[發明專利]一種電網電力設備能源智能管理系統及方法

有效

• 申請號: 202110921796.4
• 申請日: 2021-08-12
• 公開（公告）號: CN113379005B
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 陳早軍;陳敏;李志剛;高棟;陳天雁;張元吉;蘇寶聚;劉麗敏;姬脈勝;阮敬穩
• 申請（專利權）人: 新風光電子科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;G06Q50/06
• 代理公司: 青島致嘉知識產權代理事務所(普通合伙) 37236
• 代理人: 吳杉

本發明涉及一種電網電力設備能源智能管理系統及方法，該系統包括：數據獲取模塊，用于獲取電力設備的基礎信息；電能輸出量預測模塊，用于訓練輸出功率預測網絡，確定對應的訓練樣本，設備波動性評估模塊，用于將訓練樣本對應的電力設備作為一級穩定發電設備；其他電力設備作為二級穩定發電設備；設備控制模塊，用于根據用電量的需求，選取一級穩定發電設備進行并網投入控制，二級穩定發電設備作為備用設備。本發明能夠對電力設備進行合理的分類，有針對性篩選出對電網安全性、穩定性有益的電力設備，在電力需求有限的情況下，優先采用一級發電設備投入使用，將安全性相對較低的二級發電設備作為備用設備，能夠有助于提高電網的安全性和穩定性。

技術領域

本發明涉及人工智能和電力行業發電設備自動化管理領域，具體涉及一種電網電力設備能源智能管理系統及方法。

背景技術

現有技術中，對于電網的電力設備的狀態監測，一般是監測其輸出電壓、電流及功率等指標，以功率為例，監測的功率是設備運行過程中功率輸出實際值，連續監測功率的狀態量及狀態變化量，并與對應設定的安全閾值進行對比，超出閾值則啟動相應的保護，比如切斷電力設備連接電網的線路，停運電力設備，再進行事后故障檢測及維修處理。

這種電力設備的監測管理方式的不足之處在于，只能在電網線路發生不穩定故障的時候，通過線路上的繼電保護裝置進行應急處理后，再事后找出發生線路不穩定故障的原因是可能出自電力設備上，即由于電力設備的設備老化、運行時間過長等原因，最終引發了電網線路發生不穩定故障，因此，使用這種具有安全隱患的電力設備降低了電網的安全性和穩定性。

發明內容

本發明的目的在于提供一種電網電力設備能源智能管理系統及方法，用于現有解決電力設備的監測管理方法降低電網安全性和穩定性的問題。

因此，所采用的技術方案具體如下：

數據獲取模塊，用于獲取電力設備的基礎信息，該基礎信息包括設備老化度、設備型號和設備的運行時長；還用于獲取設備的運行時長為t時的實際輸出功率；

電能輸出量預測模塊，用于在所有電力設備的基礎信息中，分批次的任意選取其中設定數量的電力設備的基礎信息，各個批次的電力設備的基礎信息均用作訓練樣本，將每個批次的訓練樣本分別作為輸入，將每個批次的訓練樣本中設備的運行時長為t時的實際輸出功率作為輸出，分別單獨訓練輸出功率預測網絡，所述的輸出功率預測網絡采用神經網絡，訓練后輸出各個輸出功率預測網絡的準確率大小，根據各個輸出功率預測網絡的準確率大小選取基準網絡，作為預測電力設備輸出功率的最優網絡；所述電力設備的基礎信息具體為設備老化程度、設備類型、設備運行時長；

設備波動性評估模塊，用于選取參與所述最優網絡進行訓練的訓練樣本中對應的電力設備，作為一級穩定發電設備；選取不參與所述最優網絡訓練的電力設備作為二級穩定發電設備；

設備控制模塊，用于在設備波動性評估模塊確定的所有一級穩定發電設備中，根據功率需求和為各發電設備提前預設的優先級投入順序，選取一級穩定發電設備進行并網投入控制，剩余的一級穩定發電設備和二級穩定發電設備作為備用設備。

優選的，所述神經網絡的具體構建過程如下：

收集訓練樣本，包括若干個待篩選電力設備的基礎信息，該基礎信息表示為，其中，為第個電力設備的設備標識，中的三個符號依次為第個電力設備的設備老化度、設備型號和設備運行時長；

訓練輸出功率預測網絡，包括功率輸出量預測編碼器和全連接層，網絡輸入電力設備的基礎信息，也即，通過功率輸出量預測編碼器編碼后獲取特征向量，將特征向量送入全連接層，網絡輸出設備運行時長為t個小時的輸出功率實際值，該值通過檢測得到。

優選的，根據各個輸出功率預測網絡的準確率大小選取基準網絡，作為預測電力設備輸出功率的最優網絡包括：