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实施例二
图3为本发明实施例公开的另一个电力系统数据的处理方法流程图,参见图3所示,所述方法可以包括:
步骤301:获取当前电力系统数据和历史电力系统数据。
其中,所述电力系统数据包括变电站功率因数、母线电压、有功总加和无功总加。
步骤302:根据所述当前电力系统数据和历史电力系统数据生成各类电力系统数据的曲线趋势图,并采用机器学习算法分析得到每一类电力系统数据的趋势走向结果。
其中,所述机器学习算法可以包括聚类算法、分类算法、预测算法、关联分析算法、利群点分析算法、协同过滤分析算法和/或What-if仿真分析算法。
步骤303:接收用户输入的目标功率因数参数。
在发电厂和变电站等电力企业工作过程中,需要根据用户负载实时调整功率因数等电力参数。
步骤304:控制投入或切除一个电容器,并获取投入或切除一个电容器后功率因数的变化量。
系统自动控制投入或切除一个电容器,得到改变一个电容器的工作状态时功率因数的变化量,后续就可以根据单位电容器对电网运行的影响进行相应的对电容器控制的预测工作。
步骤305:根据所述变化量和所述目标功率因数参数,计算应投入或切除的电容器数量。
步骤303-305可以作为一个单独的流程与步骤301-302同时执行,也可以在步骤302之后执行,或者在步骤301和步骤302之前,总之,在步骤306执行前完成即可。
步骤306:根据所述趋势走向结果和计算得到的电容器数量生成用于电力系统控制的建议控制方案。
在其他的实施例中,所述电力系统数据的处理方法还可以包括报警的步骤,例如,在所述当前电力系统数据超出预设范围时,发出越限告警,并在显示界面弹出消息框;所述消息框包括告警时与告警相关电力系统数据的数值。从而方便相关的管理人员及时对电网运行进行合适的控制,以使得相关的电力系统数据能够处于正常范围。
]本实施例中,所述电力系统数据的处理方法不仅能够对各类电力系统数据进行处理分析,得到每一类电力系统数据的趋势走向结果,而且能够根据用户设置的目的参数控制得到能够达到所述目的参数的具体操作及操作量,然后根据上述得到的趋势走向结果、操作和操作量生成用于电力系统控制的建议控制方案,从而很大程度上减少了电力系统管理人员的工作量,提升了整个电力系统数据管理的自动化和智能化水平。
上述本发明公开的实施例中详细描述了方法,对于本发明的方法可采用多种形式的装置实现,因此本发明还公开了一种装置,下面给出具体的实施例进行详细说明。
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