微电网事故预警方法、装置及电子设备与流程

本技术涉及微电网监测领域，具体而言，涉及一种微电网事故预警方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、随着分布式电源和电力电子设备大量接入，微电网运行状态呈现高度非线性、多变量耦合、强不确定性等特点。在微电网的运行过程中，故障的早期预警对于保障电网安全稳定运行至关重要。相关技术中，微电网事故预警方法主要依赖于基于物理模型的解析法或基于数据驱动的单点指标阈值法。然而，随着微电网规模的扩大和复杂度的增加，这些方法在实际应用中存在以下显著缺陷：

2、设定固定的电气量阈值（如电压越限、频率越限、功率波动范围等）来判断系统状态。然而，微电网的工况复杂多变，不同运行方式下正常状态的波动范围差异较大。固定阈值难以适应工况的动态变化，容易导致在正常波动时产生误报。

3、仅关注单点节点或单一电气指标的变化，无法捕捉多节点间的关联变化，导致预警系统缺乏全局感知能力，预警灵敏度不足。

4、基于物理模型的预警方法需要建立精确的微电网数学模型，并准确获取线路参数、负载特性等参数。然而，微电网拓扑结构时常变化，参数具有不确定性，且精确建模难度大、计算成本高，当系统参数发生漂移或模型失配时，基于模型的预警可靠性会大幅降低。

5、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种微电网事故预警方法、装置及电子设备，以至少解决仅依赖于固定阈值、仅关注单点指标进行微电网事故预警，难以适应工况变化，易漏报或误报，导致预警结果不准确的技术问题。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种微电网事故预警方法，包括：获取微电网的电气量数据集，其中，电气量数据集包括在多个采样时刻下，微电网的多个节点分别对应的电气量数据；依据电气量数据集生成点云序列，其中，点云序列中的每个数据点对应多个采样时刻中的一个采样时刻；对点云序列中目标时间窗口内的目标点云进行特征提取，得到目标拓扑特征向量，其中，目标点云由点云序列中目标时间窗口内的多个数据点组成，目标拓扑特征向量用于指示目标点云在多维空间中的几何形态及连通结构；依据目标拓扑特征向量进行微电网异常检测，得到预警结果，其中，预警结果至少包括以下之一：事故类型、预警等级。

3、可选地，依据电气量数据集生成点云序列，包括：依据电气量数据确定多个采样时刻分别对应的数据点，其中，多个采样时刻中每个采样时刻对应的数据点为对应采样时刻下多个节点的电气量数据组合而成的高维向量，高维向量的维度等于多个节点的总数与电气量数据包含特征数量的乘积；按照采样时间由先到后的顺序，对多个采样时刻分别对应的数据点进行排序，得到点云序列。

4、可选地，对点云序列中目标时间窗口内的目标点云进行特征提取，得到目标拓扑特征向量，包括：采用第一算法生成目标点云对应的目标持久性条形码，并对目标持久性条形码进行特征提取，得到第一拓扑特征向量，其中，第一拓扑特征向量包括多个数值型特征；采用第二算法对目标点云进行处理，生成目标图结构，并对目标图结构进行特征提取，得到第二拓扑特征向量；将第一拓扑特征向量和第二拓扑特征向量的组合确定为目标拓扑特征向量。

5、可选地，依据目标拓扑特征向量进行微电网异常检测，得到预警结果，包括：获取目标历史时间窗口内的点云对应的历史持久性条形码、历史图结构以及历史拓扑特征向量，其中，目标历史时间窗口为目标时间窗口的前一个时间窗口；依据第一拓扑特征向量对应的目标持久性条形码和历史持久性条形码进行拓扑结构异常检测，得到第一类检测结果；依据第二拓扑特征向量、历史拓扑特征向量中的第二历史拓扑特征向量、目标图结构、历史图结构进行图结构异常检测，得到第二类检测结果，其中，第二历史拓扑特征向量包括多个图结构特征；获取第一拓扑特征向量中多个特征分别对应的第一均值和第一标准差以及第二拓扑特征向量中多个特征分别对应的第二均值和第二标准差，并依据第一拓扑特征向量、第一拓扑特征向量中多个特征分别对应的第一均值和第一标准差以及第二拓扑特征向量、第二拓扑特征向量中多个特征分别对应的第二均值和第二标准差进行特征异常检测，得到第三类检测结果，其中，第一拓扑特征向量中多个特征的每个特征的第一均值为该特征在多个历史时间窗口的特征值均值，第一拓扑特征向量中多个特征的每个特征的第一标准差为该特征在多个历史时间窗口的特征值标准差；依据第一类检测结果、第二类检测结果、第三类检测结果中的至少之一确定预警结果。

6、可选地，依据第一拓扑特征向量对应的目标持久性条形码和历史持久性条形码进行拓扑结构异常检测，得到第一类检测结果，包括：将目标持久性条形码和历史持久性条形码分别转化为目标持久性图以及历史持久性图，并确定目标持久性图以及历史持久性图在度量空间中的度量距离；在度量距离大于预设距离阈值的情况下，将第一类检测结果确定为第一类异常结果，其中，第一类异常结果为目标拓扑特征向量对应的异常模式为全局拓扑异常。

7、可选地，依据第二拓扑特征向量、历史拓扑特征向量中的第二历史拓扑特征向量、目标图结构、历史图结构进行图结构异常检测，得到第二类检测结果，包括：确定第二拓扑特征向量中的连通分支数与第二历史拓扑特征向量中的历史连通分支数之间的增量值；确定目标图结构和历史图结构之间的图相似度；在增量值大于或等于预设增量阈值或者图相似度小于预设相似度阈值的情况下，将第二类检测结果确定为第二类异常结果，其中，第二类异常结果为目标拓扑特征向量对应的异常模式为图结构异常。

8、可选地，依据所述第一拓扑特征向量、第一拓扑特征向量中多个特征分别对应的第一均值和第一标准差以及第二拓扑特征向量、第二拓扑特征向量中多个特征分别对应的第二均值和第二标准差进行特征异常检测，得到第三类检测结果，包括：在检测到第一拓扑特征向量中的任意一个特征或第二拓扑特征向量中的任意一个特征满足预设异常条件的情况下，将第三类检测结果确定为第三类异常结果，其中，预设异常条件为目标特征与对应的第一均值或第二均值之差的绝对值大于目标特征对应的第一标准差或第二标准差的预设倍数，第三类异常结果为目标拓扑特征向量对应的异常模式为特征取值异常，目标特征为第一拓扑特征向量中的任意一个特征或第二拓扑特征向量中的任意一个特征。

9、可选地，依据第一类检测结果、第二类检测结果、第三类检测结果中的至少之一确定预警结果，包括：依据第一类检测结果、第二类检测结果、第三类检测结果中的至少之一确定事故类型以及预警等级；依据事故类型从电气量数据集中确定异常电气量数据，将异常电气量数据中偏差贡献度最高的节点确定为预测事故位置，其中，偏差贡献度用于指示节点对应的数据取值超出正常范围的限度；获取预警等级对应的预设处理建议；将事故类型、预警等级、预测事故位置以及预设处理建议组成的集合确定为预警结果。

10、可选地，依据第一类检测结果、第二类检测结果、第三类检测结果中的至少之一确定事故类型以及预警等级，包括：在仅检测到第三类检测结果为第三类异常结果的情况下，将事故类型确定为第三类事故类型，其中，第三类异常结果为目标拓扑特征向量对应的异常模式为特征取值异常，第三类事故类型指示微电网系统中的设备状态异常，其中，设备状态异常至少包括以下之一：参数老化、设备劣化，第三类事故类型对应的预警等级为一等级；在仅检测到第一类检测结果为第一类异常结果的情况下，将事故类型确定为第一类事故类型，其中，第一类异常结果为目标拓扑特征向量对应的异常模式为全局拓扑异常，第一类事故类型指示微电网系统存在运行异常情况，第一类事故类型对应的预警等级为二等级，二等级的预警程度大于一等级；在仅检测到第二类检测结果为第二类异常结果的情况下，将事故类型确定为第二类事故类型，其中，第二类异常结果为目标拓扑特征向量对应的异常模式为图结构异常，第二类事故类型指示微电网系统存在局部连接异常情况，其中，连接异常情况至少包括以下之一：网络拓扑分裂或线路断开，第二类事故类型对应的预警等级为二等级；在同时检测到以下至少两类异常情况的情况下，将事故类型确定为第四类事故类型，其中，第四类事故类型用于指示微电网系统存在全局性异常情况，第四类事故类型对应的预警等级为三等级，三等级的预警程度大于二等级：第一类检测结果为第一类异常结果、第二类检测结果为第二类异常结果、第三类检测结果为第三类异常结果。

11、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种微电网事故预警装置，包括：获取模块，用于获取微电网的电气量数据集，其中，电气量数据集包括在多个采样时刻下，微电网的多个节点分别对应的电气量数据；生成模块，用于依据电气量数据集生成点云序列，其中，点云序列中的每个数据点对应多个采样时刻中的一个采样时刻；提取模块，用于对点云序列中目标点云进行特征提取，得到目标拓扑特征向量，其中，目标点云由点云序列中目标时间窗口内的多个数据点组成，目标拓扑特征向量用于指示目标点云在多维空间中的几何形态及连通结构；检测模块，用于依据目标拓扑特征向量进行微电网异常检测，得到预警结果，其中，预警结果至少包括以下之一：事故类型、预警等级。

12、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质中存储有程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以上的微电网事故预警方法。

13、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行以上的微电网事故预警方法。

14、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现以上的微电网事故预警方法。

15、在本技术实施例中，采用获取微电网的电气量数据集，其中，电气量数据集包括在多个采样时刻下，微电网的多个节点分别对应的电气量数据；依据电气量数据集生成点云序列，其中，点云序列中的每个数据点对应多个采样时刻中的一个采样时刻；对点云序列中目标时间窗口内的目标点云进行特征提取，得到目标拓扑特征向量，其中，目标点云由点云序列中目标时间窗口内的多个数据点组成，目标拓扑特征向量用于指示目标点云在多维空间中的几何形态及连通结构；依据目标拓扑特征向量进行微电网异常检测，得到预警结果，其中，预警结果至少包括以下之一：事故类型、预警等级的方式，通过构建点云序列提取目标点云的拓扑特征，得到指示目标时间窗口内的目标点云在多维空间中的几何形态及连通结构的目标拓扑特征向量，进而基于此进行异常检测，得到预警结果，达到了在预警时不依赖精确物理模型、不依赖于固定阈值且同时关注多节点的指标的目的，进而解决了仅依赖于固定阈值、仅关注单点指标进行微电网事故预警，难以适应工况变化，易漏报或误报，导致预警结果不准确的技术问题。