一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法与流程

1.本发明属于电网风险管控技术领域，涉及到一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法。


背景技术：

2.电力行业在社会的发展中占据着非常重要的地位,电力电网一旦发生事故,将会对人们的生活带来诸多不便,也会对供电企业造成较大的社会影响。伴随着城镇化建设的快速发展,现有供电网络结构逐渐扩大,电网内影响运行安全的风险因素也越来越多，为了提高电力供应可靠性和安全性的保障力度，有必要对电网运行风险进行识别管控。
3.然而目前在进行电网运行风险识别时一般都侧重于电网本身运行产生的风险，例如线路运行过载、过压，线路设备运行故障等，忽略了恶劣天气引发的运行风险、例如大风、暴雨、暴雪等，会导致线路受损，重要电力设备失效，严重者会引发火灾，造成人员伤亡，由此可见因恶劣天气引发的电网运行危害还是比较大的，如果在电网运行中忽略对恶劣天气的监测，无形之中就会缩小电网运行风险识别的覆盖范围，导致识别受限，不够全面，从而一定程度上影响了电网运行风险识别的及时性和准确性，不利于后续电网运行风险管控处理。
4.再者，目前在进行电网运行风险管控时仅以识别到的运行风险作为管控依据，在运行风险较大时为了方便电网管理基本都采用断电处理，缺乏对用电端供电持续性的需求考量，这是由于不同的用电端对供电持续性的需求存在差异，对于有些精密用电设备，对电力供应的连续性和稳定性非常敏感，贸然断电会导致设备损坏，可能无法修复或代价昂贵，因而单纯以识别到的运行风险作为管控依据很显然不够科学、合理，容易形成一刀切的现象，造成管控结果与用电端适配度不高，致使管控效果不佳，无形之中增加了无效管控的发生率。


技术实现要素：

5.鉴于此，现提出一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，有效解决了上述背景技术中所提出的问题。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提出一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，包括下述步骤：a、统计目标地区内存在的供电网数量，并获取各供电网对应的用电信息和供电管控端，其中用电信息包括用电区域面积、用电区域用电时段及各用电时段对应的主体负荷等级。
7.b、实时监测各供电网对应的线路运行信息、设备运行信息和线路经过地区天气信息，据此评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险，若评判某供电网在某监测时刻存在运行风险，则将该供电网记为风险供电网，将该监测时刻记为风险时刻，同时识别风险供电网在风险时刻的运行风险指向。
8.c、基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向预测风险供电网在风险时刻的断
电需求指数。
9.d、基于风险供电网对应的风险时刻和用电信息评估风险供电网在风险时刻的允许断电指数。
10.e、基于风险供电网在风险时刻的断电需求指数和允许断电指数评判风险供电网是否需要断电处理，并在评判风险供电网不需要断电处理时解析风险供电网对应的未断电处理方式。
11.f、将风险供电网对应的断电处理评判结果和未断电处理方式上传至相应的供电管控端。
12.在一种可选的方式中，所述用电区域用电时段包括用电区域高峰用电时段、用电区域平时用电时段和用电区域低谷用电时段，其中各用电时段对应的主体负荷等级对应的获取过程如下：统计用电区域内存在的电力设备数量，并识别各电力设备的负荷等级。
13.设定监测时间段，进而在监测时间段对应的各监测日中统计各用电时段中处于运行状态的电力设备，作为各用电时段对应的运行电力设备。
14.将同一用电时段内各监测日的运行电力设备进行相互对比，进而将相同运行电力设备进行去重，得到各用电时段对应的若干运行电力设备。
15.基于各电力设备的负荷等级获取各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级，并按照重要性由高到低的顺序将各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级进行排列，进而取排在第一位的负荷等级作为各用电时段对应的主体负荷等级。
16.在一种可选的方式中，所述线路运行信息包括线路负载率、线路过压率和线路供电波动度，设备运行信息包括线路上各设备的运行指征，天气信息包括天气类型和天气表现程度值。
17.在一种可选的方式中，所述监测时刻的划分的具体划分方式为：设定开始监测时刻，进而在一天时间内从开始监测时刻起按照设定的时间间隔进行划分，得到若干监测时刻。
18.在一种可选的方式中，所述评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险具体包括以下步骤：从供电管理库中提取目标地区内各供电网对应的线路限定运行信息和线路各设备的正常运行指征。
19.将各供电网在各监测时刻的线路运行信息与各供电网对应的线路限定运行信息进行对比，计算各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数，表达式为，式中、、分别表示为第i供电网在第t监测时刻的线路负载率、线路过压率、线路供电波动度，i表示为供电网的编号，，t表示为监测时刻的编号，，、、分别表示为第i供电网对应的限定线路负载率、限定线路过压率、限定线路供电波动度，e表示为自然常数。
20.将各供电网在各监测时刻的设备运行信息与各供电网对应线路各设备的正常运
行指征进行对比，计算各供电网在各监测时刻的设备运行异常指数，表达式为，式中表示为第i供电网在第t监测时刻中第k设备的运行指征，k表示为设备编号，，表示为第i供电网对应线路上第k设备的正常运行指征。
21.从天气信息中提取天气类型，进而从供电管理库中筛选出各供电网在各供电时刻的天气影响因子。
22.从天气信息中提取天气表现程度值，由此将各供电网在各监测时刻的天气影响因子结合天气表现程度值通过表达式得到各供电网在各监测时刻的天气恶劣指数，表示为第i供电网在第t监测时刻的天气表现程度值。
23.将各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数与供电管理库中各供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数进行对比，若某供电网在某监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数均小于或等于该供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数，则评判该供电网不存在运行风险，反之则评判该供电网存在运行风险。
24.在一种可选的方式中，所述风险供电网在风险时刻的运行风险指向具体识别方式为将风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数导入识别模型，得到风险供电网在风险时刻的运行风险指向，、、分别表示为风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数、天气恶劣指数，、、分别表示为风险供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数、允许天气恶劣指数。
25.在一种可选的方式中，所述预测风险供电网在风险时刻的断电需求指数参见下述过程：将风险供电网在风险时刻的运行风险指向与供电管理库中存储的各种运行风险指向对应的断电影响占比因子进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的断电影响占比因子。
26.基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向从风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数中筛选出风险供电网对应的运行风险指数。
27.利用预测表达式得到风险供电网在风险时刻的断电需求指数，表示为风险供电网所属运行风险指向对应的允许运行风险指数。
28.在一种可选的方式中，所述评估风险供电网在风险时刻的允许断电指数参见下述步骤：从风险供电网对应的用电信息中提取用电区域面积，并将其结合目标地区面积计算得到风险供电网对应的用电区域占比率。
29.从风险供电网对应的用电信息中提取用电区域用电时段，进而将风险供电网对应的风险时刻与风险供电网对应的用电区域用电时段进行匹配，从中匹配出风险供电网对应风险时刻所属用电区域用电时段，记为特定用电时段。
30.将风险供电网对应的特定用电时段与供电管理库中存储的各种用电时段对应的供电中断危害因子进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的供电中断危害因子。
31.基于风险供电网对应的特定用电时段从用电信息中提取风险供电网在特定用电时段的主体负荷等级。
32.将风险供电网在特定用电时段的主体负荷等级与供电管理库中各种负荷等级对应的需求供电可靠度进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的需求供电可靠度。
33.将、和导入表达式，计算出风险供电网在风险时刻的需求供电持续指数,u表示为预设常数，且u》1。
34.将风险供电网在风险时刻的需求供电持续指数与供电管理库中存储的各种需求供电持续指数对应的允许断电指数进行对比，从中获取风险供电网在风险时刻的允许断电指数。
35.在一种可选的方式中，所述评判风险供电网是否需要断电处理的实现方式为将风险供电网在风险时刻的断电需求指数与允许断电指数进行对比，若断电需求指数大于允许断电指数，则评判风险供电网需要断电处理，反之则评判风险供电网不需要断电处理。
36.在一种可选的方式中，所述解析风险供电网对应的未断电处理方式参见下述过程：将风险供电网在风险时刻的运行风险指向导入解析算法，得到风险供电网对应的未断电处理方式r。
37.相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明在进行电网运行风险识别时通过从供电线路运行状态、设备运行状态和线路经过地区天气状态三个维度出发实时进行监测，进而根据监测结果进行风险判断识别，通过扩展电网运行风险识别的覆盖范围实现了电网运行风险的全面识别，有效规避了现有技术中电网风险识别受限的缺陷，在一定程度上提高了电网运行风险识别的及时性和准确性，能够为电网运行风险管控处理提供可靠参照。
38.（2）本发明在进行电网运行风险管控处理时通过获取用电端信息，由此分析用电端对供电持续性的需求，以此将识别到的运行风险与用电端对供电持续性的需求进行融合，综合地进行电网风险管控，使得电网风险管控更加科学、合理，大大提高了管控结果与用电端的适配度，使得管控效果更佳，很大程度上减少了无效管控的发生率，同时也在一定程度上保障了用电设备的运行安全，有利于降低因贸然断电对用电端造成的损失。
39.（3）本发明在基于识别到的电网运行风险和用电端对应供电持续性的需求进行管控处理后当管控处理结果为不断电处理时增加了未断电处理方式的解析，能够为不断电处理的电网运行安全提供针对性、可靠性的保障措施，能够在不断电的状态下尽可能地降低电网运行风险，有利于维持电网的持续运行。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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。
41.图1为本发明的方法步骤示意图。
具体实施方式
42.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，都属于本发明保护的范围。
43.请参阅图1所示，本发明提出一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，包括下述步骤：a、统计目标地区内存在的供电网数量，并获取各供电网对应的用电信息和供电管控端，其中用电信息包括用电区域面积、用电区域用电时段及各用电时段对应的主体负荷等级。
44.在进一步地实施例中，用电区域用电时段包括用电区域高峰用电时段、用电区域平时用电时段和用电区域低谷用电时段。
45.需要说明的是，上述用电区域用电时段的划分是将一天对应的24h进行划分，示例性地，用电区域高峰用电时段为9:00-17:00，用电区域平时用电时段为17:00-22:00，用电区域低谷用电时段为22:00-8:00。
46.其中各用电时段对应的主体负荷等级对应的获取过程如下：统计用电区域内存在的电力设备数量，并识别各电力设备的负荷等级，具体识别方式为将用电区域内存在的各电力设备名称与供电管理库中各种负荷等级对应的若干电力设备名称进行匹配，由此识别各电力设备的负荷等级。
47.需要知道的是，负荷等级是电力负荷根据对供电可靠性的要求和中断供电对政治、经济所造成损失或影响的程度进行分级，可划分为一级负荷、二级负荷和三级负荷，其中一级负荷的重要性大于二级负荷，二级负荷的重要性大于三级负荷。
48.设定监测时间段，进而在监测时间段对应的各监测日中统计各用电时段中处于运行状态的电力设备，作为各用电时段对应的运行电力设备。
49.将同一用电时段内各监测日的运行电力设备进行相互对比，进而将相同运行电力设备进行去重，得到各用电时段对应的若干运行电力设备。
50.基于各电力设备的负荷等级获取各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级，并按照重要性由高到低的顺序将各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级进行排列，进而
取排在第一位的负荷等级作为各用电时段对应的主体负荷等级。
51.b、实时监测各供电网对应的线路运行信息、设备运行信息和线路经过地区天气信息，其中线路运行信息包括线路负载率、线路过压率和线路供电波动度，设备运行信息包括线路上各设备的运行指征，天气信息包括天气类型和天气表现程度值，据此评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险，若评判某供电网在某监测时刻存在运行风险，则将该供电网记为风险供电网，将该监测时刻记为风险时刻，同时识别风险供电网在风险时刻的运行风险指向。
52.在本发明的具体实施方式中，监测时刻的具体划分方式为：设定开始监测时刻，进而在一天时间内从开始监测时刻起按照设定的时间间隔进行划分，得到若干监测时刻。
53.作为上述方案的一个示例，假定开始监测时刻为7:00，设定的时间间隔为10分钟，在这种情况下划分的监测时刻为7:10-7:20、7:20-7:30、7:30-7:40......。
54.进一步地，线路运行信息中线路负载率的获取方式为获取线路实际负载，利用公式得到，线路过压率的获取方式为获取线路实际运行电压，并利用公式，线路供电波动度的获取方式为采集线路电能质量指标，具体包括频率偏差、电压偏差、电网谐波率，利用表达式
55.又进一步地，线路上存在的设备包括但不限断路器、变压器、互感器......再进一步地，天气类型包括雨天、风天、晴天、雪天等，天气表现程度值为相应天气类型下的表现程度，当天气类型为雨天时，天气表现程度值为，当天气类型为风天时，天气表现程度值为，当天气类型为晴天时，天气表现程度值为，当天气类型为雪天时，天气表现程度值为。
56.需要说明的是，上述天气信息是从线路经过地区的气象中心获取。
57.在上述技术方案中，评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险具体包括以下步骤：从供电管理库中提取目标地区内各供电网对应的线路限定运行信息和线路各设备的正常运行指征。
58.将各供电网在各监测时刻的线路运行信息与各供电网对应的线路限定运行信息进行对比，计算各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数，表达式为，式中、、分别表示为第i供电网在第t监测时刻的线路负载率、线路过压率、线路供电波动度，i表示为供电网的编号，，t表示为监测时刻的编号，，、、分别表示为第i供
电网对应的限定线路负载率、限定线路过压率、限定线路供电波动度，e表示为自然常数。
59.将各供电网在各监测时刻的设备运行信息与各供电网对应线路各设备的正常运行指征进行对比，计算各供电网在各监测时刻的设备运行异常指数，表达式为，式中表示为第i供电网在第t监测时刻中第k设备的运行指征，k表示为设备编号，，表示为第i供电网对应线路上第k设备的正常运行指征。
60.从天气信息中提取天气类型，进而从供电管理库中筛选出各供电网在各供电时刻的天气影响因子，其中天气类型越恶劣，天气影响因子越大。
61.从天气信息中提取天气表现程度值，由此将各供电网在各监测时刻的天气影响因子结合天气表现程度值通过表达式得到各供电网在各监测时刻的天气恶劣指数，表示为第i供电网在第t监测时刻的天气表现程度值。
62.将各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数与供电管理库中各供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数进行对比，若某供电网在某监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数均小于或等于该供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数，则评判该供电网不存在运行风险，反之则评判该供电网存在运行风险。
63.在上述方案基础上，风险供电网在风险时刻的运行风险指向具体识别方式为将风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数导入识别模型，得到风险供电网在风险时刻的运行风险指向，、、分别表示为风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数、天气恶劣指数，、、分别表示为风险供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数、允许天气恶劣指数。
64.本发明在进行电网运行风险识别时通过从供电线路运行状态、设备运行状态和线路经过地区天气状态三个维度出发实时进行监测，进而根据监测结果进行风险判断识别，通过扩展电网运行风险识别的覆盖范围实现了电网运行风险的全面识别，有效规避了现有技术中电网风险识别受限的缺陷，在一定程度上提高了电网运行风险识别的及时性和准确性，能够为电网运行风险管控处理提供可靠参照。
65.c、基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向预测风险供电网在风险时刻的断电需求指数，具体预测过程如下：将风险供电网在风险时刻的运行风险指向与供电管理库中存储的各种运行风险指向对应的断电影响占比因子进行匹配，从中匹配出风险供电网在
风险时刻的断电影响占比因子。
66.上述中各种运行风险指向对应的断电影响因子取值在0-1之间。
67.基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向从风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数中筛选出风险供电网对应的运行风险指数。
68.利用预测表达式得到风险供电网在风险时刻的断电需求指数，表示为风险供电网所属运行风险指向对应的允许运行风险指数。
69.具体地，风险供电网在风险时刻的运行风险指向为线路运行过限时，风险供电网对应的运行风险指数为线路运行过限指数，允许运行风险指数为允许线路运行过限指数，风险供电网在风险时刻的运行风险指向为设备运行异常时，风险供电网对应的运行风险指数为设备运行异常指数，允许运行风险指数为允许设备运行异常指数，风险供电网在风险时刻的运行风险指向为天气恶劣时，风险供电网对应的运行风险指数为天气恶劣指数，允许运行风险指数为允许天气恶劣指数。
70.d、基于风险供电网对应的风险时刻和用电信息评估风险供电网在风险时刻的允许断电指数，包括下述步骤：从风险供电网对应的用电信息中提取用电区域面积，并将其除以目标地区面积计算得到风险供电网对应的用电区域占比率。
71.从风险供电网对应的用电信息中提取用电区域用电时段，进而将风险供电网对应的风险时刻与风险供电网对应的用电区域用电时段进行匹配，从中匹配出风险供电网对应风险时刻所属用电区域用电时段，记为特定用电时段。
72.将风险供电网对应的特定用电时段与供电管理库中存储的各种用电时段对应的供电中断危害因子进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的供电中断危害因子。
73.基于风险供电网对应的特定用电时段从用电信息中提取风险供电网在特定用电时段的主体负荷等级。
74.将风险供电网在特定用电时段的主体负荷等级与供电管理库中各种负荷等级对应的需求供电可靠度进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的需求供电可靠度。
75.将、和导入表达式，计算出风险供电网在风险时刻的需求供电持续指数,u表示为预设常数，且u》1。
76.将风险供电网在风险时刻的需求供电持续指数与供电管理库中存储的各种需求供电持续指数对应的允许断电指数进行对比，从中获取风险供电网在风险时刻的允许断电指数。
77.e、基于风险供电网在风险时刻的断电需求指数和允许断电指数评判风险供电网是否需要断电处理，并在评判风险供电网不需要断电处理时解析风险供电网对应的未断电处理方式。
78.在上述方案中，评判风险供电网是否需要断电处理的实现方式为将风险供电网在风险时刻的断电需求指数与允许断电指数进行对比，若断电需求指数大于允许断电指数，
则评判风险供电网需要断电处理，反之则评判风险供电网不需要断电处理。
79.本发明在进行电网运行风险管控处理时通过获取用电端信息，由此分析用电端对供电持续性的需求，以此将识别到的运行风险与用电端对供电持续性的需求进行融合，综合地进行电网风险管控，使得电网风险管控更加科学、合理，大大提高了管控结果与用电端的适配度，使得管控效果更佳，很大程度上减少了无效管控的发生率，同时也在一定程度上保障了用电设备的运行安全，有利于降低因贸然断电对用电端造成的损失。
80.优选地，解析风险供电网对应的未断电处理方式参见下述过程：将风险供电网在风险时刻的运行风险指向导入解析算法，得到风险供电网对应的未断电处理方式r。
81.本发明在基于识别到的电网运行风险和用电端对应供电持续性的需求进行管控处理后当管控处理结果为不断电处理时增加了未断电处理方式的解析，能够为不断电处理的电网运行安全提供针对性、可靠性的保障措施，能够在不断电的状态下尽可能地降低电网运行风险，有利于维持电网的持续运行。
82.f、将风险供电网对应的断电处理评判结果和未断电处理方式上传至相应的供电管控端。
83.本发明在实施过程中还用到了供电管理库，用于存储各供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数，存储各供电网对应的线路额定负载、线路额定运行电压和正常频率偏差、正常电压偏差、正常电网谐波率，存储各种天气类型对应的影响因子，存储各供电网对应的线路限定运行信息和线路各设备的正常运行指征，存储各种运行风险指向对应的断电影响占比因子，存储各种用电时段对应的供电中断危害因子，存储各种负荷等级对应的需求供电可靠度，存储各种负荷等级对应的若干电力设备名称，并存储各种需求供电持续指数对应的允许断电指数。
84.以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于，包括下述步骤：a、统计目标地区内存在的供电网数量，并获取各供电网对应的用电信息和供电管控端，其中用电信息包括用电区域面积、用电区域用电时段及各用电时段对应的主体负荷等级；b、实时监测各供电网对应的线路运行信息、设备运行信息和线路经过地区天气信息，据此评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险，若评判某供电网在某监测时刻存在运行风险，则将该供电网记为风险供电网，将该监测时刻记为风险时刻，同时识别风险供电网在风险时刻的运行风险指向；c、基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向预测风险供电网在风险时刻的断电需求指数；d、基于风险供电网对应的风险时刻和用电信息评估风险供电网在风险时刻的允许断电指数；e、基于风险供电网在风险时刻的断电需求指数和允许断电指数评判风险供电网是否需要断电处理，并在评判风险供电网不需要断电处理时解析风险供电网对应的未断电处理方式；f、将风险供电网对应的断电处理评判结果和未断电处理方式上传至相应的供电管控端。2.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述用电区域用电时段包括用电区域高峰用电时段、用电区域平时用电时段和用电区域低谷用电时段，其中各用电时段对应的主体负荷等级对应的获取过程如下：统计用电区域内存在的电力设备数量，并识别各电力设备的负荷等级；设定监测时间段，进而在监测时间段对应的各监测日中统计各用电时段中处于运行状态的电力设备，作为各用电时段对应的运行电力设备；将同一用电时段内各监测日的运行电力设备进行相互对比，进而将相同运行电力设备进行去重，得到各用电时段对应的若干运行电力设备；基于各电力设备的负荷等级获取各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级，并按照重要性由高到低的顺序将各用电时段对应各运行电力设备的负荷等级进行排列，进而取排在第一位的负荷等级作为各用电时段对应的主体负荷等级。3.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述线路运行信息包括线路负载率、线路过压率和线路供电波动度，设备运行信息包括线路上各设备的运行指征，天气信息包括天气类型和天气表现程度值。4.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述监测时刻的划分的具体划分方式为：设定开始监测时刻，进而在一天时间内从开始监测时刻起按照设定的时间间隔进行划分，得到若干监测时刻。5.如权利要求3所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述评判各供电网在各监测时刻是否存在运行风险具体包括以下步骤：从供电管理库中提取目标地区内各供电网对应的线路限定运行信息和线路各设备的正常运行指征；将各供电网在各监测时刻的线路运行信息与各供电网对应的线路限定运行信息进行
对比，计算各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数，表达式为，式中、、分别表示为第i供电网在第t监测时刻的线路负载率、线路过压率、线路供电波动度，i表示为供电网的编号，，t表示为监测时刻的编号，，、、分别表示为第i供电网对应的限定线路负载率、限定线路过压率、限定线路供电波动度，e表示为自然常数；将各供电网在各监测时刻的设备运行信息与各供电网对应线路各设备的正常运行指征进行对比，计算各供电网在各监测时刻的设备运行异常指数，表达式为，式中表示为第i供电网在第t监测时刻中第k设备的运行指征，k表示为设备编号，，表示为第i供电网对应线路上第k设备的正常运行指征；从天气信息中提取天气类型，进而从供电管理库中筛选出各供电网在各供电时刻的天气影响因子；从天气信息中提取天气表现程度值，由此将各供电网在各监测时刻的天气影响因子结合天气表现程度值通过表达式得到各供电网在各监测时刻的天气恶劣指数，表示为第i供电网在第t监测时刻的天气表现程度值；将各供电网在各监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数与供电管理库中各供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数进行对比，若某供电网在某监测时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数均小于或等于该供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数和允许天气恶劣指数，则评判该供电网不存在运行风险，反之则评判该供电网存在运行风险。6.如权利要求5所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述风险供电网在风险时刻的运行风险指向具体识别方式为将风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数导入识别模型，得到风险供电网在风险时刻的运行风险指向，、、分别表示为风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数、天气
恶劣指数，、、分别表示为风险供电网对应的允许线路运行过限指数、允许设备运行异常指数、允许天气恶劣指数。7.如权利要求6所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述预测风险供电网在风险时刻的断电需求指数参见下述过程：将风险供电网在风险时刻的运行风险指向与供电管理库中存储的各种运行风险指向对应的断电影响占比因子进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的断电影响占比因子；基于风险供电网在风险时刻的运行风险指向从风险供电网在风险时刻的线路运行过限指数、设备运行异常指数和天气恶劣指数中筛选出风险供电网对应的运行风险指数；利用预测表达式得到风险供电网在风险时刻的断电需求指数，表示为风险供电网所属运行风险指向对应的允许运行风险指数。8.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述评估风险供电网在风险时刻的允许断电指数参见下述步骤：从风险供电网对应的用电信息中提取用电区域面积，并将其结合目标地区面积计算得到风险供电网对应的用电区域占比率；从风险供电网对应的用电信息中提取用电区域用电时段，进而将风险供电网对应的风险时刻与风险供电网对应的用电区域用电时段进行匹配，从中匹配出风险供电网对应风险时刻所属用电区域用电时段，记为特定用电时段；将风险供电网对应的特定用电时段与供电管理库中存储的各种用电时段对应的供电中断危害因子进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的供电中断危害因子；基于风险供电网对应的特定用电时段从用电信息中提取风险供电网在特定用电时段的主体负荷等级；将风险供电网在特定用电时段的主体负荷等级与供电管理库中各种负荷等级对应的需求供电可靠度进行匹配，从中匹配出风险供电网在风险时刻的需求供电可靠度；将、和导入表达式，计算出风险供电网在风险时刻的需求供电持续指数,u表示为预设常数，且u>1；将风险供电网在风险时刻的需求供电持续指数与供电管理库中存储的各种需求供电持续指数对应的允许断电指数进行对比，从中获取风险供电网在风险时刻的允许断电指数。9.如权利要求1所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述评判风险供电网是否需要断电处理的实现方式为将风险供电网在风险时刻的断电需求指数与允许断电指数进行对比，若断电需求指数大于允许断电指数，则评判风险供电网需要断电处理，反之则评判风险供电网不需要断电处理。10.如权利要求6所述的一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，其特征在于：所述解析风险供电网对应的未断电处理方式参见下述过程：
将风险供电网在风险时刻的运行风险指向导入解析算法，得到风险供电网对应的未断电处理方式r。

技术总结
本发明属于电网风险管控技术领域，具体公开一种基于大数据的电网风险智能识别管控方法，本发明在进行电网运行风险识别时通过从供电线路运行状态、设备运行状态和线路经过地区天气状态三个维度出发实时进行监测，进而根据监测结果进行风险判断识别，通过扩展电网运行风险识别的覆盖范围，实现了电网运行风险的全面识别，在一定程度上提高了电网运行风险识别的及时性和准确性，同时在进行电网运行风险管控处理时通过获取用电端信息，由此分析用电端对供电持续性的需求，以此将识别到的运行风险与用电端对供电持续性的需求进行融合，综合地进行电网风险管控，使得电网风险管控更加科学、合理，提高了管控结果与用电端的适配度。提高了管控结果与用电端的适配度。提高了管控结果与用电端的适配度。


技术研发人员：王磊 方进虎 张传海 王京景 麦立 张午扬 王洪波 李昂 梁昆 夏贤明 王波
受保护的技术使用者：国网安徽省电力有限公司
技术研发日：2023.08.21
技术公布日：2023/9/26