本發(fā)明涉及電力領域，特別涉及一種電力跳閘統(tǒng)計方法。

背景技術：

電網跳閘后統(tǒng)計速度慢，效率低，占用了大量的事故處理時間。目前的統(tǒng)計主要依賴人工統(tǒng)計，EMS系統(tǒng)可以提供事故跳閘信息，但是主要的統(tǒng)計及分析工作還是由人工通過查詢工具完成，影響事故處理時間。

電網系統(tǒng)受氣象條件影響較大，當有暴雨、大風等災害天氣出現(xiàn)時特別容易發(fā)生跳閘現(xiàn)象，如何發(fā)現(xiàn)氣象條件與跳閘現(xiàn)象的關系，乃至對電網跳閘進行預警，是電網正常運行面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明為解決上述問題，提供了一種電力跳閘統(tǒng)計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟100，獲取氣象信息；

步驟200，分析氣象信息；

步驟300，統(tǒng)計跳閘信息；

步驟400，分析跳閘信息；

步驟500，發(fā)出跳閘警告。

本發(fā)明可以根據實時氣象信息與歷史災難天氣信息，自動分析天氣變化趨勢，預警電網跳閘事件發(fā)生概率，提醒工作人員預先做好應急措施，保障電網安全運行，同時可以統(tǒng)計已發(fā)生的跳閘信息，方便決策人員進行判斷，針對特定區(qū)域發(fā)出跳閘警告，提醒相關單位和人員做好防備，減少跳閘帶來的社會和經濟影響。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明實施例一公開了一種電力跳閘統(tǒng)計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟100，獲取天氣預警信息；

步驟200，分析天氣預警信息；

步驟300，統(tǒng)計跳閘信息；

步驟400，分析跳閘信息；

步驟500，發(fā)出跳閘警告。

本發(fā)明實施例二公開了一種電力跳閘統(tǒng)計方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟100，獲取氣象信息，獲取氣象信息的方式包括但不僅限于使用氣溫計獲取氣溫數(shù)據，使用氣壓計獲取氣壓數(shù)據，使用濕度計獲取濕度數(shù)據，使用雨量計獲取降水量數(shù)據以及使用風速計獲取風速數(shù)據。

步驟200，分析氣象信息，步驟200進一步包括以下步驟：

步驟210，確定用于分析災害天氣的參數(shù)，包括但不僅限于氣溫、氣壓、絕對濕度、相對濕度、降水量、風速；

步驟220，分析當前氣溫數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，獲取歷史災害天氣的氣溫數(shù)據集合為{S_T}，{S_T}＝{S_T(t₁),S_T(t₂),…,S_T(t_m)}為歷史災害天氣的氣溫數(shù)據集合，{t₁,t₂…t_m}為固定時間間隔的時間點序列，時間間隔記為△t，時間點數(shù)量為m，t_i為第i個時間點，i∈[1,m]，{S_T(t_i)}為歷史災害天氣在第i個時間點的氣溫值，當前氣溫數(shù)據集合為{R_T}，{R_T}＝{R_T(t₁),R_T(t₂),…,R_T(t_m)},計算當前氣溫數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據在第i個時間點的關聯(lián)度，記為

$r_T^i=\frac{{\mathrm{\Δmin}}_T+{\mathrm{\ρ}}_T{\mathrm{\Δmax}}_T}{{\mathrm{\Δo}}_{Ti}+{\mathrm{\ρ}}_T{\max }_T}$

其中△o_Ti為第i個時間點當前氣溫數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值，△min_T為當前氣溫數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最小值，△max_T為當前氣溫數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最大值，ρ_T為氣溫數(shù)據分辨系數(shù)，ρ_T∈[0,1]；

計算當前氣溫數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度r_T，

$r_T=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{r}_T^i,$

如果r_T≥0.9，則轉入步驟300，如果r_T<0.9，則轉入步驟230；

分析當前氣溫數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，可以對容易受高溫影響的電網設備或者供電區(qū)域進行預警，提醒相關單位和人員做好準備。

步驟230，分析當前氣壓數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，獲取歷史災害天氣的氣壓數(shù)據集合為{S_P}，{S_P}＝{S_P(t₁),S_P(t₂),…,S_P(t_m)}為歷史災害天氣的氣壓數(shù)據集合，{S_P(t_i)}為歷史災害天氣在第i個時間點的氣壓值，當前氣溫數(shù)據集合為{R_P}，{R_P}＝{R_P(t₁),R_P(t₂),…,R_P(t_m)},計算當前氣壓數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據在第i個時間點的關聯(lián)度，記為

$r_P^i=\frac{{\mathrm{\&Delta;min}}_P+{\mathrm{\&rho;}}_P{\mathrm{\&Delta;max}}_P}{{\mathrm{\&Delta;o}}_{Pi}+{\mathrm{\&rho;}}_P{\mathrm{\&Delta;max}}_P}$

其中△o_Pi為第i個時間點當前氣壓數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值，△min_P為當前氣壓數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最小值，△max_P為當前氣壓數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最大值，ρ_P為氣壓數(shù)據分辨系數(shù)，ρ_P∈[0,1]；

計算當前氣壓數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度r_P，

$r_P=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{r}_P^i,$

如果r_P≥0.9，則轉入步驟300，如果r_P<0.9，則轉入步驟240；

分析當前氣壓數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，可以對容易受氣壓變化影響的電網設備或者供電區(qū)域進行預警，降低可能遭受的危害。

步驟240，分析當前濕度數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，獲取歷史災害天氣的濕度數(shù)據集合為{S_M}，{S_M}＝{S_M(t₁),S_M(t₂),…,S_M(t_m)}為歷史災害天氣的濕度數(shù)據集合，{S_M(t_i)}為歷史災害天氣在第i個時間點的濕度值，當前氣溫數(shù)據集合為{R_M}，{R_M}＝{R_M(t₁),R_M(t₂),…,R_M(t_m)},計算當前濕度數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據在第i個時間點的關聯(lián)度，記為

$r_M^i=\frac{{\mathrm{\&Delta;min}}_M+{\mathrm{\&rho;}}_M{\mathrm{\&Delta;max}}_M}{{\mathrm{\&Delta;o}}_{Mi}+{\mathrm{\&rho;}}_M{\mathrm{\&Delta;max}}_M}$

其中△o_Mi為第i個時間點當前濕度數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值，△min_M為當前濕度數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最小值，△max_M為當前濕度數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最大值，ρ_M為濕度數(shù)據分辨系數(shù)，ρ_M∈[0,1]；

計算當前濕度數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度r_M，

$r_M=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{r}_M^i,$

如果r_M≥0.9，則轉入步驟300，如果r_M<0.9，則轉入步驟250；

分析當前濕度數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，可以對容易受濕度變化影響的電網設備或者供電區(qū)域進行預警，排查可能發(fā)生的隱患，防患于未然。

步驟250，分析當前降水量數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度,獲取歷史災害天氣的降水量數(shù)據集合為{S_R}，{S_R}＝{S_R(t₁),S_R(t₂),…,S_R(t_m)}為歷史災害天氣的降水量數(shù)據集合，{S_R(t_i)}為歷史災害天氣在第i個時間點的降水量值，當前氣溫數(shù)據集合為{R_R}，{R_R}＝{R_R(t₁),R_R(t₂),…,R_R(t_m)},計算當前降水量數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據在第i個時間點的關聯(lián)度，記為

$r_R^i=\frac{{\mathrm{\&Delta;min}}_R+{\mathrm{\&rho;}}_R{\mathrm{\&Delta;max}}_R}{{\mathrm{\&Delta;o}}_{Ri}+{\mathrm{\&rho;}}_R{\mathrm{\&Delta;max}}_R}$

其中△o_Ri為第i個時間點當前降水量數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值，△min_R為當前降水量數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最小值，△max_R為當前降水量數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最大值，ρ_R為降水量數(shù)據分辨系數(shù)，ρ_R∈[0,1]；

計算當前降水量數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度r_R，

$r_R=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{r}_R^i,$

如果r_R≥0.9，則轉入步驟300，如果r_R<0.9，則轉入步驟260；

分析當前降水量數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，可以對容易受降水量變化影響的電網設備或者供電區(qū)域進行預警，防止災害天氣下發(fā)生山洪、泥石流等災難對生產和生活造成巨大影響，損害電力系統(tǒng)形象。

步驟260，分析當前風速數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，獲取歷史災害天氣的風速數(shù)據集合為{S_W}，{S_W}＝{S_W(t₁),S_W(t₂),…,S_W(t_m)}為歷史災害天氣的風速數(shù)據集合，{S_W(t_i)}為歷史災害天氣在第i個時間點的風速值，當前氣溫數(shù)據集合為{R_W}，{R_W}＝{R_W(t₁),R_W(t₂),…,R_W(t_m)},計算當前風速數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據在第i個時間點的關聯(lián)度，記為

$r_W^i=\frac{{\mathrm{\&Delta;min}}_W+{\mathrm{\&rho;}}_W{\mathrm{\&Delta;max}}_W}{{\mathrm{\&Delta;o}}_{Wi}+{\mathrm{\&rho;}}_W{\mathrm{\&Delta;max}}_W}$

其中△o_Wi為第i個時間點當前風速數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值，△min_W為當前風速數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最小值，△max_W為當前風速數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的差值的最大值，ρ_W為風速數(shù)據分辨系數(shù)，ρ_W∈[0,1]；

計算當前風速數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度r_W，

$r_W=\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{r}_W^i,$

如果r_W≥0.9，則轉入步驟300，如果r_W<0.9，則轉入步驟270；

分析當前風速數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)度，可以對容易受風速影響的電網設備或者供電區(qū)域進行預警，從而可以對電力設備進行臨時加固，防止出現(xiàn)跳閘現(xiàn)象，影響社會和經濟效益。步驟270，計算當前氣象數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的綜合關聯(lián)指數(shù)r,轉入步驟300。一種計算綜合關聯(lián)指數(shù)r的方法為：

$r=\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{r}_k-\sqrt{\underset{k=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{(r_k-\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{r}_k)}^2}$

其中r_k為第k種氣象數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的關聯(lián)指數(shù)，N為計算中使用到的氣象數(shù)據個數(shù)。計算當前氣象數(shù)據與歷史災害天氣數(shù)據的綜合關聯(lián)指數(shù)r的好處有兩點，第一在于簡化判斷指標，不需要關注多種氣象信息，只需要關注綜合關聯(lián)指數(shù)，方便決策；第二在于在特定天氣條件下雖然各個天氣單項指標都沒有達到觸發(fā)預警，但是多種單項指標都逼近觸發(fā)預警，也是災害天氣的一種特例，而且往往危害更大，需要特別注意，做好預防措施。

步驟300，統(tǒng)計跳閘信息；

如果r_T≥0.9，即從步驟220轉入步驟300，則認為正處于高溫\低溫災害天氣(取決于歷史災害天氣為低溫還是高溫)或者高溫\低溫災害天氣即將到來，使用數(shù)據抓取服務器從電網的EMS系統(tǒng)服務器獲取電網運行參數(shù)，對易受高溫\低溫影響的電網運行參數(shù)并進行統(tǒng)計，如主變油溫，繞溫等。

如果r_P≥0.9，即從步驟230轉入步驟300，因為高氣壓通常是晴天，低氣壓通常為雨天，所以認為雨雪災害天氣即將到來，使用數(shù)據抓取服務器從電網的EMS系統(tǒng)服務器獲取電網運行參數(shù)，按照預定標準包括廠站、行政分區(qū)、電壓等級等對電網進行劃分，統(tǒng)計每個分區(qū)內單位時間內電網平均跳閘次數(shù)，例如2016年7月22日上午8時至12時海淀區(qū)電網共跳閘8次，則統(tǒng)計海淀區(qū)電網平均每小時跳閘次數(shù)為2次。

如果r_M≥0.9，即從步驟240轉入步驟300，因為雨雪天氣前空氣濕度變大，所以認為雨雪災害天氣即將到來，使用數(shù)據抓取服務器從電網的EMS系統(tǒng)服務器獲取電網運行參數(shù)，按照預定標準包括廠站、行政分區(qū)、電壓等級等對電網進行劃分，統(tǒng)計每個分區(qū)內單位時間內電網平均跳閘次數(shù)。

如果r_R≥0.9，即從步驟250轉入步驟300，因為降雨量變大會造成山洪、泥石流等自然災害，所以使用數(shù)據抓取服務器從電網的EMS系統(tǒng)服務器獲取電網運行參數(shù)，按照預定標準包括廠站、行政分區(qū)、電壓等級等對電網進行劃分，統(tǒng)計每個分區(qū)內單位時間內電網平均跳閘次數(shù)。

如果r_W≥0.9，即從步驟260轉入步驟300，因為大風會對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行造成極大的影響，所以使用數(shù)據抓取服務器從電網的EMS系統(tǒng)服務器獲取電網運行參數(shù)，按照預定標準包括廠站、行政分區(qū)、電壓等級等對電網進行劃分，統(tǒng)計每個分區(qū)內單位時間內電網平均跳閘次數(shù)。

如果r≥0.9，即從步驟270轉入步驟300，說明很有可能是較為嚴重的災害天氣預兆，需要啟動一級應急機制，使用數(shù)據抓取服務器從電網的EMS系統(tǒng)服務器獲取電網運行參數(shù)，按照預定標準包括廠站、行政分區(qū)、電壓等級等對電網進行劃分，統(tǒng)計每個分區(qū)內單位時間內電網平均跳閘次數(shù)。

本文中所述的統(tǒng)計方法包括但不僅限于均值、中位數(shù)、眾數(shù)、正態(tài)分布、抽樣、標準差、概率論、檢驗、方差分析、卡方檢驗等。

步驟400，分析跳閘信息。

對跳閘信息進行分析主要采取動態(tài)比較分析方法，即同一總體條件不同時期指標數(shù)值的比較，也叫縱向比較。一種優(yōu)選的具體實施方式為：以區(qū)、縣為單位，統(tǒng)計每種災害天氣下各個區(qū)縣電網每天跳閘的總次數(shù)，與該區(qū)域內此種災害天氣下的歷史平均每日跳閘次數(shù)相比，如果大于歷史平均跳閘次數(shù)，那么說明該區(qū)域受此類災害天氣影響較大或者此次災害天氣較為嚴重，應立刻通知該地區(qū)負責人或工作人員做好準備。例如2016年7月22日出現(xiàn)大雨，海淀區(qū)在大雨天氣下的歷史平均每日跳閘次數(shù)為50次，統(tǒng)計分析得知7月22日海淀區(qū)內跳閘總次數(shù)為66次，那么應該立刻通知海淀區(qū)負責人加強設備巡檢和線路維修，保證跳閘次數(shù)增加不影響到人民生活和工業(yè)生產。

步驟500，發(fā)出跳閘警告。

根據電網應急預案，當有單項氣象數(shù)據與災害天氣關聯(lián)度較高時，啟動四級應急預案，向區(qū)域當班電力工作人員發(fā)出警告，密切注意電網運行情況；當綜合氣象數(shù)據與災害天氣關聯(lián)度較高時，啟動三級應急預案，向區(qū)域內所有電力工作人員發(fā)出警告，做好隨時搶修電網準備；當有單項氣象數(shù)據與災害天氣關聯(lián)度較高且跳閘次數(shù)超出歷史平均數(shù)據時，啟動二級應急預案，向區(qū)域內所有電力工作人員發(fā)出警告，并且警告區(qū)域內重要單位，作好應急預案；當綜合氣象數(shù)據與災害天氣關聯(lián)度較高且跳閘次數(shù)超出歷史平均數(shù)據時，啟動一級應急預案，通知區(qū)域內所有人員和單位，做好停電準備；所述警告方式包括短信通知，電話通知，蜂鳴器報警等

其他與方法相同之處在此不贅述，詳情請參照方法說明部分。

本發(fā)明實施例可以對實時氣象信息進行分析，自動結合電網的運行參數(shù)對電網跳閘事件進行預警和統(tǒng)計，方便決策人員進行判斷，針對特定區(qū)域發(fā)出跳閘警告，節(jié)省了人力物力，保證了電網運行質量。

最后應說明的是：以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明各實施例技術方案的精神和范圍。