一种配电网可观测性评估方法、装置及存储介质与流程
1.本发明涉及配电网技术领域，并且更具体地，涉及一种配电网可观测性评估方法、装置及存储介质。
背景技术：
2.目前，配电网自动化侧重于配电网数据监控，而受终端数据质量影响，配电网计算分析能力不足，需要通过数据检测与算法优化提升配电网计算分析能力，为配电网运行分析提供基础数据支撑。但目前配电网自动化系统无法评估现有的全量数据能否支撑配电网计算，无法评估可观测水平。
技术实现要素：
3.针对现有技术的不足，本发明提供一种配电网可观测性评估方法、装置及存储介质。
4.根据本发明的一个方面，提供了一种配电网可观测性评估方法，包括：
5.根据影响配电网可观测性指数的配电网计算分析算法，确定配电网计算分析算法集合；
6.对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵；
7.根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网可观测性指数，其中配电网可观测性指数用于指示配电网系统的可观测性状态，实现配电网与数字系统融和。
8.可选地，根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网可观测性指数的操作，包括：
9.根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵；
10.根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率；
11.根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率，确定配电网可观测性指数。
12.可选地，配电网计算分析算法集合如下：
13.x＝{x1,x2,
…
,xk}
14.其中，xk(k＝1,2,
…
,5)表示第k个配电网计算分析算法，分别为状态估计算x1、潮流分布计算x2、理论线损计算x3、电能质量计算x4和供电可靠性计算x5。
15.可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵如下：
[0016][0017]
其中，ck(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的算法计算结果矩阵，c
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)表示配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个计算量tn的计算结果数据。
[0018]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建采集结果矩阵如下：
[0019][0020]
其中，qk(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的实际采集结果矩阵，γ
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个采集量tn的实际采集数据。
[0021]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建误差值矩阵如下：
[0022]gk
＝[σ1,σ2,
…
,σn]
[0023]
其中，gk(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的合理误差值矩阵，其中σn(n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个采集量tn的合理误差值。
[0024]
可选地，根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵的公式如下：
[0025][0026]
其中，ak(k＝1,2,
…
,5)表示某地区的某配电网分析计算xk的数据准确率矩阵，其中a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk的第m次计算fm采集的第n个采集量tn的准确率；1为和采集结果矩阵qk、计算分析结果矩阵ck同阶的1矩阵。
[0027]
可选地，根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率的公式如下：
[0028][0029]
其中，a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk的第m次计算fm采集的第n个采集量tn的数据准确率，rk(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算xk的数据准确率。
[0030]
可选地，根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率，确定配电网可观测性指数的公式如下：
[0031][0032]
其中，rk(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算xk的数据准确率。
[0033]
可选地，该方法还包括：
[0034]
根据配电网可观测性指数以及预先设置的第一阈值和第二阈值，确定配电网的可观测性情况，其中该操作包括：
[0035]
在配电网可观测性指数小于或等于第一阈值的情况下，确定配电网可观测性为差；
[0036]
在配电网可观测性指数大于第一阈值并小于或等于第二阈值的情况下，确定配电网可观测性为中等；
[0037]
在配电网可观测性指数大于第二阈值的情况下，确定配电网可观测性为优。
[0038]
根据本发明的另一个方面，提供了一种配电网可观测性评估装置，包括：
[0039]
第一确定模块，用于根据影响配电网可观测性指数的配电网计算分析算法，确定配电网计算分析算法集合；
[0040]
构建模块，用于对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵；
[0041]
第二确定模块，用于根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网可观测性指数，其中配电网可观测性指数用于指示配电网系统的可观测性状态，实现配电网与数字系统融和。
[0042]
根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本发明上述任一方面所述的方法。
[0043]
根据本发明的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本发明上述任一方面所述的方法。
[0044]
从而，本发明提出一种综合数据的计算值与真实值之间的接近程度等参数的配电网可观测性评估方法。以配电网计算分析结果为核心，通过分析配电网信息计算得到的结果是否存在异常或错误，将计算分析结果矩阵与实际采集结果矩阵对比，通过误差值矩阵评估误差内容与大小，进行配电网可观测性指标的计算，判断误差原因，有依据性地提升配电网可观测性水平。将有效监测配电网的可观测水平，实现配电网数据支撑配电网计算分析水平。进而可观测指数体现配电网的可观测状态，实现配电网与数字系统融合，充分整合
配电网各环节的数字资源，指导、强化计算分析能力，支撑新型配电系统的建设，提升智能化水平。
附图说明
[0045]
通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：
[0046]
图1是本发明一示例性实施例提供的配电网可观测性评估方法的流程示意图；
[0047]
图2是本发明一示例性实施例提供的配电网可观测性评估方法的另一流程示意图；
[0048]
图3是本发明一示例性实施例提供的配电网可观测性评估装置的结构示意图；
[0049]
图4是本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构。
具体实施方式
[0050]
下面，将参考附图详细地描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。
[0051]
应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
[0052]
本领域技术人员可以理解，本发明实施例中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
[0053]
还应理解，在本发明实施例中，“多个”可以指两个或两个以上，“至少一个”可以指一个、两个或两个以上。
[0054]
还应理解，对于本发明实施例中提及的任一部件、数据或结构，在没有明确限定或者在前后文给出相反启示的情况下，一般可以理解为一个或多个。
[0055]
另外，本发明中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本发明中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0056]
还应理解，本发明对各个实施例的描述着重强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以相互参考，为了简洁，不再一一赘述。
[0057]
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
[0058]
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
[0059]
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0060]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0061]
本发明实施例可以应用于终端设备、计算机系统、服务器等电子设备，其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与终端设备、计算机系统、服务器等电
子设备一起使用的众所周知的终端设备、计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于：个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境，等等。
[0062]
终端设备、计算机系统、服务器等电子设备可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常，程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等，它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施，分布式云计算环境中，任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
[0063]
示例性方法
[0064]
图1是本发明一示例性实施例提供的配电网可观测性评估方法的流程示意图。本实施例可应用在电子设备上，如图1所示，配电网可观测性评估方法100包括以下步骤：
[0065]
步骤101，根据影响配电网可观测性指数的配电网计算分析算法，确定配电网计算分析算法集合；
[0066]
步骤102，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵；
[0067]
步骤103，根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网可观测性指数，其中配电网可观测性指数用于指示配电网系统的可观测性状态，实现配电网与数字系统融和。
[0068]
具体地，参考图1和图2所示，针对影响配电网可观测性指标的5个配电网计算分析算法，定义配电网计算分析算法集合x。针对某地区某配电网分析计算xk进行m次计算，每次产生n个计算结果，定义计算分析结果矩阵ck、采集结果矩阵qk以及误差值矩阵gk。其中采集结果矩阵qk为实际采集结果矩阵，误差值矩阵gk为合理误差矩阵。
[0069]
从而，本发明提出一种综合数据的计算值与真实值之间的接近程度等参数的配电网可观测性评估方法。以配电网计算分析结果为核心，通过分析配电网信息计算得到的结果是否存在异常或错误，将计算分析结果矩阵与实际采集结果矩阵对比，通过误差值矩阵评估误差内容与大小，进行配电网可观测性指标的计算，判断误差原因，有依据性地提升配电网可观测性水平。将有效监测配电网的可观测水平，实现配电网数据支撑配电网计算分析水平。进而可观测指数体现配电网的可观测状态，实现配电网与数字系统融合，充分整合配电网各环节的数字资源，指导、强化计算分析能力，支撑新型配电系统的建设，提升智能化水平。
[0070]
可选地，根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网可观测性指数的操作，包括：
[0071]
根据计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵；
[0072]
根据数据准确率矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率；
[0073]
根据数据准确率，确定配电网可观测性指数。
[0074]
从而通过计算分析结果矩阵、实际采集结果矩阵和合理误差值矩阵，计算得到数据准确率矩阵，进而计算数据准确率，得到配电网可观测性指数。
[0075]
可选地，配电网计算分析算法集合如下：
[0076]
x＝{x1,x2,
…
,xk}
[0077]
其中，xk(k＝1,2,
…
,5)表示第k个配电网计算分析算法，分别为状态估计算x1、潮流分布计算x2、理论线损计算x3、电能质量计算x4和供电可靠性计算x5。
[0078]
具体地，本技术为配电网可观测性水平量化指标提供一个基于数据准确性的评估方法，用于指导技术人员研发相应的配电网可观测性指标评估工具，有效评估配电网可观测性的情况，针对配电网计算分析包括：状态估计计算、潮流分布计算、理论线损计算、电能质量计算和供电可靠性计算的结果数据准确性，即对比计算分析结果与实际采集结果得到的误差值，根据评估结果反向推导误差原因，提高配电网可观测性水平，推进配电网计算分析能力，实现配电网的全状态采集、监测、分析和预警。
[0079]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵如下：
[0080][0081]
其中，ck(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的算法计算结果矩阵，c
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)表示配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个计算量tn的计算结果数据。
[0082]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建采集结果矩阵如下：
[0083][0084]
其中，qk(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的实际采集结果矩阵，γ
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个采集量tn的实际采集数据。
[0085]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建误差值矩阵如下：
[0086]gk
＝[σ1,σ2,
…
,σn]
[0087]
其中，gk(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的合理误差值矩阵，其中σn(n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个采集量tn的合理误差值。
[0088]
可选地，根据计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵的公式如下：
[0089][0090]
其中，ak(k＝1,2,
…
,5)表示某地区的某配电网分析计算xk的数据准确率矩阵，其中a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk的第m次计算fm采集的第n个采集量tn的准确率；1为和采集结果矩阵qk、计算分析结果矩阵ck同阶的1矩阵。
[0091]
可选地，根据数据准确率矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率的公式如下：
[0092][0093]
其中，a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk的第m次计算fm采集的第n个采集量tn的数据准确率，rk(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算xk的数据准确率。
[0094]
可选地，根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率，确定配电网可观测性指数的公式如下：
[0095][0096]
其中，rk(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算xk的数据准确率。
[0097]
可选地，该方法还包括：
[0098]
根据配电网可观测性指数以及预先设置的第一阈值和第二阈值，确定配电网的可观测性情况，其中该操作包括：
[0099]
在配电网可观测性指数小于或等于第一阈值的情况下，确定配电网可观测性为差；
[0100]
在配电网可观测性指数大于第一阈值并小于或等于第二阈值的情况下，确定配电网可观测性为中等；
[0101]
在配电网可观测性指数大于第二阈值的情况下，确定配电网可观测性为优。
[0102]
具体地，根据各配电网分析计算的数据准确率得到配电网可观测性指数，具体实施如下：如果配电网可观测性指数不大于0.6，则该地区配电网可观测情况较差；如果配电网可观测性指数大于0.6且不大于0.8，则该地区配电网可观测情况一般；如果配电网可观测性指数大于0.8，则该地区配电网可观测情况较好。
[0103]
此外，本发明方案中电网资源业务中台服务作为本发明方法的输入；通过某地区k个配电网分析算法计算m次每次得到的n个数据项得到计算分析结果矩阵；并获取该值的真实采集值得到实际采集结果矩阵；根据配电网计算分析算法定义合理误差值矩阵；根据计算分析结果矩阵、实际采集结果矩阵和合理误差值矩阵计算得到数据准确率矩阵；最后，通
过上述流程得出的数据准确率计算得到配电网可观测性指数。充分考虑状态估计、潮流分布、理论线损、电能质量和供电可靠性5中配电网可观性计算分析，结合各项结果准确率在可观性指标中的权重占比，为配电网可观测性情况提出一种量化的计算方法。该方法聚焦配电网计算分析结果的准确率问题，又结合业务人员能够理解的宏观指标，无论是反映配电网可观测性情况，还是利用各配电网计算分析准确率结果了解配电网可观测性不足的原因都具有现实意义和指导作用。
[0104]
从而，本发明提出一种综合数据的计算值与真实值之间的接近程度等参数的配电网可观测性评估方法。以配电网计算分析结果为核心，通过分析配电网信息计算得到的结果是否存在异常或错误，将计算分析结果矩阵与实际采集结果矩阵对比，通过误差值矩阵评估误差内容与大小，进行配电网可观测性指标的计算，判断误差原因，有依据性地提升配电网可观测性水平。将有效监测配电网的可观测水平，实现配电网数据支撑配电网计算分析水平。进而可观测指数体现配电网的可观测状态，实现配电网与数字系统融合，充分整合配电网各环节的数字资源，指导、强化计算分析能力，支撑新型配电系统的建设，提升智能化水平。
[0105]
示例性装置
[0106]
图3是本发明一示例性实施例提供的配电网可观测性评估装置的结构示意图。如图3所示，装置300包括：
[0107]
第一确定模块310，用于根据影响配电网可观测性指数的配电网计算分析算法，确定配电网计算分析算法集合；
[0108]
构建模块320，用于对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵；
[0109]
第二确定模块330，用于根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网可观测性指数，其中配电网可观测性指数用于指示配电网系统的可观测性状态，实现配电网与数字系统融和。
[0110]
可选地，第二确定模块330，包括：
[0111]
第一确定子模块，用于计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵；
[0112]
第二确定子模块，用于数据准确率矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率；
[0113]
第三确定子模块，用于数据准确率，确定配电网可观测性指数。
[0114]
可选地，配电网计算分析算法集合如下：
[0115]
x＝{x1,x2,
…
,xk}
[0116]
其中，xk(k＝1,2,
…
,5)表示第k个配电网计算分析算法，分别为状态估计算x1、潮流分布计算x2、理论线损计算x3、电能质量计算x4和供电可靠性计算x5。
[0117]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵如下：
[0118][0119]
其中，ck(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的算法计算结果矩阵，c
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)表示配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个计算量tn的计算结果数据。
[0120]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建采集结果矩阵如下：
[0121][0122]
其中，qk(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的实际采集结果矩阵，γ
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个采集量tn的实际采集数据。
[0123]
可选地，对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建误差值矩阵如下：
[0124]gk
＝[σ1,σ2,
…
,σn]
[0125]
其中，gk(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法xk的合理误差值矩阵，其中σn(n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk中第m次计算fm产生的第n个采集量tn的合理误差值。
[0126]
可选地，根据计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵的公式如下：
[0127][0128]
其中，ak(k＝1,2,
…
,5)表示某地区的某配电网分析计算xk的数据准确率矩阵，其中a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk的第m次计算fm采集的第n个采集量tn的准确率；1为和采集结果矩阵qk、计算分析结果矩阵ck同阶的1矩阵。
[0129]
可选地，根据数据准确率矩阵，确定配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率的公式如下：
[0130]
[0131]
其中，a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法xk的第m次计算fm采集的第n个采集量tn的数据准确率，rk(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算xk的数据准确率。
[0132]
可选地，根据数据准确率，确定配电网可观测性指数的公式如下：
[0133][0134]
其中，rk(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算xk的数据准确率。
[0135]
可选地，装置300还包括：
[0136]
第三确定模块，用于根据配电网可观测性指数以及预先设置的第一阈值和第二阈值，确定配电网的可观测性情况，其中第三确定模块包括：
[0137]
第四确定子模块，用于在配电网可观测性指数小于或等于第一阈值的情况下，确定配电网可观测性为差；
[0138]
第五确定子模块，用于在配电网可观测性指数大于第一阈值并小于或等于第二阈值的情况下，确定配电网可观测性为中等；
[0139]
第六确定子模块，用于在配电网可观测性指数大于第二阈值的情况下，确定配电网可观测性为优。
[0140]
示例性电子设备
[0141]
图4是本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构。如图4所示，电子设备40包括一个或多个处理器41和存储器42。
[0142]
处理器41可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其他组件以执行期望的功能。
[0143]
存储器42可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器41可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本发明的各个实施例的软件程序的实现方法以及/或者其他期望的功能。在一个示例中，电子设备还可以包括：输入装置43和输出装置44，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
[0144]
此外，该输入装置43还可以包括例如键盘、鼠标等等。
[0145]
该输出装置44可以向外部输出各种信息。该输出装置44可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
[0146]
当然，为了简化，图4中仅示出了该电子设备中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备还可以包括任何其他适当的组件。
[0147]
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
[0148]
除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的方法中的步骤。
[0149]
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0150]
此外，本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的对历史变更记录进行信息挖掘的方法中的步骤。
[0151]
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0152]
以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。
[0153]
本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0154]
本发明中涉及的器件、系统、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、系统、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
[0155]
可能以许多方式来实现本发明的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法和系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。
[0156]
还需要指出的是，在本发明的系统、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。提供所公开的方面
的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本发明。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本发明的范围。因此，本发明不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
[0157]
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本发明的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
技术特征：
1.一种配电网可观测性评估方法，其特征在于，包括：根据影响配电网可观测性指数的配电网计算分析算法，确定配电网计算分析算法集合；对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵；根据所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的所述计算分析结果矩阵、所述采集结果矩阵以及所述误差值矩阵，确定配电网可观测性指数，其中所述配电网可观测性指数用于指示配电网系统的可观测性状态，实现配电网与数字系统融和。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的所述计算分析结果矩阵、所述采集结果矩阵以及所述误差值矩阵，确定配电网可观测性指数的操作，包括：根据所述计算分析结果矩阵、所述采集结果矩阵以及所述误差值矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵；根据所述数据准确率矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率；根据所述数据准确率，确定所述配电网可观测性指数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述配电网计算分析算法集合如下：x＝{x1,x2,
…
,x
k
}其中，x
k
(k＝1,2,
…
,5)表示第k个配电网计算分析算法，分别为状态估计算x1、潮流分布计算x2、理论线损计算x3、电能质量计算x4和供电可靠性计算x5。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵如下：其中，c
k
(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法x
k
的算法计算结果矩阵，c
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)表示配电网计算分析算法x
k
中第m次计算f
m
产生的第n个计算量t
n
的计算结果数据。5.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建采集结果矩阵如下：
其中，q
k
(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法x
k
的实际采集结果矩阵，γ
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
中第m次计算f
m
产生的第n个采集量t
n
的实际采集数据。6.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建误差值矩阵如下：g
k
＝[σ1,σ2,
…
,σ
n
]其中，g
k
(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法x
k
的合理误差值矩阵，其中σ
n
(n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
中第m次计算f
m
产生的第n个采集量t
n
的合理误差值。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述计算分析结果矩阵、所述采集结果矩阵以及所述误差值矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵的公式如下：其中，a
k
(k＝1,2,
…
,5)表示某地区的某配电网分析计算x
k
的数据准确率矩阵，其中a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
的第m次计算f
m
采集的第n个采集量t
n
的准确率；1为和采集结果矩阵q
k
、计算分析结果矩阵c
k
同阶的1矩阵。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述数据准确率矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率的公式如下：其中，a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
的第m次计算f
m
采集的第n个采集量t
n
的数据准确率，r
k
(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算x
k
的数据准确率。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据数据准确率，确定所述配电网可观测性指数的公式如下：其中，r
k
(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算x
k
的数据准确率。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述配电网可观测性指数以及预先设置的第一阈值和第二阈值，确定所述配电网的可观测性情况，其中该操作包括：在所述配电网可观测性指数小于或等于第一阈值的情况下，确定所述配电网可观测性为差；在所述配电网可观测性指数大于第一阈值并小于或等于第二阈值的情况下，确定所述配电网可观测性为中等；在所述配电网可观测性指数大于第二阈值的情况下，确定所述配电网可观测性为优。
11.一种配电网可观测性评估装置，其特征在于，包括：第一确定模块，用于根据影响配电网可观测性指数的配电网计算分析算法，确定配电网计算分析算法集合；构建模块，用于对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵；第二确定模块，用于根据所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的所述计算分析结果矩阵、所述采集结果矩阵以及所述误差值矩阵，确定配电网可观测性指数，其中所述配电网可观测性指数用于指示配电网系统的可观测性状态，实现配电网与数字系统融和。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，第二确定模块，包括：第一确定子模块，用于根据所述计算分析结果矩阵、所述采集结果矩阵以及所述误差值矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵；第二确定子模块，用于根据所述数据准确率矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率；第三确定子模块，用于根据所述数据准确率，确定所述配电网可观测性指数。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述配电网计算分析算法集合如下：x＝{x1,x2,
…
,x
k
}其中，x
k
(k＝1,2,
…
,5)表示第k个配电网计算分析算法，分别为状态估计算x1、潮流分布计算x2、理论线损计算x3、电能质量计算x4和供电可靠性计算x5。14.根据权利要求11或13所述的装置，其特征在于，对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵如下：其中，c
k
(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法x
k
的算法计算结果矩阵，c
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)表示配电网计算分析算法x
k
中第m次计算f
m
产生的第n个计算量t
n
的计算结果数据。15.根据权利要求11或13所述的装置，其特征在于，对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建采集结果矩阵如下：
其中，q
k
(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法x
k
的实际采集结果矩阵，γ
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
中第m次计算f
m
产生的第n个采集量t
n
的实际采集数据。16.根据权利要求11或13所述的装置，其特征在于，对所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建误差值矩阵如下：g
k
＝[σ1,σ2,
…
,σ
n
]其中，g
k
(k＝1,2,
…
,5)表示配电网计算分析算法x
k
的合理误差值矩阵，其中σ
n
(n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
中第m次计算f
m
产生的第n个采集量t
n
的合理误差值。17.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，根据所述计算分析结果矩阵、所述采集结果矩阵以及所述误差值矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率矩阵的公式如下：其中，a
k
(k＝1,2,
…
,5)表示某地区的某配电网分析计算x
k
的数据准确率矩阵，其中a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
的第m次计算f
m
采集的第n个采集量t
n
的准确率；1为和采集结果矩阵q
k
、计算分析结果矩阵c
k
同阶的1矩阵。18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，根据所述数据准确率矩阵，确定所述配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的数据准确率的公式如下：其中，a
mn
(m＝1,2,
…
,m；n＝1,2,
…
,n)为配电网计算分析算法x
k
的第m次计算f
m
采集的第n个采集量t
n
的数据准确率，r
k
(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算x
k
的数据准确率。19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，根据所述数据准确率，确定所述配电网可观测性指数的公式如下：其中，r
k
(k＝1,2，...,5)为某配电网分析计算x
k
的数据准确率。20.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，还包括：第三确定模块，用于根据所述配电网可观测性指数以及预先设置的第一阈值和第二阈值，确定所述配电网的可观测性情况，其中该操作包括：第四确定子模块，用于在所述配电网可观测性指数小于或等于第一阈值的情况下，确定所述配电网可观测性为差；第五确定子模块，用于在所述配电网可观测性指数大于第一阈值并小于或等于第二阈值的情况下，确定所述配电网可观测性为中等；第六确定子模块，用于在所述配电网可观测性指数大于第二阈值的情况下，确定所述
配电网可观测性为优。21.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-10任一所述的方法。22.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述权利要求1-10任一所述的方法。
技术总结
本发明公开了一种配电网可观测性评估方法、装置及存储介质。其中，方法包括：根据影响配电网可观测性指数的配电网计算分析算法，确定配电网计算分析算法集合；对配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法构建计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵；根据配电网计算分析算法集合中每个配电网计算分析算法的计算分析结果矩阵、采集结果矩阵以及误差值矩阵，确定配电网可观测性指数，其中配电网可观测性指数用于指示配电网系统的可观测性状态，实现配电网与数字系统融和。有效监测配电网的可观测水平，实现配电网数据支撑配电网计算分析水平。撑配电网计算分析水平。撑配电网计算分析水平。
