一种电力负荷资源潜力挖掘可视化平台的制作方法

本发明属于电力负荷管理，具体涉及一种电力负荷资源潜力挖掘可视化平台。

背景技术：

1、电力用户负荷资源画像技术的发展与电力系统自动化、智能电网及大数据技术的演进密切相关。20世纪80年代末，欧美国家为缓解电力供需矛盾开始探索电力数据采集技术，初步形成了基于用户用电行为的基础分析框架；该阶段电网形态以孤立小网为主，负荷管理处于粗放阶段，用户分类主要依赖人工经验与简单电量统计。

2、随着智能电网概念的提出与电力数据采集系统的普及，用户负荷数据的时空分辨率大幅提升，研究重点转向负荷曲线分类与特征提取，例如通过聚类算法划分典型用电模式，并建立气温敏感度、峰谷差率等关键指标关联模型。近年来，在大数据技术与双碳目标的双重驱动下，负荷画像研究进一步向多源数据融合与动态建模方向发展，研究重心转向需求侧管理与源网荷储协同，典型应用包括错峰生产调控、分布式储能与电动汽车等柔性资源整合、空调负荷解耦与可调节潜力评估，以及利用数字孪生等技术实现的用电行为动态追踪等。

3、然而负荷监测与展示系统大多局限于单一层级或单一业务系统的数据，缺乏覆盖站-线-变-户全链条的数据贯通机制，各层级负荷与电量数据相互割裂，难以实现从宏观供电区域到微观企业用户的逐级穿透分析与联动展示。且现有方法多停留在负荷曲线的统计分类层面，缺乏对季节性、周期性及可调节性等深层特征的系统提取手段，更缺少结合企业生产习惯与物理约束的可调节潜力量化评估机制，导致可调资源底数不清、置信度不明。另外画像通常仅面向供电单位或行业层面的宏观统计画像，难以刻画企业内部各分支的负荷特性、启停规律及响应速度，且画像数据更新滞后，无法及时反映负荷管理措施的实际执行效果。平台多为单向的数据分析展示工具，负荷管理措施执行后的实际响应数据未能反馈用于修正聚类结果与潜力评估参数，画像精度随时间推移逐渐衰减，难以适应企业生产行为与电网运行状态的持续变化。

4、综上所述，现有技术尚无法满足新型电力系统对负荷资源看得清、挖得出、调得动、变得优的管理需求。因此，如何构建一种能够实现负荷数据全链条贯通、深度挖掘负荷潜力、构建宏观与微观相结合的精细化画像并具备自适应优化能力的可视化平台，是本发明所要解决的技术难题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提出了一种电力负荷资源潜力挖掘可视化平台。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

3、一种电力负荷资源潜力挖掘可视化平台，包括数据采集与预处理单元、负荷特征挖掘与聚类分析模块、多维画像构建单元、供电单位负荷资源画像模块、企业精细化画像模块、电网一张图集成与数据贯通模块以及精细化负荷管理输出单元；

4、所述数据采集与预处理单元，用于采集用电负荷数据、企业档案数据及电网拓扑数据，经汇聚、格式转换与时序对齐后，向所述负荷特征挖掘与聚类分析模块输出标准化数据集；

5、所述负荷特征挖掘与聚类分析模块，用于对所述标准化数据集进行清洗，采用数学算法进行负荷潜力挖掘及负荷资源聚类分析，提取负荷资源的核心特征，形成标准化的负荷特征数据集；

6、所述多维画像构建单元，用于接收所述负荷特征挖掘与聚类分析模块输出的负荷特征数据集，对其进行整合后分别输出至所述供电单位负荷资源画像模块和所述企业精细化画像模块；

7、所述供电单位负荷资源画像模块，用于基于所述负荷特征数据集构建供电单位负荷资源画像，整合地市分布、时间变化、空间定位、行业产业构成及可调控资源类型的多维度数据，实现负荷资源地市分布、同比环比变化的可视化展示；

8、所述企业精细化画像模块，用于接入企业基础档案、分路拓扑图及负荷动态数据，利用三维地图技术实现企业精准定位，构建精细化企业画像，以展示企业负荷动态变化趋势、历史生产特性聚类结果、可调节能力及负荷管理措施参数；

9、所述电网一张图集成与数据贯通模块，用于深度集成电网一张图，构建站-线-变-户全链条负荷数据贯通机制，实时采集主变到用户各层级的负荷及电量数据，实现数据动态更新、负荷数据的实时监测、异常预警与协同管理；

10、所述精细化负荷管理输出单元，设置于所述电网一张图集成与数据贯通模块的输出端，用于所述电网一张图集成与数据贯通模块输出的分析结果与画像数据以可视化指令形式推送至调度管理终端。

11、进一步地，所述负荷特征挖掘与聚类分析模块中，所述数学算法包括聚类算法和回归分析算法；所述提取负荷资源的核心特征，具体包括提取季节性特征、周期性特征及可调节性特征；所述负荷特征数据集用于为后续画像构建与调控策略制定提供数据支撑。

12、进一步地，所述负荷特征挖掘与聚类分析模块在进行数据预处理与清洗时，利用孤立森林算法或基于3σ原则的离群点检测方法识别异常突变点与缺失值，并采用历史同期均值或线性插值法对缺失值进行补全、对异常值进行平滑修正；

13、在提取核心特征时，采用时间序列分解算法将原始负荷曲线分解为趋势项、季节项及残差项，并基于所述季节项构建季节性强度指标；在挖掘负荷潜力时，构建基于多维约束的可调节潜力量化评估模型，结合企业历史生产习惯、协议容量及设备最小技术出力计算理论可调节容量，并引入负荷响应置信度参数对潜力进行修正，剔除置信度低于预设阈值的潜力项，生成修正后的可调节资源清单。

14、进一步的，所述供电单位负荷资源画像模块在实现可视化展示时，具体执行以下操作：在时间维度上，刻画负荷变化趋势及季节性生产特征；在空间维度上，结合电网一张图与企业地理位置，实现站-线-变-户的精准定位；支撑迎峰度夏、迎峰度冬典型场景下，可调节负荷资源与管理措施执行情况的展示。

15、进一步地，所述供电单位负荷资源画像模块集成多因子负荷预测单元，接入气象数据、日期类型及历史负荷数据，利用机器学习回归算法预测未来预设时间窗口内的负荷峰值与缺口，并模拟展示调控措施执行后的负荷压降效果。

16、进一步地，所述企业精细化画像模块整合展示的多维数据还包括企业负荷管理措施的执行情况；所述企业精细化画像模块实现企业负荷特征的精细化刻画，具体包括：对比分路负荷曲线与预置的典型生产作息曲线的相似度，自动区分生产分支、办公分支及辅助设施分支；针对识别出的生产分支，分析其启停时刻规律与爬坡速率，作为评估企业负荷调节响应速度的指标。

17、进一步地，所述电网一张图集成与数据贯通模块进一步搭建负荷资源分层分区管理平台；所述全链条负荷数据贯通机制，具体用于利用拓扑追踪与层级聚合算法，实时监测用户侧数据并自下而上逐级汇聚计算分路、配变、馈线及变电站的负荷与电量，将实时采集的主变到用户各层级数据进行关联，确保数据在各层级间的流通与一致性；且设置拓扑校验规则，在线损率或计量偏差超过预设阈值时触发线损异常或计量异常预警。

18、进一步地，所述电网一张图集成与数据贯通模块具备动态拓扑着色功能，根据设备实时负载率将电网节点渲染为不同颜色以标识运行状态，其中颜色标识随实时数据动态刷新；所述电网一张图集成与数据贯通模块支持交互式查询，当监测到配变台区重载预警时，检索该台区拓扑节点下挂接的用户，并结合所述负荷特征挖掘与聚类分析模块生成的可调节资源清单，筛选出具备可调节能力的企业清单，在电网一张图上高亮展示，辅助制定定向削峰策略。

19、进一步地，所述平台通过所述电网一张图集成与数据贯通模块，将所述负荷特征挖掘与聚类分析模块生成的分析结果、所述供电单位负荷资源画像模块及所述企业精细化画像模块的画像数据，在电网一张图上进行叠加展示，实现从宏观供电单位到微观企业用户的多级视图联动。

20、进一步地，还包括自适应画像优化模块，用于建立闭环反馈机制：

21、采集负荷管理措施实际执行后的响应数据，计算实际响应负荷与预期响应负荷的偏差，并利用该偏差数据反向修正所述负荷特征挖掘与聚类分析模块中的聚类中心参数及潜力评估模型的权重系数，实现画像数据的自我迭代与精度提升。

22、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

23、其一，本技术通过电网一张图集成与数据贯通模块，构建了站-线-变-户全链条的时空数据模型，打破了原有调度、运检、营销系统间的数据孤岛；利用拓扑追踪与层级聚合算法，将实时负荷数据流与静态电网拓扑动态绑定，并设置拓扑校验规则，实现了自变电站至用户侧的全链条数据监测与异常预警。相比现有单系统、单层级的监测方式，显著提升了负荷数据的空间感知能力、一致性与运维监控效率，有效解决了现有技术中数据割裂、各层级数据难以逐级穿透的问题。

24、其二，通过数据采集与预处理单元对接多源业务系统，对用电负荷数据、企业档案数据及电网拓扑数据进行汇聚、格式转换与时序对齐，形成标准化数据集；在此基础上，负荷特征挖掘与聚类分析模块采用孤立森林算法或基于3σ原则的离群点检测方法进行异常识别，并结合时间序列分解算法精确提取季节性、周期性及趋势特征。与传统简单的统计分析相比，该方法能够更深入地挖掘负荷内在规律，显著降低脏数据对分析结果的干扰，为后续画像构建与潜力评估提供了高精度的数据基础。

25、其三，通过构建基于多维约束的可调节潜力量化评估模型，并引入负荷响应置信度参数对挖掘结果进行修正，剔除低置信度的潜力项后生成可调节资源清单。这使得系统不再单纯依赖用户申报或人工经验，而是生成科学、客观、可信的可调节资源清单，同时结合多维画像构建单元对负荷特征数据集的整合分发，实现供电单位宏观画像与企业微观画像的数据同源与口径统一，有效解决了负荷资源底数不清、潜力评估不准的行业难题。

26、其四，通过三维地图技术与分路拓扑分析，不仅实现了企业的精准空间定位，还深入企业内部区分生产、办公及辅助设施分支，分析其启停规律与爬坡速率等响应特性，精细化刻画帮助管理者精准掌握企业的生产习惯与可调节响应速度，避免了一刀切式的粗放管理，提升了负荷调控的针对性与有效性。

27、其五，通过动态拓扑着色功能直观标识重载、过载设备的运行状态，当监测到配变台区重载预警时，自动检索该台区拓扑节点下挂接的用户，结合可调节资源清单筛选出具备调节能力的企业清单并在电网一张图上高亮展示；再经由设置于电网一张图集成与数据贯通模块输出端的精细化负荷管理输出单元，将上述分析结果以可视化指令形式推送至调度管理终端。这种从被动监测向主动推送、辅助决策的转变，大幅缩短了负荷压降指令的制定与下达时间，为迎峰度夏、迎峰度冬等保供电关键时期的电网安全提供了有力支撑。

28、其六，通过设置自适应画像优化模块，利用负荷管理措施实际执行后的响应数据反向修正聚类中心参数及潜力评估模型的权重系数，形成挖掘-执行-反馈-修正的闭环机制。这使系统能够随运行时间的推移不断学习，自动适应电网负荷特性与企业生产行为的变化，持续提升潜力预测的准确度与画像的贴合度，克服了现有静态画像随时间推移精度衰减、缺乏自我迭代能力的缺陷。

29、综上所述，本技术的技术方案不仅在视觉呈现上实现了电网一张图的全景监控与多级视图联动，更在多源数据贯通融合、负荷潜力科学量化、宏观微观两级精细画像以及闭环自适应优化方面取得了显著的技术进步，有效解决了现有电力负荷管理中数据割裂、挖掘不深、画像颗粒度粗、调控不精且无法自我优化等关键技术问题。