一种基于大数据技术的配电网运行状态评估系统及方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN201711158412.8

申请日：20171120

发明人：黄华勇范敏陈欢张曦刘亚玲陈军罗保松唐山胡雅倩范理波

申请人：国网重庆市电力公司南岸供电分公司重庆大学国家电网公司

申请人地址：400060 重庆市南岸区南城大道23号

公开日：20180417

公开号：CN107918830A

代理人：王翔

代理机构：重庆大学专利中心 50201

摘　　要：本发明公开了一种基于大数据技术的配电网运行状态评估系统及方法，主要包括以下步骤：1)采集智能电网各个供电区域的数据。2)对采集的数据进行预处理。3)对来自各个系统的数据进行多源异构数据融合，并将接收到的数据以实时或定时的方式存储到分布式文件系统(HDFS)中。4)计算供电区域的评价指标。5)计算出各层次的权重，并得出A+～E类供电分区和当前供电区域的运行状态评估结果。6)将运行状态评估结果可视化。7)可视化结合运行状态评估区域的GIS数据，在地图上使用不同的颜色表示出不同的运行状态。8)可视化结合百度的开源可视化图表插件Echarts制作智能仪表盘(Dashboard)，通过DashBoard展示实时运行状态曲线和实时状态评估结果。

主权项：一种基于大数据技术的配电网运行状态评估系统及方法，其特征在于，主要包括以下步骤：1)采集智能电网各个供电区域的数据；数据源包括两部分数据；一部分数据是配电自动化系统的海量历史数据；另一部分数据是配电自动化系统的实时流数据。2)对来自各个系统的数据进行多源异构数据融合；开源工具Kafka接收多源异构数据融合后得到的数据；开源工具Kafka将接收到的数据以实时或定时的方式存储到分布式文件系统(HDFS)中；3)根据HDFS中的数据，利用Spark并行计算框架逐层计算供电区域的评价指标；主要计算步骤如下：3.1)计算供电区域内各条线路的指标评价结果；主要步骤如下：3.1.1)将存储在HDFS中的原始数据集随机切分；将切分的结果保存到不同的弹性分布式数据集RDD中作为输入；3.1.2)利用内存计算中的RDD来并行计算线路指标值；利用Spark的并行计算机制在各个计算节点并行计算；计算结果的输出形式为<xl_id,<zb_id,value>>；(1)其中，xl_id为所述线路ID；zb_id为指标ID；value为计算结果数值；3.1.3)以<xl_id,<zb_id,value>>作为本步骤的输入，在各个计算节点，根据线路ID号将计算后的指标值利用Spark的groupByKey函数进行局部聚合；3.1.4)将各个计算节点的计算数据汇总到主节点，并利用Spark的groupByKey函数进行全局聚合，从而得出每条线路的指标值；将得到的每条线路指标值数据输出到HDFS中，输出形式为<xl_id,List<zb_id,value>>；(2)其中，xl_id为线路ID；List为线路的指标集合；zb_id为指标ID；value为计算结果数值；3.2)根据步骤3.1.4中线路指标计算的结果，结合区域层次结构模型向上计算出供电区域内A+～E类供电分区的指标值；线路指标值向上计算的方法，根据指标值含义的不同，分为两种；两种指标计算方法分别如下：针对可以在线路层面求出具体值的指标，结合区域层次结构模型向上的计算公式为：对于无法在线路层面计算的指标值，采用0或1来表示该线路是否满足该指标，满足为1，不满足为0；对于无法在线路层面计算的指标值，结合区域层次结构模型向上的计算公式为：3.3)根据步骤3.2计算出的A+～E类供电分区的指标值，按照加权系数，结合区域层次结构向上计算出整个供电区域的指标值；4)对步骤3中的评价指标计算结果，运用层次分析法，计算出各层次的权重，并得出A+～E类供电分区和当前供电区域的运行状态评估结果；层次分析法的主要步骤如下：4.1)确定需要评估的供电区域；4.2)读取待评估区域指标层的各项评价指标；4.3)构建层次结构模型；运行状态评估的层次模型分为三层，分别为目标层、准则层和指标层；准则层为电网结构评估指标、装备水平评估指标、供电能力评估指标和可靠性评估指标；目标层为配电网运行状态评估指标；指标层为电网结构评估指标、装备水平指标、供电能力指标和供电可靠性指标；4.4)构造出各个层次的判别矩阵；通过1～9互反性标度理论设定评估因素之间的相对重要性；对评估因素进行两两比较；比较结果为判别矩阵中的元素值；4.5)对目标层、准则层和指标层进行排序；确立判别矩阵后，对所述判别矩阵进行一致性校验；对所述判别矩阵进行一致性检验的步骤主要如下：4.5.1)对于所述判别矩阵，引入BI值来判断所述判别矩阵的非一致性的严重程度，即其中λ_max为判别矩阵的最大特征根；n为阶数；4.5.2)引入随机一致性指标判断所述判别矩阵是否可以接受；根据平均随机一致性指标(RI)来计算随机一致性比率： $B R = \frac{B I}{R I}; - - - (6)$ 其中，BI值代表所述判别矩阵的非一致性的严重程度；RI为平均随机一致性指标；当BR≤0.1时，则所述判别矩阵通过一致性检验，所述判别矩阵是可靠的；当BR＞0.1时，则所述判别矩阵无法通过一致性检验；4.5.3)针对无法通过一致性检验的判别矩阵，不断调整未通过一致性检验的判别矩阵中的元素，直到未通过一致性检验的判别矩阵通过一致性检验；4.6)计算各层权重值并得出目标层的最终运行状态评估得分；运行状态评估分数的计算公式如下： $S = Σ_{i = 1}^{n} S_{i} W_{i}; - - - (7)$ 式中，S表示评价体系结构中任一非指标层的评分；n(n＞1)表示指标S下一层指标(准则层或指标层指标)的个数；S_i表示非目标层指标i的评分；W_i表示非目标层指标i的权重；i表示非目标层指标，1＜i＜n；5)将运行状态评估结果可视化；数据可视化主要包括实时运行状态评估结果显示和Spark交互式分析查询可视化；6)可视化结合运行状态评估区域的GIS数据，在地图上使用不同的颜色表示出不同的运行状态；7)实时运行状态评估的可视化结合百度的开源可视化图表插件Echarts制作智能仪表盘(Dashboard)，通过DashBoard向运维人员展示实时运行状态曲线和实时状态评估结果。

关键词：运行状态;可视化;供电区域;评估结果;配电网;评估系统;大数据;分布式文件系统;预处理;采集;多源异构数据;实时运行状态;智能仪表盘;供电分区;评估区域;评价指标;实时状态;颜色表示;智能电网;插件;权重;存储;融合;制作;展示

法律状态：

IPC专利分类号：G06Q10/06(2012.01)I,G06Q50/06(2012.01)I,G06F17/30(2006.01)I