本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)，特別是一種基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在全球能源轉(zhuǎn)型背景下，分布式電源(dgs)的普及標(biāo)志電力系統(tǒng)進(jìn)入新時代，其清潔與靈活特性優(yōu)化了能源結(jié)構(gòu)，提升效率。然而，dgs的隨機(jī)與間歇性挑戰(zhàn)傳統(tǒng)電網(wǎng)穩(wěn)定，尤其在電力供需平衡調(diào)控、故障檢測響應(yīng)上，集中式管理顯現(xiàn)出局限。研發(fā)先進(jìn)配電保護(hù)技術(shù)，以增強(qiáng)電網(wǎng)靈活性與可靠性，成為電力系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)與行業(yè)前沿?，F(xiàn)有技術(shù)雖部分緩解dgs接入難題，但預(yù)測模型忽視天氣影響，精度受限；異常檢測依賴固定閾值，易誤報(bào)漏報(bào)；故障響應(yīng)機(jī)制滯后，影響供電恢復(fù)與用戶體驗(yàn)；資源管理靜態(tài)，難適應(yīng)dgs波動，制約監(jiān)控決策效率。亟需創(chuàng)新方法，實(shí)現(xiàn)高精度預(yù)測、動態(tài)異常檢測、即時故障響應(yīng)與智能資源調(diào)配，全面提升電網(wǎng)管理效能，以智慧賦能電力系統(tǒng)，迎接能源新時代的挑戰(zhàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法及系統(tǒng)解決電力供求平衡不穩(wěn)定、故障檢測響應(yīng)慢、資源分配不合理以及電網(wǎng)管理復(fù)雜性增加問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法，其包括，把收集的氣象數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、以及傳感器實(shí)時數(shù)據(jù)整合作為初始數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；

5、將預(yù)處理后的初始數(shù)據(jù)通過特征函數(shù)進(jìn)行特征提取，基于特征提取后的數(shù)據(jù)建立電力供求預(yù)測模型，得到電力供求的預(yù)測結(jié)果；

6、根據(jù)電力供求的預(yù)測結(jié)果自動調(diào)整保護(hù)閾值；

7、當(dāng)電力供給值超過設(shè)定的保護(hù)閾值時使用dbscan算法劃分異常電網(wǎng)區(qū)域；

8、基于異常電網(wǎng)區(qū)域建立故障檢測模型對異常電網(wǎng)區(qū)域進(jìn)行故障檢測，根據(jù)檢測結(jié)果對異常電網(wǎng)區(qū)域進(jìn)行處理；

9、通過kubernetes管理容器，動態(tài)調(diào)整資源的分配。

10、作為本發(fā)明所述基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：從官方氣象站獲取包含溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、光照強(qiáng)度在內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)；從電力公司數(shù)據(jù)庫提取過去五年的分布式電源發(fā)電量和電網(wǎng)負(fù)載數(shù)據(jù)；從傳感器實(shí)時收集分布式電源發(fā)電量、電網(wǎng)負(fù)載、電壓、電流；

11、把收集的氣象數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、以及傳感器實(shí)時數(shù)據(jù)整合作為初始數(shù)據(jù)；

12、定義初始數(shù)據(jù)為x＝(x1、x2、x?3、x?4、x5、x6、x7、x8、x9)；

13、其中x1表示溫度數(shù)據(jù)，x2表示濕度數(shù)據(jù)，x3表示風(fēng)速數(shù)據(jù)，x4表示風(fēng)向數(shù)據(jù)，x5表示光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)，x6表示分布式電源發(fā)電量數(shù)據(jù)，x7表示電網(wǎng)負(fù)載數(shù)據(jù)，x8表示電壓數(shù)據(jù)，x9表示電流數(shù)據(jù)；

14、對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，其表達(dá)式為：

15、

16、其中，di表示預(yù)處理后的初始數(shù)據(jù)，x表示初始數(shù)據(jù)的集合，i表示初始數(shù)據(jù)組，j表示觀測點(diǎn)，n表示缺失值的個數(shù)，median(xi)表示數(shù)據(jù)中位數(shù)，iqr(xi)表示數(shù)據(jù)的離散程度，k表示檢測的閾值。

17、作為本發(fā)明所述基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：利用小波變換和傅里葉變換的原理將預(yù)處理后的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，其表達(dá)式為：

18、

19、其中，f(x)表示特征提取后的數(shù)據(jù)，σ表示標(biāo)準(zhǔn)差，di表示預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列，n表示預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列的總數(shù)，f表示頻率，φ表示相位角，s表示時間點(diǎn)，u表示信號點(diǎn)，i表示序列的索引；

20、基于特征提取后的數(shù)據(jù)使用lstm網(wǎng)絡(luò)建立電力供求預(yù)測模型，將特征提取后的數(shù)據(jù)輸入電力供求預(yù)測模型得到電力供求的預(yù)測結(jié)果，其表達(dá)式為：

21、

22、其中，pt表示最終的電力供求預(yù)測輸出，f(x)表示融合后的特征向量中的元素，softmax表示激活函數(shù)，h表示隱藏狀態(tài)向量，wa表示權(quán)重矩陣，lstmt表示lstm網(wǎng)絡(luò)在時間點(diǎn)t的輸出。

23、作為本發(fā)明所述基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：對電力供求預(yù)測輸出結(jié)果進(jìn)行非線性變換，并根據(jù)非線性變換后的電力供求預(yù)測結(jié)果自動調(diào)整保護(hù)閾值，其表達(dá)式為：

24、

25、其中，t表示最終計(jì)算出來的閾值，q?p表示分位數(shù)函數(shù)，ω表示角頻率，φ表示相位偏移；

26、保護(hù)閾值t會基于電力供求預(yù)測輸出結(jié)果pt進(jìn)行動態(tài)的調(diào)整。

27、作為本發(fā)明所述基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：使用dbscan算法對異常點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域劃分，確定異常電網(wǎng)區(qū)域，其表達(dá)式為：

28、

29、其中，r表示區(qū)域劃分結(jié)果，hi表示異常集合里的單點(diǎn)，c表示核心點(diǎn)集，hj表示點(diǎn)hi鄰域內(nèi)的點(diǎn)，b表示邊界點(diǎn)集，c表示核心點(diǎn)集，hl表示核心點(diǎn)，s.t表示說明附加條件，n(hi)表示hi的鄰域。

30、作為本發(fā)明所述基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：基于異常電網(wǎng)區(qū)域，使用svm建立故障檢測模型，其表達(dá)式為：

31、svm(r)＝{y:y＝sign(wtφ(x)+b)}；

32、其中，svm(r)表示故障檢測模型，w表示權(quán)重向量，b是偏差，φ(x)表示映射函數(shù)，y表示故障檢測模型的輸出；

33、對異常區(qū)域進(jìn)行故障檢測，確認(rèn)發(fā)生故障后，對故障區(qū)域進(jìn)行斷電，隔離故障區(qū)域，并恢復(fù)非故障區(qū)域供電。

34、作為本發(fā)明所述基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的一種優(yōu)選方案，其中：kubernetes通過一個稱為調(diào)度器的組件來管理集群中容器的部署和資源分配，在動態(tài)資源分配的過程中，kubernetes其代理組件kubelet會持續(xù)監(jiān)控每個任務(wù)的cpu使用率和內(nèi)存占用，kubelet定期收集這些信息，并將其報(bào)告給api服務(wù)器，當(dāng)關(guān)鍵任務(wù)的資源需求增加時，kubernetes的調(diào)度器會重新評估資源分配。

35、第二方面，本發(fā)明提供了一種分布式電源接入的配電保護(hù)系統(tǒng)，包括，

36、數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理模塊作用，整合來自氣象站、歷史數(shù)據(jù)庫和實(shí)時傳感器的數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理工作；

37、特征提取與建模模塊，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，構(gòu)建電力供求預(yù)測模型；

38、保護(hù)閾值動態(tài)調(diào)整模塊，根據(jù)電力供求預(yù)測結(jié)果，自動計(jì)算和調(diào)整保護(hù)閾值；

39、異常檢測與區(qū)域劃分模塊，當(dāng)電力供給超出保護(hù)閾值時，使用dbscan聚類算法識別異常電網(wǎng)區(qū)域；

40、故障檢測與處理模塊，基于異常區(qū)域，運(yùn)用故障檢測模型識別故障，采取隔離故障區(qū)域、恢復(fù)非故障區(qū)域供電；

41、資源動態(tài)調(diào)配模塊，利用kubernetes容器管理平臺，根據(jù)關(guān)鍵任務(wù)的資源需求動態(tài)調(diào)整計(jì)算資源分配。

42、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的任一步驟。

43、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于分布式電源接入的配電保護(hù)方法的任一步驟。

44、本發(fā)明有益效果為：通過收集氣象數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時傳感器數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，形成了全面反映電網(wǎng)狀態(tài)的初始數(shù)據(jù)集，提高了電力供求預(yù)測的準(zhǔn)確性，減少了由數(shù)據(jù)質(zhì)量問題引起的預(yù)測誤差，增強(qiáng)了電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。通過精確的電力供求預(yù)測，電網(wǎng)可以提前準(zhǔn)備，避免了供需不平衡導(dǎo)致的過載或浪費(fèi)，提高了電力系統(tǒng)的整體效率和經(jīng)濟(jì)性。提高了電網(wǎng)的自適應(yīng)能力和安全性，減少了因固定閾值設(shè)置不當(dāng)導(dǎo)致的系統(tǒng)故障，增強(qiáng)了電力供應(yīng)的連續(xù)性和可靠性。大幅縮短了故障檢測和響應(yīng)時間，降低了維護(hù)成本，提高了用戶滿意度和電網(wǎng)的總體服務(wù)品質(zhì)。