一种电网运行状态预测方法与系统技术方案

本申请提供一种电网运行状态预测方法与系统，该方法包括：获取电网运行的历史运行断面组；获取电网运行的当前运行断面和当前运行断面前的运行断面，并构成待匹配运行断面组。分别获取历史运行断面的空间属性向量以及空间属性向量的空间特征、待匹配运行断面组的空间属性向量和空间属性向量的空间特征。在历史运行断面组中，根据待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面的空间属性向量的空间特征与历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量的空间特征的相似程度选择匹配的历史运行断面组，并将匹配的历史运行断面组之后的历史运行断面确定为当前运行断面的未来运行断面。使用此方法能准确的预测电网的运行状态、反映电网运行的趋势。反映电网运行的趋势。反映电网运行的趋势。

【技术实现步骤摘要】
一种电网运行状态预测方法与系统


[0001]本申请涉及电网运行预测领域，具体而言，涉及一种电网运行状态预测方法与系统。

技术介绍

[0002]电网是电力系统中各种电压的变电所及输配电线路组成的整体，随着电网的不断建设，电网的安全问题随之产生，对电网运行状态的有效预测可为电网风险预判与优化调控提供数据基础，对保障系统安全运行具有重要意义。
[0003]目前，在电网相似历史运行断面挖掘领域通常使用决策树来进行断面的特征筛选，用改进K
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means算法为系统当前断面匹配相似的历史运行断面；或者，用堆叠自动编码器算法进行深度学习，实现运行断面分类等。但利用电气特征量统计值、相似日等匹配历史相似运行断面过于粗粒化，结果准确度不高；仅依靠单断面间相似性进行历史断面的提取，忽略了前后运行状态在时序上的连续性、空间上分布关联性，判别结果具有偶然性且无法准确反映电网运行趋势。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种电网运行状态预测方法与系统，本方法采用图表示学习算法对电网拓扑及其属性信息进行深层次无监督学习，提取表征运行断面空间特征的属性向量；之后，利用滑动时间窗算法将历史运行断面对应的空间特征向量按照不同时段划分到多个窗口；最后，从微观和宏观两个角度计算不同窗口间对应样本相似性，获取与当前时段内断面最相似的一组连续断面，并将该组历史断面的后续时刻断面作为当前电网运行未来状态的参考。使用本方法对电网运行状态进行预测能对电网的运行状态进行有效预测，能实现对电网运行状态的实时预测与感知，对电网运行进行超前分析。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种电网运行状态预测方法，该方法包括：获取电网运行的历史运行断面组；其中，历史运行断面组包括多个历史运行断面；根据历史运行断面组获取历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量以及空间属性向量的空间特征；其中，空间属性向量的空间特征表征电网运行历史中不同的运行断面；获取电网运行的当前运行断面和当前运行断面前的运行断面，并将其构成待匹配运行断面组；根据待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面获取待匹配运行断面组的空间属性向量以及空间属性向量的空间特征；以及在历史运行断面组中，根据待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面的空间属性向量的空间特征与历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量的空间特征的相似程度选择匹配的历史运行断面组，并将匹配的历史运行断面组之后的历史运行断面确定为当前运行断面的未来运行断面。
[0006]在上述实现过程中，根据历史运行断面组获取历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量以及空间属性向量的空间特征；根据待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面获取待匹配运行断面组的空间属性向量以及空间属性向量的空间特征。利用本方法
对电网运行断面进行特征提取能够充分考虑网络拓扑信息，提取特征具有较强的代表性。同时，本方法充分考虑到了运行断面的时间特征与空间特征，可实现对电网未来运行情况的准确预测。
[0007]可选地，在本申请实施例中，根据历史运行断面组获取历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量，包括：步骤S1：对电网拓扑结构中的目标采样层的目标采样节点与目标采样节点的相邻节点进行采样，并获取目标采样节点与相邻节点的属性向量；步骤S2：对目标采样层中的节点的属性向量进行聚合作为目标采样层的后续采样层采样节点的属性向量；从电网拓扑结构的第一采样层依次采样至最高采样层依次重复上述步骤S1和步骤S2，以获得最高采样层各采样节点的属性向量；以及将最高采样层各采样节点的属性向量组成断面的空间属性向量的空间特征；其中，采样节点组成采样层，采样层组成电网拓扑结构。
[0008]在上述实现过程中，通过对电网拓扑结构中的目标采样层的目标采样节点与目标采样节点的相邻节点进行采样，并获取目标采样节点与相邻节点的属性向量；重复至最高采样层，将最高采样层的各采样节点的属性向量作为断面的空间属性向量；获得综合表征电气特征和拓扑特征的实值的断面属性向量，大大提高运行断面特征的代表性。
[0009]可选地，在本申请实施例中，在根据历史运行断面组获取历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量之后，方法还包括：获取与目标采样节点固定距离的邻居节点的属性向量；随机获取与目标采样节点固定距离以外的非邻居节点的属性向量；根据目标采样节点的属性向量、固定距离的邻居节点的属性向量与固定距离以外的非邻居节点的属性向量计算目标采样节点与邻居节点和非邻居节点的相似性；以及根据相似性优化空间属性向量，得到空间属性向量的空间特征。
[0010]在上述实现过程中，对目标节点的邻居节点与非邻居节点进行相似度的计算，并对处理后的属性向量进行反向传播优化，此处可以利用SGD(随机梯度下降)优化器对前向传播得到的目标节点的属性向量进行反向传播优化。通过对运行断面空间特征的优化，解决了部分运行断面中可能存在错误数据、空值等现象，影响特征准确表达的问题；进一步提高了断面特征的容错性，可实现对电网运行状态的有效预测。
[0011]可选地，在本申请实施例中，在根据历史运行断面组获取历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量以及空间属性向量的空间特征之后，方法还包括：利用多个时间窗口对历史运行断面组的空间属性向量进行取样；其中，在取样后，时间窗口内包含固定数量的历史运行断面；获取不同时间窗口中历史运行断面的空间属性向量的空间特征；其中，时间窗口包含多个以固定时间序列排序的历史运行断面。
[0012]在上述实现过程中，将历史运行断面的空间属性向量划分至多个时间窗口，分别提取不同时间窗口中历史运行断面的空间属性向量的空间特征；由于电网运行具有时序特点，通过将其划分至多个时间窗口内对时序样本进行连续采样，进一步实现窗口与窗口间对应断面的相似性计算，解决了单断面间的相似性匹配结果参考价值较低的问题，提高了对电网运行状态预测的准确性。
[0013]可选地，在本申请实施例中，在历史运行断面组中，根据待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面的空间属性向量的空间特征与历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量的空间特征的相似程度选择匹配的历史运行断面组，包括：根据待匹配运行断
面组的空间属性向量的空间特征与历史运行断面组的空间属性向量的空间属性向量的空间特征，计算待匹配运行断面组与历史运行断面组的综合相似度；根据综合相似度得到与当前运行断面最相似的历史运行断面，并将最相似的历史运行断面确定为匹配的历史运行断面组。
[0014]在上述实现过程中，根据待匹配运行断面组的空间属性向量的空间特征与历史运行断面组的空间属性向量的空间属性向量的空间特征，计算待匹配运行断面组与历史运行断面组的综合相似度；根据综合相似度得到与当前运行断面最相似的历史运行断面，并将最相似的历史运行断面确定为匹配的历史运行断面组，从而对运行断面进行了有效匹配。
[0015]可选地，在本申请实施例中，计算待匹配运行断面组与历史运行断面组的综合相似度，包括：计算当前运行断本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网运行状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取电网运行的历史运行断面组；其中，所述历史运行断面组包括多组历史运行断面；根据所述历史运行断面组获取所述历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量以及所述空间属性向量的空间特征；其中，所述空间属性向量的空间特征表征电网运行历史中不同的运行断面；获取电网运行的当前运行断面和当前运行断面前的运行断面，并将其构成待匹配运行断面组；根据所述待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面获取所述待匹配运行断面组的空间属性向量以及所述空间属性向量的空间特征；以及在所述历史运行断面组中，根据所述待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面的空间属性向量的空间特征与历史运行断面组中各个历史运行断面组的空间属性向量的空间特征的相似程度选择匹配的历史运行断面组，并将所述匹配的历史运行断面组之后的历史运行断面确定为所述当前运行断面的未来运行断面。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史运行断面组获取所述历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量，包括：步骤S1：对电网拓扑结构中的目标采样层的目标采样节点与所述目标采样节点的相邻节点进行采样，并获取所述目标采样节点与所述相邻节点的属性向量；步骤S2：对所述目标采样层中的节点的属性向量进行聚合作为所述目标采样层的后续采样层采样节点的属性向量；从所述电网拓扑结构的第一采样层依次采样至最高采样层依次重复上述步骤S1和步骤S2，以获得所述最高采样层各采样节点的属性向量；以及将所述最高采样层各采样节点的属性向量组成所述空间属性向量；其中，所述采样节点组成所述采样层，所述采样层组成所述电网拓扑结构。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述历史运行断面组获取所述历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量之后，所述方法还包括：获取与所述目标采样节点固定距离的邻居节点的属性向量；随机获取与所述目标采样节点固定距离以外的非邻居节点的属性向量；根据所述目标采样节点的属性向量、所述固定距离的邻居节点的属性向量与固定距离以外的非邻居节点的属性向量计算目标采样节点与邻居节点和非邻居节点的相似性；以及根据所述相似性优化所述空间属性向量，得到所述空间属性向量的空间特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述历史运行断面组获取所述历史运行断面组中各个历史运行断面的空间属性向量以及所述空间属性向量的空间特征之后，所述方法还包括：利用多个时间窗口对所述历史运行断面组的空间属性向量的空间特征进行取样；其中，在取样后，所述时间窗口内包含固定数量的历史运行断面；获取所述不同时间窗口中历史运行断面的空间属性向量的空间特征；其中，所述时间窗口包含多个以固定时间序列排序的历史运行断面。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述历史运行断面组中，根据所述待匹配运行断面组中各个待匹配运行断面的空间属性向量的空间特征与历史运行断面...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾雪平，刘彤，李少岩，王铁强，鲁鹏，曹欣，杨晓东，王维，吕昊，冯春贤，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：