(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111517909.0 (22)申请日 2021.12.13 (71)申请人 陕西省地方电力 （集团） 有限公司 地址 710000 陕西省西安市高新区唐延路 27号 (72)发明人 王婷　王静　牛瑞　李昇　何聪　 杨倬　 (74)专利代理 机构 深圳贝谷知识产权代理事务 所(普通合伙) 44635 代理人 王亚娜 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 基于大数据分析的电力系统稳定 评估方法 (57)摘要 本申请公开了一种基于大数据分析的电力 系统稳定评估 方法， 包括： 通过仿真计算系统， 将 平负荷供电数据、 高峰负荷供电数据及低谷负荷 供电数据在仿真计算系统中以三种响应曲线呈 现出来； 根据电力系统的不同稳定需求， 分类出 对应的响应曲线， 得出响应曲线仿真变量数据； 采用电力系统状态数据矩 阵对响应曲线仿真变 量数据进行电力系统运行状态网络模 型。 本申请 设计合理， 利用大数据进行数据模型分析计算， 提高电力系统稳定评估的精准性， 解决了现有技 术中存在的我国电网规模庞大、 数据维度高， 如 何从海量数据中快速提取合理有效的电网故障 样本数据并针对不同的稳定问题进行分类处理 的技术问题。 权利要求书1页 说明书3页 CN 114330107 A 2022.04.12 CN 114330107 A 1.一种基于大数据分析的电力系统稳定评估方法， 其特征在于： 所述基于大数据分析 的电力系统稳定 评估方法， 包括： 将供电电网根据用电情况划分平负荷供电、 高峰负荷供电以及低谷负荷供电， 分别获 取三个供电方式的电力系统状态数据； 通过仿真计算系统， 将平负荷供电数据、 高峰负荷供电数据及低谷负荷供电数据在仿 真计算系统中以三种响应曲线呈现出来； 根据电力系统的不同稳定需求， 分类出对应的响应曲线， 得 出响应曲线仿真变量数据； 采用电力系统状态数据矩阵对响应曲线仿真变量数据进行电力系统运行状态网络模 型； 利用基于椭球的数据降维算法对电力系统状态数据矩阵进行降维处理， 得到电力系统 状态数据矩阵的正定矩阵和中心位置向量； 根据电力系统状态数据的正定矩阵和中心位置向量， 计算椭球各物理属性数值， 并将 椭球的物理属性数值以及薄弱负荷节点作为电力系统特 征向量； 根据电力系统特 征向量， 利用神经网络模型实现电力系统的稳定 评估。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力系统稳定评估方法， 其特征在于： 所述响应曲线仿真变量数据包括电网薄弱断面变量数据、 关键母线节点数据和重要发电机 组数据， 且利用基于网络模型曲率半径的聚类方法对每个供电方式的负荷节点电压数据进 行聚类， 聚类后曲率半径较小的负荷节点即为电力系统中的薄弱负荷节点。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力系统稳定评估方法， 其特征在于： 所述平负荷供电、 高峰负荷供电以及低谷负荷供电三种 供电需求情况， 获取故障过程中功 率波动较大 的薄弱交流断面、 电压跌落幅度较大 的关键母线节点、 功角摆动较大 的重要发 电机组以及速度偏差较大的重要发电机组。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的电力系统稳定评估方法， 其特征在于： 所述利用神经网络模型实现电力系统的稳定评估， 包括： 将电力系统特征向量作为神经网 络模型的输入， 利用多层感知机神经网络模型进行电力系统的稳定评估， 将概率最高的稳 定评估结果y作为多层感知机的输出。 5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的电力系统稳定评估方法， 其特征在于： 所述稳定评估结果包括电力系统稳定、 电力系统较不稳定、 电力系统存在风险、 无法评估， 其具体过程为： P(y|(a， b))＝σ(MLP(c))， 其中： c为电力系统特征向量； y为稳定评估结果； b 为偏置向量； a为权值， 将其初始化为0.5； σ 为sigmoid函数； MLP是一个包含两层 线性变换和 一个非线性ReLu激活函数的感知机 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114330107 A 2基于大数据分析的电力系统 稳定评估方 法 技术领域 [0001]本申请涉及电网应用 领域， 具体是一种基于大数据分析的电力系统稳定评估方 法。 背景技术 [0002]电力系统故障诊断和稳定评估是电网安全风险态势感知和安全运行的重要保障， 但是由于电力系统时常受到扰动甚至发生故障， 传统电网保护方法因精确度与准确率的不 足可能引起保护误动或拒动， 同时目前安全稳定分析方法也无法满足系统稳定的在线 快速 评估。 [0003]随着大数据时代的来临， 如何基于大数据分析实现更为快速、 准确地电力系统稳 定评估， 成为当前需要解决 的问题。 因此， 针对上述问题提出一种基于大数据分析的电力系 统稳定评估方法。 发明内容 [0004]一种基于大 数据分析的电力系统稳定 评估方法， 包括： [0005]将供电电网根据用电情况划 分平负荷供电、 高峰负荷供电以及低谷负荷供电， 分 别获取三个供电方式的电力系统状态数据； [0006]通过仿真计算系统， 将平负荷供电数据、 高峰负荷供电数据及低谷负荷供电数据 在仿真计算系统中以三种响应曲线呈现出来； [0007]根据电力系统的不 同稳定需求， 分类出对应的响应曲线， 得出响应曲线仿真变量 数据； [0008]采用电力系统状态数据矩阵对响应曲线仿真变量数据进行电力系统运行状态网 络模型； [0009]利用基于椭球的数据降维算法对电力系统状态数据矩阵进行降维处理， 得到电力 系统状态数据矩阵的正定矩阵和中心位置向量； [0010]根据电力系统状态数据的正定矩阵和中心位置向量， 计算椭球各物理属性数值， 并将椭球的物理属性数值以及薄弱负荷节点作为电力系统特 征向量； [0011]根据电力系统特 征向量， 利用神经网络模型实现电力系统的稳定 评估。 [0012]优选的， 所述响应曲线仿真变量数据包括电网薄弱断面变量数据、 关键母线节点 数据和重要发电机组数据， 且利用基于网络模型曲率半径的聚类方法对每个供电方式的负 荷节点电压数据进行聚类， 聚类后曲率半径较小的负荷节点即为电力系统中的薄弱负荷节 点。 [0013]优选的， 所述平负荷供电、 高峰负荷供电以及低谷负荷供电三种供电需求情况， 获 取故障过程中功率波动较大 的薄弱交流断面、 电压跌落幅度较大 的关键母线节点、 功角摆 动较大的重要发电机组以及速度偏差较大的重要发电机组。 [0014]优选的， 所述利用神经网络模型实现电力系统的稳定评估， 包括： 将电力系统特征说　明　书 1/3 页 3 CN 114330107 A 3