电力调度多源数据融合故障识别与风险预控系统优化

本文主要探讨的是"基于多源数据融合的电力故障事件识别及预控系统"这一创新性的电力调度解决方案。针对传统电网处理系统存在的不足，即无法满足一体化供电管理的需求，尤其是在故障信息规范化、标准化和统计口径方面的问题，以及多源信息保护体系和格式的单一性，文章提出了一个系统化的改进方法。 该系统的核心是通过整合潮流计算数据、最终用户数据、站点设备数据、接线图（SCADA）数据和关键设备数据等多个数据源。这些数据的融合利用了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，实现了对电网故障事件的自动识别。这种方法不仅提高了故障检测的准确性和效率，还能实时评估故障等级，为电网管理者提供及时的风险预警。 在系统架构上，除了自动识别功能，还构建了电网恢复辅导策略模块和动态电网风险预控系统。通过可视化展示技术，使得故障事件的等级识别更加直观和可靠，电网风险能够得到有效预控。这种综合性的设计旨在提升电力系统的智能化水平，使电网风险的定位和管理变得更加智能、快速。 在实际应用中，论文作者通过在惠州电网的实施和测试验证了这一系统的有效性。结果显示，该系统成功解决了电力系统中自动识别风险等级和风险预控的挑战，为惠州电网提供了强有力的工具，有助于提升供电管理的整体效能。 本文的研究成果对于电力行业的未来发展具有重要意义，它推动了电网管理向数据驱动、智能决策的方向转变，提升了电力系统的稳定性和安全性，对于优化电力调度、降低故障损失和提高服务质量具有显著作用。因此，多源数据融合、电网故障等级自动识别和风险预控技术将成为未来电网管理不可或缺的重要组成部分。