基于实时多源数据融合的输电线路多工况模拟分析方法与流程

本发明涉及输电线路，特别涉及基于实时多源数据融合的输电线路多工况模拟分析方法。

背景技术：

1、目前，电力系统为我国社会经济的快速发展提供了强而有力的动力支持，而输电线路对供电的安全稳定性具有直接的影响，因此，保证输电线路在运行过程中的安全可靠性具有十分重要的意义。由于输电线路跨越区域范围广、所处地形复杂、所在自然环境恶劣、设备长期暴露在外等原因,输电线路非常容易受到机械张力作用、雷击闪络、材料老化、覆冰、高温等因素的影响而出现断股、磨损甚至是腐蚀等各种问题，影响电力系统安全和稳定。传统的输电线路维护以及走廊巡检工作均依靠人工现场勘探完成，这种人工巡视方式存在以下缺陷：

2、输电线路在不同工况下可能面临过载、电压不稳定、潮流分布不均衡等安全问题；不同工况下，线路参数的变化可能导致系统失稳或振荡以及不同工况下，电力系统的效能可能出现波动的问题

技术实现思路

1、为了解决以上问题，本发明提供了一种基于实时多源数据融合的输电线路多工况模拟分析方法。

2、为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

3、基于实时多源数据融合的输电线路多工况模拟分析方法，包括如下步骤：

4、步骤一：从不同的数据源获取实时数据，包括天气数据、负荷数据、输电线路参数数据，对采集的数据进行预处理，以确保数据的质量和一致性；

5、步骤二：根据实际输电线路的拓扑结构和参数，建立电力系统模型，将步骤一中预处理后的实时数据应用到电力系统模型中，校准模型参数，确保模型的准确性和实时性；

6、步骤三：根据实际需求和预测数据，确定需要模拟的工况，将来自步骤一的多源实时数据融合到电力系统模型中，使用融合后的数据在电力系统模型中进行多工况模拟计算；

7、步骤四：将模拟计算得到的数据进行可视化处理，根据可视化结果，对不同工况下输电线路的性能和稳定性进行分析；

8、步骤五：基于分析结果，进行输电线路的优化设计和决策制定；

9、步骤六：持续采集来自多个数据源的实时数据，并将其融合到模型中，对输电线路的实际工况进行实时模拟。

10、进一步的：所述步骤二包括：

11、a.拓扑结构建模：根据实际输电线路的物理拓扑结构，采用节点或支路的方式建立电力系统的拓扑模型：

12、数据收集：获取关于输电线路的物理拓扑信息，包括线路的连接关系、节点、支路、变压器、发电机组件；

13、节点识别：基于收集到的数据，识别出电力系统中的各个节点，节点用于表示变电站、发电站以及关键支路的连接点。

14、连接关系：使用深度优先搜索算法分析节点之间的连接关系，建立节点之间的拓扑连接；

15、拓扑模型表示：基于节点和连接关系，建立拓扑模型的表示；

16、b.参数建模：根据实际线路的技术参数，建立输电线路、变压器、发电机和负荷组件的数学模型，其中：

17、输电线路模型：z＝r+jx

18、其中，z是复数阻抗，r是电阻，x是电抗；

19、变压器模型：

20、其中，v2和v1分别是变压器的次级和主级电压，t是变压器变比，k是变压器的损耗常数；

21、c.控制系统建模：建立自动控制设备的数学模型；

22、其中自动调压器使用如下公式表示：

23、

24、其中，u(t)是控制器输出，e(t)是误差，kp、ki和kd分别是比例、积分和微分增益；

25、d.数据融合：将步骤一中预处理后的实时数据与电力系统模型进行融合；

26、e.参数校准：根据融合后的实时数据，对电力系统模型的参数进行校准；

27、f.实时性处理：采用增量式建模和模型预测控制方法进行实时性处理；

28、g.精度优化：对模型校准过程中产生的误差进行优化处理，确保模型的准确性，更新规则如下：

29、

30、其中，θn+1是更新后的参数，θn是当前参数，α是学习率，是损失函数j关于参数θn的梯度。

31、进一步的：所述步骤三包括：

32、a.数据准备：将步骤一中采集的实时数据按照工况进行分类和整理，确保数据对应到正确的工况；

33、b.数据匹配：将准备好的实时数据与电力系统模型进行匹配，确保实时数据能够对应到正确的模型组件和参数；

34、c.数据插值：使用插值将实时数据转换为相应的时间步长，以便与模型进行匹配；

35、d.数据更新：将融合后的实时数据应用于电力系统模型中，动态更新模型的参数和状态，以反映当前工况下的实际情况；

36、e.设定模拟时间：根据需要模拟的时间范围和时间步长，设定模拟的时间参数；

37、f.初始化模型：使用步骤二中校准后的电力系统模型，并根据当前工况的实时数据进行初始化；

38、g.模拟运行：根据设定的时间范围和时间步长，使用动态更新的实时数据进行模拟运行,在每个时间步长内，根据模型和实时数据计算电力系统的状态和响应；

39、h.保存模拟结果：将模拟计算得到的电力系统状态和响应结果保存，以供后续分析和可视化使用；

40、i.多工况比较：对于多个工况逐一进行模拟计算，并比较不同工况下电力系统的运行情况和性能指标。

41、进一步的：所述步骤四包括：

42、a.数据准备：从模拟计算得到的结果中提取输电线路的负载数据'；

43、b.数据整理：对提取的负载数据进行整理和排序，确保数据按照时间顺序排列；

44、c.时间轴设置：根据模拟计算的时间范围和时间步长，确定绘制负载曲线的时间轴；

45、d.绘制负载曲线：利用数据可视化工具或编程语言；根据时间轴和负载数据，在图表上绘制负载曲线，将时间点和对应的负载数值连接起来；

46、e.添加标签和图例：添加时间轴标签、负载数值标签和图例，时间轴标签用于显示具体的时间点，负载数值标签用于显示每个时间点下的负载数值，图例用于说明不同线路的负载曲线；

47、f.图表样式设置：根据需要设置图表的样式；

48、g.结果保存和输出：将绘制好的负载曲线图保存为图像文件或其他格式，以便后续分析和报告。

49、进一步的：所述步骤五包括：

50、a.结果分析：对步骤四中绘制的线路负载曲线以及其他相关模拟结果进行详细分析，通过对比不同工况下的电力系统性能指标和响应特性，发现潜在问题和优化空间；

51、b.优化设计：基于分析结果，针对发现的问题和优化空间，进行输电线路的优化设计；

52、c.决策制定：根据优化设计的方案，制定相应的决策措施。这可能包括设定合理的负荷控制策略、设备投资计划、线路运行方案。

53、e.可行性评估：对制定的优化设计和决策方案进行可行性评估；

54、f.风险评估：评估优化设计和决策方案的潜在风险，包括可能出现的系统不稳定性、设备过载、能源供应不足情况，确保决策方案的可靠性和安全性；

55、g.决策实施：根据可行性和风险评估结果，选择合适的优化设计和决策方案进行实施；

56、h.监测与反馈：在决策实施过程中，持续监测输电线路的运行状况，收集实时数据，并与模拟计算结果进行对比。

57、进一步的：所述步骤六包括：

58、a.实时数据采集：持续采集来自多个数据源的实时数据；

59、b.数据融合和预处理：将采集的实时数据进行融合，并进行预处理，以确保数据的质量和一致性；

60、c.实时模拟计算：使用步骤二中建立的电力系统模型，并结合实时融合的数据进行实时模拟计算，在每个时间步长内，根据当前实时数据和模型状态计算电力系统的状态和响应；

61、e.绘制线路负载曲线：根据实时模拟计算的结果，绘制输电线路的实时负载曲线显示输电线路在不同时间点下的负载变化情况；

62、绘制线路负载曲线可以通过使用python编程语言和其可视化库matplotlib来实现。以下是具体实现的步骤：

63、数据准备：从实时模拟计算得到的结果中提取输电线路在不同时间点下的负载数据。

64、导入必要的库：首先，需要导入python中的matplotlib库和其他必要的库，以便进行数据处理和绘图。

65、数据处理：对提取的负载数据进行必要的处理，如数据排序和格式转换，以便后续绘图使用。

66、绘制曲线：使用matplotlib库的绘图函数，在同一张图表上绘制输电线路的负载曲线。横轴为时间，纵轴为线路负载。

67、添加标签和标题：为了使图表更具可读性，添加合适的轴标签、图例和标题，以便说明图表内容。

68、显示图表：调用matplotlib库的显示函数，将绘制的负载曲线图显示在屏幕上。

69、以下是使用python和matplotlib库实现绘制线路负载曲线的代码：

70、import matplotlib.pyplot as plt

71、#示例负载数据，以时间点和负载值为例

72、time_points＝[1,2,3,4,5]#时间点

73、load_values＝[100,120,110,130,140]#负载值

74、#绘制负载曲线

75、plt.plot(time_points,load_values,marker＝'o',linestyle＝'-',color＝'b')

76、#添加标签和标题

77、plt.xlabel('时间点')

78、plt.ylabel('线路负载')

79、plt.title('输电线路负载曲线图')

80、#显示图表

81、plt.show()

82、f.实时预警与反馈：根据线路负载曲线实时检测和预警潜在问题；

83、g.决策支持：基于实时监控和预警结果，为决策者提供及时的决策支持，根据预警信息，快速做出决策和应对措施；

84、h.数据保存和分析：将实时监控和预警结果保存为数据文件。

85、本发明与现有技术相比，所取得的技术进步在于：

86、解决了安全问题：输电线路在不同工况下可能面临过载、电压不稳定、潮流分布不均衡等安全问题。通过实时多源数据融合和模拟分析，我们可以实时监测线路负载、电压等关键指标，及时预警潜在安全风险，并向决策者提供实时反馈，以便采取相应的措施保障电力系统的安全运行。

87、解决了稳定性问题：电力系统稳定性是保障电网可靠运行的重要指标。不同工况下，线路参数的变化可能导致系统失稳或振荡。通过实时多源数据融合，可以动态更新电力系统模型，并进行稳定性分析，帮助决策者了解电力系统的稳定性情况，做出相应的优化和调整。

88、解决了效能问题：不同工况下，电力系统的效能可能出现波动。通过实时多源数据融合和模拟分析，我们可以对电力系统的运行效能进行评估，发现效能瓶颈，提出优化建议，从而提高电力系统的运行效率和性能。

89、总体而言，这本方法有助于实现电力系统的智能化运行与管理，提高电力系统的安全性、稳定性和效能，为电力系统运营者和决策者提供决策支持，确保电力系统的可靠供电。