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山东大学学报 (工学版) ›› 2021, Vol. 51 ›› Issue (3): 76-83.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.527

• 电气工程 • 上一篇    下一篇

气象灾害条件下电网应急物资预测方法

柴庆发1(),孙守晶1,*(),邱吉福2,陈明2,魏振2,丛伟1   

  1. 1. 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学), 山东 济南 250061
    2. 国网山东省电力公司青岛供电公司, 山东 青岛 266002
  • 收稿日期:2020-12-17 出版日期:2021-06-20 发布日期:2021-06-24
  • 通讯作者: 孙守晶 E-mail:chaiqingfasdu@163.com;sjingjing@sdu.edu.cn
  • 作者简介:柴庆发(1991—)，男，山东齐河人，硕士研究生，主要研究方向为电力系统继电保护研究. E-mail: chaiqingfasdu@163.com
  • 基金资助:
    国家电网公司科技资助项目(5400-201999344A-0-0-00)

Prediction method of power grid emergency supplies under meteorological disasters

Qingfa CHAI1(),Shoujing SUN1,*(),Jifu QIU2,Ming CHEN2,Zhen WEI2,Wei CONG1   

  1. 1. Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control of Ministry of Education (Shandong University), Jinan 250061, Shandong, China
    2. Qingdao Power Supply Company, State Grid Shandong Electric Power Company, Qingdao 266002, Shandong, China
  • Received:2020-12-17 Online:2021-06-20 Published:2021-06-24
  • Contact: Shoujing SUN E-mail:chaiqingfasdu@163.com;sjingjing@sdu.edu.cn

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593

摘要：

为提高电网应急物资调配响应速度和电网抢修效率, 提出一种案例推理与深度学习相结合的电网气象灾害条件下的应急物资预测方法。以气象信息、电网设备数据和地理环境数据为输入信息, 利用案例推理方法确定预测模型输入、输出结构, 并根据不同输入信息的特点进行处理和量化, 利用深度置信网络完成案例适配, 综合事故规模信息建立动态电网应急物资预测模型。分析结果表明, 本研究提出的预测方法能够综合分析各类特征因素, 并结合事故规模建立与应急物资需求的关联关系, 对气象灾害条件下电网应急物资需求进行准确预测, 从而为高效准确的电网应急响应提供依据。

关键词: 气象灾害, 特征因素, 应急物资预测, 案例推理, 深度学习

Abstract:

In order to improve the efficiency of grid emergency repairs, a method for predicting emergency supplies under the conditions of power grid meteorological disasters combining case-based reasoning, deep belief network and deep learning was proposed. Based on meteorological data, power grid maintenance data and geographic environment data, this method was used case-based reasoning to determine the appropriate input and output structure of the prediction model, and different methods was used to process and quantify according to the characteristics of disagreeing input factors. Deep belief networks were used to complete case adaptation, and integrate accident scale information was used to establish a dynamic power grid emergency supplies prediction model. The analysis results showed that the emergency material prediction method proposed in this paper could comprehensively analyze various characteristic factors, and combined the scale of the accident to establish the relationship between the emergency material demand of the power grid, and accurately predicted the material demand for the emergency response of the power grid under the weather disaster. and provided a scientific reference for emergency decision-making of power grids.

Key words: meteorological disaster, characteristic factor, emergency materials prediction, case-based reasoning, deep learning

中图分类号: 

  • TM73

表1

技术状态参数赋值表"

状态分级 赋值范围
一级 0~2.99
二级 3~4.99
三级 5~6.99
四级 7~10

表2

运行缺陷参数取值表"

线路电压/kV 赋值 运行时间/a 赋值
35 0.608 ≤1 0.321
110 7.010 2~5 3.419
220 2.031 6~10 3.116
330 0.064 11~15 1.532
≥500 0.287 ≥15 1.613

表3

起伏高度与地形分类标准"

地形 平地 丘陵 山地 高山
T1 0~20 20~50 50~150 150~250

表4

地形标准差与地形分类标准"

地形 平地 草地 丘陵 山区
T2 0~10 10~30 30~50 ≥50

图1

应急物资预测模型结构"

图2

并行分类输出结构"

表5

相关系数与相关程度对照"

R 相关程度
0.8~1.0 极强
0.6~0.79 强
0.4~0.59 中等
0.2~0.39 弱
0~0.19 极弱

图3

物资量与特征因素的相关性"

表6

特征因素修正值与物资量的相关系数"

特征因素 案例组
20 40 60
X1 0.517 0.489 0.431
X′1 0.823 0.757 0.771
X2 0.271 0.332 0.282
X′2 0.568 0.581 0.578
F1 0.895 0.908 0.893
F2 0.621 0.563 0.561
T1 0.332 0.292 0.399
T2 0.374 0.421 0.506
T3 0.469 0.349 0.472

表7

台风灾害造成的电网事故案例"

类别 输入因素 输入量 输出因素 预测输出/个 实际需求/个 准确率/%
应急人员 风力修正 2.5 抢修人员 1324 1132 85.52
降雨修正 17.5 后勤人员 275 315 78.21
降雪修正 0 运输人员 212 174 82.32
风向 1.0 其他 — — —
应急资源 云量 6.4 安全帽 1552 1319 85.14
温度 16.5 安全带 314 363 86.84
湿度 22.0 安全绳 445 368 83.13
雷击密度 0.022 急救箱 124 93 76.31
主成分F1 4.96 其他 — — —
应急工具 主成分F2 2.17 发电机 92 73 79.21
地形T1 11.5 抢修车 103 91 88.32
地形T2 6.2 冲锋舟 13 11 85.71
地形T3 7.1 工器具 4314 3565 82.68
10 kV断线 196处 其他 — — —
设备元件 10 kV倒杆 124基 导线 5531 4222 76.38
35 kV断线 1处 仝杆 85 76 89.48
35 kV倒杆 1基 横担 123 151 81.25
110 kV断线 0处 绝缘子 312 156 82.35
110 kV倒杆 2基 其他 — — —

表8

不同网络的预测结果"

模型 d1 d2 d3 d4
DBN 78.60 81.56 84.56 88.73
MLP1 63.31 63.67 64.76 71.55
MLP2 66.73 68.05 73.43 75.48
SVM 75.21 77.03 80.02 83.25
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