知识融合数据模型的电网风险处置预案生成方法及系统与流程

本发明属于电网，具体涉及知识融合数据模型的电网风险处置预案生成方法及系统。

背景技术：

1、随着新型电力系统的建设推进、分布式电源的快速发展和特高压交直流大容量输电线路的投运，电网的结构形态和系统特性日趋复杂，使得电网调控业务的难度和复杂度大幅增加，同时也带来了极大的随机性和风险。为了有效防范电网运行风险，提高电网运行的安全性和稳定性，必须建立一套完整的电网运行风险管理和应急预案体系。

2、目前，传统的电网运行风险管理和应急预案存在以下问题：离线预案缺乏针对性和实时性，往往不适用突发于实际发生的风险，需要人为临时调整和决策；现有在线生成预案的方法过于依赖安全约束调度、安全校核等传统电力系统分析，难以适应新型电力系统复杂特性导致准确率不高，而单纯依靠人工智能算法实现端到端的预案处置策略又缺乏可解释性，因此需要大量的人工干预和决策，效率低下。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：如何从数据驱动和模型驱动双重维度进行预想故障处置策略分析，并利用知识图谱进行约束和对比推理，输出准确性和可解释性高的电网风险处置预案。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：获取生效中的电网运行方式相关文档，利用自然语言处理技术抽取电网调度业务文档中的关键信息和关系，结合专家经验构建预案生成知识图谱；用仿真环境，模拟未来电网状态断面，搭建强化学习动作空间和奖惩指标体系，模拟故障训练基于深度强化学习的风险处置预案策略生成智能体m；从实际实时调控系统中获取电网运行的风险信息，获取和分析未来时刻预想故障前后的电网拓扑及运行状态数据；基于风险处置预案策略生成智能体m，快速出具预想故障的处置预案a，利用传统电力系统分析原理计算得到预想故障的处置预案b；推理校核预案a和b是否符合预案生成知识原则及要求；将不满足校核要求的内容和修改意见反馈给两种生成方式，对风险处置预案策略生成智能体m增加惩罚、对传统电力分析加约束条件后重新分析计算，迭代更新直至满足预案生成知识图谱的全部知识要求；仿真对比预案a和预案b，选出最优预案；对比最优预案、历史处置过程和历史预案三者间的不同并分析原因；生成风险处置预案文本及编制依据。

4、作为本发明所述的基于大数据分析的食品检测样品管理系统的一种优选方案，其中：所述构建预案生成知识图谱包括基于命名实体识别模型bert，利用带标签的电力专业术语训练语料进行模型微调使之适应风险处置预案关联文档，解析电网运行方式相关文档中核心描述内容段落，按文档段落格式划分为多个事件，将每个事件的文字分批次传入命名实体识别模型中，抽取其中的厂站名称、设备名称、操作内容、运行方式、缺陷描述、控制量、规则要求、风险信息、线路跨越信息、限额；

5、通过余弦相似度映射算法将抽取出的设备名称文本与实时调控系统中的标准设备名称映射关联，以电网拓扑结构为主体将解析结果与电网设备进行关联，构建预案生成知识图谱，对于历史失效的文件知识打上历史标记继续保留；

6、所述电网运行方式相关文档包括效中的检修计划、运行方式调整通知书、设备缺陷报告、操作票、操作记录、电网风险预警通知书、历史风险处置预案、带电作业计划、线路三跨信息、设备台账、运行方式调整记录、负荷转移方案、调度规程、稳定规程。

7、作为本发明所述的基于大数据分析的食品检测样品管理系统的一种优选方案，其中：所述模拟故障训练基于深度强化学习的风险处置预案策略生成智能体m包括使用mdp描述电网故障处置问题(s,a,pa,q)；

8、构建状态空间s，从调控系统仿真环境dts系统接入电网机组信息、实时负荷、负荷预测信息、实时新能源、新能源预测、机组实时出力、机组计划、开关开合位置、刀闸开合位置、节点电压、设备阻抗、网络潮流分布、保护配置作为传入风险处置预案策略生成智能体m的输入数据；

9、构建动作空间a，从调控系统仿真环境dts系统接入电网可供控制调节的各机组出力、机组启停、机组电压、可调负荷、拉限电范围、开关开合位置，作为风险处置预案策略生成智能体m可执行的操作空间；

10、设置运行约束，构建值函数μ(s)，依据运行约束评估当前电网状态；所述运行约束包括机组的物理出力限值、线路限额、电压限值电网实际运行过程中和故障处置过程中的安全约束；

11、构建奖励函数q(s,s′)|，以消除故障后新增越限、减少损失负荷、缩小停电范围、稳定无功电压为优化目标，构建奖励函数；

12、构建基于深度强化学习的风险处置预案策略生成智能体模型；使用深度确定策略梯度算法来训练风险处置预案策略生成智能体m；

13、策略网络负责生成在给定状态下应采取的动作，更新策略网络的目的是最大化预期回报，表示为：

14、

15、其中，θμ是策略网络的参数，j是性能函数，通常是预期回报，q(s,a|θq)是值函数网络对于状态s和动作a的预期回报评估，μ(si；θμ)是策略网络在状态si下给出的动作，n是批量更新中的样本数量；

16、值函数网络评估在给定状态和动作下的预期回报，更新值函数网络的目的是减少预测回报和目标回报之间的差异，表示为：

17、

18、其中l是损失函数,yi是目标回报yi＝ri+γq(si+1,μ(si+1；θμ)|θq)，ri是即时奖励，γ是折扣因子，用于计算未来奖励的当前价值；

19、目标网络用于稳定训练过程，表示为：

20、

21、其中，和分别是值函数网络和策略网络的目标网络参数，τ是目标网络更新的速率参数。

22、作为本发明所述的基于大数据分析的食品检测样品管理系统的一种优选方案，其中：所述获取和分析未来时刻预想故障前后的电网拓扑及运行状态数据包括基于电网风险预警信息，构建预想故障记为f，基于负荷预测、新能源预测、电力市场计划、运行方式调整计划，确定未来4h后设备状态、潮流分布、电网拓扑电网状态信息d01即预想故障前电网数据断面，将d01传入dts仿真系统模拟预想故障f，通过传统潮流计算、状态估计、安全校核分析预想故障f发生后的电网状态信息d02即预想故障后电网数据断面；

23、将d02作为输入分别传递风险处置预案策略生成智能体m和传统安全约束调度软件模块，风险处置预案策略生成智能体m将直接计算给出操作动作集，生成处置预案a，传统安全约束调度软件模块通过灵敏度物理机理分析得到处置预案b。

24、作为本发明所述的基于大数据分析的食品检测样品管理系统的一种优选方案，其中：所述推理校核预案a和b是否符合预案生成知识原则及要求包括基于所述的预案生成知识图谱，利用推理引擎推理分析处置预案a和处置预案b是否符合知识原则及要求，

25、当启动预案验证过程时，对于处置预案a，若与知识图谱的规则完全一致，则认定预案为合格，进入下一阶段处理；

26、若存在不一致之处，则进行详细分析以确定不符合的具体内容，对于每一个不符合的发现，若问题涉及到特定设备的运行状态，则利用推理引擎确定相关联的操作或设施是否可投入使用，并据此更新风险处置预案策略生成智能体m及安全约束调控模块的操作限制，排除不可行的操作或策略；若问题关联到电网运行的安全或效率参数，则根据知识图谱的深层逻辑和历史数据推断最佳调整方案，并将调整方案反馈至风险处置预案策略生成智能体m和安全约束调控模块，重新计算和形成新的处置预案a；若问题在于操作策略与最新的电网运行状态不符，则更新操作策略；

27、对于每次迭代产生的新预案，重复上述验证和修正流程，直到新的处置预案a完全符合知识图谱中的所有规则和约束，确保预案的可行性和最优化；在每次迭代过程中，记录和分析改进点和变化，不断优化决策逻辑和增强预案的有效性。

28、作为本发明所述的基于大数据分析的食品检测样品管理系统的一种优选方案，其中：对处置预案a和b的处置策略分别进行仿真验证，以d02为初始状态，先后执行处置预案a、b，得到预案处置后电网状态信息断面分别为d03a和d03b；基于综合评价函数从处置后安全裕度、越限消除情况、损失负荷情况、处置成本四个维度进行对d03a和d03b综合评价对比，得分高的为最优预案；

29、所述综合评价函数score(d)，表示为：

30、score(d)＝a·sm(m(d))+b·ve(v(d))+c·ll(l(d))+d·ec(c(d))

31、其中，d为电网状态断面，m(d)、v(d)、l(d)、c(d)分别为电网状态断面d的安全裕度、越限总数、损失负荷数量和成本的函数，

32、安全裕度评分函数sm(m(d))，表示为：

33、

34、越限消除情况评分函数ve(v(d))，表示为：

35、

36、其中，k为常数；

37、损失负荷情况评分函数ll(l(d))，表示为：

38、

39、处置成本评分函数ec(c(d))，表示为：

40、

41、其中，c(d)是一个基准成本。

42、作为本发明所述的基于大数据分析的食品检测样品管理系统的一种优选方案，其中：所述对比最优预案、历史处置过程和历史预案三者间的不同并分析原因包括从预案生成知识图谱中以预想设备为关键词检索历史故障记录、历史预案；

43、对比故障前电网状态，基于预案生成知识图谱将历史故障记录与其故障前的电网运行状态d011进行关联，存有历史预案中的故障前运行方式d012，找出d01、d011、d012之间的差异；对比故障后电网状态，对比d02、故障后的电网运行状态d021、存有历史预案中的故障前运行方式d022之间的差异；

44、基于分析得到的故障前后的状态不同，结合从风险处置预案生成图谱中检索得到的知识信息，通过潮流分析、调度规程规则分析、基础逻辑判断综合分析得到不同原因；

45、所述生成风险处置预案文本及编制依据包括利用自然语言处理领域工程化应用的文本生成技术将最优预案策略和步骤七中得到的对比分析依据转为符合调度行文规范的预案文本语句，并进行存储和推送展示。

46、本发明的另外一个目的是提供知识融合数据模型的电网风险处置预案生成方法的系统，其能通过集成自然语言处理、知识图谱、深度强化学习和仿真技术，提高了预案生成的效率和准确性。

47、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种知识融合数据模型的电网风险处置预案生成系统，包括自然语言处理模块、知识图谱构建模块、仿真环境模块、深度强化学习模块、实时调控系统集成模块、预案生成与校核模块、预案评价与选择模块、历史数据对比与分析模块和预案文本生成模块；

48、所述自然语言处理模块用于从电网调度业务文档中抽取关键信息和关系；

49、所述知识图谱构建模块用于构建预案生成知识图谱；

50、所述仿真环境模块用于模拟未来电网状态断面，为深度强化学习提供训练环境；

51、所述深度强化学习模块用于训练风险处置预案策略生成智能体m，以生成最优的预案策略；

52、所述实时调控系统集成模块用于获取电网运行的风险信息和实时数据；

53、所述预案生成与校核模块用于基于风险处置预案策略生成智能体m生成的预案和传统电力系统分析原理计算出的预案进行校核；

54、所述预案生成与校核模块包括风险处置预案策略生成智能体m、传统安全约束调度软件模块和校核模块；

55、所述风险处置预案策略生成智能体m用于生成处置预案a；

56、所述传统安全约束调度软件模块用于生成处置预案b；

57、所述校核模块用于对生成的预案策略进行逻辑性和安全性的校核；

58、所述预案评价与选择模块用于对生成的预案进行仿真验证和综合评价，选择最优预案；

59、所述历史数据对比与分析模块用于对比最优预案与历史处置过程和预案，分析不同之处及其原因；

60、所述预案文本生成模块用于将最优预案策略转化为符合调度行文规范的预案文本。

61、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现知识融合数据模型的电网风险处置预案生成方法的步骤。

62、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现知识融合数据模型的电网风险处置预案生成方法的步骤。

63、本发明的有益效果：本发明实现了针对性预案的在线迭代生成，克服了离线预案针对性、时效性不足导致难以适用实际故障的问题；利用数据模型双驱动并融合了知识约束，兼顾了准确性和可解释性，解决了传统电力系统分析因缺少外部知识支撑导致的处置方案灵活性差的问题和数据驱动方法可解释性差的问题；在线生成可靠处置预案的同时与历史处置和历史预案进行了对比分析并形成了编制依据文本，更易于调度人员理解接受，使用便利。