一种智能电网实时负荷分析方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电气工程技术领域，特别是涉及一种智能电网实时负荷分析方法及系统。
【背景技术】
[0002]智能电网具有“信息化、数字化、自动化、互动化”四个特征。对智能电网定义中涉及了发电、输电、变电、配电、用电以及调度六大环节。其中“调度”环节，对智能调度提出了新的要求，电力负荷数据的实时分析预测则是电力调度的基础环节。因此，智能电网负荷数据分析是智能调度中重要的一部分。
[0003]随着电力工业信息化的快速发展，智能电网的发展给电网负荷分析带来了全新的挑战。传统电力系统中电力流、?目息流是单向的；而智能电网中电力和?目息流都是双向的，并且交换周期更快，预测频率更高。对于负荷分析来说，智能电网负荷分析对精度、密度要求更高，目前传统的负荷分析系统虽然也可以对智能电网的实时负荷分析进行预测分析，但是准确率非常低。
【发明内容】
[0004]本发明实施例中提供了一种智能电网实时负荷分析方法及系统，以解决现有技术中传统的负荷分析方法无法准确分析智能电网实时负荷数据问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案:
[0006]—种智能电网实时负荷分析方法，所述方法包括:
[0007]对智能电网的构架进行分层，获取每一层的监测节点；
[0008]实时统计所述监测节点中的负荷数据，对所述监测节点中负荷数据进行合并处理；
[0009 ]对智能电网中实时负荷数据进行分析。
[0010]优选地，所述实时统计所述监测节点中的负荷数据，对所述监测节点中负荷数据进行合并处理，包括:
[0011]对第一层监测节点中的负荷数据进行统计处理，然后对所述负荷数据进行合并处理；
[0012]经T时间后，再次对第一层监测节点中的负荷数据进行统计处理，同时第二层节点对所管辖的第一层监测节点中的负荷数据进行合并处理；
[0013]依据上述方法，各个层次的中的监测节点形成流水的负荷数据合并操作。
[0014]优选地，所述对监测节点中负荷数据进行合并处理，还包括:
[0015]对任何一个监测节点根据节点内的负荷数据合并结果进行二次统计操作。
[0016]优选地，所述实时统计所述监测节点中的负荷数据，包括:
[0017]获得所述监测节点中的用电记录的属性和数据，构建属性、数据组成的数据对；
[0018]统计过程中输入所述属性、数据组成的数据对，得到用电方式、用电户序号和能耗值数据；
[0019]将所述用电方式和所述用电序号组成数据对中新的属性，将所述能耗值作为新的数据，将同一用电记录中的相同用电方式的能耗值组成列表；
[0020]根据所述列表对监测节点中的负荷数据进行统计。
[0021 ]优选地，所述对智能电网中实时负荷数据的分析，包括:
[0022]每个层次的节点进行实时的负荷数据分析；
[0023]将分析后的结果缓存在当前节点中；
[0024]根据第N-1层次中负荷数据的统计结果完成第N层次节点中负荷数据的分析，且第N-1层次内节点中的负荷数据分析完毕后触发执行对第N层次节点中负荷数据的分析。
[0025]—种智能电网实时负荷分析系统，所述系统包括:
[0026]获取模块，用于对智能电网的构架进行分层，获取每一层的监测节点；
[0027]统计处理模块，实时统计所述监测节点中的负荷数据，对所述监测节点中负荷数据进行合并处理；
[0028]分析模块，完成对智能电网中实时负荷数据的分析。
[0029]优选地，所述统计处理模块包括:
[0030]监测统计单元，用于监测统计每层每个监测节点中的实时负荷数据；
[0031]合并处理单元，用于将多数监测统计的实时负荷数据进行合并处理。
[0032]优选地，还包括二次统计单元，用于对任何一个监测节点内的负荷数据合并结果进行二次统计操作。
[0033]优选地，所述分析模块包括:
[0034]分析单元，用于对实时的负荷数据进行分析；
[0035]缓存单元，用于缓存当前节点中分析后的结果。
[0036]由以上技术方案可见，本发明实施例提供的一种智能电网实时负荷分析方法及系统，所述方法包括:对智能电网的构架进行分层，获取每一层的监测节点，实时统计所述监测节点中的负荷数据，对所述监测节点中负荷数据进行合并处理，对智能电网中实时负荷数据进行分析。本发明通过对监测的节点进行处理，并实时获取节点中的负荷数据，实现获取智能电网中实时负荷数据的高效性，实时统计每个监测节点中的负荷数据并进行合并处理操作，然后对处理后的负荷数据进行分析，达到负荷数据分析的低延迟，提高了对负荷数据分析的准确率。
【附图说明】
[0037]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038]图1为本发明实施例提供的一种智能电网实时负荷分析方法的流程示意图；
[0039]图2为本发明实施例提供的一种智能电网监测节点分层结构示意图；
[0040]图3为本发明实施例提供的一种智能电网负荷数据处理架构各层数据处理流程；
[0041]图4为本发明实施例提供的一种智能电网实时负荷分析系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0042]为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0043]参见图1，为本发明实施例提供的一种智能电网实时负荷分析方法的流程示意图，所述方法包括:
[0044]SlOl，对智能电网的构架进行分层，获取每一层的监测节点；
[0045]为了监测智能电网中的负荷数据，在智能电网构架中设置很多的监测节点，每个监测节点虽然相互独立，但是每个监测节点之间是互相关联的，而且有的监测节点的监测数据时可以基于其下层监测节点的监测数据，因此对智能电网的构架进行分层。
[0046]图2为一种智能电网监测节点分层结构示意图，如图2所示，智能电网构架中包括η+ 1个节点，然后分成若干个层，第一层中只有监测节点I，第二层中包含监测节点2、监测节点3、监测节点4和监测节点5，最后一层包括监测节点η-2、监测节点η-1、监测节点η和监测节点η+1，所述监测节点的分层是根据节点负荷数据的流向划分的，因此监测节点的层次划分不是唯一的，可以根据实际情况进行具体的划分。
[0047]S102，实时统计所述监测节点中的负荷数据，对所述监测节点中负荷数据进行合并处理；
[0048]获得所述监测节点中的用电记录的属性和数据，构建属性、数据组成的数据对，统计过程中输入所述属性、数据组成的数据对，得到用电方式、用电户序号和能耗值数据，将所述用电方式和所述用电序号组成数据对中新的属性，将所述能耗值作为新的数据，将同一用电记录中的相同用电方式的能耗值组成列表；
[0049]对第一层监测节点中的负荷数据进行统计处理，然后对所述负荷数据进行合并处理，经T时间后，再次对第一层监测节点中的负荷数据进行统计处理，同时第二层节点对所管辖的第一层监测节点中的负荷数据进行合并处理;依据上述方法，各个层次的中的监测节点形成流水的负荷数据合并操作。
[0050]本发明可以基于的Hadoop Mapreduce执行框架，包括Map过程和Combine过程，其中Map过程及统计处理过程、Combine过程即位合并过程，上述两个过程的执行顺序根据监测点在整体框架中的位置有所不同；
[0051]第一层的监测节点首先进行Map操作，使用hadoop中默认的方法对所管辖的电网中的用电记录进行处理，得到用电记录的属性和数据，形成一批〈key，ValUe>对。Map过程首先分析输入的〈key，ValUe>对，得到倒排索引的三个重要信息:用电方式，用电户序号，能耗值。将用电方式和用电户序号组成key值，将能耗统计作为value，将同一用电记录中相同用电方式的能耗值组成列表，传递给combine过程。
[0052]第一层的监测节点进行Combine操作，将key值相同的value值累加，得到每位用电户在各用电方式下的能耗值。修改key值和value值，这次将用电方式作为key值，用电户序号和能耗值组成value值。第一层的监测节点将Combine的结果存储在第一层各自的监测节点中。
[0053]在经过T的时间后，第一层的监测节点再次发起Map操作，同时第二层的监测节点对所管辖的第一层监