一种基于大数据的配电台区管理方法及系统与流程

本发明涉及大数据，尤其涉及一种基于大数据的配电台区管理方法及系统。

背景技术：

1、在现代能源领域，为了满足不断增长的能源需求和实现能源的高效利用，配电台区的管理变得越来越重要。传统的配电台区管理方法往往依赖于手动观测和静态分析，面临着分析不准确、效率低下的问题。为了克服这些问题并提高配电台区管理的效率和准确性，一种基于大数据的配电台区管理方法及系统应运而生。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于大数据的配电台区管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据的配电台区管理方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：基于大数据技术获取历史配电台区运行数据及配电台区监测数据；对配电台区监测数据进行设备节点识别，以生成配电设施节点；对配电设施节点进行节点耦合分析，以生成节点耦合数据；

4、步骤s2：对配电设施节点进行动态性能计算，以生成节点动态性能数据；基于节点耦合数据对节点动态性能数据进行最优拓扑网络分析，以生成最优拓扑网络数据；

5、步骤s3：通过最优拓扑网络数据对配电设施节点进行网络拓扑关联拟合，以构建配电节点拓扑网络；利用配电节点拓扑网络对配电设施节点进行边缘状态检测，以生成边缘状态数据；

6、步骤s4：根据节点动态性能数据对边缘状态数据进行负载峰值计算，以生成节点负载峰值数据；基于节点负载峰值数据对配电节点拓扑网络进行临界抗扰动仿真处理，以获取临界阈值数据；

7、步骤s5：基于临界阈值数据对配电节点拓扑网络进行拓扑优化，以生成拓扑路径优化数据；通过拓扑路径优化数据对配电节点拓扑网络动态进行重构处理，以生成动态节点拓扑网络；根据历史配电台区运行数据利用动态节点拓扑网络对配电台区监测数据进行负荷趋势预测，以生成配电趋势预测数据；

8、步骤s6：对配电趋势预测数据进行时序分析，以生成配电趋势预测曲线，利用配电趋势预测曲线对动态节点拓扑网络进行配电决策优化，以构建动态配电决策模型，执行配电台区管理作业。

9、本发明通过历史配电台区运行数据的获取和配电台区监测数据的分析可以提供对配电台区运行状态的全面了解和评估，设备节点识别和配电设施节点的生成可以建立起配电台区的结构模型，为后续的分析和优化提供基础，节点耦合分析可以揭示节点之间的相互影响和关联程度，帮助识别潜在的问题和优化机会，动态性能计算可以评估各个节点的实时性能，包括电压稳定性、功率负载等，为后续的优化决策提供依据，最优拓扑网络分析可以通过考虑节点之间的耦合关系，确定最佳的节点连接方式，以提高配电台区的整体性能和效率，配电节点拓扑网络的构建可以准确地描述配电设施节点之间的关系，为后续的分析和优化提供基础，边缘状态检测可以实时监测节点的运行状态和边缘参数，如电流、电压等，以便及时发现异常情况和进行故障诊断，节点负载峰值数据的计算可以确定节点的负荷峰值，帮助评估节点的负载能力和稳定性，临界抗扰动仿真处理可以模拟配电节点拓扑网络在极限负荷情况下的稳定性，为系统设计和优化提供参考，拓扑优化可以通过调整节点之间的连接方式，降低能量损耗、提高电压稳定性等，从而优化配电台区的性能，动态节点拓扑网络可以根据实时的运行数据进行动态调整和重构，以适应配电台区实际运行情况和需求变化，配电趋势预测数据可以根据历史运行数据和动态节点拓扑网络，对未来的负荷趋势进行预测，为配电台区的负荷管理和调度提供参考依据，配电趋势预测曲线的生成可以通过对配电趋势预测数据进行时序分析，揭示负荷变化趋势和周期性，为配电决策提供更准确的预测依据，动态配电决策模型可以基于配电趋势预测曲线，结合实时的运行数据和拓扑网络状态，进行智能化的配电决策优化，提高配电台区的效率、稳定性和可靠性。

10、优选地，步骤s1包括以下步骤：

11、步骤s11：基于大数据技术获取历史配电台区运行数据及配电台区监测数据；

12、步骤s12：对配电台区监测数据进行设备节点识别，以生成配电设施节点；

13、步骤s13：基于配电台区监测数据对配电设施节点进行节点运行特征分析，以生成节点运行特征数据；

14、步骤s14：对配电设施节点进行节点拓扑位置分析，以生成拓扑结构位置数据；

15、步骤s15：根据节点运行特征数据对拓扑结构位置数据进行节点间传输容量计算，以生成节点间电力传输瓶颈指数；

16、步骤s16：通过节点间电力传输瓶颈指数对配电设施节点进行节点耦合分析，以生成节点耦合数据。

17、本发明通过历史配电台区运行数据的获取可以提供对过去一段时间内配电台区运行状态的详细信息，这包括电压、电流、功率负载等数据，有助于了解过去的运行情况和存在的问题配电台区监测数据的获取可以通过实时监测电网状态和设备参数，提供对当前运行状态的即时了解，及时发现异常情况和故障，并采取相应的措施设备节点识别可以根据配电台区监测数据中的参数和特征，确定各个设备节点的位置和属性，建立配电网络的结构模型，为后续的分析和优化提供基础节点运行特征分析可以对配电设施节点的运行状况进行深入评估，包括电压波动、频率变化、功率负载等方面的特征，发现节点的异常行为和潜在的故障风险，并采取相应的措施进行处理节点拓扑位置分析可以确定各个设备节点在配电台区中的相对位置和拓扑关系，理解节点之间的连接方式和电力传输路径，为后续的分析和优化提供依据节点间传输容量计算可以评估节点之间电力传输的能力和容量，通过结合节点运行特征数据和拓扑结构位置数据，可以确定节点间的瓶颈位置，即电力传输的限制点，发现潜在的电力拥堵问题和瓶颈，并提供优化建议节点耦合分析可以揭示节点之间的相互影响和关联程度，通过考虑节点间的电力传输瓶颈指数，可以确定节点之间的耦合程度和相互影响的程度，识别潜在的问题和优化机会，并提供更合理的配电台区管理策略。

18、优选地，步骤s2包括以下步骤：

19、步骤s21：对配电设施节点进行电压波动统计，获取电压波动数据；

20、步骤s22：基于电压波动数据对配电设施节点进行频率响应分析，以生成频率响应数据；

21、步骤s23：根据频率响应数据利用配电设施节点动态性能计算公式对配电设施节点进行动态性能计算，以生成节点动态性能数据；

22、步骤s24：基于节点耦合数据对配电设施节点进行负荷平衡检测，以生成节点负荷稳定性数据；

23、步骤s25：利用节点负荷稳定性数据对节点动态性能数据进行最优拓扑网络分析，以生成最优拓扑网络数据。

24、本发明通过电压波动统计可以对配电设施节点的电压变化情况进行分析和记录，通过获取电压波动数据，可以评估节点电压的稳定性和波动程度，发现电压异常情况和潜在的电力质量问题，并采取相应的措施进行调整和改进，频率响应分析可以通过分析电压波动数据，了解节点对于频率变化的响应特性，评估节点的稳定性和对频率变化的适应能力，通过生成频率响应数据，可以发现频率相关的问题，并为配电台区管理提供参考依据，动态性能计算可以根据频率响应数据和相关的计算公式，评估配电设施节点的动态性能，这包括节点的频率响应能力、稳定性和调节特性等方面，通过生成节点动态性能数据，可以发现节点的动态行为特征，并为配电台区的动态管理和调度提供支持，负荷平衡检测可以通过分析节点耦合数据，评估配电设施节点之间的负荷分配情况，通过生成节点负荷稳定性数据，可以发现负荷不平衡的节点和潜在的过载风险，实现负荷的均衡分配，提高节点的负荷稳定性和供电可靠性，最优拓扑网络分析可以通过结合节点负荷稳定性数据和节点动态性能数据，评估不同节点之间的连接方式和拓扑结构对于系统性能的影响，通过生成最优拓扑网络数据，可以发现潜在的优化机会，包括改进节点连接方式、增强节点间的传输能力等，以提高配电台区的效率和可靠性。

25、优选地，步骤s23中的配电设施节点动态性能计算公式具体为：

26、

27、其中，f为配电设施节点动态性能指数，v0为配电设施节点初始电压，α为配电设施节点功率因数，t为电流衰减因数，ω为电压波动周期，φ为谐波失真率，inoise为电流噪音含量，b为配电设施节点故障率，c为配电设施节点响应率，x为配电设施节点稳定率。

28、本发明通过v0·e―αt使用初始电压作为参考值，可以评估节点的电压稳定性和工作状态，电流衰减因数描述了电流随时间的衰减情况。通过考虑电流的衰减，可以更准确地估计节点的动态性能和电流响应能力，cos(ωt+φ)通过考虑电压的周期性波动，可以评估节点的电压稳定性和抗干扰能力，inoise电流噪音含量表示了电流中的随机波动和噪音。通过考虑电流的噪音含量，可以评估节点的稳定性和抗干扰能力，反映了节点的故障率与响应率之间的关系。故障率表示节点故障的概率，响应率表示节点对故障的响应速度和准确性。通过考虑故障率和响应率的比值，可以综合评估节点在故障情况下的性能表现。较小的故障率和较大的响应率比值意味着节点具有更高的可靠性和更快的故障响应能力，节点稳定率描述了节点在动态条件下的稳定性。通过考虑节点稳定率，可以评估节点在不同工作条件下的稳定性和可靠性。较高的稳定率表示节点在动态环境下能够保持较稳定的工作状态，具有更好的抗干扰能力和稳定性。

29、优选地，步骤s3包括以下步骤：

30、步骤s31：对配电设施节点进行拓扑连接约束分析，以生成拓扑连接约束数据；

31、步骤s32：根据拓扑连接约束数据通过最优拓扑网络数据对配电设施节点进行网络拓扑关联拟合，以构建配电节点拓扑网络；

32、步骤s33：对配电设施节点进行电压波动状态分析，以生成电压波动状态数据；

33、步骤s34：利用配电节点拓扑网络对电压波动状态数据进行边缘状态检测，以生成边缘状态数据。

34、本发明通过拓扑连接约束分析可以考虑配电设施节点之间的物理连接和电力传输能力，确定节点之间的拓扑连接约束条件，通过生成拓扑连接约束数据，可以限制节点之间的连接方式，确保网络拓扑的可行性和合理性，优化配电台区的网络结构，提高电力传输效率和可靠性，通过最优拓扑网络数据和拓扑连接约束数据，可以对配电设施节点进行网络拓扑关联拟合，这包括确定节点之间的连接方式、传输路径和拓扑结构，通过构建配电节点拓扑网络，可以提供对节点之间关系的全面认识，为配电台区管理和运行提供准确的拓扑信息，电压波动状态分析可以对配电设施节点的电压波动情况进行评估和分析，通过对节点电压波动的统计和特征提取，可以生成电压波动状态数据，了解节点电压的稳定性和质量状况，发现电压异常情况和潜在的电力质量问题，边缘状态检测可以利用配电节点拓扑网络的信息，对电压波动状态数据进行分析和判定，通过检测电压波动数据与节点拓扑关系的一致性，可以生成边缘状态数据，即节点处于边缘状态的判断结果，发现节点的异常状态和潜在的故障风险，并采取相应的措施进行处理和维护，通过边缘状态数据的生成，可以提高配电台区管理的响应速度和故障处理效率。

35、优选地，步骤s4包括以下步骤：

36、步骤s41：根据节点动态性能数据对边缘状态数据进行节点负载分析，以生成节点负载数据；

37、步骤s42：对节点负载数据进行负载峰值计算，以生成节点负载峰值数据；

38、步骤s43：基于节点负载峰值数据对配电节点拓扑网络进行临界抗扰动仿真处理，以获取临界阈值数据。

39、本发明通过节点动态性能数据和边缘状态数据进行节点负载分析，可以评估节点的负载情况和负载水平，通过生成节点负载数据，可以了解每个节点的负载状态，包括负载容量、负载率等信息，配电台区管理人员了解节点的负载情况，并采取相应的负荷管理策略，以保证节点运行在合适的负载范围内，通过对节点负载数据进行负载峰值计算，可以确定节点负载的最大值和峰值负载时刻，生成节点负载峰值数据可以帮助配电台区管理人员了解节点负载的高峰期和负载波动情况，规划和优化负荷分配策略，以确保节点在负载峰值期间仍能保持正常运行，避免过载和负荷失衡的问题，临界抗扰动仿真处理可以基于节点负载峰值数据对配电节点拓扑网络进行模拟和分析，以评估网络在不同负载条件下的稳定性和抗扰动能力，通过获取临界阈值数据，可以确定节点负载达到临界状态时的最大负载容量和系统的极限稳定性，配电台区管理人员了解系统的极限负载能力，制定负荷控制策略，以确保系统在不同负载条件下能够稳定运行，避免过负荷和故障发生。

40、优选地，步骤s43的具体步骤为：

41、步骤s431：基于节点负载峰值数据对配电节点拓扑网络进行瞬态负载激励，以生成瞬态负载响应数据；

42、步骤s432：对瞬态负载响应数据进行抗扰动分析，以生成节点抗扰动指数；

43、步骤s433：通过节点抗扰动指数对配电节点拓扑网络进行负载临界状态检测，以生成临界状态分布曲线；

44、步骤s434：对临界状态分布曲线进行临界负载阈值计算，以获取临界阈值数据。

45、本发明通过对配电节点拓扑网络进行瞬态负载激励，可以模拟节点在负载变化时的响应行为，通过生成瞬态负载响应数据，可以了解节点在负载变化时的瞬态响应特性，如电压波动、电流变化等，评估节点负载的动态稳定性和响应能力，为配电台区管理人员提供节点负载调控和负荷平衡的依据，抗扰动分析可以基于瞬态负载响应数据，对节点的抗扰动能力进行评估和分析，通过生成节点抗扰动指数，可以量化节点对负载变化和外部干扰的响应能力，确定节点的稳定性和可靠性水平，为配电台区管理人员提供节点抗扰动能力的信息，以制定相应的保护和优化策略，基于节点抗扰动指数，可以对配电节点拓扑网络进行负载临界状态检测，通过判定节点抗扰动指数与临界阈值的关系，可以确定节点处于正常状态、临界状态还是超过临界状态，生成临界状态分布曲线可以直观地展示节点负载的分布情况和临界状态的分布范围，配电台区管理人员了解节点负载的整体情况和临界状态的分布特征，为负载管理和优化提供依据，通过对临界状态分布曲线进行分析和处理，可以计算得到临界负载阈值数据，临界负载阈值表示节点负载达到临界状态时的上限阈值，确定节点负载的极限容量，为配电台区管理人员提供负载控制和负荷分配的参考，通过获取临界阈值数据，可以确保节点负载在安全范围内运行，避免过载和故障的发生，并提高系统的可靠性和稳定性。

46、优选地，步骤s5的具体步骤为：

47、步骤s51：基于临界阈值数据对配电节点拓扑网络进行冗余拓扑路径分析，以识别冗余拓扑路径；

48、步骤s52：根据冗余拓扑路径对配电节点拓扑网络进行拓扑优化，以生成拓扑路径优化数据；

49、步骤s53：通过拓扑路径优化数据对配电节点拓扑网络进行动态重构处理，以生成动态节点拓扑网络；

50、步骤s54：根据历史配电台区运行数据对配电台区监测数据进行负荷周期分析，以生成负荷周期性数据；

51、步骤s55：利用动态节点拓扑网络对负荷周期性数据进行负荷趋势预测，以生成配电趋势预测数据。

52、本发明通过冗余拓扑路径分析可以通过基于临界阈值数据，识别出配电节点拓扑网络中存在的冗余路径，冗余路径是指在网络中存在多条备用路径，当某条路径发生故障或负载超过阈值时，可以通过其他冗余路径来保障供电，识别冗余拓扑路径有助于配电台区管理人员了解网络的冗余结构，提高供电的可靠性和鲁棒性，拓扑优化是基于已识别的冗余拓扑路径，对配电节点拓扑网络进行优化调整的过程，通过对网络进行拓扑优化，可以减少冗余路径的长度、降低网络的复杂度，提高电力传输的效率和可靠性，生成拓扑路径优化数据可以为配电台区管理人员提供优化后的拓扑结构，以指导网络的布局和改进，动态节点拓扑网络是在拓扑路径优化的基础上进行动态重构处理后得到的网络，通过根据拓扑路径优化数据对节点拓扑网络进行动态重构，可以实现网络的实时调整和优化，生成动态节点拓扑网络可以提供配电台区管理人员一个实时、准确的网络拓扑结构，以适应负载变化和故障恢复等动态条件，负荷周期分析是基于历史配电台区运行数据，对监测数据进行周期性负荷分析的过程，通过对配电台区监测数据进行负荷周期分析，可以识别出负荷的周期性变化规律，如日、周、月等周期，生成负荷周期性数据有助于配电台区管理人员了解负荷的周期性变化趋势，为负荷预测和调控提供依据，利用动态节点拓扑网络对负荷周期性数据进行负荷趋势预测可以根据历史数据和网络拓扑信息，预测未来负荷的趋势和变化，生成配电趋势预测数据可以帮助配电台区管理人员进行负荷规划和负荷调度，以实现合理的负荷分配和资源优化，预测负荷趋势有助于提前做好负荷准备和应对措施，确保配电系统的稳定运行和供电质量的保障。

53、优选地，步骤s6的具体步骤为：

54、步骤s61：对配电趋势预测数据进行时序分析，以生成配电趋势时序数据；

55、步骤s62：对配电趋势时序数据进行曲线拟合，以生成配电趋势预测曲线，

56、步骤s63：对动态节点拓扑网络进行动态电力调度分析，以生成动态电力调度数据；

57、步骤s64：基于配电趋势预测曲线对动态节点拓扑网络进行故障节点预测，以生成故障节点预测数据；

58、步骤s65：通过动态电力调度数据及故障节点预测数据对动态节点拓扑网络进行配电决策优化，以构建动态配电决策模型，执行配电台区管理作业。

59、本发明通过时序分析是对配电趋势预测数据进行时间序列分析的过程，通过对配电趋势预测数据进行时序分析，可以提取其中的时间相关性和趋势特征，生成配电趋势时序数据可以帮助配电台区管理人员更好地理解负荷的演变过程和趋势变化，为后续的决策和规划提供基础，曲线拟合是基于配电趋势时序数据，对数据进行数学模型拟合的过程，通过对配电趋势时序数据进行曲线拟合，可以得到一条平滑的预测曲线，反映负荷的趋势变化，生成配电趋势预测曲线可以帮助配电台区管理人员直观地了解负荷的未来发展趋势，为决策和规划提供可视化的参考，动态电力调度分析是基于动态节点拓扑网络，对电力调度进行实时分析和优化的过程，通过对动态节点拓扑网络进行动态电力调度分析，可以根据负荷需求、节点状态和拓扑结构等因素，优化电力的分配和传输，实现系统的高效运行，生成动态电力调度数据可以提供配电台区管理人员关于实时电力调度的决策依据，以提高供电效率和质量，基于配电趋势预测曲线的故障节点预测是通过分析负荷趋势和拓扑结构，预测可能出现故障的节点，通过对动态节点拓扑网络进行故障节点预测，可以提前发现潜在的故障风险，采取相应的预防和维护措施，生成故障节点预测数据可以帮助配电台区管理人员制定故障处理和维修计划，减少故障对供电系统的影响，基于动态电力调度数据和故障节点预测数据，可以对动态节点拓扑网络进行配电决策优化，通过综合考虑电力调度和故障处理等因素，构建动态配电决策模型，可以实现对配电台区管理作业的优化和自动化，优化的配电决策模型可以提高供电系统的效率和可靠性，提升决策的准确性和响应速度，从而实现更好的配电台区管理和电力供应服务。

60、在本说明书中，提供一种基于大数据的配电台区管理系统，包括：

61、信息采集模块，用于基于大数据技术获取历史配电台区运行数据及配电台区监测数据；对配电台区监测数据进行设备节点识别，以生成配电设施节点；对配电设施节点进行节点耦合分析，以生成节点耦合数据；

62、动态性能模块，用于对配电设施节点进行动态性能计算，以生成节点动态性能数据；基于节点耦合数据对节点动态性能数据进行最优拓扑网络分析，以生成最优拓扑网络数据；

63、拓扑网络模块，用于通过最优拓扑网络数据对配电设施节点进行网络拓扑关联拟合，以构建配电节点拓扑网络；利用配电节点拓扑网络对配电设施节点进行边缘状态检测，以生成边缘状态数据；

64、临界阈值模块，用于根据节点动态性能数据对边缘状态数据进行负载峰值计算，以生成节点负载峰值数据；基于节点负载峰值数据对配电节点拓扑网络进行临界抗扰动仿真处理，以获取临界阈值数据；

65、负荷趋势预测模块，用于基于临界阈值数据对配电节点拓扑网络进行拓扑优化，以生成拓扑路径优化数据；通过拓扑路径优化数据对配电节点拓扑网络进行动态重构处理，以生成动态节点拓扑网络；根据历史配电台区运行数据利用动态节点拓扑网络对配电台区监测数据进行负荷趋势预测，以生成配电趋势预测数据；

66、决策模型模块，用于对配电趋势预测数据进行时序分析，以生成配电趋势预测曲线，利用配电趋势预测曲线对动态节点拓扑网络进行配电决策优化，以构建动态配电决策模型，执行配电台区管理作业。

67、本发明通过构建基于大数据的配电台区管理系统，通过大数据技术获取历史配电台区运行数据和配电台区监测数据，有助于配电台区管理人员获得丰富的数据资源，包括历史运行情况和当前监测数据，这些数据可以提供对配电台区状态和性能的全面了解，为后续的分析和决策提供基础，对配电台区监测数据进行设备节点识别，可以确定配电设施的各个节点，这些节点可以是变压器、开关设备、线路等，通过设备节点识别，可以建立配电设施的拓扑结构，为后续的分析和优化提供节点级别的信息，通过对配电设施节点进行节点耦合分析，可以识别节点之间的相互关系和耦合程度，节点耦合数据反映了节点之间的相互作用和相互影响程度，这些数据可以用于拓扑优化、性能分析和故障预测等方面的决策，基于动态性能模块，可以对配电设施节点进行动态性能计算，这包括节点的电压、电流、功率等参数的计算和监测，节点动态性能数据提供了对配电设施运行状况的实时了解，有助于故障诊断、负荷管理和能效优化等方面的决策，基于节点耦合数据，进行最优拓扑网络分析，可以找到配电设施节点之间的最优连接方式和拓扑结构，最优拓扑网络数据提供了一个优化的配电网络结构，可以提高供电系统的可靠性、效率和响应能力，利用最优拓扑网络数据，对配电设施节点进行拓扑关联拟合，可以建立配电节点拓扑网络，这个网络反映了节点之间的连接关系和拓扑结构，为后续的边缘状态检测和拓扑优化提供基础，根据节点动态性能数据，对边缘状态数据进行负载峰值计算，节点负载峰值数据反映了节点的负荷峰值和负载特征，有助于负荷管理和负荷预测等方面的决策，基于节点负载峰值数据，对配电节点拓扑网络进行临界抗扰动仿真处理，评估配电网络的稳定性和抗扰动能力，并获取临界阈值数据，有助于制定系统保护策略和应对突发情况，利用历史配电台区运行数据和动态节点拓扑网络，对配电台区监测数据进行负荷趋势预测，负荷趋势预测数据提供了对未来负荷变化的估计，有助于优化负荷调度、资源规划和容量扩展等方面的决策，通过对负荷趋势预测数据进行时序分析，可以生成配电趋势预测曲线，这些曲线可以用于动态节点拓扑网络的配电决策优化，通过优化拓扑路径和调整配置参数，可以提高配电系统的效率、可靠性和经济性，基于配电趋势预测曲线和动态节点拓扑网络，构建动态配电决策模型，该模型可以支持配电台区管理作业，包括负荷调度、设备维护、故障处理等方面的决策，通过模型的执行，可以提高配电系统的运行效果和管理效率。