电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法及系统与流程

本发明涉及电力系统管理，具体为电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法。

背景技术：

1、随着电力系统的不断发展和智能化进程的推进，电网生产过程中的数据管理和风险控制成为亟待解决的重要问题，现代电力系统管理依赖于大数据分析和实时监控技术，通过采集和处理大量的生产数据，能够实时反映电网运行状态，为调度和决策提供支持，近年来，多尺度分析、复杂网络理论、非线性动力学、贝叶斯推断、信息熵和最优化算法等数学工具在电力系统中的应用逐渐增多，这些方法为电网数据处理和风险管理提供了新的思路和手段，然而，尽管这些技术在各自领域取得了显著进展，电网生产过程中的数据标准化处理、风险识别与管理、动态监控与控制等方面仍存在诸多挑战，现有技术在处理多维度数据融合、多尺度数据分析、实时风险预警和闭环控制等方面的应用还不够完善，无法充分满足电网生产过程复杂多变的需求。

2、现有技术主要面临以下几个方面的不足，首先，数据标准化处理方法多以简单的均值和标准差处理为主，未能充分考虑数据的多尺度特性和历史数据的权重，导致数据处理结果的准确性和鲁棒性不足，其次，在风险识别与管理方面，传统方法多基于线性分析和静态评估，无法有效捕捉风险事件的动态变化和非线性特征，导致风险预警的及时性和准确性较低，第三，现有的动态监控和控制方法大多基于单一数据源，缺乏对多源数据的综合分析和多维数据建模，难以实现对电网生产全过程的全面监控和精细管理，此外，闭环控制和反馈机制的应用也较为有限，未能充分利用信息熵等信息论工具对反馈数据进行复杂性和不确定性评估，导致系统控制策略的科学性和有效性有待提升。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的风险闭环控制方法存在准确性不足，精细化不足，有效性有限，以及如何实现对电网生产全过程的全面监控和精细管理的优化问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法，包括采集数据并对电网生产过程中的实时数据进行标准化处理和透明化管理；动态分析生产过程中的风险事件，识别并预防虚假验收和虚列项目；对采集数据进行闭环控制，连续监控并动态管理风险。

4、作为本发明所述的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的一种优选方案，其中：所述采集数据并对电网生产过程中的实时数据进行标准化处理和透明化管理包括多尺度分析，从各个传感器和监测设备中获取实时电力负荷数据、设备运行状态数据、环境监测数据，采集电力负荷、设备温度、设备振动、环境温度和湿度，对各类原始数据进行均值和标准差的处理，并引入时间频率因子和历史数据权重，消除数据的量纲影响，使不同尺度的数据在同一基础进行比较，通过小波变换对标准化数据进行多尺度分析，调整尺度参数和平移参数，在不同的时间尺度上分析数据，揭示在不同时间分辨率下的结构和模式，多尺度分析表示为：

5、

6、其中，si为标准化后的数据，di为各类原始数据，μd为数据均值，σd为数据标准差，t为时间变量，ω为时间频率因子，h为历史数据因子，α为历史数据权重，w(t,a)为小波变换后的数据，ψ为母小波函数，a为尺度参数，b为平移参数。

7、作为本发明所述的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的一种优选方案，其中：所述采集数据并对电网生产过程中的实时数据进行标准化处理和透明化管理还包括多维数据建模，通过整合数据源，并利用不同权重对数据进行加权处理，构建多维度数据模型，并构建和分析数据间的关系网络，计算网络中节点的度分布，并通过周期性权重和灵敏度因子对节点关系进行调整，实时反映数据中的异常情况和趋势，表示为：

8、

9、

10、其中，mk为多维数据模型，wi为数据权重，λi为衰减因子，t为时间区间，p(k)为节点度分布，ki为第i个节点的度，ai为第i个节点的异常度量，为网络中所有节点度的平均值，max(mk)为多维数据模型结果中的最大值，如果节点的异常度量ai值高于所有节点，表示节点的度数偏离平均水平，且在多维数据模型中有高异常值，存在异常活动或问题。

11、作为本发明所述的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的一种优选方案，其中：所述动态分析生产过程中的风险事件包括风险事件动态分析，通过动态评分方法识别当前的高风险节点和潜在风险事件，将信息转化为定量风险评分，当前风险评分反映当前时刻系统中各节点的异常情况，结合当前风险评分、历史风险评分及风险评分的变化率，构建预测模型，通过时间序列预测模型，对风险评分进行进一步分析和预测，判断未来风险趋势，表示为：

12、

13、其中，rj为第j个风险事件评分，βj为风险事件的衰减因子，θj为风险事件的时间偏移量，pq为第q个风险预测值，α1为当前风险评分系数，γ1为历史风险评分系数，δ1为时间导数系数，δt为时间间隔。

14、作为本发明所述的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的一种优选方案，其中：所述识别并预防虚假验收和虚列项目包括风险预防，基于基于多个风险预测值的加权求和进行风险预防措施的选择，结合在不同预防措施条件下的观测数据概率和预防措施的先验概率，在贝叶斯优化模型中，通过最大化观测数据概率和先验概率的乘积，选择最优预防措施，表示为：

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17、其中，vs为预防措施强度，ωq为预防措施权重，为最优预防措施强度，p(d|v)为在预防措施v条件下的观测数据概率，di为观测数据，μv,i为预防措施v下的观测数据均值，σi为观测数据的标准差，p(v)为预防措施的先验概率，μv为预防措施的先验均值，σv为预防措施的先验标准差，z为归一化常数。

18、作为本发明所述的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的一种优选方案，其中：所述对采集数据进行闭环控制包括信息熵，闭环控制模型通过对预防措施强度进行时间加权积分，构建反映风险动态变化的控制量，结合历史数据，实时调整系统的控制措施，通过计算事件发生的概率分布，量化系统不确定性程度，闭环控制反馈结合控制量和信息熵，进行归一化处理，表示为：

19、

20、其中，ct为闭环控制量，γ为衰减因子，h为信息熵，pi为事件i发生的概率，fc为闭环控制反馈值，hmax为最大信息熵。

21、作为本发明所述的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的一种优选方案，其中：所述连续监控并动态管理风险包括动态管理，通过结合闭环控制反馈和最优控制理论，对系统管理策略进行动态调整和优化，通过拉格朗日优化控制方法，在预设约束条件下，寻找最优解，表示为：

22、

23、其中，gd为动态管理模型值，αt为动态管理权重，为拉格朗日函数，f(x)为目标函数，λ1为拉格朗日乘子，gi(x)为约束条件，bi为约束值。

24、本发明的另外一个目的是提供一种电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制系统，其能通过闭环控制模块对采集数据进行闭环控制，连续监控并动态管理风险，解决了目前未能充分利用信息论工具对反馈数据进行复杂性和不确定性评估的问题。

25、作为本发明所述的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制系统的一种优选方案，其中：包括标准化建模模块、分析预防模块、闭环控制模块；所述标准化建模模块用于采集数据并对电网生产过程中的实时数据进行标准化处理和透明化管理；所述分析预防模块用于动态分析生产过程中的风险事件，识别并预防虚假验收和虚列项目；所述闭环控制模块用于对采集数据进行闭环控制，连续监控并动态管理风险。

26、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序是实现电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的步骤。

27、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法的步骤。

28、本发明的有益效果：本发明提供的电网生产指挥中心的全景透明与风险闭环控制方法通过标准化处理和多尺度分析，提升了数据处理的精度和鲁棒性，通过多维数据建模整合多源数据，增强了对电网生产过程的整体把握能力，动态分析和预测方法提前识别潜在风险事件的发展趋势，提高了风险识别的及时性和准确性，通过贝叶斯推断方法，对风险进行动态评估和预防，增强了风险管理的科学性和精确性，提高了系统的安全性，通过信息熵对反馈数据的复杂性和不确定性进行评估，提升了系统控制策略的科学性和有效性，提高了系统的管理效率，通过拉格朗日优化方法对管理策略进行全面优化和调整，显著提升了电网生产过程的管理和控制能力，提高了系统的整体效益，本发明在准确性、安全性和管理效率方面都取得更加良好的效果。