[发明专利]基于配电网CPS在线数据挖掘的优化控制方法

说明书

基于配电网CPS在线数据挖掘的优化控制方法，包括：获取配电网CPS的数据源，对数据源进行清洗；建立数据源与控制量之间的关联关系模型，并进行数据挖掘；用实际配电网络作为算例验证关联关系的是否正确，若正确则接收配电网实时数据，与关联规则进行匹配，输出匹配结果；否则修正关联规则；根据输出结果对配电网进行控制。该方法在保障配电网安全运行的前提下，降低了电力企业成本，促进了电力市场的开拓与发展。

技术领域

本发明涉及一种优化控制方法，具体涉及基于配电网CPS在线数据挖掘的优化控制方法。

背景技术

信息物理系统(Cyber Physical Systems，CPS)又叫信息物理融合系统，是随着信息与通信技术的快速发展，在近几年涌现的一个新的研究领域，最早由美国国家基金委员会(NSF,National Science Foundation)于2006年提出。CPS被认为有望成为继计算机、互联网之后世界信息技术的第三次浪潮，其核心是计算、通讯、控制的融合，如图2所示。CPS是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控、可信、可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体，它包含了无处不在的环境感知、嵌入式计算、网络通信和网络控制等系统工程，使得物理系统具有计算、通信、精确控制、远程协作和自治功能。

随着智能电网的发展，配电网构成日益复杂，智能配电网在组织结构上包括电网一次部分(分布式电源、馈线、变压器、负荷)、大量的数据采集设备(传感器、FTU、RTU以及嵌入式数据采集设备)、先进高速通信网络(电力专用光纤网络、调度数据通信网、公共有线Internet和无线网络)、控制中心和大量的计算分析资源，是典型的CPS。配电网CPS依托现实世界丰富的信息监测设备，以及完善可靠的通信网络，实现配电网运行调度与其所涉及的内部数据、外部数据等信息量的集成融合、相互使用。将配电网作为CPS，更好地描述了现实配电网，并能对运行调度进行更加精确有效的控制。

在智能电网的背景下，配电网CPS提供了海量数据，这些数据已成为电力企业进行决策的基础。但是，单纯数据的积累并不能给电力企业带来益处，只有运用相关的技术手段，对海量的数据进行深加工，发现隐含的信息并加以利用，进而指导电力企业做出正确的决策，这样海量数据的作用才能发挥到极致。

计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。为了进一步提高数据信息的利用率，基于数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Database，简称KDD)及其核心技术——数据挖掘(Data Mining，简称DM)便应运而生了。KDD是从数据中发现有用知识的整个过程，数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤。KDD的定义有若干个版本，现在被普遍采用的定义如下：KDD是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的和最终可理解的模式的非平凡过程。狭义上讲，数据挖掘是知识挖掘过程中的一个主要步骤。但是配电网中的数据挖掘一般表示整个知识挖掘过程，是指从数据中提取隐含在其中人们事先未知但又潜在有用的信息和知识，并将其最终表示成人们可理解模式的高级过程。

基于配电网CPS每天产生的海量运营数据。如何利用现有的技术和手段，从如此众多的数据中发掘出潜在的价值，进而更好的控制配电网，提高配电网运行的安全性、可靠性，是当前亟需解决的问题。

实现配电网CPS的最终目标是增强对物理系统的控制能力。目前配电网采用相对简单而固定的控制模式，控制的灵活性差，且由于难以实现系统范围内的最优控制而不得不牺牲系统的整体运行效率。