[发明专利]一种大数据支持电力公司运营与发展的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种大数据支持电力公司运营与发展的方法，属于计算机技术领域。

背景技术

目前，智能电网是电力工业发展的方向和趋势。智能电网利用先进的信息通信技术、计算机技术、控制技术及其他先进技术，实现对发电、电网运行、终端用电和电力市场中各利益方的需求和功能的协调，在尽可能提高系统各部分的高效率运行、降低成本和环境影响的同时，尽可能提高系统的可靠性、自愈能力和稳定性。

大数据是近年来受到广泛关注的新概念，是指通过对大量的、种类和来源复杂的数据进行高速地捕捉、发现和分析，用经济的方法提取其价值的技术体系或技术架构。所以，如何将大数据与电力公司发电、输电、变电、配电、用电及调度各环节相结合，是本行业急需要解决的问题。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种一种大数据支持电力公司运营与发展的方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种大数据支持电力公司运营与发展的方法，包括如下步骤：

步骤1：电力系统暂态稳定性分析和控制；

步骤2：基于电网设备在线监测数据的故障诊断与状态检修；

步骤3：短期/超短期负荷预测；

步骤4：配电网故障定位；

步骤5：防窃电管理；

步骤6：电网设备资产管理。

作为优选方案，所述步骤1包括：基于WAMS数据的电力系统暂态稳定判据和控制策略决策，在大数据理论和技术指导下，将现有的分析方法与数据的处理技术相结合，在考虑计算速度参数下，将分析结果用直观的方法展示出来，有效指导运行人员做出科学的决策。

作为优选方案，所述步骤2包括：实现GIS、PMS、在线监测系统各类历史数据和实时数据融合，应用大数据技术进行故障诊断，并为状态检修提供决策，实现对电网设备关键性能的动态评估与基于复杂相关关系识别的故障诊断，为解决现有状态维修问题提供技术支撑。

作为优选方案，所述步骤3包括：负荷预测和发电预测需要考虑分布式能源和微网，还必须考虑到天气的影响以及能源交易状况，包括市场引导下的需求响应；应用大数据技术，建立各类影响因素与负荷预测之间的量化关联关系，有针对性地构建负荷预测模型，可更加精确地预测短期/超短期负荷。

作为优选方案，所述步骤4包括：利用大数据技术，配合故障投诉系统，融合SCADA、EMS、DMS、D-SCADA系统中的数据作出最优判断，建立新型配电网故障管理系统，快速定位故障，应对故障停电问题，提高供电可靠性。

作为优选方案，所述步骤5包括：电力公司通过电量差动越限、断相、线损率超标、异常告警信息、电表开盖事件数据的综合分析，建立窃电行为分析模型，对用户窃电行为进行预警；通过营配系统数据融合，比较用户负荷曲线、电表电流、电压和功率因数数据和变压器负载，结合电网运行数据，实现具体线路的线损日结算，通过线损管理功能知道实施窃电用户所 在的具体线路，并且定位至某一具体用户，克服目前检查范围广，查处难度大的问题。

作为优选方案，所述步骤6包括：基于电网设备信息、运行信息、环境信息以及历史故障和缺陷信息，求取寿命周期成本最小值；依据交通、路政、市政的外部信息，关联电网设备及线路GPS坐标，对电网外力破坏故障进行预警分析。

有益效果：本发明提供的一种大数据支持电力公司运营与发展的方法，用普适领域知识挖掘技术对智能电网大数据进行挖掘，获取隐藏于习惯或经验中的普适知识，可以帮助运行及规划人员提高对个整个智能电网的运营能力。

具体实施方式

一种大数据支持电力公司运营与发展的方法，包括步骤如下：

1）电力系统暂态稳定性分析和控制：在线暂态稳定分析与控制一直是电力运行人员追求的目标，随着互联电网规模越来越大，“离线决策，在线匹配”和“在线决策，实时匹配”的暂态稳定分析与控制模式已不能满足大电网安全稳定运行要求，因而逐渐向“实时决策，实时控制”的方向发展。基于WAMS数据的电力系统暂态稳定判据和控制策略决策，在大数据理论和技术指导下，将现有的分析方法与数据的处理技术相结合，在考虑计算速度参数下，将分析结果用直观的方法展示出来，有效指导运行人员做出科学的决策。