[发明专利]基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法

说明书

本发明提供一种基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法，包括：获取D5000系统拓扑信息、D5000系统量测及告警信息，以及获取PMS设备管理系统中的检修/抢修工作信息；计算电网管辖区域内全部线路、主变实时负荷与容量、母线实时电压及零序电压、厂站通道实时状态，以识别当前区域电网存在的风险点；根据预先设置的各风险点的权重以及各风险点所归属的评价指标类型，计算当前区域电网的若干个评价指标的评分；根据所述若干个评价指标的评分，计算当前区域电网的整体健康水平。本发明可以优化电网健康水平综合评价体系，准确描述地区电网的健康水平，指导电网最优运行和电网经济性可靠性规划。

技术领域

本发明涉及电力系统安全技术领域，特别涉及一种基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着国家经济的高速发展，供电需求的日益增长，售电量屡创新高，为满足国家经济发展的需求，电网建设力度不断加大，变电站及线路数量也不断增加，导致调度系统面临的风险数量急剧增加，调度系统对整个电网风险情况的掌控力度下降。

现有技术中，调度端仅能根据工作经验及无序的信号及量测识别电网风险，没有完善的识别、展示、汇总的办法，更没办法量化电网总体健康水平。因此，亟需一种评价电网健康水平的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法、电子设备及可读存储介质，以实现准确描述地区电网的健康水平，指导电网最优运行和电网经济性可靠性规划。

为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法，包括：

获取D5000系统拓扑信息、D5000系统量测及告警信息，以及获取PMS设备管理系统中的检修/抢修工作信息；

计算电网管辖区域内全部线路、主变实时负荷与容量、母线实时电压及零序电压、厂站通道实时状态，以识别当前区域电网存在的风险点；

根据预先设置的各风险点的权重以及各风险点所归属的评价指标类型，计算当前区域电网的若干个评价指标的评分；

根据所述若干个评价指标的评分，计算当前区域电网的整体健康水平。

进一步的，在上述基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法中，电网存在的风险点类型包括：线路负载率越限风险、主变负载率越限风险、厂站越限风险、单电源风险、母线电压越限风险、母线接地风险、厂站通道中断风险、承载力风险、电网事故。

进一步的，在上述基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法中，预先通过聚类分析为电网存在的风险点类型分别归类到若干个评价指标类型下，所述评价指标类型包括电网安全、设备安全、运行安全、用户供电安全。

进一步的，在上述基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法中，通过回归分析方法确定各类风险点最终发展为跳闸故障的概率，并根据故障概率赋予各类风险点相应的权重。

进一步的，在上述基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法中，还包括：

根据不同风险点类型、D5000系统中的设备连接关系以及已确定的专家建议，提供各风险点的处置建议。

进一步的，在上述基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法中，每天获取一次D5000系统拓扑信息。

进一步的，在上述基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法中，每分钟获取一次D5000系统量测及告警信息。

进一步的，在上述基于大数据分析的电网健康水平智能评价方法中，实时获取PMS设备管理系统中的检修/抢修工作信息。