[發明專利]配電網運行狀態大數據分析方法在審
| 申請號: | 202110690616.6 | 申請日: | 2021-06-22 |
| 公開(公告)號: | CN113625097A | 公開(公告)日: | 2021-11-09 |
| 發明(設計)人: | 劉林;董吉超;欒敬釗;吳江寧;朱巖;宋婧儀;張葆剛;李論;遲福有 | 申請(專利權)人: | 國網遼寧省電力有限公司大連供電公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | G01R31/08 | 分類號: | G01R31/08 |
| 代理公司: | 大連優路智權專利代理事務所(普通合伙) 21249 | 代理人: | 尤理 |
| 地址: | 116000 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 配電網 運行 狀態 數據 分析 方法 | ||
1.配電網運行狀態大數據分析方法,包括以下步驟,步驟一,建立分析系統;步驟二,數據采集與傳輸;步驟三,評估預警;步驟四,數據可視化;步驟五,提供方案;步驟六,結果反饋;其特征在于:
其中上述步驟一中,建立分析系統包括以下步驟:
1)構建歷史故障數據庫,對故障進行分類分級;
2)構建機器學習算法;
3)使用故障數據庫訓練機器學習算法,計算出各類故障的風險指標;
4)根據歷史故障數據庫的故障處理報告,建立解決方案共享平臺;
其中上述步驟二中,數據采集與傳輸包括以下步驟:
1)使用傳感器采集各節點電壓、電流和位置信息;
2)使用監測器采集配電設備內部環境數據;
3)將所采集到的數據信息輸送至監測中心進行整合處理;
其中上述步驟三中,評估預警包括以下步驟:
1)將所接收到的數據通過轉換器進行轉換處理,提取出特征向量;
2)將特征向量輸入機器學習算法;
3)經機器學習算法分析處理后得到對應節點的運行狀態信息;
4)由分析系統自動對配電網的運行狀態進行評估,得到異常狀態信息、故障狀態信息和正常狀態信息;
5)分析系統根據異常節點位置調用鄰進節點狀態信息,對異常節點進行狀態確認,防止誤報;
6)分析系統對故障狀態信息進行分級分類;
其中上述步驟四中,數據可視化包括以下步驟:
1)顯示器將配電網節點和設備的運行狀態信息以圖表的形式顯示;
2)針對異常狀態信息進行預警;
3)針對故障設備和節點的位置信息及故障類型和等級進行分類顯示,并由智能語音播報提醒;
其中上述步驟五中,提供方案包括以下步驟:
1)經管理員確定故障后,系統根具故障類型和故障等級自動定位對應的解決方案,并從解決方案共享平臺上下載解決方案,生成故障報告;
2)監測中心將故障報告通過無線通訊發送給維護人員;
其中上述步驟六中,根據維護人員故障處理結果的反饋,系統對解決方案進行補充和更新。
2.根據權利要求1所述的配電網運行狀態大數據分析方法,其特征在于:所述步驟一2)中,機器學習算法為人工神經網絡算法。
3.根據權利要求1所述的配電網運行狀態大數據分析方法,其特征在于:所述步驟二2)中,監測器包括溫度監測器和濕度監測器。
4.根據權利要求1所述的配電網運行狀態大數據分析方法,其特征在于:所述步驟二3)中,數據信息通過無線網絡進行傳輸。
5.根據權利要求1所述的配電網運行狀態大數據分析方法,其特征在于:所述步驟三1)中,特征向量為電壓幅值、電壓相角、電流幅值、電流相角、配電設備環境溫度和配電設備環境濕度。
6.根據權利要求1所述的配電網運行狀態大數據分析方法,其特征在于:所述步驟三4)中,評估項目包括安全性評估、供電能力評估、可靠性評估和供電質量評估。
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