現(xiàn)代電網(wǎng)運(yùn)營需考慮的不確定因素愈加復(fù)雜，電力數(shù)據(jù)愈加復(fù)雜多樣，電網(wǎng)發(fā)展模式向用戶和供方互動(dòng)轉(zhuǎn)變，電網(wǎng)運(yùn)營由經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向智能驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，需提高對(duì)全景信息獲取、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息分析能力以及電網(wǎng)災(zāi)害預(yù)警能力，并提供決策及應(yīng)對(duì)預(yù)案。創(chuàng)新智能電網(wǎng)運(yùn)營全過程關(guān)鍵技術(shù)，成為亟待攻克的難題。
記者獲悉，日前，由華北電力大學(xué)牛東曉教授課題組、國網(wǎng)浙江省電力有限公司與江蘇省電力試驗(yàn)研究院有限公司聯(lián)合團(tuán)隊(duì)研究的項(xiàng)目——“智能電網(wǎng)中的智能運(yùn)營全過程監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究及工程應(yīng)用”，獲得了2018年度中國產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。截至目前，該項(xiàng)目取得16項(xiàng)授權(quán)發(fā)明專利、2項(xiàng)實(shí)用新型專利，取得14項(xiàng)軟著，出版專著13部，發(fā)表論文63篇（35篇SCI、28篇中文核心）。
據(jù)介紹，項(xiàng)目成果自2013年10月在浙江、江蘇等省市應(yīng)用，共計(jì)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益利潤18.58億元。該項(xiàng)目通過產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)了高�？蒲心芰εc企業(yè)需求無縫銜接，推動(dòng)電網(wǎng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)營監(jiān)控，產(chǎn)生了顯著的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益。
牛東曉表示，該項(xiàng)目在取得了多項(xiàng)創(chuàng)新性成果。
在信息感知關(guān)鍵技術(shù)中，在電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息獲取方面，提出基于多源報(bào)警日志安全事件特征分析的去冗余方法以及基于多周期模式的數(shù)據(jù)源變更自動(dòng)預(yù)警方法；在數(shù)據(jù)信息處理方面，提出基于波形識(shí)別和相關(guān)性分析的模擬量采樣數(shù)據(jù)畸變識(shí)別方法、改進(jìn)經(jīng)典的子空間聚類算法、基于文化基因算法和最小二乘支持向量機(jī)的安全數(shù)據(jù)特征處理方法。
在數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)中，在電網(wǎng)數(shù)據(jù)分析方面，提出輸電線路最佳經(jīng)濟(jì)壽命區(qū)間智能評(píng)估方法并發(fā)明整體設(shè)備壽命感知模型，減少了數(shù)據(jù)分析的偏差；在仿真分析方面，提出基于實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的事后理想計(jì)劃分析方法，在智能計(jì)算方面，通過建立徑向基函數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入式專家系統(tǒng)，提高了區(qū)域短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
在智能預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)中，提出基于知識(shí)挖掘技術(shù)、屬性篩選技術(shù)的智能電網(wǎng)環(huán)境下擬境挖掘?qū)?yōu)的智能預(yù)警模型，可以對(duì)母線負(fù)荷與線路災(zāi)害進(jìn)行智能預(yù)警；研制一種基于氣象信息的分區(qū)電網(wǎng)母線負(fù)荷與災(zāi)害智能預(yù)警系統(tǒng)；提出一種基于譜聚類和極端學(xué)習(xí)機(jī)的超短期風(fēng)速預(yù)測(cè)方法；為電網(wǎng)線路運(yùn)行狀態(tài)與災(zāi)害預(yù)警、風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)預(yù)警提供決策支撐。
在智能交互關(guān)鍵技術(shù)中，給出電網(wǎng)分電壓等級(jí)輸配電定價(jià)、用戶基本電費(fèi)智能決策及電費(fèi)調(diào)整方法、居民用戶分布式上網(wǎng)智能最優(yōu)選擇、購電結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析方法，建立不同計(jì)量方式用戶的無功補(bǔ)償經(jīng)濟(jì)性計(jì)算模型、居民階梯電價(jià)最優(yōu)電量分檔標(biāo)準(zhǔn)求解模型、用戶力率調(diào)整電費(fèi)模型，滿足用戶個(gè)性化智能用電需求，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)資源智能優(yōu)化配置。
在智能控制關(guān)鍵技術(shù)中，通過融合多源報(bào)警安全信息，離散化報(bào)警日志屬性，并通過自主學(xué)習(xí)確定屬性權(quán)重，動(dòng)態(tài)分配報(bào)警事件屬性權(quán)值，計(jì)算報(bào)警安全事件相似度，對(duì)海量報(bào)警安全時(shí)間冗余進(jìn)行判斷；通過設(shè)置多種預(yù)警周期模式，包含半固定周期模式、周期自適應(yīng)模式，在每個(gè)周期之始，獲取數(shù)據(jù)源對(duì)比時(shí)間，根據(jù)該時(shí)間與數(shù)據(jù)源變更平均反應(yīng)時(shí)間的差值做相應(yīng)的預(yù)警時(shí)間變更，用于電網(wǎng)智能控制。
