【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网调度，具体地说，涉及基于云计算的主备结合型电网调度优化系统。
技术介绍
1、传统的电网调度系统通常依赖于本地的数据中心和有限的计算资源，面对海量的电网运行数据时处理能力不足，导致数据分析和调度决策的速度和精度受到限制；由于缺乏有效的数据支持和智能化的调度手段，传统的电网调度往往难以应对突发情况和不断变化的供需关系，灵活性较差；在传统电网中，一旦发生故障，由于缺乏实时监控和快速定位的技术手段，故障的检测和响应时间较长，这可能导致停电范围扩大，影响用户用电体验；传统电网调度可能没有充分利用现有发电资源，造成能源浪费。特别是在可再生能源接入日益增多的情况下，如何有效整合各种电源，实现最优的能源配置成为了一个挑战。因此，设计基于云计算的主备结合型电网调度优化系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，以解决上述
技术介绍
中提出的数据能力处理不足、调度灵活性差、故障响应慢和资源利用率低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术目的在于提供了基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，包括：
3、数据采集单元，所述数据采集单元从电网中的设备中收集电网运行的电气数据，并将电气数据通过无线通信方式上传至云端；
4、数据存储与分析单元，所述数据存储与分析单元将电气数据存储在云端，并运用回归模型对电气数据进行分析；
5、调度决策支持单元，所述调度决策支持单元基于数据存储与分析单元中的电气数据，采用最
6、故障检测与恢复单元，所述故障检测与恢复单元通过实时监测发现电网中的异常情况，快速定位故障点，并启动应急预案进行故障隔离与恢复工作。
7、作为本技术方案的进一步改进，所述电网运行的电气数据包括：
8、电压、电流、功率和频率。
9、作为本技术方案的进一步改进，数据存储与分析单元运用回归模型对电气数据进行分析，包括以下步骤：
10、s1.1、对电气数据进行预处理，利用云存储服务amazon s3保存电气数据；
11、s1.2、选择对电网运行状态相关的特征变量，特征变量包括电压、电流和功率因数，将特征变量作为输入变量；
12、s1.3、利用历史电气数据作为训练集，建立线性回归模型；
13、s1.4、通过交叉验证方法评估线性回归模型的性能，调整线性回归模型参数用于提高预测准确性；
14、s1.5、将经过训练和评估的线性回归模型应用于实时电气数据，预测未来的电网负荷。
15、作为本技术方案的进一步改进，所述s1.3中，线性回归模型具体为：
16、；
17、其中，表示目标变量；表示自变量；表示模型的截距项；表示自变量的系数；表示随机误差项。
18、作为本技术方案的进一步改进，所述采用最优潮流算法，制定发电计划和负荷分配策略，包括以下步骤：
19、s2.1、收集预测的负荷需求、发电模块的最大最小出力限制和线路传输能力的相关数据；
20、s2.2、根据运行约束条件，并在约束条件中考虑爬坡速率，建立最优潮流的数学模型，最优潮流的数学模型的目标函数包括最小化发电成本和降低网损，在目标函数中引入发电模块的启动时间和成本并考虑负荷需求和发电模块的可用性随时间变化的影响对数学模型进行动态调度；
21、s2.3、使用牛顿法对建立的最优潮流的数学模型进行求解，得到满足约束条件下的最优解，最优解包括各发电模块的最优出力值、网络中的功率流动情况以及负荷调整方案；
22、s2.4、基于求解结果，生成具体的调度指令，调度指令包括调整发电模块的出力、改变负荷分配和调整无功补偿装置的状态。
23、作为本技术方案的进一步改进，所述s2.2中，约束条件具体为：
24、发电模块出力限制：
25、；
26、节点电压限制：
27、；
28、线路潮流限制：
29、；
30、在约束条件中考虑爬坡速率具体为：
31、向上爬坡速率约束：
32、；
33、向下爬坡速率约束：
34、；
35、其中，表示发电模块在时间段的有功功率输出；表示发电模块在时间段-1的有功功率输出；表示发电模块的向上爬坡速率，即发电模块在单位时间内能够增加的最大有功功率输出；表示时间间隔；表示发电模块的向下爬坡速率，即发电模块在单位时间内能够减少的最大有功功率输出；表示发电模块在时间段的最小有功功率输出；表示发电模块在时间段的最大有功功率输出；表示节点的最小电压；表示节点的最大电压；表示节点的电压；表示线路的最小潮流；表示线路的潮流；表示线路的最大潮流。
36、作为本技术方案的进一步改进，所述s2.2中，建立最优潮流的数学模型具体为：
37、；
38、在目标函数中引入发电模块的启动时间和成本并考虑负荷需求和发电模块随时间变化的影响对数学模型进行动态调度，具体为：
39、；
40、其中，表示有功功率；表示平衡发电成本的权重系数；表示发电模块的数量；表示索引；表示第个发电机组的成本函数；表示第个发电模块产生的有功功率；表示平衡网损的权重系数；表示整个电力网络的网损；表示整个电力网络在时间段的网损；表示总的时间段数；表示第个发电模块在时间段的发电成本；表示发电模块在时间段的启动成本；表示发电模块的启动行为。
41、作为本技术方案的进一步改进，所述s2.3中，使用牛顿法对建立的最优潮流的数学模型进行求解，包括以下步骤：
42、s3.1、设置一个初始点，即初始的发电模块出力值和其他控制变量，设定收敛准则为控制变量的变化量小于阈值p；
43、s3.2、计算目标函数关于各控制变量的一阶偏导数，形成雅可比矩阵，雅可比矩阵包含目标函数相对于各变量的偏导数；
44、s3.3、计算目标函数关于所有控制变量的二阶偏导数，构成海森矩阵；
45、s3.4、在每一步迭代中，利用当前点的雅可比矩阵和海森矩阵来估计目标函数在该点附近的二次化模型，并找到使这个二次化模型下降最快的方向，然后沿着这个方向移动一个步长到达新的点，更新各变量的值；
46、s3.5、当迭代过程满足预先设定的收敛准则时，则表示牛顿法已收敛，此时，输出的结果就是最优解，最优解包括各发电机的最优出力配置、整个电网中的功率流动分布以及负荷调整策略。
47、作为本技术方案的进一步改进，所述故障检测与恢复单元通过实时监测发现电网中的异常情况，快速定位故障点，包括以下步骤：
48、s4.1、使用支持向量机算法对历史数据进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述电网运行的电气数据包括电压、电流、功率和频率。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：数据存储与分析单元（2）运用回归模型对电气数据进行分析，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述S1.3中，线性回归模型具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述采用最优潮流算法，制定发电计划和负荷分配策略，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述S2.2中，约束条件具体为：
7.根据权利要求5所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述S2.2中，建立最优潮流的数学模型具体为：
8.根据权利要求5所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述
9.根据权利要求1所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述故障检测与恢复单元（4）通过实时监测发现电网中的异常情况，快速定位故障点，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述S4.2中，行波法具体为：
...【技术特征摘要】
1.基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述电网运行的电气数据包括电压、电流、功率和频率。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：数据存储与分析单元（2）运用回归模型对电气数据进行分析，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述s1.3中，线性回归模型具体为：
5.根据权利要求1所述的基于云计算的主备结合型电网调度优化系统，其特征在于：所述采用最优潮流算法，制定发电计划和负荷分配策略，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于云...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玉江，陈亦平，毕跃林，杨文睿，陈丝，赵其云，董庆九，张成，杨旺霞，李昌奇，周坤，
申请(专利权)人：云南电力试验研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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