基于大数据分析的电力系统风险预测系统及方法与流程

技术特征：
1.基于大数据分析的电力系统风险预测方法，其特征在于，包括：采集电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据；利用所述电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据使用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新，所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新包括了电力系统运行合规性数据；利用所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值；计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值是否大于预设的波动限定值；当计算边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值大于预设的波动限定值时，将所使用的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新分别调配到各变电站数据控制平台；当计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值不大于预设的波动限定值时，重新进行所述电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据计算、使用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新以及计算波动均值。2.利用权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统风险预测方法，其特征在于，当计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值不大于预设的波动限定值时，进一步包括：存档当前的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新及其对应的各变电站数据控制平台的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值、边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值；计算在自上一次进行边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的调配之后，重复进行所述电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据计算、使用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新以及计算波动均值的重复次数是否达到预设的重复限定值；当计算所述重复次数已经达到预设的重复限定值时，计算所存档的波动均值最大的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新作为待调配的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新；当计算所述重复次数未达到预设的重复限定值时，重新进行所述采集电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据计算、使用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新以及计算波动均值。3.利用权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统风险预测方法，其特征在于，在计算边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值大于预设的波动限定值后进一步包括：确定在该波动限定值下将所使用的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新调配到各变电站数据控制平台的次数是否已经达到预设的次数限定值；当计算所调配的次数已经达到预设的次数限定值时，计算新的波动限定值。4.利用权利要求3所述基于大数据分析的电力系统风险预测方法，其特征在于，所述计算新的波动限定值包括：计算初始波动限定值；
计算各次调配中边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值的协方差；依据前述初始波动限定值与波动均值的协方差而计算新的波动限定值，其中所述新的波动限定值为所述初始波动限定值与所述波动均值的协方差。5.利用权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统风险预测方法，其特征在于，利用所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值的步骤包括：计算各变电站数据控制平台的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值；将所述各变电站数据控制平台的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值及波动均值差异的算法作为所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值。6.利用权利要求1所述的基于大数据分析的电力系统风险预测方法，其特征在于：在将所使用的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新分别调配到各变电站数据控制平台的步骤之前，计算边缘计算网络进行实时动态风险预测更新中所包括的各变电站异常数据的相应波动均值与初始信息，所述初始信息为相应变电站异常数据的预定出现频率；在进行了预设次数的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的调配后，计算各变电站异常数据的相应再次信息，所述再次信息为在所述预设次数的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的调配中相应变电站异常数据的出现概率；利用所述波动均值、初始信息与所述再次信息，计算该变电站异常数据的新波动均值；其中所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新包括所述各变电站异常数据，所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值利用各变电站异常数据的波动均值而计算。7.基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于，包括：电力系统运行合规性数据建设模块，用于采集电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据；边缘计算网络进行实时动态风险预测更新使用模块，用于利用所述电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据使用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新，所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新包括了电力系统运行合规性数据；波动均值模块，用于计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新使用模块所使用的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值；波动均值决策模块，用于计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值是否大于预设的波动限定值；变电站数据传输模块，用于利用来自波动均值决策模块的表明边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值大于预设的波动限定值的信号而将边缘计算网络进行实时动态风险预测更新使用模块所使用的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新分别调配到各变电站数据控制平台；变电站异常数据波动均值建设模块，用于更新波动均值模块所进行边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值计算所需的各变电站异常数据的波动均值，其中所述变电站异常数据波动均值建设模块用于计算变电站异常数据的波动均值与初始信息，并用于利用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新使用模块所使用的各次边缘计算网络进行
实时动态风险预测更新中变电站异常数据的出现概率而计算变电站异常数据的再次信息，以及利用所述波动均值、初始信息、再次信息来计算变电站异常数据的新波动均值；波动均值模块还用于计算各变电站数据控制平台的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值，以及用于利用所述各变电站数据控制平台的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值来计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值，其中所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值是所述各变电站数据控制平台的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值及波动均值差异的算法。8.利用权利要求7所述的基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于，所述波动均值决策模块，用于当计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值不大于预设的波动限定值时，通知所述电力系统运行合规性数据建设模块、所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新使用模块与所述波动均值模块，以重新进行所述电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据计算、使用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新以及计算波动均值。9.利用权利要求7所述的基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于，进一步包括波动限定值模块，用于更新所述波动均值决策模块进行波动均值比较所用的波动限定值。10.利用权利要求9所述的基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征在于，所述变电站数据传输模块进一步用于记录利用波动均值决策模块的命令所发送边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的次数，并用于在接收到波动均值决策模块的计算边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值大于预设的波动限定值的命令后，确定在该波动限定值下将边缘计算网络进行实时动态风险预测更新使用模块所使用的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新调配到各变电站数据控制平台的次数是否已经达到预设的次数限定值；以及当变电站数据传输模块计算，进行边缘计算网络进行实时动态风险预测更新发送的次数达到预设的次数限定值时，进一步用于通知波动限定值模块进行波动限定值的更新，其中波动限定值模块用于利用波动均值模块所得到的各次边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值，通过初始波动限定值与前述波动均值的协方差而计算新的波动限定值。

技术总结
本发明涉及基于大数据分析的电力系统风险预测系统及方法，包括：采集电力系统中电力的生产、存储、调度、运行的数据；利用所述电力系统中数据使用边缘计算网络进行实时动态风险预测更新，所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新包括了电力系统运行合规性数据；利用所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值；计算所述边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值是否大于预设的波动限定值；当计算边缘计算网络进行实时动态风险预测更新的波动均值大于预设的波动限定值时，将所使用的边缘计算网络进行实时动态风险预测更新分别调配到各变电站数据控制平台。险预测更新分别调配到各变电站数据控制平台。险预测更新分别调配到各变电站数据控制平台。


技术研发人员：王皓然 刘俊荣 付鋆 魏力鹏 班秋成 周泽元 吕嵘晶 李荣宇 陶佳冶
受保护的技术使用者：贵州电网有限责任公司
技术研发日：2022.11.15
技术公布日：2022/12/30