基于云的调度停电计划信息处理方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于云的调度停电计划信息处理方法，包括以下步骤：（1）：停电意愿评价：根据调度停电计划信息计算停电必要性指数和检修单位意愿指数；步骤（2）：薄弱方式校核：判断调度停电计划信息中涉及的系统在停电前后的负载功率变化情况，再对其它与调度停电计划信息有关的风险因素进行检测；步骤（3）：停电计划信息等级评价：对调度停电计划信息及其对应的风险因素信息进行推理判断和决策，从而将各个调度停电计划信息进行分级和排序；步骤（4）：停电计划信息的智能安排：采用算法生成满足风险与安全约束的停电计划运方安排。本发明能够解决目前人员工作量大的问题，进一步提高人员的工作效率与电网的安全性。
【专利说明】
基于云的调度停电计划信息处理方法
技术领域
[0001]本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种基于云的调度停电计划信息处理方法。
【背景技术】
[0002]近年来，调度停电计划工作面日益变宽。停电工作日益增多，且随着专业机构的细分化，需要协调的工作面变宽。调度月均平衡600余项停电计划，涉及范围广，停电单位件缺乏横向联系。同时停电计划工作量日益增多，运方人员却没有增加，需要提出一种减轻运方人员工作量的方法。停电工作效率的提升迫在眉睫，安全性也需要得到提高。而目前国内地级市停电计划管理多采用下级调度与检修单位上报停电计划的方式，由本级调度进行人工分析、平衡，并召开停电会确定。综合来看，目前国内尚缺乏一套对检修单位停电意愿进行评级的系统，且各检修单位之间缺乏横向联系。同时，国内尚缺乏一套对停电计划进行自动识别，风险等级评价的系统，并与检修单位检修意愿等级相结合后进行综合评价后的调度停电计划管理系统。因此，研究基于云的调度停电计划信息处理方法非常有意义。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是提供一种。
[0004]为达到上述目的，本发明采用的技术方案是:
[0005]—种基于云的调度停电计划信息处理方法，用于实现调度停电计划信息的协调处理，所述基于云的调度停电计划信息处理方法包括以下步骤:
[0006]步骤(I):停电意愿评价:
[0007]根据所述调度停电计划信息计算停电必要性指数和检修单位意愿指数，并据此判断是否需要进行所述调度停电计划信息中涉及的停电检修项目；
[0008]步骤(2):薄弱方式校核:
[0009]判断所述调度停电计划信息中涉及的系统在停电前后的负载功率变化情况，再对其它与所述调度停电计划信息有关的风险因素进行检测，并保存所所述负载功率变化情况和风险因素信息；
[0010]步骤(3):停电计划信息等级评价:
[0011]对所述调度停电计划信息及其对应的风险因素信息进行推理判断和决策，从而将各个所述调度停电计划信息进行分级和排序；
[0012]步骤(4):停电计划信息的智能安排:
[0013]基于各个所述调度停电计划信息的分级和排序，采用算法生成满足风险与安全约束的停电计划运方安排。
[0014I所述步骤(I)中，所述停电必要性指数Ni = -log(t1-t2)-L，其中，ti为所述调度停电计划信息中涉及系统的检修时间最长允许间隔，^为所述调度停电计划信息中涉及系统距离上次检修的时间间隔，L为所述调度停电计划信息中涉及系统的当前负荷程度。
[0015]所述步骤(I)中，所述检修单位意愿指数N2= -M+W，其中，]\1为检修单位本月已完成的检修数目，胃为检修单位的主观意愿程度。
[0016]所述步骤(2)中，基于以设备作为节点、以设备之间的功率流动关系为边构成的有向图分析所述负载功率变化情况。
[0017]所述步骤(2)中，基于停电前后的所述有向图并通过算法生成停电前后系统中设备之间的功率流动关系，从停电后的所述有向图中每棵树的根节点开始做深度优先遍历，并在每个节点将停电后的所述有向图与停电前的所述有向图进行比较，从而得出系统中各设备在停电前后的负载功率变化情况。
[0018]所述步骤(3)中，建立能够模拟人类专家决策过程的专家知识库而自动进行所述推理判断和决策。
[0019]所述步骤(4)中，通过N-1扫描和拓扑比较，采用贪心算法和动态规划算法生成所述停电计划运方安排。
[0020]由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点:本发明能够在保证电网信息安全的前提下，实现停电计划的上报横向协调处理、安全性校核以及停电检修智能运方安排，能够解决目前各级调度、检修部门专职人员制定调度月度停电计划工作量大的问题，进一步提高人员的工作效率与电网的安全性。
【附图说明】
[0021 ]附图1为实施本发明的系统总体架构。
【具体实施方式】
[0022]下面结合实施例对本发明作进一步描述。
[0023]实施例一:一种用于实现调度停电计划信息的协调处理的基于云的调度停电计划信息处理方法，包括以下步骤:
[0024]步骤(I):停电意愿评价
[0025]根据调度停电计划信息计算停电必要性指数和检修单位意愿指数，并据此判断是否需要进行调度停电计划信息中涉及的停电检修项目。
[0026]停电必要性指数犯=-1呢(&42)-1^，其中，t为调度停电计划信息中涉及系统的检修时间最长允许间隔，t2为调度停电计划信息中涉及系统距离上次检修的时间间隔，L为调度停电计划信息中涉及系统的当前负荷程度。停电必要性与距离上次检修的时间间隔正相关，与检修时间最长允许间隔、系统负荷水平负相关。当距上次检修的时间间隔达到最长允许间隔时，必须进行停电检修。检修单位意愿指数N2 = _M+W，其中，M为检修单位本月已完成的检修数目，胃为检修单位的主观意愿程度。
[0027]步骤(2):薄弱方式校核
[0028]判断调度停电计划信息中涉及的系统在停电前后的负载功率变化情况，再对其它与调度停电计划信息有关的风险因素进行检测，并保存所负载功率变化情况和风险因素信息。
[0029]具体的，基于以两(多)端设备作为节点、以设备之间的功率流动关系为边构成的有向图分析负载功率变化情况。首先，对设备过载进行分析，基于停电前后的有向图并通过算法(例如采用申请号为201510049843.5的发明专利《基于设备功率流拓扑的配电网薄弱环节辨识方法》中公开的算法)生成停电前后系统中设备之间的功率流动关系，继而从停电后的有向图中每棵树的根节点开始做深度优先遍历(DFS)，并在每个节点将停电后的有向图与停电前的有向图进行比较，通过比较每个设备的功率流动关系，可以得出系统中各设备在停电前后的负载功率变化情况。之后再对其它风险因素进行检测，从而用于分析网络中的薄弱运行方式(包括单主变运行方式、串供方式等)。分析产生的风险因素信息将保存在系统数据库中，供系统中的后续流程使用。
[0030]步骤(3):停电计划信息等级评价
[0031]对每个调度停电计划信息执行前述负载率与薄弱方式校核分析算法，并记录每个调度停电计划所对应的风险信息，保存在数据库中。在系统中建立一套能够模拟人类专家决策过程的专家知识库，从而通过系统对调度停电计划信息及其对应的风险因素信息进行推理判断和决策，从而通过定量手段将各个调度停电计划信息进行分级并加以排序。
[0032]步骤(4):停电计划信息的智能安排
[0033]基于各个调度停电计划信息的分级和排序，通过N-1扫描和拓扑比较，采用贪心算法和动态规划算法生成满足风险与安全约束的最优和次优的停电计划运方安排。
[0034]上述基于云的调度停电计划信息处理方法通过如附图1所示的系统软件实施。
[0035]以某地区电网某IlOkV站的线路和变压器为例进行分析。在未经基于云处理的调度停电计划处理方法优化前，与该站IlOkV母线相联的线路计划停电时间为6月5日至6月13日，而与此线路相联的变压器计划停电时间为6月I日至6月3日。因此在不考虑其它设备停电的情况下，此条线路上的负荷将会停电12天。
[0036]采用基于云处理的调度停电计划处理系统进行分析，线路检修时间最长允许间隔为30天，距上次检修的时间间隔为20天，负荷程度为1，所以停电必要性AF-logdtd-L= -2。检修单位本月已完成的检修数目为15，检修单位的主观意愿程度为30，检修单位意愿表示为:N2 = -M+W= 15。变压器检修时间最长间隔为I年，距上次检修时间间隔为半年，负荷程度为I，所以停电必要性:Ni = -log(ti_t2)-L = -3.26。检修单位的主观意愿程度为30，检修单位意愿表示为:N2 = _M+W=15。当停电必要性指标Ni>Thi，或者检修单位意愿指标N2>Th2时，需要进行检修，阈值Th1和Th2由用户根据专家经验人为设定。本例中取Th1 = -5、Th2 =10，因此线路和变压器都需要进行停电检修。
[0037]通过薄弱方式校核和调度停电计划的智能运方安排技术分析，可以将线路和变压器打包同时进行停电，且满足系统安全运行要求。通过N-1扫描和拓扑比较，系统采用贪心算法和动态规划算法，生成满足风险与安全约束的最优停电计划运方安排为在6月5日至6月13日进行线路停电，在6月5日至6月8日进行变压器的停电。
[0038]比较优化前后的系统，优化前此线路的负荷会因线路和变压器造成12天的停电；而优化后此线路的负荷因线路和变压器造成的停电天数缩短到了 9天。提高了供电的可靠性。
[0039]本发明通过停电意愿评价系统、负载率与薄弱方式校核技术、调度停电计划风险分析与等级评价系统的运行，将各个待考察的停电调度方案排序。通过N-1扫描和拓扑比较，系统采用贪心算法和动态规划算法，依次生成满足风险与安全约束的最优和次优的停电计划运方安排。使用人员可以通过调整上述各个评价指标的权重来满足特定需求的优先级别。能够解决目前各级调度、检修部门专职人员制定调度月度停电计划工作量大的问题，进一步提高人员的工作效率与电网的安全性。
[0040]上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种基于云的调度停电计划信息处理方法，用于实现调度停电计划信息的协调处理，其特征在于:所述基于云的调度停电计划信息处理方法包括以下步骤: 步骤(I):停电意愿评价: 根据所述调度停电计划信息计算停电必要性指数和检修单位意愿指数，并据此判断是否需要进行所述调度停电计划信息中涉及的停电检修项目； 步骤(2):薄弱方式校核: 判断所述调度停电计划信息中涉及的系统在停电前后的负载功率变化情况，再对其它与所述调度停电计划信息有关的风险因素进行检测，并保存所所述负载功率变化情况和风险因素信息； 步骤(3):停电计划信息等级评价: 对所述调度停电计划信息及其对应的风险因素信息进行推理判断和决策，从而将各个所述调度停电计划信息进行分级和排序； 步骤(4):停电计划信息的智能安排: 基于各个所述调度停电计划信息的分级和排序，采用算法生成满足风险与安全约束的停电计划运方安排。2.根据权利要求1所述的基于云的调度停电计划信息处理方法，其特征在于:所述步骤(I)中，所述停电必要性指数Ni = -log(t1-t2)_L，其中，ti为所述调度停电计划信息中涉及系统的检修时间最长允许间隔，t2为所述调度停电计划信息中涉及系统距离上次检修的时间间隔，L为所述调度停电计划信息中涉及系统的当前负荷程度。3.根据权利要求1所述的基于云的调度停电计划信息处理方法，其特征在于:所述步骤(1)中，所述检修单位意愿指数N2= -M+W，其中，M为检修单位本月已完成的检修数目，W为检修单位的主观意愿程度。4.根据权利要求1所述的基于云的调度停电计划信息处理方法，其特征在于:所述步骤(2)中，基于以设备作为节点、以设备之间的功率流动关系为边构成的有向图分析所述负载功率变化情况。5.根据权利要求4所述的基于云的调度停电计划信息处理方法，其特征在于:所述步骤(2)中，基于停电前后的所述有向图并通过算法生成停电前后系统中设备之间的功率流动关系，从停电后的所述有向图中每棵树的根节点开始做深度优先遍历，并在每个节点将停电后的所述有向图与停电前的所述有向图进行比较，从而得出系统中各设备在停电前后的负载功率变化情况。6.根据权利要求1所述的基于云的调度停电计划信息处理方法，其特征在于:所述步骤(3)中，建立能够模拟人类专家决策过程的专家知识库而自动进行所述推理判断和决策。7.根据权利要求1所述的基于云的调度停电计划信息处理方法，其特征在于:所述步骤(4)中，通过N-1扫描和拓扑比较，采用贪心算法和动态规划算法生成所述停电计划运方安排。
【文档编号】G06Q50/06GK105913177SQ201610214565
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年4月8日
【发明人】蔡云峰, 吴锋, 徐洋, 潘琪, 王亮, 李佩珏, 董树锋, 邱苇, 邱一苇, 曹志昆, 何仲潇, 曹小平
【申请人】江苏省电力公司苏州供电公司, 国家电网公司, 浙江大学, 杭州广域软件有限公司