(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 202111474346.1 (22)申请日 2021.12.0 3 (71)申请人 贵州电网有限责任公司 地址 550002 贵州省贵阳市南明区滨河路 17号 (72)发明人 范强　陈园园　古庭赟　李博文　 王念　赵超　肖宁　万金金　 黄军凯　吴建蓉　张迅　吕黔苏　 文屹　祝建杨　肖书舟　杨涛　 郭莉萨　陈亚飞　王冕　许逵　 刘君　张历　丁江桥　刘卓娅　 代吉玉蕾 　余思伍　陈沛龙　 唐赛秋　代奇迹　冯起辉　曹雷　 张后谊　李林峰　欧阳泽宇　 李鑫卓　张俊杰　高勇　龙秋风　(74)专利代理 机构 贵阳中新专利商标事务所 52100 代理人 胡绪东 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/00(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) H02J 3/00(2006.01) G06F 111/08(2020.01) G06F 113/04(2020.01) (54)发明名称 一种基于主变负载状况的设备风险综合分 析预警方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于主变负载状况的设 备风险综合分析预警方法， 该方法为： 采用基于 主变负载状况的设备风险综合分析预警系统收 集主变负载数据信息以及全面分析主变负载特 性有关的数据信息， 将信息传送至主变负载综合 分析预警系统， 结合电力系统风险评估理论， 构 建基于主变负载状况的风险评估模型， 如下所 示： R＝P*F*C； F＝Πifi； 根据主 变负载风险值的大小， 将主变负载风险分为三 级， 高风险、 中风险和低风险。 本发明全面收集主 变负载影 响因素， 利用主变负载影 响因素分析模 型全面主变负载预测输入变量来提升主变负荷 预测精度， 以解决主变负荷预测精度受输入变量 未完全涵盖数据特征的影 响、 训练得到的主变负 荷预测模型精度低等问题。 权利要求书8页 说明书19页 CN 114386753 A 2022.04.22 CN 114386753 A 1.一种基于主变负载状况的设备风险综合分析预警方法， 其特征在于： 该方法为： 采用 基于主变负载状况的设备风险综合分析预警系统收集主变负载数据信息以及全面分析主 变负载特性有关的数据信息， 将信息传送至主变负载综合分析预警系统， 结合电力系统风 险评估理论， 构建基于主变负载状况的风险评估 模型， 如下 所示： R＝P*F*C    (1) P＝ ∫tt+Tβ(t)dt   (2) F＝Πifi     (3) 式中： R为主变负载风险值； P为负载因子， 为主变负载率在时间区间T上的积分， β(t)为预测在时间区间内的各时 点的负载率的值； F为负载相关因子， 为在主变负载率的基础上其它 导致负载风险因素的因子fi的乘积； fi包括老化因子、 告警因子、 缺陷因子、 历史重载、 过载因子及过载修正因子； C为主变负载 风险导致的后果 严重度值； 根据主变负载风险值的大小， 将主变负载风险分为 三级， 高风险、 中风险和低风险。 2.根据权利要求1所述的一种基于主变负载状况的设备风险综合分析预警方法， 其特 征在于： 基于主变负载状况的设备风险综合分析预警系统包括主变负载综合分析预警系统 和与其连接的互联网系统、 气象信息监测系统、 电网调度运行管理系统、 电网调 度能量管 理 系统、 设备缺陷管理系统和设备资产管理系统、 电网调度能量管理系统和设备缺陷管理系 统均依次连接到厂站端后台监控系统、 保护及测控装置和信号采集回路， 互联网系统用于 实现时间季节特性、 关键日期情况， 构建考虑典型时间的主变负载影响因素评价模型； 气象 信息监测系统用于实现主变所在区域的气象信息收集工作， 构建考虑气象信息的主变负载 影响因素评价模型； 电网调度运行管理系统， 用于实现收集主变所在变电站及有网络拓扑 联系的相 邻变电站、 电厂的主设备检修停电计划， 构建计划性停电评价模型； 电网调度能量 管理系统用于实现收集主变所在变电站及有网络拓扑联系的相邻变电站及电厂的继电保 护及安全稳定自动装置动作信息， 主设备数量、 电厂装机容量的信息， 构建临 时性停电评价 模型、 考虑电网拓扑结构的主变负载影响因素评价模型和与主变所在变电站相邻的发电厂 装机容量评价模型； 设备缺陷管理系统， 用于实现收集主变设备的紧急缺陷、 重要缺陷、 一 般缺陷； 构建主变运行参数评价模型； 设备资产管理系统， 用于实现收集主变基本数据信 息， 构建主变本体参数评价模型、 主变所在变电站的运行主变数量评价模型、 主变所在变电 站的运行母线 数量评价模型和主变所在变电站的运行出线 数量评价模型； 通过各系统收集 主变负载数据信息以及 全面分析主变负载特性有关的数据信息， 将信息传送至主变负载综 合分析预警系统， 构建主变负载影响因素评价数据库。 3.根据权利要求2所述的一种基于主变负载状况的设备风险综合分析预警方法， 其特 征在于： 考虑典型时间的主变负载影响因素评价模型包括考虑典型时间的主变负载影响因 素评价模型包括长时间模型， 短时间评价模型， 其中， 长时间评价模型包括春季评价因子、 夏季评价因子、 秋季评价因子、 冬季评价因子； 短时间评价模型包括节日评价因子、 双休日 评价因子、 工作日评价因子、 特殊时期保供电评价因子； 考虑气象信息的主变负载影响因素 评价模型包括主变所在区域的温度评价因子、 湿度评价因子、 大气 压力评价因子、 海拔高度权　利　要　求　书 1/8 页 2 CN 114386753 A 2评价因子、 风速评价因子、 风向评价因子、 光照强度评价因子、 净辐射量评价因子、 降水量评 价因子； 计划 性停电评价模型包括该主变检修停电评价因子、 主变所在变电站的其他主变 检修停电评价因子、 主变所在变电站母线检修停电评价因子、 主变所在变电站出线检修停 电评价因子、 主变所在变电站的相邻变电站停电评价因子、 主变所在变电站的相邻的发电 厂检修停电评价因子； 临时性停电评价模型， 包括主变所在变电站的所有断路器合位信号 评价因子、 主变所在变电站的保护装置动作信息评价因子、 主变所在变电站的稳控装置动 作信息评价因子、 主变所在变电站的相邻变电站内所有断路器合位信号评价因子、 主变所 在变电站的相 邻变电站内保护装置动作信息评价因子、 主变所在变电站的相 邻变电站内稳 控装置动作信息 评价因子 。 4.根据权利要求2所述的一种基于主变负载状况的设备风险综合分析预警方法， 其特 征在于： 考虑电网拓扑结构的主变负载影响因素评价模型包括主变所在变电站的运行主变 数量评价模型、 主变所在变电站的运行母线数量评价模型、 主变所在变电站的运行出线数 量评价模型、 与主变所在变电站相邻的变电站数量评价模型、 与主变所在变电站相邻的发 电厂装机容量评价模型、 与主变所在变电站相邻的储能装置容量评价模型； 与主变所在变 电站相邻的发电厂装机容量评价模型包括火电厂装机容量评价因子、 水电厂装机容量评价 因子、 风电场装机容量评价因子、 光伏电站装机容量评价因子、 燃气电站装机容量评价因 子、 垃圾电站装机容量评价因子、 生物质装机容量评价因子； 主变运行参数评价模型包括油 温高告警信息评价因子、 绕温 高告警信息评价因子、 轻瓦斯告警信息评价因子、 油位低告警 信息评价因子、 主变状态评价结果评价因子、 绕组缺陷信息评价因子、 铁 芯缺陷信息评价因 子、 箱壳缺陷信息评价因子、 风冷控制系统缺陷信息评价因子、 变压器漏油缺陷信息评价因 子； 主变本体参数评价模型包括主变容量评价因子、 主变投运年限评价因子、 主变 老化评价 因子， 同时收集主变所在变电站主设备参数及信息， 构建的主变所在变电站的运行主变数 量评价模型包括单主变评价因子、 双主变评价因子、 三主变评价因子、 四主变评价因子、 五 台及以上多主变评价因子； 构建的主变所在变电站的运行母线数量评价模 型包括高压侧母 线数量评价因子、 中压侧母线 数量评价因子、 低压侧母线数量评价因子； 构建的主变所在变 电站的运行出线数量评价模 型， 包括高压侧出线 数量评价因子、 中压侧出线数量评价因子、 低压侧出线数量评价因子 。 5.根据权利要求1所述的一种基于主变负载状况的设备风险综合分析预警方法， 其特 征在于： 预测在时间区间内的各时点的负载率的值β(t)由以下步骤得到： 步骤1： 收集主变负载数据信息以及全面分析主变负载特性有关的数据信息， 构建主变 负载影响因素评价数据库； 步骤2： 利用步骤1得到的主变负载影响因素评价数据库， 建立考虑典型时间的主变负 载影响因素评价模型ξ 1； 步骤3： 利用步骤1得到的主变负载影响因素评价数据库， 建立考虑电网拓扑结构的主 变负载影响因素评价模型ξ2； 步骤4： 利用步骤1得到的主变负载影响因素评价数据库， 建立考虑停电计划的主变负 载影响因素评价模型ξ 3； 步骤5： 利用步骤1得到的主变负载影响因素评价数据库， 建立考虑主变参数的主变负 载影响因素评价模型ξ 4；权　利　要　求　书 2/8 页 3 CN 114386753 A 3