一种电网大数据的风险管理平台的制作方法

本发明涉及电网大数据管理，具体为一种电网大数据的风险管理平台。

背景技术：

1、电网大数据的风险管理平台是一个用于监测和管理电网风险的工具。它通过收集、分析和处理电网相关数据，帮助电网运营商和管理机构评估和管理各种潜在风险。

2、根据申请号为cn202310668543.x的专利显示，该专利通过将目标电网划分为主网段和配网段，进而分别对主网段和配网段进行运行指标监测，由此依次分析目标电网对应主网段的运行风险系数、配网段的运行风险系数，与此同时分析主配网接界点的电能传递效果和主配网的互联风险系数，进而结合上述综合评估目标电网对应的运行风险系数。

3、上述专利通过对不同段的电网运行风险系数进行计算来判断电网整体的工作状态，虽然能够在一定程度上对电网局部工作状态进行分析，但是针对电网整体的运行状态不能根据数据进行合理的预警。

4、部分现有的风险管理平台在使用的时候，采用的是对电网的电压、电流进行监测，并针对出现异常的电压和电流进行预警，这种实时的预警方式虽然能够起到预警的作用，但是这样的预警方式不能很好地结合历史数据来进行风险预测，同时针对出现的异常不能很好地对其进行具体原因分析，导致后续工作人员没有具体的检查方向。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种电网大数据的风险管理平台，解决了不能很好地结合历史数据来进行风险预测，其次针对异常原因没有合理地分析，导致后续不能确定具体检修方向的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种电网大数据的风险管理平台，包括电网数据获取单元、风险分析单元、异常原因分析单元和风险管理输出单元，且上述单元之间为电性连接。

3、电网数据获取单元，用来对实时电网数据和历史电网数据进行获取，且实时数据包括：电压、电流和功率，其中实时电网数据通过设置的不同传感器获取，传感器包括电压表、电流表和功率计量表，同时将获取到的实时电网数据和历史电网数据传输到风险分析单元。

4、风险分析单元，根据获取到的历史电网数据，并基于大数据分析和机器学习算法建立电网数据模型，接着将实时电网数据代入电网数据模型中得到输出结果，并判断输出结果为正常还是异常，同时生成对应的正常信号和异常信号，并将正常信号传输到正常监测单元，将异常信号传输到异常原因分析单元。

5、正常监测单元，用于获取到传输的正常信号，并对实时数据进行监测，同时对实时数据进行监测预警处理，具体的监测预警处理方式为：

6、将实时数据与预警值y进行比较，如果实时数据中存在任一数据超过预警值，则生成预警信号，并将预警信号传输到异常原因分析单元，反之如果实时数据均未超过预警值，则生成正常信息，同时将正常信息传输到风险管理输出单元。

7、异常原因分析单元，对获取到的异常信号进行分析，通过根据实时数据中的电压和电流计算得到理论功率，并将理论功率与实时数据中的功率进行比较判断，且具体的比较判断方式为：

8、获取到电压和电流，并根据公式p＝u*i*a计算得到功率，且将功率记作理论功率，其中a为影响因子，具体数值由操作人员根据输出损耗进行确定，接着将其与实时数据中的功率ps进行比较，若ps＝p，则表示理论功率正常，同时生成功率正常信号，反之若ps≠p，则表示理论功率异常，同时生成功率异常信号，且实时功率表示当前接入电网的总功率大小，而理论功率则表示电网的输出功率大小，接着分别对功率正常信号和功率异常信号进行分析；

9、对功率正常信号进行分析的具体方式为：

10、以当前时间为节点，对节点之后时间周期t内实时功率ps进行监测，同时计算相邻两个时间周期的实时功率ps变化差值记作实时功率差值pc，并将其与预设值ys进行比较，若实时功率差值pc≥预设值ys，则表示实时功率存在较大变化，并生成供电不稳信号，若实时功率差值pc＜预设值ys，则表示实时功率变化稳定，并生成供电稳定信号，并将生成的供电不稳信号和供电稳定信号传输到风险管理输出单元。具体地，预设值ys的具体数值由操作人员根据实际情况设定。

11、对功率异常信号进行分析的具体方式为：

12、获取到实时数据中的电压和电流且分别记作us和is，同时对时间周期t内电压us和is的变化情况进行分析判断，且以下的分析是以电压us的变化情况为例进行分析；

13、计算相邻两个时间周期的电压差值记作uc，其中两个相邻周期电压分别表示为us1和us2，且us1为前一个时间周期内电压，us2为后一个时间周期内电压，并将其与电压预设值uy进行比较，若uc≥uy，则表示电压差值超过预设值，并生成二次分析信号，同时对电压差值uc进行分析，具体的分析方式为：

14、将电压差值uc、us1和us2代入公式计算得到电网当前的风险值f，接着将风险值f与风险预警值fy进行比较，具体的风险预警值根据历史数据计算得到，若风险值f≥风险预警值fy，则表示电网存在异常，同时生成风险预警信号，反之若风险值f＜风险预警值fy，则表示电网正常，同时生成风险正常信号；

15、针对当uc＜uy的情况，则表示电压差值未超过预设值，同时生成电压不稳定信号；

16、本发明提供了一种电网大数据的风险管理平台。与现有技术相比具备以下有益效果：

17、本发明通过根据历史数据建立对应的电网数据模型，并通过将实时数据输入到模型中来判断电网整体的工作状态，针对正常工作状态进行持续监测，同时根据电压和电流进行预警，针对异常工作状态对其进行具体分析，通过计算功率来判断是否存在供电不稳的情况，其次通过对电压和电流进行分析，计算整体的风险值，判断是否存在风险，根据数据进行合理的风险预测，从而能够保证电网的正常运行。

技术特征：

1.一种电网大数据的风险管理平台，其特征在于，包括：电网数据获取单元、异常原因分析单元、风险分析单元、正常监测单元、风险管理输出单元；

2.根据权利要求1所述的一种电网大数据的风险管理平台，其特征在于，所述风险分析单元，用于根据获取到的历史数据和实时电压、电流和功率来判断电网工作状态，且具体判断方式为：

3.根据权利要求2所述的一种电网大数据的风险管理平台，其特征在于，所述正常监测单元，用于对传输的正常信号进行分析，通过对实时数据进行监测并生成监测信息，且得到监测信息的具体方式为：

4.根据权利要求1所述的一种电网大数据的风险管理平台，其特征在于，所述异常原因分析单元得到功率正常信号和功率异常信号的具体方式为：

5.根据权利要求4所述的一种电网大数据的风险管理平台，其特征在于，所述异常原因分析单元对功率正常信号的具体分析方式为：

6.根据权利要求1所述的一种电网大数据的风险管理平台，其特征在于，所述异常原因分析单元对功率异常信号的具体分析方式为：

7.根据权利要求1所述的一种电网大数据的风险管理平台，其特征在于，所述风险管理输出单元，用于获取到传输的供电不稳信号、供电稳定信号、正常信息、风险预警信号和风险正常信号，并将其通过显示设备显示给操作人员。

技术总结
本发明公开了一种电网大数据的风险管理平台，包括电网数据获取单元、风险分析单元，本发明涉及电网大数据管理技术领域，解决了不能很好的结合历史数据来进行风险预测，其次针对异常原因没有合理的分析，导致后续不能确定具体检修方向的技术问题，本发明通过根据历史数据建立对应的电网数据模型，并通过将实时数据输入到模型中来判断电网整体的工作状态，针对正常工作状态进行持续监测，同时根据电压和电流进行预警，针对异常工作状态对其进行具体分析，通过计算功率来判断是否存在供电不稳的情况，其次通过对电压和电流进行分析，计算整体的风险值，判断是否存在风险，根据数据进行合理的风险预测，从而能够保证电网的正常运行。

技术研发人员：刘峻,徐宏泉,高万贤,李碧清,杜超本,石海戈,许峰源
受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17