[发明专利]一种电网调度控制系统运行状态评估方法及系统

权利要求书

1.一种电网调度控制系统运行状态评估方法，其特征在于，包括：

基于各监测点的历史故障日志生成状态评估模型，包括：获取各监测点的实验数据集并进行整合，生成训练数据集；对训练数据集进行数据转换和降维处理；基于智能学习改进算法对训练数据集进行训练，学习监测点数据变化趋势或功能状态变化趋势与故障的关联关系；利用故障树分析监测点数据变化或功能状态变化与故障发生之间的规律，建立预测模型；不同故障构建不同的预测模型，基于多个不同预测模型的集合拟合建立系统运行状态的状态评估模型；所述实验数据集包括历史故障日志以及基于故障注入实验训练所得到的故障日志；

获取监测点的实时监控数据，输入生成的状态评估模型，得到当前运行状态的评估结果；

基于当前运行状态评估结果对电网调度控制系统运行状态进行风险预警；

所述监测点设置如下：

构建电网调度控制系统监控网络，包括电网调度控制系统各组成模块，系统中数据流向，业务进程调用，业务承载对象以及物理网络连接，用于表征系统的拓扑组成和电网调度控制系统各模块间的相互关系；

通过对电网调度控制系统监控网络在系统功能失效和系统性能失效场景下进行分析，设置监测点；

所述监测点需满足：在系统功能失效和系统性能失效场景下，能够分析出系统功能失效以及系统性能失效的产生原因和表现形式。

2.根据权利要求1所述的一种电网调度控制系统运行状态评估方法，其特征在于，所述获取各监测点的实验数据集并进行整合，包括：

分析各个监测点采集数据的值、变化趋势、采集时序和系统运行状态，进而获得系统典型故障与运行特征数据之间的对应关系，构成训练数据集。

3.根据权利要求1所述的一种电网调度控制系统运行状态评估方法，其特征在于，

采用多维空间中的斜率计算方法，将数据向量随时间的值转化为变化率，或者将多监测点数据根据相互关系加权累计，对数据进行转换；

采用PCA法或特征关联分析，剔除无关数据，对数据进行降维处理。

4.根据权利要求1所述的一种电网调度控制系统运行状态评估方法，其特征在于，所述对电网调度控制系统运行状态进行风险预警包括单点风险预警和故障预测风险预警；

所述单点风险预警是指，当采集的监控数据取值达到预设阈值条件时直接报警；

所述故障预测风险预警是指，根据状态评估结果，当监控数据变化趋势符合故障发生特征时，给出故障风险预警及风险等级评估。

5.一种电网调度控制系统运行状态评估系统，其特征在于，

所述评估系统用于采用权利要求1至4任意一项所述的电网调度控制系统运行状态评估方法对电网调度控制系统运行状态进行评估；

所述评估系统包括：

模型构建模块，用于基于各监测点的历史故障日志生成状态评估模型；

评估模块，用于获取监测点的实时监控数据，输入生成的状态评估模型，得到当前运行状态的评估结果；

以及，

预警模块，用于基于当前运行状态评估结果对电网调度控制系统运行状态进行风险预警。

6.根据权利要求5所述的一种电网调度控制系统运行状态评估系统，其特征在于，所述模型构建模块具体用于：

获取各监测点的实验数据集并进行整合，获得系统典型故障与运行特征数据之间的对应关系，生成训练数据集；所述实验数据集包括历史故障日志以及基于故障注入实验训练所得到的故障日志；

对训练数据集进行数据转换和降维处理；

基于智能学习改进算法对处理后的训练数据集进行训练，建立状态评估模型。