一种基于数据协同计算的电网分析方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及电力系统，尤其涉及一种基于数据协同计算的电网分析方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、电网图分布管理系统是一种用于管理和监控电力系统中的电网设备和拓扑结构的软件系统。它通过建立电网的拓扑模型，记录和维护电网中各个设备(如变电站、输电线路、配电设备等)之间的连接关系和属性信息，并提供实时的监测、操作和分析功能，以确保电网的安全稳定运行。

2、现有技术中的电网图分布管理系统无法准确计算分析实际的电网行为和特性，影响了优化调度和规划的效果，且现有技术中的电网图分布管理系统缺乏科学的规划决策支持，由于数据集成和模型建立的不足，系统可能无法提供准确的预测和分析结果，从而限制了决策者在电网规划和运营方面的决策能力。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于数据协同计算的电网分析方法、系统及存储介质，以实现提高计算电网行为和特性的准确性，提高对电网风险预测和分析的能力。

2、本发明提供了一种基于数据协同计算的电网分析方法，包括：

3、收集实时电网数据，根据历史电网数据和所述实时电网数据，利用预测算法，预测未来预设时间段的电网预测数据；对不同时间段的电网预测数据进行融合，生成电网状态模型；

4、根据电网中的传统电源和分布式电源的行为和运行状态，建立电源模型；根据电网的拓扑结构和参数，对电网的输电线路、变压器和开关设备进行建模，生成电网模型；根据电网的负载，建立电网负荷模型；将电源模型、电网模型和电网负荷模型进行耦合，生成耦合模型；

5、对电网中的充电负荷进行建模，生成充电负荷模型；利用连续时间序列潮流分析技术，根据所述充电负荷模型，分别对电网状态模型、电源模型、电网模型和负荷模型进行分析，计算充电负荷对电网稳定的影响参数，生成潮流分析结果；

6、通过数据挖掘技术对电网状态模型、电源模型、电网模型、电网负荷模型、耦合模型、充电负荷模型和潮流分析结果进行规律和异常情况的分析，预测电网未来的运行趋势数据和风险数据；

7、将潮流分析结果以及电网未来的运行趋势数据和风险数据反馈给用户，以使用户进行管理和操作决策。

8、进一步地，对不同时间段的电网预测数据进行融合，生成电网状态模型，具体为：

9、利用数据协同计算技术，对不同时间段的电网预测数据进行协同处理；

10、将协同处理后的电网预测数据进行融合，得到电网中各个电源、负荷和线路的运行参数的变化信息，生成电网状态模型；

11、所述运行参数包括：功率、电流和电压。

12、进一步地，根据电网中的传统电源和分布式电源的行为和运行状态，建立电源模型，根据电网的拓扑结构和参数，对电网的输电线路、变压器和开关设备进行建模，生成电网模型，根据电网的负载，建立电网负荷模型，具体为：

13、分别构建电源模型、电网模型和电网负荷模型的计算任务；

14、利用分布式计算技术，将各所述计算任务分发到对应节点上进行并行计算，以使第一节点接收到电源模型的计算任务后，根据电网中的传统电源和分布式电源的行为和运行状态，建立电源模型，

15、第二节点接收到电网模型的计算任务后，根据电网的拓扑结构和参数，对电网的输电线路、变压器和开关设备进行建模，生成电网模型，

16、第三节点接收到电网负荷模型的计算任务后，根据电网的负载，建立电网负荷模型。

17、进一步地，将电源模型、电网模型和电网负荷模型进行耦合，生成耦合模型，具体为：

18、根据电源模型、电网模型和负荷模型之间的关系，将电源模型、电网模型和负荷模型的各个元素的特性和行为整合到一个统一的模型中，生成耦合模型。

19、进一步地，对电网中的充电负荷进行建模，生成充电负荷模型之前，还包括：

20、根据电网强度指标数据和接入限制约束条件，对电网负荷分布和线路状态进行分析，生成分析结果；

21、根据分析结果，对分布式电源接入位置进行优化，确定最佳的分布式电源接入位置。

22、进一步地，根据电网强度指标数据和接入限制约束条件，对电网负荷分布和线路状态进行分析，生成分析结果，根据分析结果，对分布式电源接入位置进行优化，确定最佳的分布式电源接入位置，具体为：

23、将最小化线损和最大化供电可靠数值作为目标函数；

24、将电网容量限制和预设的电压稳定要求作为目标函数的约束条件；

25、初始化一个概率矩阵，所述概率矩阵中的每个元素表示对应位置作为分布式电源接入位置的概率；

26、根据所述目标函数，对所述概率矩阵进行迭代计算，

27、其中，在每次迭代计算中，根据当前的概率矩阵，生成一组策略样本，一组所述策略样本包括若干各样本；每个所述样本表示一种分布式电源接入位置；

28、对每个所述样本计算对应的目标函数值，并将所有所述样本的目标函数值进行排序；

29、根据每个所述样本和对应的目标函数值，更新所述当前的概率矩阵；

30、当达到收敛的条件时，完成迭代计算，并将迭代计算后的样本作为最佳的分布式电源接入位置。

31、进一步地，对电网中的充电负荷进行建模，生成充电负荷模型，具体为：

32、根据电网中充电负荷的充电速率、连接和断开行为时序特性数据，对充电负荷进行建模，生成充电负荷模型。

33、进一步地，根据所述充电负荷模型，分别对电网状态模型、电源模型、电网模型和负荷模型进行分析，计算充电负荷对电网稳定的影响参数，生成潮流分析结果，具体为：

34、根据充电负荷模型，对电网状态模型进行分析，计算充电负荷对电网的功率平衡和电压稳定的第一影响参数，将所述第一影响参数作为电网的稳定的指标；

35、根据充电负荷模型，对电网状态模型进行分析，计算充电负荷对电网的功率波动、谐波和电压暂降的第二影响参数，将所述第二影响参数作为电网的功率质量的指标；

36、根据充电负荷模型，对电源模型、电网模型和负荷模型进行分析，计算充电负荷对电网电源线路和开关设备的工作状态和负荷情况的第二影响参数，将所述第二影响参数作为设备的寿命的指标；

37、将电网的稳定的指标、电网的功率质量的指标和设备的寿命的指标作为潮流分析结果。

38、作为优选方案，本发明通过将传统电源、分布式电源、电网和负荷进行综合建模，并耦合它们之间的关系，协同建模能够更准确地描述电网系统行为，从而支持电网的优化调度和规划；结合电网强度指标和优化算法，确定最佳的分布式电源接入位置，优化电网负载均衡、提高供电可靠性，以及促进分布式能源的有效接入；对充电负荷对电网的影响进行模拟和评估，有助于快速了解充电负荷对电网稳定性、功率质量和设备寿命的影响，从而为电网运行提供更准确的预测和决策支持。

39、本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

40、相应地，本发明还提供一种基于数据协同计算的电网分析系统，包括：数据采集与存储模块、序列仿真计算框架模块、源网荷储协同建模模块、分布式电源接入位置规划模块、连续时间序列潮流分析模块和仿真结果分析与可视化模块；

41、所述数据采集与存储模块用于收集实时电网数据，并将其存储在统一的数据库中；

42、所述序列仿真计算框架模块用于根据历史电网数据和所述实时电网数据，利用预测算法，预测未来预设时间段的电网预测数据；对不同时间段的电网预测数据进行融合，生成电网状态模型；

43、所述源网荷储协同建模模块用于根据电网中的传统电源和分布式电源的行为和运行状态，建立电源模型；根据电网的拓扑结构和参数，对电网的输电线路、变压器和开关设备进行建模，生成电网模型；根据电网的负载，建立电网负荷模型；将电源模型、电网模型和电网负荷模型进行耦合，生成耦合模型；

44、所述分布式电源接入位置规划模块用于根据电网强度指标数据和接入限制约束条件，对电网负荷分布和线路状态进行分析，生成分析结果；根据分析结果，对分布式电源接入位置进行优化，确定最佳的分布式电源接入位置；

45、所述连续时间序列潮流分析模块用于对电网中的充电负荷进行建模，生成充电负荷模型；利用连续时间序列潮流分析技术，根据所述充电负荷模型，分别对电网状态模型、电源模型、电网模型和负荷模型进行分析，计算充电负荷对电网稳定的影响参数，生成潮流分析结果；

46、所述仿真结果分析模块用于通过数据挖掘技术对电网状态模型、电源模型、电网模型、电网负荷模型、耦合模型、充电负荷模型和潮流分析结果进行规律和异常情况的分析，预测电网未来的运行趋势数据和风险数据；

47、将潮流分析结果以及电网未来的运行趋势数据和风险数据反馈给用户，以使用户进行管理和操作决策。

48、相应地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如本
技术实现要素：
所述的一种基于数据协同计算的电网分析方法。