一种电网运行场景动态判定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电网运行场景动态判定方法及系统，获取待测电网运行多元基础信息，输入至预先构建的场景模式库，进行匹配判断，若完全适配则输出动态运行场景；若相似适配，则利用输入的待测电网运行多元基础信息对预先构建的场景模式库进行关联规则更新和数据更新，获得新的场景模式库，若完全不适配，则利用电网调度控制系统预定义规则确定新的关联规则，加入场景模式库。优点：本发明专利技术提出的方法及系统能够根据电网实时运行状态智能判定场景，展示内容与电网运行特征信息相关联，提高电网运行的智能化水平，满足调度人员电网监视的实时需求。

【技术实现步骤摘要】
一种电网运行场景动态判定方法及系统
本专利技术涉及一种电网运行场景动态判定方法及系统，属于电力调度自动化

技术介绍
目前在智能电网调度控制系统中，电网运行场景的展示主要是由电网调管部门的运行人员根据运行经验和国家相关行业规定进行人工决策。随着特高压交直流混联大电网快速发展，电网结构愈加复杂，依赖人工经验难以满足实际需求，因所需参考的电网运行信息非常庞杂，工作量巨大，而且受到自身运行水平和知识经验的限制，电网运行场景展示的内容常带有主观性，难以表征各类复杂运行场景。开发人员按需求通过人机画面编辑器生成CIM/G文件，电网运行中当触发预定义事件时，展示相应的场景G文件。触发事件和展示内容都是预定义的，无法实现电网运行场景的动态判定及展示。另外对于电网历史数据的关联分析技术，往往用来分析和预测电网的故障，而关于电网运行场景的动态判定及展示内容方面并未有相关的研究。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种电网运行场景动态判定方法及系统。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种电网运行场景动态判定方法，获取待测电网运行多元基础信息，输入至预先构建的场景模式库，进行匹配判断，若完全适配则输出动态运行场景；若相似适配，则利用输入的待测电网运行多元基础信息对预先构建的场景模式库进行关联规则更新和数据更新，获得新的场景模式库，若完全不适配，则利用电网调度控制系统预定义规则确定新的关联规则，加入场景模式库。进一步的，所述场景模式库的构建过程包括：>从电网运行的历史信息中获取典型场景和特征事件的多元基础信息，从多元基础信息中提取特征信息单元，将各特征信息单元与各场景进行关联分析，确认关联性强的重要特征信息，删除关联性较弱的冗余特征信息，生成场景模式库。进一步的，所述特征信息单元的提取过程包括：从典型场景和特征事件获取特征属性变量，构成运行场景的改进的随机森林算法的训练样本集T＝{E,F,C},其中E为特征事件，F＝{f1,f2,…fM}为样本集的M个特征变量，C为特征信息单元类别；对每棵树进行从训练样本集中随机且有放回地抽取N个样本作为该树的训练集的处理；使用离散度比值法初筛出m个特征，m为特征子集的范围，m<M；对初筛出的每个特征计算其信息增益再进行排序，选择最优的信息增益作为最佳的分裂节点，直到建成完整的树状分类器；进行k次抽样和建树，以投票的方式得到分类结果，当得票率高于设定阈值时，则认定特征信息单元类别，并提取其对应的特征子集生成特征信息单元U＝{E，F′，C}，其中E为特征事件，F′＝{f1′,f2′,…fm′}为特征子集，C为特征信息单元类别。进一步的，所述将各特征信息单元与各场景进行关联分析，确认关联性强的重要特征信息，删除关联性较弱的冗余特征信息，生成场景模式库的过程包括：从电网运行的历史信息中获取典型场景，形成数据集S＝{X,Y},其中X＝{U(E,F)}为包含特征事件和特征子集的特征信息单元集，Y为典型场景集，对数据集S按特征信息单元类别分组，扫描各组的数据集，计算关联规则X->Y支持度、置信度和提升度；支持度其中N为数据集的个数，N(X∪Y)为特征信息单元的特征事件/特征子集与典型场景同时出现的个数；置信度其中N(Y)为数据集中典型场景的个数，满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则，定义为强关联规则，逐层迭代，生成频繁项集FP(X,Y)；对于频繁项集，计算提升度其中N(X)表示数据集中特征信息单元的个数，如果提升度l(FP(X,Y))>1，则此关联规则为有效的强关联规则，确定特征信息单元与场景关联规则，生成场景模式库，若提升度l(FP(X,Y))≤1，则为不能确定特征信息单元与场景的关联规则，则将现有电网调度控制系统中预定义的特征事件->场景作为缺省关联规则加入场景模式库。进一步的，所述进行匹配判断的过程包括：若待测电网运行多元基础信息与所匹配的规则相同，则判别为完全适配，输出场景模式库中对应的动态运行场景；其中，待测电网运行多元基础信息包括基础信息参数和外部信息参数；若基础信息参数不完全相同而外部信息参数相同，则判别为相似适配，再次进行规则分析与重构，调整训练样本中特征子集的范围m和关联规则的最小置信度阈值，并结合先验知识更新关联规则，此外，需要把此数据导入历史样本数据集，定期计算及更新特征信息单元；若基础信息参数不完全相同，外部信息参数也不完全相同，则使用场景模式库中的缺省关联规则预定义场景。进一步的，还包括将完全适配输出的动态运行场景进行可视化展示。一种电网运行场景动态判定系统，包括：获取模块，用于获取待测电网运行多元基础信息；匹配判断模块，用于输入待测电网运行多元基础信息至预先构建的场景模式库，进行匹配判断，若完全适配则输出动态运行场景；若相似适配，则利用输入的待测电网运行多元基础信息对预先构建的场景模式库进行关联规则更新和数据更新，获得新的场景模式库，若完全不适配，则利用电网调度控制系统预定义规则确定新的关联规则，加入场景模式库。进一步的，所述匹配判断模块包括预构模块，用于从电网运行的历史信息中获取典型场景和特征事件的多元基础信息，从多元基础信息中提取特征信息单元，将各特征信息单元与各场景进行关联分析，确认关联性强的重要特征信息，删除关联性较弱的冗余特征信息，生成场景模式库。进一步的，所述预构模块包括：第一提取模块，用于从典型场景和特征事件获取特征属性变量，构成运行场景的改进的随机森林算法的训练样本集T＝{E,F,C},其中E为特征事件，F＝{f1,f2,…fM}为样本集的M个特征变量，C为特征信息单元类别；训练集构建模块，用于对每棵树进行从训练样本集中随机且有放回地抽取N个样本作为该树的训练集的处理；树状分类器构建模块，用于使用离散度比值法初筛出m个特征，m为特征子集的范围，m<M；对初筛出的每个特征计算其信息增益再进行排序，选择最优的信息增益作为最佳的分裂节点，直到建成完整的树状分类器；第二提取模块，用于进行k次抽样和建树，以投票的方式得到分类结果，当得票率高于设定阈值时，则认定特征信息单元类别，并提取其对应的特征子集生成特征信息单元U＝{E，F′，C}，其中E为特征事件，F′＝{f1′,f2′,…fm′}为特征子集，C为特征信息单元类别。进一步的，所述预构模块包括：计算模块，用于从电网运行的历史信息中获取典型场景，形成数据集S＝{X,Y},其中X＝{U(E,F)}为包含特征事件和特征子集的特征信息单元集，Y为典型场景集，对数据集S按特征信息单元类别分组，扫描各组的数据集，计算关联规则X->Y的支持度、置信度；其中，支持度其中N为数据集的个数，N(X∪Y)为特征信息单元的特征事件/特征子集与典型场景同时出现的个数；置信度其中N(Y)为数据集中典型场景的个数，满足最小支持度阈值和最小置信度阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网运行场景动态判定方法，其特征在于，/n获取待测电网运行多元基础信息，输入至预先构建的场景模式库，进行匹配判断，若完全适配则输出动态运行场景；若相似适配，则利用输入的待测电网运行多元基础信息对预先构建的场景模式库进行关联规则更新和数据更新，获得新的场景模式库，若完全不适配，则利用电网调度控制系统预定义规则确定新的关联规则，加入场景模式库。/n

【技术特征摘要】
1.一种电网运行场景动态判定方法，其特征在于，
获取待测电网运行多元基础信息，输入至预先构建的场景模式库，进行匹配判断，若完全适配则输出动态运行场景；若相似适配，则利用输入的待测电网运行多元基础信息对预先构建的场景模式库进行关联规则更新和数据更新，获得新的场景模式库，若完全不适配，则利用电网调度控制系统预定义规则确定新的关联规则，加入场景模式库。


2.根据权利要求1所述的电网运行场景动态判定方法，其特征在于，所述场景模式库的构建过程包括：
从电网运行的历史信息中获取典型场景和特征事件的多元基础信息，从多元基础信息中提取特征信息单元，将各特征信息单元与各场景进行关联分析，确认关联性强的重要特征信息，删除关联性较弱的冗余特征信息，生成场景模式库。


3.根据权利要求2所述的电网运行场景动态判定方法，其特征在于，所述特征信息单元的提取过程包括：
从典型场景和特征事件获取特征属性变量，构成运行场景的改进的随机森林算法的训练样本集T＝{E,F,C},其中E为特征事件，F＝{f1,f2,…fM}为样本集的M个特征变量，C为特征信息单元类别；
对每棵树进行从训练样本集中随机且有放回地抽取N个样本作为该树的训练集的处理；
使用离散度比值法初筛出m个特征，m为特征子集的范围，m<M；
对初筛出的每个特征计算其信息增益再进行排序，选择最优的信息增益作为最佳的分裂节点，直到建成完整的树状分类器；
进行k次抽样和建树，以投票的方式得到分类结果，当得票率高于设定阈值时，则认定特征信息单元类别，并提取其对应的特征子集生成特征信息单元U＝{E，F′，C}，其中E为特征事件，F′＝{f1′,f2′,…fm′}为特征子集，C为特征信息单元类别。


4.根据权利要求3所述的电网运行场景动态判定方法，其特征在于，所述将各特征信息单元与各场景进行关联分析，确认关联性强的重要特征信息，删除关联性较弱的冗余特征信息，生成场景模式库的过程包括：
从电网运行的历史信息中获取典型场景，形成数据集S＝{X,Y},其中X＝{U(E,F)}为包含特征事件和特征子集的特征信息单元集，Y为典型场景集，对数据集S按特征信息单元类别分组，扫描各组的数据集，计算关联规则X->Y支持度、置信度和提升度；
支持度其中N为数据集的个数，N(X∪Y)为特征信息单元的特征事件/特征子集与典型场景同时出现的个数；
置信度其中N(Y)为数据集中典型场景的个数，满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则，定义为强关联规则，逐层迭代，生成频繁项集FP(X,Y)；
对于频繁项集，计算提升度其中N(X)表示数据集中特征信息单元的个数，如果提升度l(FP(X,Y))>1，则此关联规则为有效的强关联规则，确定特征信息单元与场景关联规则，生成场景模式库，若提升度l(FP(X,Y))≤1，则为不能确定特征信息单元与场景的关联规则，则将现有电网调度控制系统中预定义的特征事件->场景作为缺省关联规则加入场景模式库。


5.根据权利要求1所述的电网运行场景动态判定方法，其特征在于，所述进行匹配判断的过程包括：
若待测电网运行多元基础信息与所匹配的规则相同，则判别为完全适配，输出场景模式库中对应的动态运行场景；其中，待测电网运行多元基础信息包括基础信息参数和外部信息参数；
若基础信息参数不完全相同而外部信息参数相同，则判别为相似适配，再次进行规则分析与重构，调整训练样本中特征子集的范围m和关联规则的最小置信度阈值，并结合先验知识更新关联规则，此外，需要把此数据导入历史样本数据集，定期计算及更新特征信息单元；
若基础信息参数不完全相同，外部信息参数也不完全相同，则使用场景模式库中的缺省关联规则预定义场景。


6.根据权利要求1所述的电网运行场景动态判定方法，其特征在于，还包括将完全适配输出的动态运行场景进行可视化展示。


7.一种电网运行场景动态判定系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：景沈艳，赵林，马发勇，孙湃，段方维，刘芮彤，
申请(专利权)人：北京科东电力控制系统有限责任公司，国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11