一种基于新型涉网主体接入的风险预警方法及装置与流程

本发明属于隐患监测的，具体涉及一种基于新型涉网主体接入的风险预警方法及装置。

背景技术：

1、在电力系统安全监控领域，电网运行状态监测与隐患预警是保障供电可靠性的核心环节。传统电力监控系统通过采集电网关键运行参数，为运维工作提供基础数据支撑；随着分布式能源（如太阳能光伏、风能）、储能系统、电动汽车充电设施等新型涉网主体的规模化发展，其接入电网的范围与规模持续扩大，推动电网结构向复杂异构化演进。

2、新型涉网主体的快速接入使电网运行特性发生显著变化，传统的预警方法不能准确完成对电网运行状态的预警。传统预警方法的数据覆盖不全面，无法整合调度自动化系统、配电物联网终端、气象服务平台等多渠道的结构化与非结构化数据，数据完整性与关联性不足。同时，传统预警方法难以精准辨识新型涉网主体的类型、接入位置、运行工况及接入合法性（如非授权隐蔽接入），也未建立用户特性与涉网主体扰动的关联分析机制，无法为用户提供精准的隐患预警，难以满足电网安全稳定运行的新需求。

3、专利申请cn121395720a公开了一种面向新型电力系统的二次设备隐患预警方法和系统，包括：实时采集二次设备的电气量数据、非电气量数据及设备环境数据，并进行时间对齐与数据质量校验后得到运行数据；根据运行数据，提取并计算用于量化设备健康状态的核心评估因子；融合核心评估因子，构建二次设备的动态运行画像；将动态运行画像输入至隐患预警模型，得到隐患评估结果；根据隐患评估结果及二次设备的重要性信息，确定预警等级并执行预警，使得对二次设备的监管预警更加智能化。

4、包括上述现有技术在内，并未对接入电网的新型涉网主体进行主体识别，也不会根据涉网主体调整预警，可能会面临潜在的供电风险。如何识别新型涉网主体并建立用户特性与涉网主体扰动的关联分析，为用户提供精准的隐患预警，以满足电网安全稳定运行的新需求是当前需要解决的问题。

技术实现思路

1、针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明提供了一种基于新型涉网主体接入的风险预警方法及装置，方法包括：采集新型涉网主体的主体信息及配电网中各用户的用户信息；基于新型涉网主体的主体信息，分析新型涉网主体的运行工况，对新型涉网主体进行主体识别，给出主体识别数据；根据用户信息，构建对应的基础用户画像；结合主体识别数据，触发基础用户画像的扰动更新，确定扰动用户画像；融合主体识别数据及扰动用户画像，分析新型涉网主体对各用户的影响强度，给出综合风险值；结合预设的风险阈值，对综合风险值进行判断，给出风险预警信息。通过对接入电网的新型涉网主体进行主体识别，并建立用户特性与涉网主体扰动的关联分析，为用户提供精准的隐患预警，以满足电网安全稳定运行的需求。

2、第一方面，本发明提供了一种基于新型涉网主体接入的风险预警方法，具体包括如下步骤：

3、采集新型涉网主体的主体信息及配电网中各用户的用户信息；

4、基于新型涉网主体的主体信息，分析新型涉网主体的运行工况，对新型涉网主体进行主体识别，给出主体识别数据；

5、根据用户信息，构建对应的基础用户画像；

6、结合主体识别数据，触发基础用户画像的扰动更新，确定扰动用户画像；

7、融合主体识别数据及扰动用户画像，分析新型涉网主体对各用户的影响强度，给出综合风险值；

8、结合预设的风险阈值，对综合风险值进行判断，给出风险预警信息。

9、进一步地，主体信息包括电气量数据、接入位置、注册信息和实时通信信令向量；

10、基于新型涉网主体的主体信息，分析新型涉网主体的运行工况，对新型涉网主体进行主体识别，给出主体识别数据，具体包括：

11、通过对新型涉网主体的电气量数据进行分析，得到实时扰动向量；

12、基于新型涉网主体对应的基准扰动向量，对实时扰动向量进行匹配计算，给出第一主体识别结果；

13、结合基准信令向量和标准注册字段，分别对注册信息和实时通信信令向量进行特征匹配，给出第二主体识别结果；

14、融合第一主体识别结果和第二主体识别结果，确定主体识别数据。

15、进一步地，通过对新型涉网主体的电气量数据进行分析，得到实时扰动向量，具体包括：

16、结合电气量数据对应的额定参数，计算电气量数据的电气参数值，形成用电行为特征；

17、根据新型涉网主体的接入位置，得到新型涉网主体与各用户间的电气距离，结合衰减系数，给出扰动映射系数；

18、通过扰动映射系数，对用电行为特征进行修正，结合动态扰动权重，确定新型涉网主体的实时扰动向量。

19、进一步地，实时扰动向量，具体表示为：

20、

21、其中，d(t)为t时刻的实时扰动向量，为第i类扰动的扰动强度，m为扰动类型总数量，k为电气参数值的总数量，aij为第i类扰动下第j个电气参数值对应的动态扰动权重，为t时刻第j个电气参数值，φij(location)为接入位置为location的新型涉网主体在第i类扰动下第j个电气参数值对应的扰动映射系数，μ为衰减系数，dist(location,node)为接入位置为location的新型涉网主体与用户node的电气距离。

22、进一步地，根据用户信息，构建对应的基础用户画像，具体包括：

23、基于用户信息的基础静态信息，形成静态画像层；

24、根据用户信息中各用电行为特征的变化情况，构建行为画像层；

25、通过用户对各类扰动的敏感程度，设置对应的扰动阈值并融合，得到敏感响应层；

26、融合静态画像层、行为画像层和敏感响应层，构建得到基础用户画像。

27、进一步地，还包括行为画像层的动态更新，具体包括：

28、基于动态更新周期，实时采集用电行为特征；

29、基于时间衰减系数，融合各个时刻的用电行为特征，确定当前的行为画像层；

30、结合预设的遗忘因子，将实时用电行为特征和当前的行为画像层融合，完成行为画像层的动态更新。

31、进一步地，结合预设的遗忘因子，将用电行为特征和当前的行为画像层融合，完成行为画像层的动态更新，具体表示为：

32、

33、其中，α为遗忘因子，b(t+1)为更新后的行为画像层，b(t)为当前的行为画像层，x(t)为t时刻的用电行为特征，λ为时间衰减系数，为t0时刻的用电行为特征。

34、进一步地，结合主体识别数据，触发基础用户画像的扰动更新，确定扰动用户画像，具体包括：

35、根据主体识别数据，从实时扰动向量中提取各类扰动强度；

36、根据各类扰动强度，触发基础用户画像中敏感响应层的扰动更新；

37、结合敏感更新系数，将各类扰动强度融入基础用户画像中敏感响应层，确定扰动用户画像。

38、进一步地，基础用户画像的扰动更新，具体表示为：

39、

40、其中，为t+1时刻中第i类扰动的扰动阈值，为t时刻中第i类扰动的扰动阈值，为第i类扰动的扰动强度，γ为敏感更新系数。

41、进一步地，融合主体识别数据及扰动用户画像，分析新型涉网主体对各用户的影响强度，给出综合风险值，具体包括：

42、根据扰动用户画像中的静态画像层，确定用户敏感系数；

43、基于用户敏感系数，融合主体识别数据中的实时扰动向量，给出基础敏感度；

44、通过扰动用户画像中行为画像层的当前用电行为特征，结合历史用电行为均值，确定行为敏感度；

45、基于扰动用户画像中敏感响应层的各类扰动的扰动阈值，分析实时扰动向量对用户的扰动影响，得到扰动敏感度；

46、结合预设的风险融合系数，将基础敏感度、行为敏感度和扰动敏感度融合，给出综合风险值。

47、进一步地，综合风险值，具体表示为：

48、

49、其中，risk(t)为t时刻的综合风险值，αs为基础敏感度对应的风险融合系数，αb为行为敏感度对应的风险融合系数，αr为扰动敏感度对应的风险融合系数，fs为基础敏感度，fb为行为敏感度，fr为扰动敏感度。

50、进一步地，行为敏感度，通过以下步骤确定：

51、获取用户各时刻的历史用电行为特征及当前用电行为特征；

52、对用户各时刻的历史用电行为特征进行均值计算，得到用户的历史用电行为均值；

53、分析各用户当前用电行为特征与历史用电行为均值的偏差情况，给出行为敏感度。

54、进一步地，扰动敏感度，通过以下步骤确定：

55、获取用户对各类扰动的扰动阈值；

56、结合新型涉网主体产生各类扰动的扰动强度，计算各类扰动的扰动强度与对应扰动阈值的扰动差值；

57、基于标准扰动值，对各类扰动的扰动差值进行判断，给出扰动结果；

58、融合用户对新型涉网主体产生各类扰动的扰动结果，确定扰动敏感度。

59、进一步地，扰动敏感度，具体表示为：

60、

61、其中，fr为扰动敏感度，θi为第i类扰动的扰动阈值，为第i类扰动的扰动强度，max()为最大值函数，m为扰动类型总数量。

62、第二方面，本发明还提供一种基于新型涉网主体接入的风险预警装置，采用如上述任意一项的基于新型涉网主体接入的风险预警方法，包括：

63、数据采集模块，用于采集新型涉网主体的主体信息及配电网中各用户的用户信息；

64、主体识别模块，用于基于新型涉网主体的主体信息，分析新型涉网主体的运行工况，对新型涉网主体进行主体识别，给出主体识别数据；

65、画像构建模块，用于根据用户信息，构建对应的基础用户画像；

66、画像更新模块，用于结合主体识别数据，触发基础用户画像的扰动更新，确定扰动用户画像；

67、风险融合模块，用于融合主体识别数据及扰动用户画像，分析新型涉网主体对各用户的影响强度，给出综合风险值；

68、预警输出模块，用于结合预设的风险阈值，对综合风险值进行判断，给出风险预警信息。

69、本发明提供的一种基于新型涉网主体接入的风险预警方法及装置，至少包括如下有益效果：

70、（1）通过构建基础用户画像，在对用户进行精准刻画的基础上，实现对用户多维度特性的实时感知；通过对新型涉网主体的主体信息进行分析判断实现涉网主体的精准识别，提升对风险源的感知能力；通过主体识别数据对基础用户画像进行扰动更新得到扰动用户画像，建立用户特性与涉网主体扰动的关联分析，为用户提供精准的隐患预警，以满足电网安全稳定运行的需求。

71、（2）在对新型涉网主体进行主体识别的过程中，融合电气量突变特征检测、通信信令模式匹配与设备注册信息校验，既实现新型涉网主体基础信息的精准识别，又能有效甄别非授权隐蔽接入行为，提升系统对未知风险源的发现能力，实现对未知风险源的有效防控。

72、（3）融合基础用户画像与新型涉网主体的扰动信息，结合敏感更新系数计算各类扰动的扰动阈值，实现差异化、针对性隐患预警，以提高对各用户扰动预警的准确性。

73、（4）通过计算扰动差值，过滤无害的正常电网波动，只保留会危害用户的超限扰动；对各类扰动结果进行叠加得到综合的扰动敏感度，量化用户整体受扰风险，直接反映用户当前被新型涉网主体扰动影响的严重程度，为用户敏感度等级、隐患预警、反向强化识别提供核心量化依据。