大数据架构下电力系统风险评估

大数据架构下电力系统风险评估

王刚

新疆中泰化学阜康能源有限公司

摘要:随着经济的发展，电力需求加大。目前电力系统风险评估研究对于电力系统数据的掌握程度较小，导致其风险评估的精准率较小，评估时长较长。提出大数据架构下电力系统风险评估研究。对电力系统的基础状态进行精准分析，不断探寻与电力系统风险系数相关的电路数据，查找电路数据存在的风险问题，解析风险评估算法，并强化算法理论性操作，构建风险评估模型检验在电力系统正常运行状态下的风险系数，达到电力系统风险评估研究的目的。实验结果表明，在相同的评估条件下，所提方法研究的评估误差比文献方法的评估误差低0.25，当评估时间为60d时，所提方法研究的评估误差接近于0。在电力系统风险评估领域，多风险指标的综合方法一般采用加权形式，各种加权方法的区别主要在于各指标权重的确定。

关键词：大数据；大数据构架；电力系统风险；风险评估

引言

电力生产管理的人员要合理地对电力系统进行调度，这样能够使电网的运行更加合理，并且提高整个电力系统运行的安全性。可是由于电力系统的扩大，造成了电力系统的调度面临比较多的问题，目前，应用的调度模式存在各方面的缺陷，导致了电力系统的调度存在安全隐患。很多检修人员在检修的旺季容易出现工作疲劳的情况，这也会同时导致检修工作拖延，导致调度人员的工作质量不能达到要求，很多电网存在着带病作业的情况，对电力安全带来不利影响。电力调度人员应该提高个人的素质水平，能够更好地执行电力调度工作，实现电力系统调度的安全有效运行，还应该要求调度人员能够有更好的职业道德素养，符合电力系统调度工作的要求。

1大数据架构下电力系统风险评估数据分析

电力系统在运行过程中将受到多种因素的影响，在多种因素的共同作用下产生一定的运作矛盾。为解决该矛盾，需对电力系统在运行过程中的影响数据进行筛选，并组建电力系统风险数据，分析风险数据存在的可能性。在大风天气中，电力系统线路将随风力的大小而调整自身的电能传输数量。控制电力系统内部的电压通过数量，并追踪不同电压通过时刻的电流状态，避免因通过电压过大造成电力系统运行压力，产生与研究无关的影响因素。电力系统在运行的过程中将产生一定的变压器异常现象，变压器异常现象会导致一定程度的电力系统风险。

2大数据架构下电力系统风险评估模型构建

由获取的电力系统风险评估数据推导风险评估所需的模型状态，时刻检验模型的构建条件，强化对模型数据的掌控力度。由于电力系统内部元件数量较为庞杂，为此，在研究其风险评估时，应设置内部元件风险评估模型，由此验证评估的准确性，构建出的电力系统风险评估基础服务平台图。当电力系统产生停运现象时，运行与停运强迫修复模型作为较为关键的模型而被广泛应用。本文对发电机以及电力输电线路的输送方向进行综合选取操作，不断研究不同电路通道间的关系，同时根据概率分布预测发生的故障P的概率。该风险评估模型可以通过停运时的平稳或不平稳状态进行划分。循环此模型结构，并将循环结构转化为分布操作结构。选择结构数据，将电力系统内部参数集合收录至失效元件审核中心中，等待后续研究检验。查找信息源数据，并检验此时刻的检验数据存储数量。由于电力系统在数据检验的过程中将产生一定程度的系统损失，为避免损失的产生，在数据系统构建的同时添加内部管理装置。控制装置内部结构的变动形式，及时反映变动的程度状态。利用系统的状态评估方法寻找不同电力系统在相同条件下的运行基础情况，同时检验在运行情况处于正常条件下的元件失效老化率。划分元件类别，对比不同的类别信息，将处于相同类别的信息同时存放于相应的整体集合中等待后续内容系统选择操作。调节统一电路电线中的电路功率，将功率数值控制在研究操作许可范围内，防止电力系统数据的操作问题的出现，对电力系统内部风险体系进行查询，构建出的风险体系图。

调整电力系统查询目标，将所有的查询目标放置于相等的空间系统中。按照目标存储的顺序输出电力系统。检验电能负荷削减模型的构建信息数据状态，审核状态信息。若信息与操作步骤不相符，则将该数据清除。整合马尔可夫链蒙特卡罗（MarkovChainMonteCarlo，下文称MCMC）方法，构建马尔科夫链，将电力系统可控序列进行排序。考虑不同电力系统元件之间的转移状态，选取状态相同的数据信息。将这些数据信息的内部控件集中至敏感度检验空间中执行电力系统内部元件检验指令。对当前的电力系统风险信息进行审核，将与风险系数相吻合的初始数据收集。分割马尔科夫链，对应马尔科夫链中的常数项信息匹配风险评估数据信息。根据数理统计原则，在整体样本较为集中的情况下，计算风险评估空间的置信度数值。管理置信度区间，将区间参数调整至可控范围内。由于MCMC方法的计算误差较小，在计算的过程中可忽略外部因素对参数的影响，构建出的功率离散化正态分布图。

强化中心整合力度。匹配风险评估模型信息，在模型构建前期抽取与模型构建相似度较高的信息数据。对系统内部的规模复杂度进行检验操作，同时将检验后的数据调整至电力系统风险评估模型空间中。保持风险评估模型的基础状态，并按照状态审核的要求进行数据调节操作。控制电力系统相关负荷的运行程度，提升计算速率，并集中计算检验强度信息。减少数据方差数值，整合风险评估模型在构建过程中产生的构建模块参数。简化运行控制策略，并安排内部风险评估策略，由此实现对电力系统风险评估模型的构建。

结语

总之，加强对于电力系统风险分析和安全防护，是提高电力系统供电效率和供电品质的关键。电力企业应该加强系统内部管理、优化设备安全性，并提高网络的运营管理能力，从而以更加全面的角度来对电力系统信息网络提供保障，进一步促进我国电力行业信息技术的发展。

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