一种极端天气的电网调度智能联动决策系统及方法与流程

本发明涉及极端天气的电网调度智能联动决策领域，尤其涉及一种极端高温天气的电网调度智能联动决策系统及方法。

背景技术：

1、电力系统调度是保障电网安全、经济、优质运行的核心技术。近年来，全球极端高温天气呈现频发态势。当温度超过40℃以上极端高温，会导致电网负荷屡创新高，变压器等关键设备因过热导致故障频发，尤其是绝缘劣化被击穿的故障。传统调度系统主要依赖气象部门的宏观预报数据，难以精确反映变电站、输电走廊等关键节点的微环境状态，导致设备过热风险预警滞后。

2、变压器作为电网核心设备，其绝缘系统（主要为油浸纸绝缘）的老化失效是一个涉及热、电、机械、环境等多应力耦合的复杂过程。变压器绕组热点温度是绝缘老化的关键驱动因素，依据阿伦尼乌斯方程，温度每升高6~10℃，绝缘老化速率约增加一倍。然而，现有调度系统缺乏对变压器内部热点温度的实时感知能力，通常仅监测顶层油温，无法准确评估绕组最热点温度及其对绝缘寿命的累积影响，使得调度系统难以直接基于故障风险进行决策，仍停留在“越限报警”的被动防御阶段；

3、现有调度系统与设备状态监测系统仍以确定性的温度限值或短时过载倍数为约束，均未考虑极端高温天气下，变压器核心绝缘设备健康状态。同时，调度过程通常不考虑故障后的衍化链路与影响范围，难以在多变压器之间实现风险均衡和全系统损失最小化，即也缺乏基于变压器绝缘状态进行联动调度的方法，在极端高温等紧急情况下，调度员面临信息过载和决策时间紧迫的双重压力，急需智能化决策支持工具。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种极端天气的电网调度智能联动决策系统及方法，其在变电站部署微型气象站集群，集成环境温度、风速、太阳辐射等多参数传感器，结合边缘计算单元，基于变压器热路模型，综合考虑负载率、环境温度、变压器损耗的动态变化，精确计算绕组热点温度；基于阿伦尼乌斯方程计算老化加速因子，通过计算变压器绝缘累积寿命损失，结合威布尔分布计算绝缘老化概率。然后进一步融合热应力修正因子、电应力修正因子和时间累积效应因子，构建了完整的绝缘击穿概率计算模型，并采用多目标优化算法获得推演调度结果，并根据推演调度结果下发调度指令，实现超温天气下的全域安全联合调度。

2、本发明提供一种极端天气的电网调度智能联动决策方法，所述方法包括：

3、变电站边缘处理器获取实时采集的环境参数，所述环境参数包括变电站所处位置的环境温度、日照和风速，当所述环境温度超过预设阈值时，变电站边缘处理器基于采集的环境参数计算获得变压器绕组热点温度；

4、变电站边缘处理器基于所述绕组热点温度计算获得绝缘击穿概率，将自身绝缘击穿概率发送至联合调度中心；

5、所述联合调度中心根据接收的调度区域内所有环境温度超过预设阈值的变电站上传的绝缘击穿概率，基于知识图谱实现故障推演，并根据所述故障推演结果实现联动调度。

6、具体地，所述变电站边缘处理器基于采集的环境参数计算获得变压器绕组热点温度，具体包括：

7、所述变电站边缘处理器基于采集的环境参数计算获得变压器绕组热点温度t，具体计算公式为：

8、；

9、其中，ta为环境温度，为日照修正温度，为相对于环境的顶层油温升，为绕组热点相对于顶层油的温差。

10、具体地，所述为日照修正温度，其计算公式为：；

11、其中，为变压器表面太阳辐射吸收系数；s为采集的日照强度；a为有效辐射受照面积；gth为变压器的总散热热导；

12、其中，；

13、p0为空载损耗；pk为额定负载损耗；为无风标准状态下的额定顶层油温升。

14、具体地，所述为相对于环境的顶层油温升，其具体计算方式包括：

15、边缘处理器采集变压器实时电流，计算当前环境温度下的负载系数k：

16、；

17、其中，i实为变压器实时电流，i额为变压器铭牌上的额定电流；

18、则相对于环境的顶层油温升计算公式为：；

19、其中，为风速修正下的油温升；r为额定负载损耗与空载损耗之比；x为油浸式变压器的油指数；

20、所述风速修正下的油温升计算公式为：

21、；

22、其中为无风标准状态下的额定顶层油温升；v为归一化的风速值；a、b为拟合系数。

23、具体地，所述绕组热点相对于顶层油的温差计算公式为：

24、；

25、其中为热点梯度；k为当前环境温度下的负载系数；y为绕组指数。

26、具体地，所述变电站边缘处理器基于所述绕组热点温度计算获得绝缘击穿概率，具体包括：

27、根据ieee标准计算变压器绝缘老化因子f：

28、；

29、其中，15000为ieee标准推荐老化速率常数值，383为参考温度为1100c时的绝度温度值，t为绕组热点温度；

30、根据变压器绝缘老化因子f，可计算变压器累积平均等效老化因子fj：

31、；

32、其中，n为采样次序，n取自然数，n为总采样次数；为第n次采样持续时长；为第n次采样时，根据采样时长内的平均绕组热点温度计算出来的老化因子；

33、则变压器绝缘寿命损失百分比计算公式为：；

34、其中，t为变压器投入运行时长；l为变压器试验绝缘总寿命时长。

35、具体地，根据变压器绝缘寿命损失百分比，计算绝缘老化概率:

36、，

37、其中，为形状参数，表征老化过程的陡峭程度；为尺度参数，表征老化概率达到预设阈值的绝缘寿命损失百分比；

38、基于绝缘老化概率计算获得击穿概率d：

39、；

40、其中f(t)为热力修正函数；f(e)为电场应力修正函数；f(t)为时间累积修正函数。

41、具体地，所述热力修正函数f(t)计算公式为：；

42、其中，t为绕组热点温度；110为ieee标准推荐参考温度1100c；10为经验常数；

43、所述热力修正函数f(e)计算公式为：；

44、其中，ef为实际局部电场强度；er为额定电场强度；z为绝缘材料特性；

45、所述热力修正函数f(t)计算公式为：；

46、其中tc为当前环境温度超过预设阈值时的高温状态持续时长，为特征时间常数。

47、具体地，所述联合调度中心实现联动调度，具体包括：

48、所述联合调度中心接收到所述变电站上传的绝缘击穿概率之后，判断绝缘击穿概率是否大于第一阈值，若大于，则以该变电站为中心，以预设距离为半径基于知识图谱中的变电站关联节点推演绝缘击穿故障衍化链路，采用多目标优化算法获得推演调度结果，并根据推演调度结果下发调度指令。

49、本发明还提供一种极端天气的电网调度智能联动决策系统，所述系统包括：联合调度中心和多个变电站子站；

50、所述变电站子站包括环境信息采集模块、边缘处理器和通讯模块；变电站边缘处理器获取环境信息采集模块实时采集的环境参数，所述环境参数包括变电站所处位置的环境温度、日照和风速；

51、当所述环境温度超过预设阈值时，变电站边缘处理器基于采集的环境参数计算获得变压器绕组热点温度；并基于计算获得的绕组热点温度计算获得绝缘击穿概率，将自身绝缘击穿概率通过通讯模块发送至联合调度中心；

52、所述联合调度中心包括通信单元、云端服务器和数据库；

53、所述云端服务器根据通信单元接收的调度区域内所有环境温度超过预设阈值的变电站上传的绝缘击穿概率，基于数据库内存储的知识图谱实现故障推演，并根据所述故障推演结果生成调度指令，通过通信单元下发至对应各变电站子站。

54、本发明的有益效果在于：

55、1、传统变压器负载管理主要依据 iec 60076-7 或 ieee c57.91 等标准导则，通过固定环境温度或简易温升模型计算绕组热点温度，本发明通过变电站级微型气象站与边缘计算节点，在变电站部署微型气象站集群，集成环境温度、风速、太阳辐射等多参数传感器，结合边缘计算单元，基于变压器热路模型，综合考虑负载率、环境温度、变压器损耗的动态变化，可在环境温度超过预设阈值，如400c时，精确计算绕组热点温度，实现了公里级、分钟级微环境参数采集和热点温度实时计算；相较于传统依赖气象部门宏观预报的方式，本发明将空间分辨率提升至1-3公里，时间分辨率提升至分钟级，热点温度计算误差显著降低；

56、2、将变压器损耗(空载损耗、负载损耗)作为顶层油温升的直接输入，通过热路模型计算稳态和动态温升，进而得到绕组热点温度。基于阿伦尼乌斯方程计算老化加速因子，通过计算变压器绝缘累积寿命损失，结合威布尔分布计算绝缘老化概率。然后进一步融合热应力修正因子、电应力修正因子和时间累积效应因子，构建了完整的绝缘击穿概率计算模型。绝缘击穿概率值直接反映当前极端环境温度下变压器绝缘击穿的故障风险，为调度系统提供了可比较、可累加的决策依据，将运行方式从“被动超温保护”提升为“主动风险管理”；

57、3、将电网设备、负荷、电源等建模为知识图谱节点，供电关系、保护配合、转供路径等建模为图谱边。当预测计算变压器击穿概率超过阈值时，通过图谱传播算法搜索所有下游受影响节点，计算故障耦合强度，进而得到级联失效的期望损失，为故障衍化链路总损失最小的目标提供计算依据；同时基于知识图谱量化故障影响范围最小值，集合系统总调度成本最小实现多目标优化的联合调度；采用多目标优化算法求解最优负荷分配方案，能在不同变压器之间主动均衡绝缘老化速度，降低全调度域整体故障风险，延长变压器群体使用寿命；

58、4、采用nsga-iii算法求解pareto最优解集，三个目标分别对应：减少故障造成的经济损失（损失维度）、控制故障的社会影响（范围维度）、降低系统运行成本（经济维度）。调度员可根据预警等级（红色/橙色/黄色/绿色）选择不同的pareto解，实现从“安全优先”到“经济优先”的灵活切换，实现超温天气下的全域安全联合调度。