电力调度中心的监控方法

摘要

本发明公开了电力调度中心的监控方法，由数据的获取、监控节点的设备故障的监控、用电高峰的预测组成，获取来自电力调度中心每个监控节点的监控数据，生成与关注数据对应的三维图形数据。采集监控节点的设备状态数据、存储、对比数据中的异常、分析并显示故障原因、通知相关人员并修复故障。本发明使用了条件随机场理论对各监控节点的用电设备建立数学模型，并以此预测总用电量的趋势，通过预测用电高峰的时间段，提前采取措施合理调节用电量，以达到削减高峰、平衡电力供需关系的目的，从而达到缓解电网负荷的目的。本发明提高监控效率、确保电网安全地运行。

主权项

电力调度中心的监控方法，其特征在于，由数据的获取、监控节点的设备故障的监控、用电高峰的预测组成，具体如下所述：步骤一、数据的获取：获取来自电力调度中心每个监控节点的监控数据，所述监控数据包括所述每个监控节点的电压、电流、变压器输出功率；对获取的监控数据进行选择，得到关注数据；生成与关注数据对应的三维图形数据；在电力调度中心的显示屏上显示与三维图形数据对应的三维图形；步骤二、监控节点的设备故障的监控：采集监控节点的设备状态数据；存储全部数据；对比数据中的异常，对比过程中没有发现异常，就会将设备的实时数据通过图形、表格、页面的形式显示出来；分析并显示故障原因：将异常的数据与故障范本一一比对后，找到相似度最高的故障范本，再将该故障范本调用并显示出来；通知相关人员并修复故障；步骤三、用电高峰的预测：1）根据预设的温度阈值对用电量数据进行分类，并确定待预测时间段内的用电量数据的类别；在待预测时间段内采集所有待测用电设备的指定类别的用电量数据；2）建立条件随机场模型，并将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件概率分布函数；所述条件概率分布函数包括：对条件随机场模型进行初始化设置，即将特征权重参数λ的初始值设置为0；将所采集的用电量数据作为训练样本输入初始化设置后的条件随机场模型中进行迭代计算，并使用最大似然参数估计算法估算得到所述特征权重参数λ的值，从而得到用电量的条件概率分布函数，其中，p(y|x,λ)为用电量的条件概率分布函数，x为当前用电量，y为预期用电量，λ为特征权重参数，Z(x)为归一化因子，f为特征向量；3）根据所述用电量的条件概率分布函数和当前用电量，预测下一预测时间段的预期用电量和是否出现用电高峰；预先设置用电量阈值Pa和用电量高峰的概率阈值Pt；根据用电量的条件概率分布函数计算预期用电量的取值大于Pa的概率；当预期用电量的取值大于Pa的概率大于或等于用电量高峰的概率阈值Pt时，判断下一预测时间段内将出现用电高峰；4）当预测到将出现用电高峰时，向监控节点发送报警信息与控制信号。