[发明专利]一种电力调度指令安全状态的分析方法

权利要求书

1.一种电力调度指令安全状态的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，当检测到生成调度指令时，获取当前电网的观测数据；

步骤S2，对当前电网的观测数据进行分析，获得当前电网的断面信息；

步骤S3，对所述当前电网的断面信息进行计算，获得调度指令执行前后电网的潮流信息及安全状态信息；

步骤S4，将所所述潮流信息及所述安全状态信息输入预先训练好的安全状态分析模型进行安全状态分析，获得当前安全状态分析结果；

步骤S5、将所述当前安全状态分析结果发送给调度人员，获取调度人员返回的确认指令，并根据所述确认指令确定是否下发调度指令。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述安全状态信息包括线路的越限信息、变压器的越限信息、发电机的越限信息、母线的越限信息、重载信息、事故信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述预先训练的安全状态分析模型具体通过以下步骤进行训练：

步骤S41，获取多组不同的电网的历史潮流信息及历史安全状态信息；

步骤S42，对历史潮流信息及历史安全状态信息进行预处理并加标签，生成训练数据；将多个训练数据整合，获得训练数据集；其中，所述标签包括安全、风险、危险；

步骤S43，将训练数据集输入预设的安全学习模型进行训练，获得安全状态分析模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S42中，所述对历史潮流信息及历史安全状态信息进行预处理，具体包括：

根据预设的过滤规则删除历史潮流信息及历史安全状态信息中对训练过程无用的信息；其中，所述预设的过滤规则至少包括过滤与调度指令对象无关的潮流数据、调度指令对象的编号、冗余的SOE信息、与调度指令无关的操作或报警信息；

从调度指令及安全状态信息中分离预设类型的特征信息作为特征量；其中，所述预设类型的特征信息至少包括调度指令类型、操作对象的设备类型及状态、电压级别、保护设备信息、调度指令执行后的设备越限率、重载率、失电负荷量；

依次以文本数据或数值数据形式录入表格，表格的列为特征，行为数据编号；其中，所述文本数据包括调度指令类型、操作对象的设备类型及状态、电压级别、保护设备信息；所述数值数据包括调度指令执行后的设备越限率、重载率、失电负荷量。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S43中，所述将训练数据集输入预设的安全学习模型进行训练，具体包括：

预设的安全学习模型通过迭代对比训练数据集中每一特征的信息增益或信息增益比来依次构造树的结点，将信息增益或信息增益比大的特征优先作为根节点，信息增益或信息增益比小的特征作为其子节点，直到叶子结点则输出标签对应的调度指令安全状态分析结果。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述调度指令安全状态根据安全学习模型训练的准确率和召回率确定，当准确率和召回率大于预设的阈值时，将当前数据输入所述安全学习模型并使用模型，输出混淆矩阵作为调度指令安全状态分析结果，其中，所述调度指令安全状态分析结果包括安全、风险、危险。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述特征的信息增益通过以下公式计算：

g(D,A)＝H(D)-H(D|A)

其中，D为训练数据集；H(D)为训练数据集的熵；A为某一特征；H(D|A)为给定特征A条件下D的经验条件熵。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述特征的信息增益比通过以下公式计算：

其中，D为训练数据集；A为某一特征；|D|为训练数据集D的样本总数；|D_i|为根据特征A的取值划分的训练数据集的样本子集D_i中的样本个数。