[发明专利]一种基于人工智能技术的调度运行态势全局感知方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能技术的调度运行态势全局感知方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1:通过数据采集模块采集电网系统的数据信息，所述数据信息包括电网态势数据和外界环境数据，所述电网态势数据包括实时电压数据、实时输送功率数据；

S2:将数据采集模块采集到的电网系统的数据信息通过无线通讯模块传输至服务器，所述服务器将接收到的数据信息储存于数据储存模块中，所述数据储存模块还存储有平均电压数据、平均输送功率数据、历史故障数据；

S3:通过数据处理模块将数据储存模块中储存的数据进行处理，所述处理具体为：数据处理模块中集成有人工智能单元，所述人工智能单元通过深度神经网络算法构成深度神经网络单元，所述神经网络算法通过感知器构成深度神经网络单元，其中，将采集的数据信息作为输入向量，构成向量定义权值向量为用于表征输出的贡献率，输出定义为：所述感知器的输出作为其输入数据，输出定义为构成线性函数感知器，通过深度神经网络算法得到更优的权值计算结果，进行电网态势全局预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的调度运行态势全局感知方法，其特征在于：所述外界环境数据包括天气信息、光照强度、风力等级，所述外界环境数据的采集时刻电网态势数据的时刻相对应。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的调度运行态势全局感知方法，其特征在于：所述历史故障数据分为无风险状态、一级风险状态、二级风险状态、三级风险状态、超高风险状态和故障状态，所述无风险状态定义为电网未发生任何故障，所述一级风险状态定义为电网发生一处异常但不会导致停电，所述二级风险状态定义为电网发生两处异常但不会导致停电，所述三级风险状态定义为电网发生三处异常但不会导致停电，所述超高风险状态和故障状态定义为电网发生三处以上异常但不会导致停电，所述故障状态定义为异常导致电网停电的状态。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的调度运行态势全局感知方法，其特征在于：通过身份验证模块进行登录，所述身份验证模块的验证方法为通过人脸识别。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能技术的调度运行态势全局感知方法，其特征在于：所述数据储存模块中储存有允许登录人员的脸部数据信息，所述身份验证模块通过数据储存模块中的脸部数据信息进行对比登录。

6.一种如权利要求1-5中任意一项所述的基于人工智能技术的调度运行态势全局感知系统，其特征在于：包括服务器、数据采集模块、无线通讯模块、数据储存模块、身份验证模块和数据处理模块；

所述身份验证模块用于进行系统登录；

所述数据采集模块用于采集电网系统的数据信息；

所述无线通讯模块用于将数据采集模块采集的数据信息传输至服务器；

所述数据储存模块用于对系统数据进行储存；

所述数据处理模块用于对数据储存模块中储存的数据进行处理。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能技术的调度运行态势全局感知系统，其特征在于：通过所述基于人工智能技术的调度运行态势全局感知系统构建评定指标，所述评定指标从“态势感知觉察、态势感知理解、态势感知预测”三个方面建立指标体系；

所述态势感知觉察是对数据采集模块采集电网系统的数据信息，换算出出全部状态量，以根据电网系统收到数据的时间和数据时标时间的差值得到通讯延时，对一定数量带时标数据通讯延时求平均得到通讯平均延时，通讯平均延时指配网自动化系统收到数据的时间和数据时标时间的差值；所述态势感知理解可以采取主动措施保证灾害中的关键负荷供电，并迅速恢复断电负荷的能力，通过合理的态势感知理解可发现配电网中的供电隐患和薄弱环节，预防配电网的故障发生，提升配电网的供电可靠性，从而降低用户的损失；所述态势感知预测进行风险预测。