[发明专利]一种智能配电网大数据融合重构与交互方法

说明书

技术领域

本发明属于面向大数据的智能配电网全景风险管控与自愈技术研究领域，涉及一种智能配电网大数据融合重构与交互方法。

背景技术

配电网覆盖人口聚集地、现代工业和商业中心，用电负荷密度大，供电路径短，继电保护的配合难度大，配电线路接近运行极限，一旦出现突发事件将会影响整个配电网电力负荷的正常供电。随着大量分布式电源/微网/储能装置的接入，配电网的规模越来越庞大，结构越来越复杂，其运行特性和控制特性也在发生显著变化。因此，提高配电网控制的智能化水平，增强配电网的自愈能力是智能配电网发展的必然趋势。

配电、调度、营销关联愈加紧密化的同时产生大量信息，构成大数据的主要来源，使运营管控日益精细化成为可能。针对当前配电网影响因素众多、风险机理复杂、风险管控能力及电网自愈能力相对薄弱等问题，研究配电、调度、营销大数据融合技术，对基于复杂适应系统理论的智能配电网自愈技术进行深入研究，实现配电、调度、营销数据融合与功能协调下的配电网风险有效管控与自愈，提高智能配电网安全可靠水平。因此，本发明提出基于大数据理论的配电、调度、营销全景数据融合重构技术，研究基于知识构建与推理的配电网全景风险管控决策支持技术，实现具备故障分析、供电恢复、运行优化功能的智能配电网自愈控制。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种智能配电网大数据融合重构与交互方法，提出包含分布式电源、用电信息采集和调度实时数据在内的营配调一体化大数据分析和融合重构方法，构建基于关联规则的信息交互方法，解决了配电网控制智能化水平相对不高和配电网自愈控制能力薄弱的问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：。

一种智能配电网大数据融合重构与交互方法，其特征在于，包括步骤：

1)对智能配电网大数据进行初始聚类划分，根据智能配电网运行状态建立关联规则，实现扩展聚类的划分；

2)将当前数据划归到基于历史数据的初始聚类中，基于关联规则预测运行状态，从而确定自愈控制策略，进行全景风险管控和自愈控制。

前述的一种智能配电网大数据融合重构与交互方法，其特征在于，所述步骤1)具体步骤为：

1.1)将n维数据空间S中的每一维(S_j，j∈[1,n])等分成m份区间，得到数量为n×m粒度的多维网格构成的数据空间S；

1.2)扫描数据空间S并构建基于网格索引的数据流存储结构；数量为n×m粒度的多维网格中的每一个网格单元定义为四元组网格存储结构Grid_j,k,t＝(grid,number,density,time)，其中，grid为网格位置索引、number为网格内的数据点数、density为网格密度、time为最新接收数据时间；

1.3)统计分析数据流存储结构的底层网格密度density(Grid_j,k,t)，以单元网格密度最大的网格Grid_H1为中心，扫描其邻近的网格Grid，根据密度差别阈值ε决定是否将Grid与Grid_H1划分一类网格，并将与Grid_H1聚为一类的网格组合记为Class₁；

1.4)在剩余网格中，以单元网格密度最大的网格Grid_H2为中心，扫描其邻近的网格Grid，根据密度差别阈值ε决定是否将Grid与Grid_H2划分一类网格，并将与Grid_H2聚为一类的网格组合记为Class₂；

1.5)重复步骤1.4)，得到初始聚类划分数量为r的聚类(Class₁,Class₂,…,Class_r)；

1.6)将智能配电网运行状态分为5类情况：优化运行状态State₁、正常运行状态State₂、脆弱运行状态State₃、故障运行状态State₄和崩溃状态State₅；利用关联规则建立数据空间初始聚类Class_x与智能配电网5种运行状态之间的相互联系，实现扩展聚类划分，得到数据空间扩展聚类。

前述的一种智能配电网大数据融合重构与交互方法，其特征是：所述步骤2)具体步骤包括：