CN117767326A - 配电网线路负荷的分析方法、系统、介质及设备 - Google Patents

Abstract

一种配电网线路负荷的分析方法、系统、介质及设备，涉及电力技术领域。所述方法包括：获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型；基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率；在各所述负荷组中确定所述负载率为异常状态的目标负荷组；在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策。实施本申请提供的技术方案，可以及时发现和解决潜在的负荷过载问题，提高电网的安全性和稳定性，从而保证用户的用电需求。

Description

配电网线路负荷的分析方法、系统、介质及设备

技术领域

本申请涉及电力技术领域，具体涉及一种配电网线路负荷的分析方法、系统、介质及设备。

背景技术

配电网线路负荷是指配电网中各个线路或线路段所承载的负荷。在配电网中，负荷通常是不断变化的，因此对线路负荷进行实时监测和分析是非常重要的，可以帮助电网管理人员了解电网负荷的分布和变化规律，预测未来负荷的需求，从而合理规划电网的运行和发展策略，提高电网的利用效率和可靠性。

线路负荷是配电网运行管理的重要指标之一。它的合理分配和控制对于电网的稳定运行和供电质量至关重要。过高的线路负荷可能导致线路过热、设备损坏甚至发生故障，而过低的线路负荷则可能造成能源浪费。目前一般在出现线路负荷问题时，还是以经验和人工分析为主要解决手段，这种方式会导致配电网出现问题时不能及时作出决策，从而影响用电需求。

发明内容

本申请提供了一种配电网线路负荷的分析方法、系统、介质及设备，可以及时发现和解决潜在的负荷过载问题，提高电网的安全性和稳定性，从而保证用户的用电需求。

第一方面，本申请提供了一种配电网线路负荷的分析方法，采用如下技术方案：

获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型；

基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率；

在各所述负荷组中确定所述负载率为异常状态的目标负荷组；

在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策。

通过采用上述技术方案，基于历史的电网数据建立负荷组台账模型，通过负荷组台账模型可以模拟计算负荷组的负载率，根据负载率的计算结果，确定超负载状态的目标负荷组，可以帮助判断和管理负荷组的负载情况，及时发现和解决潜在的负荷过载或者轻载等异常状态的问题，提高电网的安全性和稳定性。同时，通过模拟计算和调整开关运行状态，可以为辅助决策提供可靠的技术支持，优化电网运行和负荷管理，从而保证用户的用电需求。

可选的，所述获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型，包括：获取目标地区的历史电网数据，所述历史电网数据包括多个负荷组的信息以及对应的负荷量；构建初始的负荷组台账数据模型；基于所述历史电网数据训练所述初始的负荷组台账数据模型，得到训练完成的负荷组台账数据模型。

通过采用上述技术方案，通过建立负荷组台账数据模型并进行训练，可以提供对负荷组的全面了解和准确预测，为电网运营和决策提供更好的支持和指导，从而提高电力系统的效率和可靠性。

可选的，所述在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策之后，还包括：获取所述训练完成的负荷组台账数据模型中各负荷组的数据，并基于各所述负荷组的数据，计算各所述负荷组之间的同时系数；基于遗传算法训练所述同时系数，得到各优化后的同时系数；根据所述优化后的同时系数建立负荷预测模型；基于所述负荷预测模型优化所述目标辅助决策，得到优化后的目标辅助决策。

通过采用上述技术方案，通过计算同时系数、遗传算法优化、负荷预测模型建立和目标辅助决策优化，可以提高负荷预测的准确性和可靠性，优化电力系统的运行和决策效果，从而实现更高效、可靠的电力供应。

可选的，基于所述负荷预测模型优化所述目标辅助决策，得到优化后的目标辅助决策，包括：获取按照所述目标辅助决策进行调整后的最大负荷需求；

基于所述负荷预测模型预测按照所述目标辅助决策进行调整后的目标负荷需求；若所述目标负荷需求大于所述最大负荷需求，则继续调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组的最大负荷需求调整至满足所述目标负荷需求，得到优化后的目标辅助决策。

通过采用上述技术方案，基于负荷预测模型优化目标辅助决策，并根据预测结果和最大负荷需求进行调整，可以实现负荷需求的最优化和系统供电的可靠性。优化后的目标辅助决策将更好地满足电力系统的需求，提高系统效率和可持续性。

可选的，所述基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率，包括：依初遍历所述负荷组台账数据模型中各负荷组，所述负荷组包括至少一个负荷组单元；获取当前遍历到的负荷组中各负荷组单元的负载；根据预置的第一计算公式以及所述负载计算出各所述负荷组单元的电流；获取各所述负荷组单元导线中的最小额定载流量，基于各所述负荷组单元的电流、所述负荷组单元导线中的最小额定载流量，以及第二计算公式计算出各负荷组单元的负载率，将所述各负荷组单元的负载率相加得到当前遍历到的负荷组的负载率；获取下一个遍历到的负荷组，并将所述下一个遍历到的负荷组作为所述当前遍历到的负荷组，并执行获取当前遍历到的负荷组中各负荷组单元的负载的步骤，直至模拟计算出各负荷组的负载率；所述第一计算公式为：，其中所述/>为功率因数，所述系数为乘法系数；所述第二计算公式为：。

通过采用上述技术方案，模拟计算出各负荷组的负载率，可以更好地了解和评估负荷组的负载情况，帮助电力系统运营人员进行负荷管理和决策，确保系统运行在安全和可靠的负载范围内，提高电力系统的稳定性和可持续性。

可选的，所述在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策，包括：循环获取所述负荷组台账数据模型中的变电站中每个出线开关的状态；按照预置的规则在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，并重新计算各负荷组的负载率，直至所述负载率符合标准状态的负载率，则停止调整，得到目标辅助决策，所述目标辅助决策包括各负荷组中各开关的状态信息。

通过采用上述技术方案，通过对目标负荷组开关状态的调整，可以实现负荷的重新分配和调整，以满足负载要求和标准状态的要求，在调整目标负荷组的开关运行状态后，重新计算各负荷组的负载率。这可以帮助评估负荷组的新负载情况，判断是否符合标准状态的负载率要求，当重新计算的负载率符合标准状态的负载率要求时，停止调整过程。这确保了目标负荷组的开关状态调整达到了预期的目标，并且负荷组的负载分布符合系统的标准要求，其中，目标辅助决策包括各负荷组中各开关的状态信息，可以提供给运营人员，帮助他们了解和控制负荷组的运行状态，实现负荷的优化分配和系统的稳定运行。

可选的，所述基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率之后，还包括：判断各所述负荷组的负载率是否大于第一负载率；若所述负荷组的负载率大于第一负载率，则将所述负荷组作为重载负荷组，若所述负荷组的负载率小于或等于第一负载率，则判断所述负荷组的负载率是否大于第二负载率；若所述负荷组的负载率大于第二负载率，且小于或等于第一负载率，则将所述负荷组作为正常负荷组；若所述负荷组的负载率小于或等于第二负载率，则将所述负荷组作为轻载负荷组；所述重载负荷组、所述正常负荷组以及所述轻载负荷组分别以不同的颜色在所述负荷组台账数据模型中显示。

通过采用上述技术方案，通过对负荷组的负载率进行判断和分类，并通过可视化展示在负荷组台账数据模型中标识不同负荷组的状态，可以帮助用户更好地了解和管理负荷组，及时发现重载和轻载情况，采取相应的措施进行负载调节和优化，以保障电力系统的安全稳定运行。

在本申请的第二方面提供了一种配电网线路负荷的分析系统，所述系统包括：

台账模型建立模块，用于获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型；

负载率计算模块，用于基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率；

目标负荷组确定模块，用于在各所述负荷组中确定所述负载率为异常状态的目标负荷组；

辅助决策确定模块，用于在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策。

在本申请的第三方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。

在本申请的第四方面提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。

综上所述，本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、本申请基于历史的电网数据建立负荷组台账模型，通过负荷组台账模型可以模拟计算负荷组的负载率，根据负载率的计算结果，确定超负载状态的目标负荷组，可以帮助判断和管理负荷组的负载情况，及时发现和解决潜在的负荷过载问题，提高电网的安全性和稳定性。同时，通过模拟计算和调整开关运行状态，可以为辅助决策提供可靠的技术支持，优化电网运行和负荷管理，从而保证用户的用电需求；

2、本申请通过对负荷组的负载率进行判断和分类，并通过可视化展示在负荷组台账数据模型中标识不同负荷组的状态，可以帮助用户更好地了解和管理负荷组，及时发现重载和轻载情况，采取相应的措施进行负载调节和优化，以保障电力系统的安全稳定运行。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种配电网线路负荷的分析方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种配电网线路负荷的分析系统的模块示意图；

图3是本申请实施例的提供的一种电子设备的结构示意图。

附图标记说明：1、台账模型建立模块；2、负载率计算模块；3、目标负荷组确定模块；4、辅助决策确定模块； 300、电子设备；301、处理器；302、通信总线；303、用户接口；304、网络接口；305、存储器。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本申请实施例的描述中，“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

请参考图1，为本申请实施例提供的一种配电网线路负荷的分析方法的流程示意图，该方法可以依赖于计算机程序实现，可依赖于单片机实现，也可运行于一种配电网线路负荷的分析系统上，该计算机程序可集成在配电网线路负荷的分析系统的目标应用程序中，也可作为独立的工具类应用运行，具体的，该方法包括步骤10至步骤40，上述步骤如下：

步骤10：获取目标地区的历史电网数据，并基于历史电网数据建立负荷组台账数据模型。

目标地区的历史电网数据在本申请实施例中可以是指特定地区在过去一段时间内的电网运行和电力负荷的相关电网数据。这些电网数据记录了电网的运行状态、电力供需关系以及负荷量等信息，可以用于分析和了解电网的运行情况、负荷变化模式以及电力规划和管理。负荷组台账数据模型是电力系统管理中的一种数据模型，用于记录和管理负荷组的相关信息。负荷组是指电力系统中的一个组织单位，通常是一组相似或相关的负荷设备或用户的集合，例如某个区域的住宅、商业建筑、工业设施等。

具体的，通过数据中台申请获取目标地区的PMS系统、调度D5000、营销系统以及配电自动化系统的历史电网数据。该PMS系统可以包括变电站、主变、母线和配网线路、导通、电缆、开关、配变、箱变、环网柜、开闭所等数据。调度D5000可以包括变电站、母线、主线、出现拓扑关系以及负荷等数据。营销系统可以包括公专变档案、负荷、电源接入点等数据。配电自动化系统看一看包括线路拓扑、杆塔和配变位置以及电流检测等数据。该历史电网数据包括有多个负荷组的信息以及对应的负荷量。

进一步地，对获取到的历史电网数据进行数据预处理。数据预处理可以包括数据清洗、去除异常值、处理缺失数据等，以确保数据的准确性和完整性。根据收集到的历史电网数据，构建初始的负荷组台账数据模型。可以使用合适的数据结构（例如表格或数据库）来存储负荷组的信息和负荷量数据。将历史电网数据划分为训练集和测试集，利用训练集的数据训练该初始的负荷组台账数据模型，再利用测试集的数据对负荷组台账数据模型的性能进行检验，从而得到训练完成的负荷组台账数据模型。

步骤20：基于负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率。

负荷组台账数据模型可以包括负荷组标识、负荷组名称、负荷组负载、负荷组单元、开关编号以及对应的开关状态等信息。负荷组可以是由一组负载设备组成，这些设备可能是消费者、工业设备、建筑物、机器等，电网线路是用于输送电能的导线或电缆的物理路径。一条电网线路可以连接多个负荷组，将电力从发电站或变电站传输到负荷点，同一电网线路上可能存在多个负荷组，每个负荷组可能服务于不同的负载需求。而一个负荷组可以跨越多条电网线路，将多个线路上的负载设备组合在一起。

具体的，在本申请实施例中负荷组台账数据模型中包括有多个负荷组，比如将一个小区看做成一个负荷组，一个负荷组里包括有多个负荷组单元，分别计算出各负荷组单元的负载率再相加，即可得到该负荷组的负载率。

在上述实施例的基础上，作为一种可选的实施例，基于负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率这一步骤还可以包括以下步骤：

步骤201：依初遍历负荷组台账数据模型中各负荷组；

步骤201：获取当前遍历到的负荷组中各负荷组单元的负载；

步骤202：根据预置的第一计算公式以及负载计算出各负荷组单元的电流；

步骤203：获取各负荷组单元导线中的最小额定载流量，基于各负荷组单元的电流、负荷组单元导线中的最小额定载流量，以及第二计算公式计算出各负荷组单元的负载率，将各负荷组单元的负载率相加得到当前遍历到的负荷组的负载率；

步骤204：获取下一个遍历到的负荷组，并将下一个遍历到的负荷组作为当前遍历到的负荷组，并执行获取当前遍历到的负荷组中各负荷组单元的负载的步骤，直至模拟计算出各负荷组的负载率。

具体的，在本申请实施例中将负荷组划分为多个负荷组单元，每个负荷组单元中包括有一个变电站。依初遍历负荷组台账数据模型中各负荷组，将当前遍历到的负荷组中的负荷初始化为0，循环获取当前负荷组中各负荷组单元中的变电站中每个出线开关的状态，判断当前出线开关的状态是否为闭合状态，若当前出线开关的状态为开启状态，则按照第一计算公式计算该开关连接的变电站的电流，获取该负荷组单元中导线中的最小额定载流量，基于该负荷组单元的电流、负荷组单元导线中的最小额定载流量，以及第二计算公式计算出该负荷组单元的负载率，若当前出线开关的状态为闭合状态，则结束计算。将各负荷组单元的负载率相加，得到当前负荷组的总的负载率。获取下一个遍历到的负荷组，并将下一个遍历到的负荷组作为当前遍历到的负荷组，并执行获取当前遍历到的负荷组中各负荷组单元的负载的步骤，直至模拟计算出各负荷组的负载率。

示例性地，比如将当前遍历到的负荷组划分为负荷组1单元、负荷组2单元以及负荷组3单元，分别计算负荷组1单元、负荷组2单元以及负荷组3单元的负载率。比如计算负荷组1单元的负载率，循环负荷组1单元中的变电站中每个出线开关的状态，若当前出线开关的状态为开启状态，则该负荷组1单元的电流=，再获取该负荷组单元中导线中的最小额定载流量，则该负荷组1单元的负载率=/>。按照上述方法计算出负荷组2单元以及负荷组3单元的负载率。再将三者负载率相加得到该负荷组的负载率，按照上述方法可以依次计算出所有负荷组的负载率。负荷组的负载率可以衡量负荷组的负荷水平和利用程度。

其中，第一计算公式为：负荷组单元的电流=，/>为功率因数，的值取决于负载设备的特性和功率因数，一般情况下可以取值为1，系数为乘法系数，这个系数是一个校正因子，用于考虑负荷组中负载的特性和功率因数。功率因数是一个表示负载设备所需有功功率与视在功率之比的值，通常在0到1之间。如果负载设备是纯阻性负载，功率因数为1；如果负载设备有一定的无功功率需求，则功率因数小于1。第二计算公式为：/>。

在上述实施例的基础上，作为一种可选的实施例，基于负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率之后，还可以包括以下步骤：

具体的，在计算出各负荷组的负载率之后，判断各负荷组的负载率是否大于第一负载率，若该负荷组的负载率大于第一负载率，则将该负荷组作为重载负荷组，若负荷组的负载率小于或等于第一负载率，则判断负荷组的负载率是否大于第二负载率；若负荷组的负载率大于第二负载率，且小于或等于第一负载率，则将负荷组作为正常负荷组；若负荷组的负载率小于或等于第二负载率，则将负荷组作为轻载负荷组。该重载负荷组、正常负荷组以及轻载负荷组分别以不同的颜色在负荷组台账数据模型中显示。

示例性地，在本申请实施例中第一负载率为90%。第二负载率为60%，假设负荷组A的负载率为95%，负荷组B的负载率为75%，负荷组C的负载率为55%，则负荷组A为重载负荷组，负荷组B为正常负荷组，负荷组C为轻载负荷组。负荷组A的线路以红色进行标记显示，负荷组B的线路以绿色进行标记显示，负荷组C的线路以黄色进行标记显示。这种颜色区分的方式可以更为直观地了解每个负荷组的状态和负载状况，并在进行决策时提供重要的参考信息。

步骤30：在各负荷组中确定负载率为异常状态的目标负荷组。

异常状态在本申请实施例中指的是重载状态或者轻载状态，重载状态是指负荷超过了系统或设备的承载能力导致性能下降、故障或不正常的工作状态。在电力系统中，重载状态可能是指电网或电力设备的负荷超过了其额定容量，重载状态在本申请实施例中指的是负荷组的负载率大于第一负载率的状态，轻载状态是负荷的实际需求相对于系统的额定容量较低的情况，轻载状态在本申请实施例中指的是负荷组的负载率小于或等于第二负载率的状态，将处于重载状态或者轻载状态的负荷组作为目标负荷组。

具体的，获取各负荷组的负载率后，在各负荷组中筛选出负载率大于第一负载率的负荷组，以及在各负荷组中筛选出负载率小于或等于第二负载率的负荷组，并将这些负荷组作为目标负荷组。目标负荷组说明该负荷组的符合情况不符合正常的负荷标准，可能会出现用电安全或者用电故障问题或者负荷过低造成能源浪费，需要对其进行调整，从而更好地保证用电需求。

步骤40：在负荷组台账数据模型中调整目标负荷组的开关运行状态，直至将目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策。

负荷组的开关运行状态是指负荷组中的设备或系统的开关状态，通常表示为开启（ON）或关闭（OFF）。负荷组的开关运行状态决定了设备或系统是否处于工作状态或停止状态。

具体的，循环获取负荷组台账数据模型中的变电站中每个出线开关的状态，并按照预置的规则在负荷组台账数据模型中调整目标负荷组的开关运行状态，其中预置的规则是指一种算法或者逻辑，可以快速将各出现开关的状态进行打开、关闭或者切换开关的操作。比如目标负荷组的负载率过高，则可以关闭一些负荷组单元中的开关，以减少负荷。在调整目标负荷组的开关状态后，重新计算每个负荷组的负载率。具体的计算方法可以参照上述步骤201-步骤203，从而得出新的负载率。将重新计算得到的负载率与标准状态的负载率进行比较。如果负载率符合标准状态的要求，则停止调整，进入下一步。否则，继续执行按照预置的规则在负荷组台账数据模型中调整目标负荷组的开关运行状态的步骤，以继续调整开关状态，直至负载率符合标准状态的负载率。当负载率符合标准状态的要求时，即可得到目标辅助决策。该目标辅助决策中包括各负荷组中各开关的最终状态信息，即达到目标负载率所需的开关状态配置。

在上述实施例的基础上，作为一种可选的实施例，在得到目标辅助决策之后，还可以包括目标辅助决策优化的过程，具体步骤如下：

具体的，获取训练完成的负荷组台账数据模型中各负荷组的数据，该负荷组的数据包括负荷组和变电站相关出线间隔负荷的历史数据，基于各负荷组的数据，并使用统计方法计算负荷组之间的相关系数。最常用的相关系数是皮尔逊相关系数，它衡量了两个变量之间的线性关系。皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。

进一步地，基于遗传算法训练该同时系数，具体的，确定需要优化的目标函数，如最小化功率损耗或最大化供电可靠性。同时，需要考虑负荷组之间的约束条件，如电流限制或电压稳定性要求，使用二进制编码、整数编码或实数编码来表示每个负荷组之间的关联关系。例如，可以使用二进制编码来表示负荷组之间的连接或不连接，创建初始种群，其中包含随机生成的个体。每个个体代表一种可能的负荷组之间的连接方式。种群的大小可以根据问题的复杂度进行调整，对于每个个体，通过模拟或仿真计算相应的目标函数值。这可以基于负荷组之间的同时系数进行计算。适应度函数可以根据问题的特定要求进行定义，如基于功率损耗或供电可靠性的度量，使用选择操作选择适应度高的个体作为父代，用于生成下一代个体。常用的选择方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择等，可以基于个体适应度的概率分布进行选择，应用遗传操作，包括交叉和变异操作，生成新的个体。交叉操作可以通过交换两个个体之间的基因片段来创建新的个体。变异操作可以在个体的基因中引入随机变化，以增加种群的多样性，应用遗传操作，包括交叉和变异操作，生成新的个体。交叉操作可以通过交换两个个体之间的基因片段来创建新的个体。变异操作可以在个体的基因中引入随机变化，以增加种群的多样性。根据选择和遗传操作的结果，更新当前种群，生成下一代种群，重复执行上述遗传算法训练该同时系数的过程，在遗传算法的最终结果中，选择适应度值最高的个体作为最优解。将该个体的基因解码为负荷组之间的同时系数，从而得到优化后的同时系数。

进一步地，根据优化后的同时系数建立负荷预测模型。收集历史负荷数据，包括负荷功率和时间戳。确保数据的准确性和完整性，从历史负荷数据中提取特征，用于负荷预测模型的输入。常见的特征包括历史负荷的统计特征（如均值、方差）、时间特征（如小时、星期）以及其他相关因素的特征（如天气数据、假日信息等），将数据集划分为训练集和测试集。将一部分数据作为训练集用于模型训练，剩余部分作为测试集用于模型评估，使用训练集对选定的模型进行训练。通过拟合历史负荷数据和相应的特征，模型能够学习负荷与特征之间的关系，使用测试集对训练好的模型进行评估。根据根据评估结果，对模型进行调优，从而得到训练完成的负荷预测模型。

再进一步地，根据目标辅助决策，调整负荷组的开关状态，使其符合目标辅助决策的要求。根据调整后的负荷组开关状态，计算变电网中的最大负荷需求。可以通过模拟或仿真计算得出，考虑负荷组之间的同时系数、线路容量限制等。基于负荷预测模型，使用历史负荷数据和相关特征，预测按照目标辅助决策调整后的目标负荷需求。输入预测模型的特征应包括调整后的负荷组开关状态、时间特征、其他相关因素等。将预测的目标负荷需求与计算得到的最大负荷需求进行比较。如果目标负荷需求小于或等于最大负荷需求，则说明已经满足要求，则不用优化目标辅助决策。如果目标负荷需求大于最大负荷需求，说明需要进一步调整目标负荷组的开关状态。可能需要重新调整负荷组的连接关系、开关运行状态或其他参数，以尽可能降低目标负荷需求。从而得到得到优化后的目标辅助决策。

请参见图3，为本申请实施例提供的一种配电网线路负荷的分析系统的模块示意图，该配电网线路负荷的分析系统可以包括：台账模型建立模块1、负载率计算模块2、目标负荷组确定模块3以及辅助决策确定模块4，其中：

台账模型建立模块1，用于获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型；

负载率计算模块2，用于基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率；

目标负荷组确定模块3，用于在各所述负荷组中确定所述负载率为异常状态的目标负荷组；

辅助决策确定模块4，用于在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策。

需要说明的是：上述实施例提供的平台在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的平台和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质可以存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行如上述图1~图2所示实施例的一种配电网线路负荷的分析方法，具体执行过程可以参见图1~图2所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。

请参照图3本申请还公开一种电子设备。图3是本申请实施例的公开的一种电子设备的结构示意图。该电子设备300可以包括：至少一个处理器301，至少一个网络接口304，用户接口303，存储器305，至少一个通信总线302。

其中，通信总线302用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口303可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口303还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口304可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。

其中，处理器301可以包括一个或者多个处理核心。处理器301利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器305内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器305内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器301可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable LogicArray，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器301可集成中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器301中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器305可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器305包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器305可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器305可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器305可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器301的存储装置。参照图3，作为一种计算机存储介质的存储器305中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种配电网线路负荷的分析方法的应用程序。

在图3所示的电子设备300中，用户接口303主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器301可以用于调用存储器305中存储一种配电网线路负荷的分析的应用程序，当由一个或多个处理器301执行时，使得电子设备300执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几种实施方式中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。

本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种配电网线路负荷的分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型；

基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率；

在各所述负荷组中确定所述负载率为异常状态的目标负荷组；

在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策。

2.根据权利要求1所述的配电网线路负荷的分析方法，其特征在于，所述获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型，包括：

获取目标地区的历史电网数据，所述历史电网数据包括多个负荷组的信息以及对应的负荷量；

构建初始的负荷组台账数据模型；

基于所述历史电网数据训练所述初始的负荷组台账数据模型，得到训练完成的负荷组台账数据模型。

3.根据权利要求1所述的配电网线路负荷的分析方法，其特征在于，所述在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策之后，还包括：

获取所述训练完成的负荷组台账数据模型中各负荷组的数据，并基于各所述负荷组的数据，计算各所述负荷组之间的同时系数；

基于遗传算法训练所述同时系数，得到各优化后的同时系数；

根据所述优化后的同时系数建立负荷预测模型；

基于所述负荷预测模型优化所述目标辅助决策，得到优化后的目标辅助决策。

4.根据权利要求3所述的配电网线路负荷的分析方法，其特征在于，基于所述负荷预测模型优化所述目标辅助决策，得到优化后的目标辅助决策，包括：

获取按照所述目标辅助决策进行调整后的最大负荷需求；

基于所述负荷预测模型预测按照所述目标辅助决策进行调整后的目标负荷需求；

若所述目标负荷需求大于所述最大负荷需求，则继续调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组的最大负荷需求调整至满足所述目标负荷需求，得到优化后的目标辅助决策。

5.根据权利要求1所述的配电网线路负荷的分析方法，其特征在于，所述基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率，包括：

依次遍历所述负荷组台账数据模型中各负荷组，各所述负荷组包括至少一个负荷组单元；

获取当前遍历到的负荷组中各负荷组单元的负载；

根据预置的第一计算公式以及所述负载计算出各所述负荷组单元的电流；

获取各所述负荷组单元导线中的最小额定载流量，基于各所述负荷组单元的电流、所述负荷组单元导线中的最小额定载流量，以及第二计算公式计算出各负荷组单元的负载率，将所述各负荷组单元的负载率相加得到当前遍历到的负荷组的负载率；

获取下一个遍历到的负荷组，并将所述下一个遍历到的负荷组作为所述当前遍历到的负荷组，并执行获取当前遍历到的负荷组中各负荷组单元的负载的步骤，直至模拟计算出各负荷组的负载率；

所述第一计算公式为：，其中所述/>为功率因数，所述系数为乘法系数；

所述第二计算公式为：。

6.根据权利要求1所述的配电网线路负荷的分析方法，其特征在于，所述在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策，包括：

循环获取所述负荷组台账数据模型中的变电站中每个出线开关的状态；

按照预置的规则在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，并重新计算各负荷组的负载率，直至所述负载率符合标准状态的负载率，则停止调整，得到目标辅助决策，所述目标辅助决策包括各负荷组中各开关的状态信息。

7.根据权利要求1所述的配电网线路负荷的分析方法，其特征在于，所述基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率之后，还包括：

判断各所述负荷组的负载率是否大于第一负载率；

若所述负荷组的负载率大于第一负载率，则将所述负荷组作为重载负荷组，

若所述负荷组的负载率小于或等于第一负载率，则判断所述负荷组的负载率是否大于第二负载率；

若所述负荷组的负载率大于第二负载率，且小于或等于第一负载率，则将所述负荷组作为正常负荷组；

若所述负荷组的负载率小于或等于第二负载率，则将所述负荷组作为轻载负荷组；

所述重载负荷组、所述正常负荷组以及所述轻载负荷组分别以不同的颜色在所述负荷组台账数据模型中显示。

8.一种配电网线路负荷的分析系统，其特征在于，所述系统包括：

台账模型建立模块（1），用于获取目标地区的历史电网数据，并基于所述历史电网数据建立负荷组台账数据模型；

负载率计算模块（2），用于基于所述负荷组台账数据模型，模拟计算出各负荷组的负载率；

目标负荷组确定模块（3），用于在各所述负荷组中确定所述负载率为异常状态的目标负荷组；

辅助决策确定模块（4），用于在所述负荷组台账数据模型中调整所述目标负荷组的开关运行状态，直至将所述目标负荷组调整至标准状态，得到目标辅助决策。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适用于由处理器加载并执行如权利要求1~7任意一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器和收发器，所述存储器用于存储指令，所述收发器用于和其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如权利要求1~7任意一项所述的方法。