[发明专利]一种运行良好的电力系统

权利要求书

1.一种运行良好的电力系统，其特征在于，包括电力设备、通信装置、监测装置、预测装置和控制装置，所述电力设备与通信装置通过无线方式连接，所述监测装置与通信装置通过有线方式连接，通过通信装置接收电力设备的状态信息，所述预测装置与监测装置通过有线方式连接，用于接收电力设备的状态信息并对电力设备的状态进行预测，所述控制装置与通信装置通过有线方式连接，用于根据预测结果向电力设备发送控制信息对电力设备进行控制，所述监测装置包括存储模块，用于存储电力设备的状态信息，所述无线连接方式为4G网路，所述预测装置包括第一预测模块、第二预测模块、第三预测模块和第四评估模块，所述第一预测模块用于对电力设备的状态进行初步预测，得到初步预测结果，所述第二预测模块用于根据初步预测结果对电力设备的状态进行二次预测，得到二次预测结果，所述第三预测模块根据初步预测结果和二次预测结果获取电力设备状态的最终预测结果，所述第四评估模块用于对状态预测效果进行评价，采用以下方式对电力设备的状态进行初步预测：

(1)假定时间序列输入为RU＝(a₁,a₂,…,a_l)，真实期望输出为MH_t＝(b₁,b₂,…,b_t)，基于自回归滑动平均模型建立第一预测函数对时间序列进行预测：

式中，表示初步预测结果，n表示自回归阶数，m表示滑动平均阶数，β_i表示自回归系数，γ_i表示滑动平均系数，{c_t}表示白噪声序列；

(2)采用AIC准则对自回归阶数和滑动平均阶数估计，采用最小二乘法对自回归系数和滑动平均系数进行估计，对初步预测结果进行求解：

式中，表示自回归阶数估计值，表示滑动平均阶数估计值，表示自回归系数估计值，表示滑动平均系数估计值；

采用以下方式对电力设备的状态进行二次预测：

在初步预测结果的基础上基于神经网络模型建立第二预测函数：

式中，表示二次预测结果，w_q和w_pq表示神经网络的连接权重，p和q表示神经网络输入层和中间层的节点数量，d₀和d_0j表示偏置项。

2.根据权利要求1所述的运行良好的电力系统，其特征在于，采用以下方式获取电力设备状态的最终预测结果：

式中，表示最终预测结果。

3.根据权利要求2所述的运行良好的电力系统，其特征在于，所述第四评估模块包括一次处理子模块和二次处理子模块，所述一次处理子模块用于对电力设备异常情况进行预警，所述二次处理子模块用于根据预警情况对状态预测效果进行评价；

采用以下方式对电力设备异常情况进行预警：采用第三预测模块对电力设备的状态进行监测，通过电力设备历史数据获取预测结果，当电力设备的运行状态偏离预测结果达到一定值，则发出电力设备异常的预警。

4.根据权利要求3所述的运行良好的电力系统，其特征在于，所述二次处理子模块包括第一评价单元、第二评价单元和综合评价单元，所述第一评价单元用于确定第一评价因子，所述第二评价单元用于确定第二评价因子，所述综合评价单元用于根据第一评价因子和第二评价因子对状态预测效果进行评价；

采用以下方式确定第一评价因子：建立第一评价函数：

式中，RX₁表示第一评价因子，DT表示全部监测次数，DT₁表示虚警的次数；采用以下方式确定第二评价因子：建立第二评价函数

式中，RX₂ 表示第二评价因子，DT₂表示漏警的次数；

采用以下方式对状态预测效果进行评价：建立综合评价函数：

式中，RX表示预测评价因子，预测评价因子越大，预测结果越准确。