[发明专利]一种基于大数据和人工智能的大电网智能调控系统和方法

权利要求书

1.一种基于大数据和人工智能的大电网智能调控系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集单元，其用于采集与大电网调控相关的多源异构数据，所述数据包括电网离线仿真数据、电网运行实时数据、电网外部环境数据；

预处理单元，其用于将所述多源异构数据转换成统一格式的标准化数据，并进行存储；

模型建立单元，其用于根据电网静态/动态场景下的稳定特征，建立保持电网稳定的设备元件的虚拟等效模型；

数据分析单元，其用于基于所述虚拟等效模型，通过分布式计算引擎调用存储的数据进行电网的实时和在线分析，确定电网的时空动力学运行特性和演变规律，以及量化评估电网在线稳定态势；

决策控制单元，其用于调用存储的数据，并基于电网在线稳定态势的量化评估结果，对电网进行决策控制。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

显示单元，其用于对采集的电网数据和电网分析结果进行显示；

人机交互单元，其用于根据建立的人机协同模型，利用多通道交互技术，通过人机交互，进行电网调度与控制。

3.根据权利要求1或者2所述的系统，其特征在于，所述预处理单元包括：

数据划分单元，其用于根据电网采集的数据的特点，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，针对不同的数据类型，采用不同的存储策略；

格式转换单元，其用于对采集到的数据通过分布式消息队列进行数据的统一接入，并对所述数据进行融合、清洗、转换和压缩，生成具有统一格式的标准化数据；

数据存储单元，其用于将具有统一格式的标准化数据按照不同的存储策略，分不同存储方式进行存储。

4.根据权利要求1或者2所述的系统，其特征在于，所述模型建立单元包括：

第一模型单元，其用于构建电网戴维南等效参数辨识模型，结合轨迹灵敏度分析，对辨识参数的个数、初值及步长进行迭代优化；

第二模型单元，其用于构建含可再生能源的发电环节辨识模型，识别能源场站机电/电磁暂态模型的主导参数；

第三模型单元，其用于构建电网静态/动态临界稳定边界模型，从最大输电能力及能量平衡的角度，识别多场景下临界稳定的主导特征。

5.根据权利要求1或者2所述的系统，其特征在于，所述数据分析单元包括：

数据挖掘单元，其用于利用轨迹模式挖掘方法、机器学习方法和机电混合仿真方法，确定电网的时空动力学运行特性和演变规律；

静态稳定评估单元，其用于针对电网静态场景，构建具有非线性边界的静态稳定域，识别电网节点综合稳定裕度；

动态稳定评估单元，其用于针对电网动态场景，构建动态稳定域，对电网动态稳定进行评估；

未来态势评估单元，其用于针对电网未来稳定态势，采用深度循环神经网络技术，基于电网节点状态参量的长短期记忆信息和空间邻近节点状态信息，预测电网未来态势。

6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述决策控制单元包括：

预防控制单元，其用于结合综合稳定指标，利用超实时鲁棒优化算法，生成电网预防控制策略；

运行控制单元，其用于针对电网潜在风险及薄弱环节，对电网运行方式进行微调。

7.一种基于大数据和人工智能的大电网智能调控方法，其特征在于，所述方法包括：

采集与大电网调控相关的多源异构数据，所述数据包括电网离线仿真数据、电网运行实时数据、电网外部环境数据；

将所述多源异构数据转换成统一格式的标准化数据，并进行存储；

根据电网静态/动态场景下的稳定特征，建立保持电网稳定的设备元件的虚拟等效模型；

基于所述虚拟等效模型，通过分布式计算引擎调用存储的数据进行电网的实时和在线分析，确定电网的时空动力学运行特性和演变规律，以及量化评估电网在线稳定态势；

调用存储的数据，并基于电网在线稳定态势的量化评估结果，对电网进行决策控制。