一种配电网拓扑岛自动生成的方法和系统与流程

1.本发明涉及配电网技术领域，尤其涉及一种配电网拓扑岛自动生成的方法和系统。


背景技术：

2.配电网直接面向客户，不仅承担着履行社会责任的使命，而且关系到电网企业的经济效益。我国历史上配电网基础薄弱，中低压配电网基本是跟随用户需求建设起来的，受投资方影响较大，其网架结构和供电可靠性一直缺乏规范管理和具体分析。目前，各地区结合自身电网发展的实际情况，根据各地的经济发展水平、电网规划思路、电源布局、负荷特点、运行习惯等综合因素，有意识地形成了适合自身电网发展需要的网架结构，但缺乏自动分析计算功能。构建合理的拓扑岛及其数据服务，将为电网多专业的运营管理，提供良好的管控对象。
3.配电网拓扑岛生成，早期主要从地理信息系统(gis系统)的拓扑关系入手，经历了空间管理系统(smallworld)、地理信息系统(arcgis、雅都gis)、电网业务资源中台1.6等多个历程。在空间管理系统(smallworld)中实现了电网系统图和单线图的自动生成，在地理信息系统(雅都gis)实现了架空线路联络线路的发现和转供电分析，在电网资源业务中台1.6实现了供电网格的手动绘制和展现等，也初步实现了馈线环的划分。
4.但是，基于地理信息系统(gis)空间数据库和关系型数据库，一直未能较好解决电缆网的划分，存在运算过程比较复杂，分析时间较长(超过24小时)，数据质量依赖性较大的问题。另外，基于电网设备的应用，主要是电源追溯和供电范围，在拓扑方面应用不深。


技术实现要素：

5.本发明主要解决现有技术的配电网拓扑岛生成方法，运算过程比较复杂，分析时间较长，数据质量依赖性较大等技术问题，提出一种配电网拓扑岛自动生成的方法和系统，以进行电网拓扑分析，提高数据的分析效率。
6.本发明提供一种配电网拓扑岛自动生成的方法，包括以下过程：
7.步骤1，整合配电网原始数据，形成电网拓扑数据；
8.步骤2，对电网拓扑数据，进行清洗与断层；
9.步骤3，初步构建电网拓扑数据的链路；
10.步骤4，对步骤3得到的初步处理后的馈线环，进行拓扑岛数据过滤，如果一个拓扑岛内的设备数据不是全部由一个电站内的内部设备组成，则将该拓扑岛过滤掉；
11.步骤5，对于站外线路断层数据，通过所属线路字段，将包含同条线路的拓扑环进行合并，得到拓扑有效数据；
12.步骤6，对得到的拓扑有效数据，进行拓扑岛优化，得到配电网拓扑岛。
13.进一步的，所述配电网原始数据包含设备名称、设备id、电压等级、运维单位、关联关系、容量、线路长度、connection拓扑字段。
14.进一步的，步骤2，包括以下步骤201至步骤202：
15.步骤201，将非所需的数据过滤掉；
16.步骤202，对数据进行断层处理，划分数据的边界，去除110kv和35kv变电站的母线。
17.进一步的，步骤3，包括以下步骤步骤301至步骤303：
18.步骤301，从电网资源业务中台拉取电网配电关系图；
19.步骤302，使用spark集群的并行计算能力，将步骤1获取的电网配电关系图导入到图形数据库；
20.步骤303，对步骤2中导入到图形数据库中的图数据，使用基于spark计算引擎的内置算法分析稳定供电区域，得到初步处理后的馈线环。
21.进一步的，在步骤303中，采用如下spark计算引擎的内置算法，分析稳定供电区域：
22.遇到110kv的配电站开始下探；
23.遇到断开的链路停止下探，或者遇到另一个110kv的配电站停止下探；
24.直下探到所有的电气设备。
25.对应的，本发明还提供一种配电网拓扑岛自动生成的系统，数据整合模块、数据清洗模块、数据链路初步构建模块、拓扑岛数据过滤模块、拓扑岛数据合并模块和拓扑岛优化模块；
26.所述数据整合模块，整合配电网原始数据，形成电网拓扑数据；
27.所述数据清洗模块，对电网拓扑数据，进行清洗与断层；
28.所述数据链路初步构建模块，初步构建电网拓扑数据的链路；
29.所述拓扑岛数据过滤模块，对得到的初步处理后的馈线环，进行拓扑岛数据过滤，如果一个拓扑岛内的设备数据不是全部由一个电站内的内部设备组成，则将该拓扑岛过滤掉；
30.所述拓扑岛数据合并模块，对于站外线路断层数据，通过所属线路字段，将包含同条线路的拓扑环进行合并，得到拓扑有效数据；
31.所述拓扑岛优化模块，对得到的拓扑有效数据，进行拓扑岛优化，得到配电网拓扑岛。
32.本发明提供的一种配电网拓扑岛自动生成的方法和系统，与现有技术相比具有以下优点：
33.1、从配电网拓扑岛划分的原理出发，数据来源为电网资源业务中台，利用电网资源业务中台电网设备信息及拓扑信息，采用洗、连、滤、合、拆五个过程实现；使用图数据库存储、分析电网拓扑连接关系。以配电网拓扑岛为分析主体，实现精益价值管理。
34.2、配电网运行方式灵活，因为工程、检修和故障带来的线路倒带、开关闭合频繁，加上绿色能源启停影响，以致配电网潮流复杂，难以将能量流带来的收益，与电网资产建设运维的支出，进行准确的匹配。现以配电网拓扑岛为分析主体，进行投入产出分析。
35.3、使用spark大数据计算引擎的并行计算能力执行图数据的导入，更快的对大数据量的电网设备进行分析。使用图数据库存储电网配电关系图，进行电网拓扑分析，大大提高了数据的分析效率，较传统的电网分析算法提高10倍。
36.4、通过数据合并，解决电网拓扑中因数据质量造成的数据断层等问题，更精准的构建拓扑岛。
37.5、通过计算电网边界，电网弱联通关系等，对本是“一张网”的电网结构进行合理划分。
附图说明
38.图1是本发明提供的配电网拓扑岛自动生成的方法的实现流程图；
39.图2是双环网结构的示意图；
40.图3是两个联通分量的示意图；
41.图4是稳定供电区域的示意图；
42.图5是电气区域接线示意图；
43.图6是电气相互连接区域示意图；
44.图7是拓扑分析引擎框架的示意图；
45.图8是电网图数据分析框架的示意图。
具体实施方式
46.为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
47.实施例一
48.如图1所示，本发明实施例提供的配电网拓扑岛自动生成的方法，包括以下过程：
49.步骤1，整合配电网原始数据，形成电网拓扑数据。
50.配电网的原始数据来源是电网资源业务中台。配电网原始数据包含设备名称、设备id、电压等级、运维单位、关联关系、容量、线路长度、connection拓扑字段等信息，以设备图形表的形式体现。
51.首先要将上百张的设备图形表的数据，汇总成一张电网图形总表，再通过图形表的核心字段：connection拓扑字段，构建成一套天然的电网拓扑数据。
52.步骤2，对电网拓扑数据，进行清洗与断层。
53.步骤201，将非所需的数据过滤掉。
54.本步骤去除非所需的数据。例如，目标地为绍兴市，分析绍兴地市的数据，将其他地区的数据过滤掉。另外，在分析配网数据时，可以去除高压部分的主网数据来提高数据分析速率。
55.步骤202，对数据进行断层处理，划分数据的边界，去除110kv和35kv变电站的母线。
56.例如，图2所示是个双环网结构，由a电站和b电站同时供电，在拓扑数据中，假如去掉a电站母线和b电站母线，中间部分的馈线就可以构成一个独立的，稳定的区域，即我们所需要的拓扑岛。
57.本步骤实现除变电站母线，去除所有配电室、箱变等抵押设备，断开环网柜弱联
络。
58.步骤3，初步构建电网拓扑数据的链路。
59.对数据进行初步清洗和断层后，开始构建拓扑岛链路数据。电网目前的数据量很大，数据单元细化到每一根导线的程度，而且连接关系错综复杂，例如浙江绍兴地级市的数据就接近1000万。在这个条件下，希望能够划分并查询出拓扑岛——稳定供电区域，用以投入产出效能评估。现在用传统的数据库分析出供电稳定区域非常困难，需要根据每一个元器件一个一个的往下找它的连接关系。由于整个供电网本身就是互相连接的一张大网，查找时会遇到分叉或者重叠区域等情况，这时查询就变得非常复杂，一个分析查询几天都可能得不到结果。本发明通过对电网结构的特点分析，引入图数据的图算法，实现拓扑岛的构建和查询，分析效率提高10倍。本步骤利用输数据库将相关联的点进行画环。步骤3具体包括以下步骤301至步骤303：
60.步骤301，从电网资源业务中台拉取电网配电关系图。
61.步骤302，使用spark集群的并行计算能力，将步骤1获取的电网配电关系图导入到图形数据库。
62.图形数据库被主要用于存储、管理、可视化和分析大规模网络，在各种网络分析应用中表现出优于其他数据库的性能。从图形结构的角度来看，电网具备建模为一个网络的属性。图的三个基本元素是节点、边缘和属性。其中节点被用来表示实体；边缘表示节点之间的连接关系；属性是对边缘的方向定义，可以是定向的，也可以是非定向的。不同属性的边缘可以表示不同的含义。对于电网，节点可以是发电站、配电站、智能电表等；边缘可以表示为两个节点的物理连接；而边缘属性则可以用来表示潮流方向。因此，将图形数据库引入到电网的拓扑搜索引擎设计中，以提高电网拓扑搜索引擎的性能。
63.步骤303，对步骤2中导入到图形数据库中的图数据，使用基于spark计算引擎的内置算法分析稳定供电区域，得到初步处理后的馈线环。
64.本步骤采用联通分量算法(connected component)，联通分量算法就是spark计算引擎的内置算法之一。联通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。如图3所示，该图中有两个联通分量。
65.在本步骤中，采用如下spark计算引擎的内置算法，分析稳定供电区域：
66.1)遇到110kv的配电站开始下探。
67.110kv的配电站是电气连接区域的起点。
68.2)遇到断开的链路停止下探，或者遇到另一个110kv的配电站停止下探。
69.断开的链路不是开关，断开的链路也是电气连接区域的边缘。
70.3)直下探到所有的电气设备。
71.本发明采用spark计算引擎的内置算法析稳定供电区域。
72.步骤4，对步骤3得到的初步处理后的馈线环，进行拓扑岛数据过滤，如果一个拓扑岛内的设备数据不是全部由一个电站内的内部设备组成，则将该拓扑岛过滤掉。
73.电网资源业务中台的数据质量存在问题，达不到理想中拓扑链路完全畅通的状态，会存在断层数据。例如在变电站内从开关a到开关b，开关c到开关d，开关b和开关c之间发生断层，无法构建起关系来。这种就会生成两个或多个环，到不到预期的拓扑岛数据的质量。由于分析的对象是变电站、线路层级，站内设备对分析来说意义不大，如果一个拓扑岛
内的设备数据不是全部由一个电站内的内部设备组成，则认为该拓扑岛没有意义，将其过滤。本步骤能够在图数据库生成的馈线环基础上过滤掉断层数据、无效数据。
74.步骤5，对于站外线路断层数据，通过所属线路字段，将包含同条线路的拓扑环进行合并，得到拓扑有效数据。
75.清洗完无效拓扑岛数据之后，对于站外线路断层数据，如1#杆
‑
2#杆，3#杆
‑
4#杆，2#杆和3#杆发生拓扑链路发生断层。对此，不管2#杆还是3#杆，这些设备都归属于同一条线路，可以通过所属线路字段，将包含同条线路的拓扑环进行合并。本步骤将含有相同线路或包含线路的环进行合并。
76.步骤6，对得到的拓扑有效数据，进行拓扑岛优化，得到配电网拓扑岛。
77.将图数据库生成的拓扑岛进行数据过滤和数据合并之后，是达不到所期望的拓扑岛结构。由于电网存在着组织机构，供电区域等因素，依据组织机构和设备资产的管辖关系，建立包含省公司、省检公司、地市公司、区县公司等单元的组织机构树，对拓扑岛进行拆分。
78.配电网拓扑岛即代表一个稳定的供电区域。如图4所示，可以理解为电气相互连接区域，提供类似主备的供电方式。如图5和6示例，由香桥变的金融4409线，渔化4419线和延安变的延若a597线，若耶溪a581线构成一个拓扑岛。
79.一个拓扑岛下的所有基本电网单元，即划分出的电气连接区域，负责一个固定地理位置的供电，后期可以作为一个分析对象用来投入产出效能评价。
80.配电网拓扑岛：对馈线、配电站室、台区等资产对象，按照体现电网运行特性，可独立计量投入产出的原则，根据电气连接方式、生产组织形式(工区班组和供电所)、服务管理区域等划分标准，形成业务和财务都认同、投入和产出可归集的资产组，作为业财协同的载体和投入产出评价的基本单元，即配电网拓扑岛。
81.进一步的，在构建完配电网拓扑岛之后，可以通过电网拓扑搜索引擎，进行搜索。电网拓扑搜索引擎可以实现输入名称查询拓扑岛，或输入设备信息查询设备所属拓扑岛等。
82.本发明将框架分为4个级别。在底层，拓扑分析引擎中考虑的设备被建模为属性图模型，并存储在图数据库中。底层，即图形存储级别，提供对图形数据的访问到第二级。在定义属性图模型模式之后，可以将数据文件插入到图数据库中。本文中数据文件的格式为csv。第二级，即图数据库支持的图搜索级别，提供一般的图搜索算法，包括广度优先遍历、广度优先搜索、深度优先搜索、最小生成树、三角计数等。第二级访问数据作为输入并将结果作为输出返回。通常，上述大多数算法都是内置函数，并且已由图形数据库优化。第三级，即服务级别，进行拓扑搜索功能，并将数据返回到应用程序级别。拓扑功能包括通电状态初始化、分支停电仿真和供电范围分析。第四级，即应用级别，提供用户图形界面。用户可以通过用户图形界面的支持，在地理地图上获取搜索结果，单击按钮启动拓扑搜索服务。如上所述，分析框架如图7所示。
83.电网拓扑搜索引擎目标是实现拓扑搜索功能，即电网状态初始化，支路停电仿真和供电范围分析。从特定节点，即发电厂，实施广度优先遍历算法以确认每个设备的通电状态。最初，发电厂标有“已分析”，所有其它设备都标有“未分析”。注意，广度优先遍历算法以迭代方式实现。在第一步，考虑直接连接到发电厂的节点，并用“分析”标记。对于“分析”的
节点，“父节点”是特定的发电厂，其直接连接到节点。同时，“源节点”是特定节点。在下一步，考虑直接连接到“分析”节点的“未分析”节点，并用“已分析”标记。确认新颖“分析”节点的“父节点”，并且新节点的“源节点”与它们的“父节点”相同。遍历算法仍在迭代运行﹐直到所有设备都标记为“已分析”。在递归终端设计中考虑电压电平和开关条件。也就是说，节点之间的连接状态由电压电平和开关条件决定。
84.实施例二
85.本发明还提供一种配电网拓扑岛自动生成的系统，包括：数据整合模块、数据清洗模块、数据链路初步构建模块、拓扑岛数据过滤模块、拓扑岛数据合并模块和拓扑岛优化模块。
86.所述数据整合模块，整合配电网原始数据，形成电网拓扑数据；
87.所述数据清洗模块，对电网拓扑数据，进行清洗与断层；
88.所述数据链路初步构建模块，初步构建电网拓扑数据的链路；
89.所述拓扑岛数据过滤模块，对得到的初步处理后的馈线环，进行拓扑岛数据过滤，如果一个拓扑岛内的设备数据不是全部由一个电站内的内部设备组成，则将该拓扑岛过滤掉；
90.所述拓扑岛数据合并模块，对于站外线路断层数据，通过所属线路字段，将包含同条线路的拓扑环进行合并，得到拓扑有效数据；
91.所述拓扑岛优化模块，对得到的拓扑有效数据，进行拓扑岛优化，得到配电网拓扑岛。
92.本发明的配电网拓扑岛自动生成的系统，采用电网图数据分析框架。如图8所示，电网图数据分析框架，包括：获取层、预处理层、存储层和分析层。
93.1)获取层。电网数据具有规模大、结构性强的特点、数据获取层收集电网的电力拓扑数据，不仅包括母线、变电站、输电站、变压器等物理设备的数据，同时还需要采集这些物理设备的物理连接关系和拓扑关系。为了更全面、更有效的进行电网业务分析，还需要采集历史电网设备台账数据、设备运行数据等，例如：设备型号、设备故障、设备运行记录等历史数据。
94.2)预处理层。电网的拓扑数据逻辑关系复杂，需要基于前面提出的图数据模型对采集的数据进行建模以构造图数据结构，如将设备信息建模到图的节点，物理连接映射到图的边等。同时，采集时还需要同步清洗掉一些冗杂的噪声数据。
95.3)存储层。经过预处理的电网拓扑数据已经具备图逻辑结构，在进行存储时需要采用相应的图数据结构，常见的如邻接矩阵或者邻接表，甚至利用已经开发好的各种图数据库来存储。
96.4)分析层。该层针对图数据化后的电网拓扑数据，利用框架所提供的图数据分析支撑技术，对电网拓扑数据展开应用分析，支持营调配业务。分析层功能主要分为2类：一类是为图数据分析提供支撑，如常见的图遍历算法、生成树算法和路径搜索算法；另一类是对图数据的应用分析，主要包含电网拓扑搜索分析、设备连通分析、停电范围分析等，其中电网拓扑搜索分析既可独立使用，也可以为后续2种分析提供支撑。
97.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其对
前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。