态势感知系统
安全态势感知是电网稳定运行防御体系的核心，面对各种各样的电网异动，是否能够第一时间识别和发现，是衡量安全体系优劣的根本。阿贝斯态势感知系统用高熵的因果型数据替代一般的主成分变量，可实时发现电网安全运行中异动趋势当有影响安全运行的异动时，系统就会自动识别并告警。并将不安全行为的每步都完整的记录下来，作为事后验证的关键证据，通过态势感知的溯源系统，定位到异点的具体信息。面对异动源，不再等着被动响应，而进行主动修复。系统通过在机器学习的分类器中引入因果元素，以机器学习方法快速计算不同物理简化模型方法输出结果的可信度，并进行相应模型计算，实现在可接受的响应时间内输出最可靠的分析结果。
适用场景
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异动事件处置
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安全能力优化
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配电网实行监测
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负荷预测
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风险预测
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决策支撑
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潮流计算
系统原理
阿贝斯态势感知系统通过分布式任务集群进行大数据存储与分析，支持对配电网运行数据的实时监测。通过构建一个系统化、集成化、层次化的态势感知模型，对配电网运行的多源信息进行集成，以实现对系统运行态势的感知,实现对于潜在和未知的安全风险的超前预测,并进行态势的呈现，在此技术上实现态势的利导。直观可视化展示实时、全面的风险监测数据、历史统计分析数据，精准感知电网整体安全态势，为异动事件处置和安全能力优化提供数据决策支撑。系统更聚焦于实时感知配电网的各种不确定性因素的变化，如负荷随机需求响应、电动汽车无序接入、分布式电源间歇性出力、外部灾害因素等,强调各参与方(包括电网公司、售电公司、虚拟电厂、微网、分布式电源、电动汽车、一般用户)之间的互动与博弈。
系统特点
- 态势感知
- 对配电网进行实时或准实时的态势感知，快速准确地判断出系统安全状态，并基于系统安全属性的历史状态纪录，为运行控制人员提供一个较为准确的配电网运行趋势。
- 超前预测
- 具有超前预测功能，即在事件发生之前进行预测，为配电网运行管理人员制定运行策略和防御措施提供依据,做到事前防范。
- 自我学习
- 通过采用先进算法等方式，使态势感知系统具有自学习和自适应能力，能够智能化地感知配电网运行状态，实现电网运行态势的智能化告警。
- 风险预测
- 能够检测和预防配电网事故，并能够较高精度地检测出未知的和潜在的电网运行风险，提高对电网运行的掌控能力。
- 辅助运行
- 能够动态灵活调整和控制配电系统的运行状态，使系统状态朝向有利方向发展。
- 实时数据
- 能够实时采集外部自然灾害数据，并通过算法分析计算出配电网受自然灾害影响程度。
- 风险评估
- 能够实现分布式电源接入的配电网在线风险评估。
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