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基于知识图谱的配电网断面越限处置预案生成技术研究

2024-12-03 70 上传者：管理员

摘要：在现代配电网管理中，断面越限问题是指配电系统中某一部分的电流或电压超出安全运行范围，这可能导致电网运行不稳定甚至事故。为有效应对这一挑战，采用知识图谱技术生成处置预案显得尤为关键。知识图谱通过整合与电网相关的广泛数据资源，形成结构化的知识库，可以支持复杂的决策过程，提高断面越限问题处理的智能化和自动化水平。此技术不仅有助于快速识别问题，而且能够提出具体的处置策略，从而优化配电网的可靠性和安全性。本文详细探讨基于知识图谱的配电网断面越限处置预案生成技术，从理论基础到具体的实现步骤。还对系统进行实际测试，验证所提技术的有效性和实用性。

关键词：
断面越限
电力系统
电网数据
知识图谱
配电网
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在电力系统运行中，配电网作为电能直接供给终端用户的重要环节，其安全稳定性对整个电力系统的可靠性起着决定性作用。配电网中的断面越限问题，指的是电流或电压超过设备额定容量，可能导致设备损害或功率质量下降，这对电网的运行安全构成严重威胁。因此，及时准确地处理断面越限是保障配电网可靠运行的关键任务之一。随着智能电网技术的发展和数据信息技术的应用，利用知识图谱来管理和分析大量电网数据，生成断面越限处置预案，已成为一种新兴的解决方案。

1、知识图谱理论基础

知识图谱作为一种将数据关联到其语义信息的技术，提供一个极具潜力的框架，用于管理和利用配电网中大规模异构数据。在配电网管理中，知识图谱通过定义电网元素之间的多种关系和属性，允许更加复杂的查询和分析，从而支持更智能的决策过程。这一理论基础源自于人工智能领域的语义网络，通过将实体及其关系的图形表示，能够提供关于配电网运行状态的全景视图。实体在知识图谱中代表配电网中的各种物理和逻辑元素，如变压器、开关、电缆以及负荷等，而关系则定义这些元素之间的连接方式，如电连接、控制依赖或地理邻近性[1]。

在配电网应用中，知识图谱的构建首先需要从各种数据源中提取关键信息，包括实时运行数据、历史故障记录、设备特性和维护日志。通过自然语言处理和数据挖掘技术，这些数据被转化为结构化的知识，随后通过本体论构建，形成明确的类和实例，以及它们之间的关系。这一过程不仅涉及数据的清洗和标准化，还包括对数据意义的深入解析，确保所构建的知识图谱能准确反映配电网的实际情况和操作需求。

2、配电网断面越限处置预案生成技术分析

2.1数据源和处理

正确处理和优化数据源是实现有效预案生成的基础步骤之一。配电网运营数据的质量和处理方式直接影响知识图谱的构建质量与最终预案的有效性。首先，数据源的选择涵盖从传统的运行日志、故障记录到实时的传感器数据等多种形式，每种数据都承载着配电网运行的不同方面信息。这些数据不仅记录配电网的物理状态和操作情况，还包括可能影响系统稳定性的外部因素，如环境变化和市场需求波动[2]。

配电网数据的处理过程涉及数据清洗、标准化及分类等多个关键步骤，如图1所示。数据清洗主要是去除数据集中的不完整、错误或无关数据，这一步骤对于保证数据质量至关重要。数据标准化过程，包括统一不同来源和格式的数据，确保数据在后续处理中的一致性和可比性。此外，数据分类是根据数据的性质和用途对其进行系统分类，这一步不仅有助于提升数据处理效率，还能加强数据在知识图谱中的应用效果。

图1 配电网数据的处理过程

数据处理技术的应用，特别是在处理大规模和复杂数据集时显得尤为重要。采用高级算法如机器学习中的分类和聚类技术，可以从大量的配电网操作数据中提取有用信息，如预测潜在的故障点和越限风险。这些技术不仅提高了数据处理的自动化程度，还增强了数据分析的深度和广度[3]。例如，通过实时数据监测和分析，系统可以自动识别出导致断面越限的关键因素，并实时调整数据处理策略以适应配电网运行的动态变化。

2.2知识图谱构建

构建知识图谱是实现高效断面越限处置的核心环节。知识图谱构建涉及从配电网运营数据中提取和整理关键信息，并将其转化为结构化的知识，进一步支持断面越限问题的识别和解决。此过程通常涉及实体识别、关系抽取和属性定义，这些步骤均依赖于复杂的数据处理和分析算法。

为实现知识图谱的构建，需要定义实体及其属性。在配电网环境中，实体通常包括变压器、电缆、开关等电网基础设施组件，每个实体都拥有一系列属性如容量、位置、运行状态等。实体之间的关系描述它们在电网中的相互作用，如电流传输或控制依赖关系。以下是知识图谱中实体和关系的示例公式：

式中，E为实体集合；R为关系集合，每个关系由一对实体和它们之间的关系类型rel组成。

为增强知识图谱的实用性，本研究引入一种基于实时监测的算法―时间序列异常检测算法（TSAD）。该算法利用历史和实时数据预测电网的正常运行参数范围，并实时检测偏离这一范围的行为。算法的基本思想可以用以下公式表示：

式中，xt为在时间t的实际测量值；为模型预测的期望值；σt为预测的标准差；θ为预设的异常阈值。当scoret超过θ时，系统将发出越限警报。

通过实施TSAD算法，知识图谱不仅能够存储静态的配电网数据，还能动态地响应电网状态的变化，及时更新知识，并生成相应的越限处置预案。

2.3预案生成算法

预案生成算法的设计是核心环节之一，其主要任务是根据配电网的实时数据和知识图谱中的结构化知识，自动推导出有效的断面越限应对措施[4]。本文采用的是基于图遍历的决策算法（Graph Traversal Decision Algorithm,GTDA），该算法利用知识图谱中的实体和关系，识别可能的越限原因，并生成相应的处置预案。算法的关键在于从越限发生点出发，通过遍历连接的节点，直到达到可以采取措施的节点。

GTDA算法的基本步骤可以用以下公式表示：

定义越限事件的起始节点nstart:

该函数根据实时数据确定越限事件的起始节点。

从nstart出发，遍历知识图谱中的关联节点来确定影响范围和潜在解决节点：

式中，Saffected为受影响的节点集；而Nsolutions为可能的解决方案节点集。

对于每一个可能的解决方案节点，评估其处置效果并选择最优解：

这里，evaluate＿solution(n)估算每个解决方案节点的处置效果，选择最小化风险或成本的解决方案。

在实际应用中，GTDA算法通过实时监测算法实时接收配电网的运行数据，一旦检测到断面越限事件，立即触发detetct＿overlimit＿event函数，确定越限的起始节点nstart。然后，算法通过traverse＿graph函数在知识图谱中执行深度或广度优先搜索，找到所有可能受影响的节点和潜在的解决方案节点。每个解决方案节点的有效性通过evaluate＿solution(n)函数评估，此函数考虑到成本、实施难度和预期效果等因素，从而确保选择的预案能最大程度地缓解或解决越限问题。

2.4系统实现

系统实现涉及到将理论研究和算法设计转化为可操作的技术解决方案。该系统的实现基于高效的数据处理框架和强大的计算能力，确保知识图谱的持续更新和实时预案生成。实现此系统首先要求建立一个健全的数据收集机制，该机制能够从配电网的多个数据源收集数据，包括实时监控数据、历史操作数据以及环境影响数据等[5]。

数据经过预处理后，将按照定义好的模型导入到知识图谱构建器中。这一过程涉及复杂的实体识别、关系抽取以及属性映射技术，确保所有相关信息被正确分类和链接。构建的知识图谱存储于一个高可用的图数据库中，该数据库支持高频率的查询和更新操作，是系统能够快速响应断面越限事件的关键。

断面越限处置预案生成模块是系统的核心，基于先前描述的GTDA算法运行。此模块实时接收监测数据，并与知识图谱进行交互，分析当前网络状态，识别潜在的越限风险，并生成处置预案。该模块的实现考虑到算法的计算复杂性和实时性要求，因此采用并行计算和数据流处理技术，以提高处理速度和减少延迟。

3、系统测试

在本研究中，所使用的数据集主要来源于实测数据，这些数据收集自配电网的运营历史记录和实时监控系统。是通过配电网中部署的传感器和监控设备实时获取的，确保数据的实时性和准确性。该数据集专门用于测试系统功能，主要目的是验证系统在不同操作环境和条件下的响应时间、处理速度、准确率和系统稳定性。具体到每条数据，它们包含以下内容：设备类型（如Server Type 1、Server Type 2、Server Type 3）、环境（如Production、Staging、Development）、数据类型（如Real-time、Historical、Mixed）、数据量（以GB为单位，指示处理的数据规模）、编程语言（如Python、Java、Scala）、系统框架（如Hadoop、Spark、Flink）、测试系统（如System A、System B、System C）、响应时间（以秒为单位）、处理速度（以GB/s为单位）、准确率（以百分比表示）、系统稳定性（同样以百分比表示）。这些详细的指标反映系统在处理大数据流时的效率和可靠性，以及在不同测试条件下的综合性能表现。

在本研究中，数据使用策略旨在全面评估配电网断面越限处置预案生成系统的性能。整个测试共进行五次，每次测试都使用一组独立的数据，这些数据分别对应不同的测试环境和设备配置。为了确保测试的广泛性和系统性，并没有进一步将数据分组，而是选择多种典型的运营环境（生产环境、暂存环境、开发环境等），每种环境使用不同的服务器类型和配置进行测试。这种分配方法可以有效模拟系统在不同实际应用场景中的表现，从而全面评估系统的适应性和稳定性。测试指标包括响应时间、处理速度、准确率和系统稳定性。其中，响应时间指系统从接收数据到完成处理的时间，是评估系统效率的重要指标；处理速度表示系统处理数据的速率，体现了系统的处理能力；准确率衡量系统生成预案的正确性，是系统性能的关键指标之一；系统稳定性则反映系统在持续运行中的可靠性。

表1为对应测试指标的结果。

表1 系统测试数据

从表格可以看出，不同环境下的设备表现出不同的性能特征。例如，生产环境的Server Type 1在响应时间和处理速度上表现优异，而在质量保证环境中的Server Type 5则在准确率和系统稳定性方面取得了较高分数。这些测试结果反映了系统在多样化环境中的适应性和可靠性，为进一步优化和调整系统配置提供了实证基础。

4、结束语

研究基于知识图谱的配电网断面越限处置预案生成技术，不仅是技术创新的需求，也是当前电力系统向智能电网转型过程中的必然趋势。通过本研究，可以系统地探讨知识图谱在电力系统中的应用潜力和实际效果，为未来电网智能化提供理论基础和技术支持。这将为电网安全运行提供更为科学和系统的技术保障，对电力行业的发展具有深远的意义。

参考文献:

[1]王骏东,杨军,裴洋舟,等.基于知识图谱的配电网故障辅助决策研究[J].电网技术,2021,45(6):2101-2112.

[2]何卫福.基于知识图谱推理的电网故障处置预案生成系统分析[J].电子技术,2023,52(12):216-217.

[3]李金星,李湘,高天露,等.基于电网多元信息知识图谱的故障处置研究及应用[J].电力信息与通信技术,2021,19(11):30-38.

[4]沙立成,雷一鸣,田宇晨,等.电网精细化在线安全分析及应急处置预案智能生成设计研究[J].供用电,2020,37(4):52-57,85.

[5]马斌,丁文杰.基于知识图谱的水库防洪应急决策关键技术研究[J].浙江水利水电学院学报,2023,35(5):43-48.

文章来源:帅光汉,张磊.基于知识图谱的配电网断面越限处置预案生成技术研究[J].电器工业,2024,(12):84-87+98.