所述安全狀態信息輸入預先訓練好的安全狀態分析模型進行安全狀態分析，獲得當前安全狀態分析結果；

步驟S5、將所述當前安全狀態分析結果發送給調度人員，獲取調度人員返回的確認指令，并根據所述確認指令確定是否下發調度指令。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S3中，所述安全狀態信息包括線路的越限信息、變壓器的越限信息、發電機的越限信息、母線的越限信息、重載信息、事故信息。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S4中，所述預先訓練的安全狀態分析模型具體通過以下步驟進行訓練：

步驟S41，獲取多組不同的電網的歷史潮流信息及歷史安全狀態信息；

步驟S42，對歷史潮流信息及歷史安全狀態信息進行預處理并加標簽，生成訓練數據；將多個訓練數據整合，獲得訓練數據集；其中，所述標簽包括安全、風險、危險；

步驟S43，將訓練數據集輸入預設的安全學習模型進行訓練，獲得安全狀態分析模型。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟S42中，所述對歷史潮流信息及歷史安全狀態信息進行預處理，具體包括：

根據預設的過濾規則刪除歷史潮流信息及歷史安全狀態信息中對訓練過程無用的信息；其中，所述預設的過濾規則至少包括過濾與調度指令對象無關的潮流數據、調度指令對象的編號、冗余的SOE信息、與調度指令無關的操作或報警信息；

從調度指令及安全狀態信息中分離預設類型的特征信息作為特征量；其中，所述預設類型的特征信息至少包括調度指令類型、操作對象的設備類型及狀態、電壓級別、保護設備信息、調度指令執行后的設備越限率、重載率、失電負荷量；

依次以文本數據或數值數據形式錄入表格，表格的列為特征，行為數據編號；其中，所述文本數據包括調度指令類型、操作對象的設備類型及狀態、電壓級別、保護設備信息；所述數值數據包括調度指令執行后的設備越限率、重載率、失電負荷量。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟S43中，所述將訓練數據集輸入預設的安全學習模型進行訓練，具體包括：

預設的安全學習模型通過迭代對比訓練數據集中每一特征的信息增益或信息增益比來依次構造樹的結點，將信息增益或信息增益比大的特征優先作為根節點，信息增益或信息增益比小的特征作為其子節點，直到葉子結點則輸出標簽對應的調度指令安全狀態分析結果。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述調度指令安全狀態根據安全學習模型訓練的準確率和召回率確定，當準確率和召回率大于預設的閾值時，將當前數據輸入所述安全學習模型并使用模型，輸出混淆矩陣作為調度指令安全狀態分析結果，其中，所述調度指令安全狀態分析結果包括安全、風險、危險。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述特征的信息增益通過以下公式計算：

g(D,A)＝H(D)-H(D|A)

其中，D為訓練數據集；H(D)為訓練數據集的熵；A為某一特征；H(D|A)為給定特征A條件下D的經驗條件熵。

8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述特征的信息增益比通過以下公式計算：

其中，D為訓練數據集；A為某一特征；|D|為訓練數據集D的樣本總數；|D_i|為根據特征A的取值劃分的訓練數據集的樣本子集D_i中的樣本個數。