一种基于停电态势分析的事件影响评估调控方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及停电监测技术领域，具体为一种基于停电态势分析的事件影响评估调控方法及系统，本方法包括：以小区为基本单位，基于深度神经网络预测评估得出各待估小区停电态势；基于各待估小区停电态势，结合小区的用户数量、影响区域及范围和所在小区重要客户信息并设置权重，并基于瓦片地图构建各待估小区停电态势图；基于停电事件影响评估模型评估各待估小区的停电事件影响等级，并匹配接近的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案；本发明专利技术解决目前对停电风险监测预警的不足，为停电事件的预处理及应急处理提供保障。停电事件的预处理及应急处理提供保障。停电事件的预处理及应急处理提供保障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于停电态势分析的事件影响评估调控方法及系统


[0001]本专利技术涉及停电监测
，具体为一种基于停电态势分析的事件影响评估调控方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着我国国民经济的迅猛发展，工业、商业、日常生活用电逐年增加。如何让用户能够安全可靠的用电，一直备受电网企业的关注。一旦发生停电，不仅直接造成用电用户的生活不便，还会造成经济损失，同时也给电网带来一定的负面影响。
[0003]目前停电服务未甄别停电事件的风险等级及敏感性，无法有效对停电的重大，超长、敏感、大面积等事件进行预警，不能及时调配客户服务资源，停电处理过程缺乏跟踪管控，所以，仍需要通过对停电全面监测分析，以及停电事件触发预警处理机制，才能更加及时组织客户服务应急响应，提高客户服务体验，提升客户服务水平。

技术实现思路

[0004]针对上述现有技术的不足，本专利技术旨在提供一种基于停电态势分析的事件影响评估调控方法及系统，以解决目前对停电风险监测预警的不足。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
[0006]一方面，本专利技术提供一种基于停电态势分析的事件影响评估调控方法，包括：
[0007]以小区为基本单位，基于深度神经网络预测评估得出各待估小区停电态势；
[0008]基于深度神经网络预测评估得出的各待估小区停电态势，结合小区的用户数量、影响区域及范围和所在小区重要客户信息并设置权重，并基于瓦片地图构建各待估小区停电态势图；
[0009]基于所述各待估小区停电态势图构建停电事件影响评估模型，将历史停电事件及影响结果、预警方案、停电事件处理方案和专家针对停电事件制定的标准方案导入所述停电事件影响评估模型，基于所述停电事件影响评估模型评估各待估小区的停电事件影响等级，并匹配接近的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案。
[0010]进一步，还包括小区客户与小区进行匹配：构建4级地址信息库，形成包括省、市、区县、小区的四级地址关系，并根据小区名称建立索引；使用自然语言处理技术，结合BM25算法，将全网用点客户地址代入到地址信息索引中，识别出客户户号、用点地址；
[0011]进一步，所述以小区为基本单位，基于深度神经网络预测评估各小区停电态势，包括：
[0012]根据各待估小区历史的极限传输指标、节点承受指标、电压扰动指标、频率偏移指标、功角稳定性指标、节点电压偏移指标、变压器负载率、系统负载率、N
‑
1越限数指标、月份指标和小区地域指标，输入训练深度神经网络预测评估模型，并基于深度神经网络预测评估模型预测评估各待估小区停电态势。
[0035]其中，X0为过载线路、变压器的总个数，Y0为母线电压过限的个数；
[0036]所述月份指标为每月占总月数的停电几率；
[0037]所述小区地域指标为小区地域占全国地域的停电占比，根据小区地域属于全国地域中的哪块地域，确定小区地域指标。
[0038]进一步，所述基于停电事件影响评估模型评估各待估小区的停电事件影响等级，包括：
[0039]根据所述各待估小区停电态势以及小区的用户数量、影响区域及范围和所在小区重要客户信息，基于相似性匹配历史停电事件中最相似的历史停电事件，并根据所述最相似的历史停电事件对应的影响结果得出小区的停电事件影响等级。
[0040]具体的，所在小区重要客户信息包括重点客户数量、重点客户性质等，重点客户性质为为居民小区、办公小区、商场、政府机关、工厂等。
[0041]进一步，所述并匹配接近的预警方案、停电事件处理方案、专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案，包括：
[0042]根据所述最相似的历史停电事件，查找其对应的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案；若所述最相似的历史停电事件无对应的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案，则以所述最相似的历史停电事件降序查找相似的历史停电事件，将所述相似的历史停电事件对应的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案。
[0043]另一方面，本专利技术提供一种基于停电态势分析的事件影响评估调控系统，包括停电态势评估模块、停电态势图构建模块和影响等级及应急方案推荐模块；
[0044]所述停电态势评估模块，用于以小区为基本单位，基于深度神经网络得出各待估小区停电态势；
[0045]所述停电态势图构建模块，用于基于深度神经网络预测评估得出的各待估小区停电态势，结合小区的用户数量、影响区域及范围和所在小区重要客户信息设置权重，并基于瓦片地图构建各待估小区停电态势图；
[0046]所述影响等级及应急方案推荐模块，用于基于各待估小区停电态势图构建停电事件影响评估模型，将历史停电事件及影响结果、预警方案、停电事件处理方案和专家针对停电事件制定的标准方案导入停电事件影响评估模型，基于停电事件影响评估模型评估各待估小区的停电事件影响等级，并匹配接近的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案。
[0047]进一步，所述停电态势评估模块包括深度神经网络预测评估模型构建单元和停电态势预测单元；
[0048]所述深度神经网络预测评估模型构建单元，用于根据各待估小区历史的极限传输指标、节点承受指标、电压扰动指标、频率偏移指标、功角稳定性指标、节点电压偏移指标、变压器负载率、系统负载率、N
‑
1越限数指标、月份指标和小区地域指标，输入训练深度神经网络预测评估模型；
[0049]所述停电态势预测单元，用于基于深度神经网络预测评估模型预测评估各待估小区停电态势。
[0050]具体的，所述极限传输指标P为：
[0051][0052]其中，F
i，max
为关键线路i的极限传输容量，F
i
为关键线路i的有功潮流，n为关键线路的总数；
[0053]所述节点承受指标Q为：
[0054][0055]其中，q
a，max
为负荷节点a的极限传输容量，q
a
为负荷节点a的有功潮流，t为负荷节点的总数；
[0056]所述电压扰动指标V为：
[0057][0058]其中，U
a，max
为负荷节点a上允许的极限电压，U
a
为负荷节点a上的电压，t为负荷节点的总数；
[0059]所述节点电压偏移指标ΔU为：
[0060][0061]其中，U
a，o
为正常状态下节点a上的电压，U
a
为负荷节点a上的电压，b为除去与发电机相连的剩余关键节点的总数；
[0062]所述变压器负载率Z为：
[0063][0064]其中，C为变压器的个数，F...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于停电态势分析的事件影响评估调控方法，其特征在于，包括：以小区为基本单位，基于深度神经网络预测评估得出各待估小区停电态势；基于深度神经网络预测评估得出的所述各待估小区停电态势，结合小区的用户数量、影响区域及范围和所在小区重要客户信息并设置权重，并基于瓦片地图构建各待估小区停电态势图；基于所述各待估小区停电态势图构建停电事件影响评估模型，将历史停电事件及影响结果、预警方案、停电事件处理方案和专家针对停电事件制定的标准方案导入所述停电事件影响评估模型，基于所述停电事件影响评估模型评估各待估小区的停电事件影响等级，并匹配接近的预警方案、停电事件处理方案和专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案。2.根据权利要求1所述基于停电态势分析的事件影响评估调控方法，其特征在于，所述以小区为基本单位，基于深度神经网络预测评估各待估小区停电态势，包括：根据各待估小区历史的极限传输指标、节点承受指标、电压扰动指标、频率偏移指标、功角稳定性指标、节点电压偏移指标、变压器负载率、系统负载率、N
‑
1越限数指标、月份指标和小区地域指标，输入训练深度神经网络预测评估模型，并基于深度神经网络预测评估模型预测评估各待估小区停电态势。3.根据权利要求2所述基于停电态势分析的事件影响评估调控方法，其特征在于，所述极限传输指标P为：其中，F
i，max
为关键线路i的极限传输容量，F
i
为关键线路i的有功潮流，n为关键线路的总数；所述节点承受指标Q为：其中，q
a，max
为负荷节点a的极限传输容量，q
a
为负荷节点a的有功潮流，t为负荷节点的总数；所述电压扰动指标V为：其中，U
a，max
为负荷节点a上允许的极限电压，U
a
为负荷节点a上的电压，t为负荷节点的总数；所述节点电压偏移指标ΔU为：
其中，U
a，o
为正常状态下节点a上的电压，U
a
为负荷节点a上的电压，b为除去与发电机相连的剩余关键节点的总数；所述变压器负载率Z为：其中，C为变压器的个数，F
c
为变压器c传输的有功，K
c
为变压器c的额定容量；所述系统负载率G为：其中，F
i，max
为关键线路i的极限传输容量，F
i
为关键线路i的有功潮流，n为关键线路的总数；所述N
‑
1越限数指标N
‑1为：N
‑1＝X0+Y0其中，X0为过载线路、变压器的总个数，Y0为母线电压过限的个数。4.根据权利要求1所述基于停电态势分析的事件影响评估调控方法，其特征在于，所述基于停电事件影响评估模型评估各待估小区的停电事件影响等级，包括：根据所述待估小区的用户数量、影响区域及范围和所在小区重要客户信息，基于相似性匹配历史停电事件中最相似的历史停电事件，并根据所述最相似的历史停电事件对应的影响结果得出小区的停电事件影响等级。5.根据权利要求4所述基于停电态势分析的事件影响评估调控方法，其特征在于，所述并匹配接近的预警方案、停电事件处理方案、专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案，包括：根据所述最相似的历史停电事件，查找其对应的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案；若所述最相似的历史停电事件无对应的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案，则以所述最相似的历史停电事件降序查找相似的历史停电事件，将所述相似的历史停电事件对应的预警方案、停电事件处理方案和/或专家针对停电事件制定的标准方案作为待估小区的应急处理方案。6.一种基于停电态势分析的事件影响评估调控系统，其特征在于，包括停电态势评估模块、停电态势图构建模块和影响等级及应急方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玮，张莉，解利斌，曾玲丽，刘鲲鹏，吕静贤，彭渤，居强，仲轩，闫海峰，
申请(专利权)人：国家电网有限公司客户服务中心，
类型：发明
国别省市：