一种面向电力保障对象的电网安全动态管控方法和系统与流程

本发明涉及电力保障，尤其涉及一种面向电力保障对象的电网安全动态管控方法和系统。

背景技术：

1、随着全球能源需求的持续增长和城市化的迅速推进，电网管控的复杂性显著增加，特别是在电力需求峰谷变化、电网密集程度、电力保障对象的实时接入和状态监测方面。

2、在电网系统中，接入新的电力对象会导致电网系统的电力流向和负荷重新分配，这一分配过程是电网为了保障新增电力对象正常运作而自发进行的，因此存在潜在的供电短缺或过载情况，传统的电网管控方法难以应对这种动态变化和复杂性。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是如何在电力保障对象接入电网系统时，对电网进行管控以避免电力系统的供电短缺或过载情况，进一步优化电网的整体性能和稳定性。

2、为解决以上技术问题，本发明实施例提供一种面向电力保障对象的电网安全动态管控方法，包括：

3、获取电网的分布结构、电力保障对象的位置信息、预计运行时段和电力需求，建立电网的电力需求曲线模型和空间负荷密度模型；

4、根据所述电力需求曲线模型和所述空间负荷密度模型，提取所述电网的时空特征，利用预训练的第一神经网络计算电力流动值；

5、当检测到新增电力保障对象时，根据所述空间负荷密度模型，计算得到所述新增电力保障对象的第一空间地址；

6、根据所述电力流动值和所述第一空间地址，在电网运行的数字孪生模型中计算接入所述新增电力保障对象后的电网异常概率；

7、若所述电网异常概率大于预设的阈值，对所述新增电力保障对象的地址进行优化，得到第二空间地址；否则，将所述第一空间地址作为第二空间地址；

8、按照所述第二空间地址，将所述新增电力保障对象接入实际电网，并更新所述电力需求曲线模型和所述空间负荷密度模型。

9、作为上述方案的改进，所述获取电网的分布结构、电力保障对象的位置信息、预计运行时段和电力需求，建立电网的电力需求曲线模型和空间负荷密度模型，包括：

10、获取电力保障对象的预计运行时段和电力需求，利用时空数据分析技术，建立电网的时间-电力需求曲线；

11、获取电网的分布结构和电力保障对象的位置信息，通过gis系统，建立反映电网的空间-电网密度地图；

12、采用关联规则挖掘算法，根据所述时间-电力需求曲线和所述空间-电网密度地图，提取电力需求高峰期、电力需求低谷期和电网密集区；

13、在所述电力需求高峰期，优化电网拓扑结构和增加电力资源投入，在所述电力需求低谷期，减少所述电网密集区的供电能力和稳定性，利用增量更新算法，实时更新所述时间-电力需求曲线和所述空间-电网密度地图，得到电网的电力需求曲线模型和空间负荷密度模型。

14、作为上述方案的改进，所述根据所述电力需求曲线模型和所述空间负荷密度模型，提取所述电网的时空特征，利用预训练的第一神经网络计算电力流动值，包括：

15、根据所述电网需求曲线模型，提取所述电网在各时间粒度的电力需求平均值、最大值、最小值和标准差特征，作为电网的时间特征；

16、根据所述空间负荷密度模型，提取电网区域内电网密度的平均值、最大值和最小值特征，作为电网的空间特征；

17、融合所述时间特征和所述空间特征，作为电网的时空特征；

18、将所述时空特征输入至预训练的第一神经网络中，计算得到电网的电力流动值；所述预训练的第一神经网络用于计算电力流动值，其训练样本为历史电力流动数据和所述时空特征。

19、作为上述方案的改进，所述当检测到新增电力保障对象时，根据所述空间负荷密度模型，计算得到所述新增电力保障对象的第一空间地址，包括：

20、当检测到新增电力保障对象时，获取所述新增电力保障对象的类型和规格参数信息；

21、根据所述电力保障对象的类型和所述规格参数信息，结合所述空间负荷密度模型，采用空间插值和拓扑学分析方法，计算所述新增电力保障对象的第一空间地址。

22、作为上述方案的改进，所述根据所述电力流动值和所述第一空间地址，在电网运行的数字孪生模型中计算接入所述新增电力保障对象后的电网异常概率，包括：

23、根据所述第一空间地址，在电网运行的数字孪生模型中引入所述新增电力保障对象的虚拟模型；

24、根据所述电力流动值，采用电力潮流算法，计算新增电力保障对象接入后的电网潮流分布和电压水平；

25、根据所述电网潮流分布和所述电压水平计算异常情况发生的概率分布，作为电网异常概率；所述异常情况包括供电短缺和过载。

26、作为上述方案的改进，所述若所述电网异常概率大于预设的阈值，对所述新增电力保障对象的地址进行优化，得到第二空间地址；否则，将所述第一空间地址作为第二空间地址，包括：

27、若所述电网异常概率大于预设的阈值，采用灵敏度分析和关键程度排序方法，识别引起异常的关键影响因素，并根据风险度量指标，判定是否需要调整新增电力保障对象的接入方案；当需要调整接入方案时，采用多目标优化算法，以最小化供电风险和最大化新能源消纳为目标，优化新增电力保障对象的空间地址和接入参数，得到第二空间地址；

28、若所述电网异常概率不大于预设的阈值，将所述第一空间地址作为第二空间地址。

29、作为上述方案的改进，所述电网安全动态管控方法还包括：

30、采用三维可视化技术，根据所述电力需求模型、所述空间负荷密度模型和所述电力流动值，生成电力流动三维空间图；

31、根据所述电力流动三维空间图，计算电力潮流的负荷率、电压偏差和线路功率损耗，并生成异常情况的预警信号；

32、结合电网的历史性能数据、运行日志和实时监测数据，通过预设的第二神经网络生成潜在故障点和风险区域，并自适应调整所述潜在故障点和风险区域中电力保障对象的功率输出。

33、作为上述方案的改进，所述根据所述电力流动三维空间图，计算电力潮流的负荷率、电压偏差和线路功率损耗，并生成异常情况的预警信号，包括：

34、根据所述电力流动三维空间图，分析电网潮流的时空分布特点，通过识别电力供需矛盾突出的区域，计算得到电力潮流的负荷率、电压偏差和线路功率损耗；

35、根据所述电力潮流的负荷率、所述电压偏差和所述线路功率损耗，识别负荷率过高、电压偏差过大、线路功率损耗异常的情况，并生成异常情况的预警信号；所述预警信号包括异常类型和电网优化调度策略。

36、作为上述方案的改进，所述结合电网的历史性能数据、运行日志和实时监测数据，通过预设的第二神经网络生成潜在故障点和风险区域，并自适应调整所述潜在故障点和风险区域中电力保障对象的功率输出，包括：

37、结合电网的历史性能数据、运行日志和实时监测数据，通过预设的第二神经网络生成潜在故障点和风险区域；

38、结合电网的实时运行状态和拓扑结构，建立以最小化能量损耗、最大化负荷可转移容量等为目标函数，以电网潮流约束、设备容量约束等为约束条件的多目标优化模型；

39、将所述潜在故障点、所述风险区域和调控目标输入至所述多目标优化模型，得到所述潜在故障点和风险区域中电力保障对象的功率调整方案，按照所述功率调整方案自适应调整所述潜在故障点和风险区域中电力保障对象的功率输出。

40、本发明实施例还提供了一种面向电力保障对象的电网安全动态管控系统，包括：

41、模型建立模块，用于获取电网的分布结构、电力保障对象的位置信息、预计运行时段和电力需求，建立电网的电力需求曲线模型和空间负荷密度模型；

42、电力流动值计算模块，用于根据所述电力需求曲线模型和所述空间负荷密度模型，提取所述电网的时空特征，利用预训练的第一神经网络计算电力流动值；

43、第一空间地址计算模块，用于当检测到新增电力保障对象时，根据所述空间负荷密度模型，计算得到所述新增电力保障对象的第一空间地址；

44、电网异常概率计算模块，用于根据所述电力流动值和所述第一空间地址，在电网运行的数字孪生模型中计算接入所述新增电力保障对象后的电网异常概率；

45、第二空间地址优化模块，用于若所述电网异常概率大于预设的阈值，对所述新增电力保障对象的地址进行优化，得到第二空间地址；否则，将所述第一空间地址作为第二空间地址；

46、电力保障对象接入模块，用于按照所述第二空间地址，将所述新增电力保障对象接入实际电网，并更新所述电力需求曲线模型和所述空间负荷密度模型。

47、与现有技术相比，本发明公开的一种面向电力保障对象的电网安全动态管控方法和系统，通过获取电网的分布结构、电力保障对象的位置信息、预计运行时段和电力需求，建立电网的电力需求曲线模型和空间负荷密度模型；根据所述电力需求曲线模型和所述空间负荷密度模型，提取所述电网的时空特征，利用预训练的第一神经网络计算电力流动值；当检测到新增电力保障对象时，根据所述空间负荷密度模型，计算得到所述新增电力保障对象的第一空间地址；根据所述电力流动值和所述第一空间地址，在电网运行的数字孪生模型中计算接入所述新增电力保障对象后的电网异常概率；若所述电网异常概率大于预设的阈值，对所述新增电力保障对象的地址进行优化，得到第二空间地址；否则，将所述第一空间地址作为第二空间地址；按照所述第二空间地址，将所述新增电力保障对象接入实际电网，并更新所述电力需求曲线模型和所述空间负荷密度模型。采用本发明实施例，能够有针对性地分析电力保障对象对电网的动态影响，在检测到新增电力保障对象时对新增电力保障对象的空间地址进行优化，降低了电网系统的异常概率，有效提高了电网的运行效率和可靠性，并且能够优化电网的整体性能和稳定性。