[发明专利]基于SCADA大数据的电网系统重要用户供电风险分析方法

说明书

本发明公开了一种基于SCADA大数据的电网系统重要用户供电风险分析方法，包括如下步骤：S1.采集输配电网网络基础数据；S2.构建输配电网一体化的全局电网模型；S3.基于全局电网模型，得到供电网络模型；S4.获取供电网络模型中各顶点的最终标记值；S5.统计连通区域的重要用户的电源数量；S6.通过比较重要用户的电源数量与电网正常工作时的电源数量，判断供电风险。本发明的一种基于SCADA大数据的电网系统重要用户供电风险分析方法，能够更准确地判断电网重要用户是否存在用电风险，精准捕捉电网的薄弱环节，有效提升电网的风险承担能力。

技术领域

本发明涉及电网领域，具体涉及一种基于SCADA大数据的电网系统重要用户供电风险分析方法。

背景技术

随着智能电网建设的不断推进，数据采集量不断激增，电力数据将会作为未来电力行业发展的重要能源。因此为了更加有效地聚合电力系统运行数据，进一步挖掘电网大数据的潜能与价值，需对SCADA系统的采集、处理、存储、交互、展示等业务环节进行底层级的“云化”改造，打造云SCADA系统。

近几年来，电网高新技术快速发展，分布式能源大量接入电网，使得电网互联规模不断扩大，结构日趋复杂，这让输电网与配电网之间的耦合关系大大增强，同时也引入了更多的不确定因素，这些不确定因素成为了电网安全运行的风险源。因此，准确地评估电网风险能够更好地认识到存在的风险以及找出电网最薄弱的环节，从而有效地预防事故、提升电网的风险承担能力。

传统的风险评估方法主要为N-k校验，即保障预想事故下的电网安全运行，方法成熟度较高，已经在电网规划与调度部门沿用了多年。然而，传统的风险评估方法未充分考虑输配电网络之间的耦合关系，最终的风险评估结果将存在一定的偏差，无法准确判断电网薄弱环节。

因此，为解决以上问题，需要一种基于SCADA大数据的电网系统重要用户供电风险分析方法，能够更准确地判断电网重要用户是否存在用电风险，精准捕捉电网的薄弱环节，有效提升电网的风险承担能力。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于SCADA大数据的电网系统重要用户供电风险分析方法，能够更准确地判断电网重要用户是否存在用电风险，精准捕捉电网的薄弱环节，有效提升电网的风险承担能力。

本发明的基于SCADA大数据的电网系统重要用户供电风险分析方法，包括如下步骤：

S1.基于SCADA大数据，采集输配电网网络基础数据；

S2.根据输配电网网络基础数据，构建输配电网一体化的全局电网模型G＝(v,e)；其中，v为以输配电网中的节点为元素的顶点集，e为以输配电网中的输电线路以及变压器为元素的边集；

S3.设定重要用户的供电电压为m千伏，根据供电电压对全局电网模型G＝(v,e)进行划分，得到供电网络模型G_A＝(v_A,e_A)；其中，将大于供电电压m千伏的电源节点作为第一顶点集，将与变压器连接的供电电压为m千伏的节点作为第二顶点集，将第一顶点集与第二顶点集进行合并作为顶点集v_A；e_A为以顶点集v_A中各节点之间的输电线路与变压器为元素的边集；

S4.为供电网络模型G_A的顶点集v_A中的顶点设置标记值，不断调整顶点集v_A中各顶点的标记值，使得连通的顶点的标记值相等，当顶点集v_A中各顶点的标记值不再变化时，得到各顶点的最终标记值；

S5.将最终标记值相同的顶点作为一个连通区域，并对每个连通区域中的顶点数进行统计，得到每个连通区域的顶点数量作为重要用户的电源数量；

S6.判断重要用户的电源数量与输配电网系统正常工作时的电源数量是否相同，如是，则不存在供电风险；否则，存在供电风险。