一种配电网测控系统及方法

专利主权项内容

1.一种配电网测控方法，其特征在于，包括以下步骤：在配电网里部署边缘计算设备，并采集电网运行数据、环境数据以及用户用电行为模式，通过边缘计算进行数据融合和先期异常检测；使用深度学习算法，基于融合的多源数据进行负荷预测和故障预警；基于实时数据和预测结果进行自适应网络拓扑重构算法，动态调整配电网结构；制定故障隔离策略，结合配电网自愈机制，快速响应故障，自动隔离故障区域，并重新配置网络；利用大数据分析和机器学习技术，定期收集运营数据，优化边缘计算参数、拓扑重构算法和能源管理策略；运用数据加密和访问控制技术，保障采集、传输和处理的数据安全；其中，所述通过边缘计算进行数据融合和先期异常检测，包括以下步骤：部署边缘计算设备，并采集电网运行数据、环境数据以及用户用电行为模式；对收集的多源数据进行清洗和格式化；边缘计算设备从处理后的数据中提取关键特征，并对关键特征进行数据融合；所述关键特征具体为从电网运行数据中提取电压和电流的波动模式，从环境数据中提取与电网性能相关的环境因素以及从用户行为数据中提取用电峰谷；基于融合后的数据，通过设定阈值进行异常检测；所述深度学习算法具体为长短期记忆网络算法和卷积神经网络算法相结合的混合模型；所述混合模型的构建过程包括以下步骤：使用长短期记忆网络算法对时间序列数据进行处理，提取出数据中的时序特征；通过卷积神经网络算法对图像数据进行处理，提取出数据中的空间特征；将两种特征融合，进行负荷预测和故障预警，并生成分析结果。