一种配电网的分布式状态估计系统技术方案

一种配电网的分布式状态估计系统，其调度中心服务器将最新的分布式状态估计模型下发至区域调度服务器，区域调度服务器再将接收到的分布式状态估计模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器，以使得边缘计算模块能够更新其分布式状态估计模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的分布式状态估计模型，以对本子区域的电网状态进行估计，并将估计结果返回给主处理器。本发明专利技术的配电网的分布式状态估计系统，提出一种配电网同步相量测量器，通过边缘计算模块能够摆脱对云的依赖，无需将边缘传感器产生的大数据传回云端服务器，即可进行快速运算，降低了数据传输的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网的分布式状态估计系统
本专利技术涉及一种配电网的分布式状态估计系统。
技术介绍
智能电网产业发展非常迅速，但是当前电网监控系统可靠性低、智能化程度低，这些现状必须加以改善，才能满足用户越来越高的用电需求，这就迫使供电公司必须提高供电系统的稳定性和可靠性。监测系统是电力行业中的重要组成部分，其可以用于对行业内各种情况进行分析和处理，如调度、数据传递、负载预测、系统性能分析和分布式系统优化等，对于保障电网可靠安全的运行至关重要。
技术实现思路
本申请提供一种配电网的分布式状态估计系统，下面具体说明。一种配电网的分布式状态估计系统，所述配电网包括多个子区域，每个子区域能够被布置一个或多个分布式能源；所述分布式状态估计系统包括调度中心服务器、各子区域的区域调度服务器和各子区域的配电网同步相量测量器；所述配电网同步相量测量器用于采集所在子区域的配电网数据，并计算得到带有时间标记的相量数据；所述配电网同步相量测量器包括主处理器、协处理器、第一内存卡、第二内存卡、以太网口、授时模块、模数转换器和边缘计算模块；模数转换器用于采集电网节点处的数据，将数据由模拟信号转换为数字信号；所述授时模块用于获取卫星的时间信息；所述协处理器分别与所述授时模块、模块转换器、主处理器连接；所述协处理器通过所述时间信息控制模数转换器对电能数据的采集，应用离散傅里叶变换法来计算采样得到的相量数据；当同步时钟信号丢失或异常时，所述协处理器基于本身时钟实现一段时间的守时；当电网运行频率非固定时，所述协处理器实时获取电网运行频率，对电网运行频率进行修正并计算出同步采样频率，再应用离散傅里叶变换法来计算出相量数据；所述协处理器将相量数据打上时间标记后上传输给所述主处理器；所述主处理器分别与所述第一内存卡、第二内存卡连接，所述第一内存卡用于存储短期数据，所述第二内存卡用于存储故障录波信息；所述调度中心服务器将最新的分布式状态估计模型下发至区域调度服务器，区域调度服务器再将接收到的分布式状态估计模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器，以使得边缘计算模块能够更新其分布式状态估计模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的分布式状态估计模型，以对本子区域的电网状态进行估计，并将估计结果返回给主处理器；具体地，分布式状态估计模型为基于集成深度学习的预测模型，所述边缘计算模块先通过经验模式分解算法将输入的带有时间标记的相量数据进行分解，得到不同频率的子信号，再应用深层循环神经网络对各个子信号进行分析和预测，再集成每个子信号进行分析和预测后得到的输出，完成对电网状态的估计。一实施例中，所述配电网同步相量测量器还将计算得到带有时间标记的相量数据上传到所在子区域的区域调度服务器，所述区域调度服务器将带有时间标记的相量数据进行存储，并将相量数据的信息存储到区块链，其中相量数据的信息包括相量数据的类型信息、相量数据的存储位置信息、相量数据的版本信息、相量数据的读取权限信息和相量数据的读写历史信息的一者或多者；所述区域调度服务器当接收到对其所存储的相量数据的读取请求时，根据区块链中的相量数据的读取权限信息判断是否有相应的权限，当判断有相应的权限，则允许对其存储的相量数据进行读取，反之，当判断没有相应的权限，则不允许对其存储的相量数据进行读取。一实施例中，所述区域调度服务器还监测其所存储的相量数据与区块链中相量数据的信息是否相符，当判断不相符时，则发出警报。一实施例中，所述配电网同步相量测量器还包括IRIG-B接口和RS485接口，所述协处理器能够通过所述IRIG-B接口和RS485接口与其他设备通信，进行信息交互。一实施例中，所述协处理器为数字信号处理器。一实施例中，所述授时模块为GPS/北斗授时模块，能够获取GPS/北斗的时间信息。一实施例中，所述配电网同步相量测量器还包括USB接口，所述主处理器通过所述USB接口与其他设备通信，进行信息交互。一实施例中，所述配电网同步相量测量器还包括与所述主处理器连接显示器，用于显示信息。一实施例中，所述边缘计算模块包括GPU。依据上述实施例的配电网的分布式状态估计系统，提出一种配电网同步相量测量器，通过边缘计算模块能够摆脱对云的依赖，无需将边缘传感器产生的大数据传回云端服务器，即可进行快速运算，降低了数据传输的要求。附图说明图1为一种实施例中将配电网分成多个子区域的示意图；图2为一种实施例的配电网的分布式状态估计系统的结构示意图；图3为一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图；图4为另一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图；图5为又一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图；图6为再一种实施例的配电网同步相量测量器的结构示意图；图7为一种实施例的分布式状态估计的算法示意图；图8为另一种实施例的分布式状态估计的算法示意图。具体实施方式下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。专利技术人发现市场上主流的电力监控系统大都基于传统的SCADA系统，目前普遍存在以下不足：第一，缺乏实时功能，导致电网可靠性低。由于电网规模庞大，通信系统，数据处理算法或网络硬件的限制，目前大多数市场上的监控系统无法达到实时级别，由此导致电网可靠性差。第二，系统的可扩展性低，无法采集参数更多、频率更高的数据，不能适应当今配电网发展趋势。随着越来越多的微型电网和可再生能源连接到电网，电网的拓扑结构变得比以往任何时候都复杂，然而现有系统的低扩展性导致内部子模块之间通信时间的延迟越来越严重，因此越来越不能适应当今配电网络系统大型化、复杂化的发展趋势的发展。第三，系统数据复杂难理解，操作难度大。监控系统可能相当复杂而使得数据较难理解，这需要相应的专业操作人员付出极大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电网的分布式状态估计系统，所述配电网包括多个子区域，每个子区域能够被布置一个或多个分布式能源；其特征在于，所述分布式状态估计系统包括调度中心服务器、各子区域的区域调度服务器和各子区域的配电网同步相量测量器；/n所述配电网同步相量测量器用于采集所在子区域的配电网数据，并计算得到带有时间标记的相量数据；所述配电网同步相量测量器包括主处理器、协处理器、第一内存卡、第二内存卡、以太网口、授时模块、模数转换器和边缘计算模块；模数转换器用于采集电网节点处的数据，将数据由模拟信号转换为数字信号；所述授时模块用于获取卫星的时间信息；所述协处理器分别与所述授时模块、模块转换器、主处理器连接；所述协处理器通过所述时间信息控制模数转换器对电能数据的采集，应用离散傅里叶变换法来计算采样得到的相量数据；当同步时钟信号丢失或异常时，所述协处理器基于本身时钟实现一段时间的守时；当电网运行频率非固定时，所述协处理器实时获取电网运行频率，对电网运行频率进行修正并计算出同步采样频率，再应用离散傅里叶变换法来计算出相量数据；所述协处理器将相量数据打上时间标记后上传输给所述主处理器；所述主处理器分别与所述第一内存卡、第二内存卡连接，所述第一内存卡用于存储短期数据，所述第二内存卡用于存储故障录波信息；/n所述调度中心服务器将最新的分布式状态估计模型下发至区域调度服务器，区域调度服务器再将接收到的分布式状态估计模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器，以使得边缘计算模块能够更新其分布式状态估计模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的分布式状态估计模型，以对本子区域的电网状态进行估计，并将估计结果返回给主处理器；具体地，分布式状态估计模型为基于集成深度学习的预测模型，所述边缘计算模块先通过经验模式分解算法将输入的带有时间标记的相量数据进行分解，得到不同频率的子信号，再应用深层循环神经网络对各个子信号进行分析和预测，再集成每个子信号进行分析和预测后得到的输出，完成对电网状态的估计。/n...

【技术特征摘要】
1.一种配电网的分布式状态估计系统，所述配电网包括多个子区域，每个子区域能够被布置一个或多个分布式能源；其特征在于，所述分布式状态估计系统包括调度中心服务器、各子区域的区域调度服务器和各子区域的配电网同步相量测量器；
所述配电网同步相量测量器用于采集所在子区域的配电网数据，并计算得到带有时间标记的相量数据；所述配电网同步相量测量器包括主处理器、协处理器、第一内存卡、第二内存卡、以太网口、授时模块、模数转换器和边缘计算模块；模数转换器用于采集电网节点处的数据，将数据由模拟信号转换为数字信号；所述授时模块用于获取卫星的时间信息；所述协处理器分别与所述授时模块、模块转换器、主处理器连接；所述协处理器通过所述时间信息控制模数转换器对电能数据的采集，应用离散傅里叶变换法来计算采样得到的相量数据；当同步时钟信号丢失或异常时，所述协处理器基于本身时钟实现一段时间的守时；当电网运行频率非固定时，所述协处理器实时获取电网运行频率，对电网运行频率进行修正并计算出同步采样频率，再应用离散傅里叶变换法来计算出相量数据；所述协处理器将相量数据打上时间标记后上传输给所述主处理器；所述主处理器分别与所述第一内存卡、第二内存卡连接，所述第一内存卡用于存储短期数据，所述第二内存卡用于存储故障录波信息；
所述调度中心服务器将最新的分布式状态估计模型下发至区域调度服务器，区域调度服务器再将接收到的分布式状态估计模型下发至本子区域的配电网同步相量测量器的主处理器，以使得边缘计算模块能够更新其分布式状态估计模型，并将其所在的配电网同步相量测量器所计算得到的带有时间标记的相量数据输入到更新后的分布式状态估计模型，以对本子区域的电网状态进行估计，并将估计结果返回给主处理器；具体地，分布式状态估计模型为基于集成深度学习的预测模型，所述边缘计算模块先通过经验模式分解算法将输入的带有时间标记的相量数据进行分解，得到不同频率的子信号，再应用深层循环神经网络对各个子信号进行分析和预测，再集成每个子信号进行分析和预测后得到的输出，完成对电网状态的估计。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙煜皓，
申请(专利权)人：剑科云智深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44