本技術(shù)涉及電網(wǎng)安全與防災(zāi)，具體而言，涉及一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。
背景技術(shù)：
1、電網(wǎng)設(shè)備所處環(huán)境易受臺風(fēng)、冰凍、山火或山洪多種自然災(zāi)害的侵蝕，傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)測、預(yù)警和防御技術(shù)依靠純數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)警模型，但缺乏物理機(jī)理的約束，模型輸出結(jié)果可信度不足，現(xiàn)有預(yù)警技術(shù)集中在短期預(yù)警、缺乏對電網(wǎng)經(jīng)受連續(xù)災(zāi)害沖擊下的動態(tài)韌性的量化評估，不足以根據(jù)預(yù)警得到防御措施，對災(zāi)害場景分析主要依賴歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)，無法覆蓋極端災(zāi)害場景，在面對小概率極端災(zāi)害事件處理能力不足，且數(shù)據(jù)、知識和模型未實(shí)現(xiàn)深層次融合，推理分析和決策能力不足。
2、針對上述問題，目前亟待有效的技術(shù)解決方案。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本技術(shù)的目的在于提供一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，可以通過構(gòu)建數(shù)字孿生體、生成災(zāi)害場景集、雙通道協(xié)同預(yù)警推演和人機(jī)交互韌性評估，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御。
2、第一方面，本技術(shù)提供了電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法，包括以下步驟：
3、獲取多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字孿生體構(gòu)建處理，獲得知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體；
4、根據(jù)所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)提取災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集，根據(jù)災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理，獲得虛擬災(zāi)害事件序列場景集；
5、獲取實(shí)時災(zāi)害評估數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)災(zāi)害強(qiáng)度時序預(yù)測模型和知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集；
6、獲取所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體的實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合所述電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表；
7、根據(jù)所述電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表結(jié)合所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體進(jìn)行匹配分析，獲得預(yù)設(shè)數(shù)量的電網(wǎng)災(zāi)害處理方案，并進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)優(yōu)化值，并確定電網(wǎng)災(zāi)害處理最優(yōu)方案。
8、可選地，在本技術(shù)所述的電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法中，所述獲取多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字孿生體構(gòu)建處理，獲得知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體，包括：
9、獲取多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)，包括靜態(tài)電網(wǎng)參數(shù)數(shù)據(jù)、動態(tài)電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)、實(shí)時災(zāi)害環(huán)境影響數(shù)據(jù)、歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)和電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)維記錄數(shù)據(jù)；
10、根據(jù)所述靜態(tài)電網(wǎng)參數(shù)數(shù)據(jù)、動態(tài)電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)和歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)構(gòu)建電網(wǎng)物理與安全機(jī)理模型庫；
11、根據(jù)所述實(shí)時災(zāi)害環(huán)境影響數(shù)據(jù)和歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)構(gòu)建自然災(zāi)害動力學(xué)模型庫；
12、根據(jù)所述歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)和電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)維記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行文本解析、實(shí)體識別、關(guān)系提取和數(shù)據(jù)融合處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行知識圖譜；
13、將所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)、電網(wǎng)物理與安全機(jī)理模型庫、自然災(zāi)害動力學(xué)模型庫和電網(wǎng)運(yùn)行知識圖譜通過數(shù)據(jù)模型與服務(wù)接口進(jìn)行集成，獲得知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體。
14、可選地，在本技術(shù)所述的電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法中，所述根據(jù)所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)提取災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集，根據(jù)災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理，獲得虛擬災(zāi)害事件序列場景集，包括：
15、根據(jù)所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)提取災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集，包括災(zāi)害類型特征數(shù)據(jù)、災(zāi)害強(qiáng)度、災(zāi)害位置數(shù)據(jù)和災(zāi)害持續(xù)時長以及對應(yīng)的歷史地理氣候數(shù)據(jù)；
16、獲取地理氣候預(yù)測數(shù)據(jù)；
17、根據(jù)所述災(zāi)害類型特征數(shù)據(jù)、災(zāi)害強(qiáng)度、災(zāi)害位置數(shù)據(jù)和災(zāi)害持續(xù)時長以及對應(yīng)的歷史地理氣候數(shù)據(jù)結(jié)合所述地理氣候預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，獲得災(zāi)害統(tǒng)計(jì)模型和災(zāi)害生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型；
18、根據(jù)所述災(zāi)害統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行災(zāi)害參數(shù)提取和組合，生成災(zāi)害事件序列；
19、根據(jù)所述災(zāi)害生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合預(yù)設(shè)極端災(zāi)害生成條件，生成極端災(zāi)害事件序列；
20、根據(jù)所述災(zāi)害事件序列和極端災(zāi)害事件序列進(jìn)行融合處理，獲得虛擬災(zāi)害事件序列場景集。
21、可選地，在本技術(shù)所述的電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法中，所述獲取實(shí)時災(zāi)害評估數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)災(zāi)害強(qiáng)度時序預(yù)測模型和知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集，包括：
22、根據(jù)所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體獲取實(shí)時災(zāi)害評估數(shù)據(jù)，包括氣象遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)流、地面氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)流、電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)流和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)流；
23、將所述氣象遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)流、地面氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)流、電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)流和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)流輸入預(yù)設(shè)災(zāi)害強(qiáng)度時序預(yù)測模型進(jìn)行分析處理，獲得災(zāi)害場預(yù)測數(shù)據(jù)、風(fēng)險設(shè)備清單和物理一致性分值；
24、根據(jù)所述災(zāi)害場預(yù)測數(shù)據(jù)、風(fēng)險設(shè)備清單和物理一致性分值通過自然災(zāi)害動力學(xué)模型進(jìn)行物理仿真分析，獲得災(zāi)害強(qiáng)度場；
25、根據(jù)所述災(zāi)害強(qiáng)度場通過電網(wǎng)物理與安全機(jī)理模型進(jìn)行耦合推演分析，獲得電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集。
26、可選地，在本技術(shù)所述的電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法中，所述獲取所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體的實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合所述電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表，包括：
27、獲取所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體的實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)；
28、獲取災(zāi)害預(yù)防動態(tài)調(diào)整參數(shù)，結(jié)合所述實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)、電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集通過災(zāi)害強(qiáng)度場通過電網(wǎng)物理與安全機(jī)理模型進(jìn)行重推演分析處理和電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)分析處理，獲得電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表。
29、可選地，在本技術(shù)所述的電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法中，所述根據(jù)所述電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表結(jié)合所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體進(jìn)行匹配分析，獲得預(yù)設(shè)數(shù)量的電網(wǎng)災(zāi)害處理方案，并進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)優(yōu)化值，并確定電網(wǎng)災(zāi)害處理最優(yōu)方案，包括：
30、根據(jù)所述電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表結(jié)合所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體的電網(wǎng)運(yùn)行知識圖譜進(jìn)行匹配分析，獲得預(yù)設(shè)數(shù)量的電網(wǎng)災(zāi)害處理方案；
31、獲取電網(wǎng)災(zāi)害處理方案的方案參數(shù)，并將虛擬災(zāi)害事件序列場景集通過聚類分析提取典型災(zāi)害事件場景子集，并通過災(zāi)害強(qiáng)度場通過電網(wǎng)物理與安全機(jī)理模型進(jìn)行重推演分析處理，獲得電網(wǎng)災(zāi)害處理方案對應(yīng)的獲得電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)優(yōu)化值；
32、將所述電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)優(yōu)化值進(jìn)行降序排列，將電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)優(yōu)化值最大的電網(wǎng)災(zāi)害處理方案確定為電網(wǎng)災(zāi)害處理最優(yōu)方案。
33、第二方面，本技術(shù)提供了一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：存儲器及處理器，所述存儲器中包括一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法的程序，所述一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法的程序被所述處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)以下步驟：
34、獲取多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字孿生體構(gòu)建處理，獲得知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體；
35、根據(jù)所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)提取災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集，根據(jù)災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理，獲得虛擬災(zāi)害事件序列場景集；
36、獲取實(shí)時災(zāi)害評估數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)災(zāi)害強(qiáng)度時序預(yù)測模型和知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集；
37、獲取所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體的實(shí)時狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合所述電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險評估報告和電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)集進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表；
38、根據(jù)所述電網(wǎng)設(shè)備高頻故障列表結(jié)合所述知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體進(jìn)行匹配分析，獲得預(yù)設(shè)數(shù)量的電網(wǎng)災(zāi)害處理方案，并進(jìn)行分析處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行韌性指標(biāo)優(yōu)化值，并確定電網(wǎng)災(zāi)害處理最優(yōu)方案。
39、可選地，在本技術(shù)所述的一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御系統(tǒng)中，所述獲取多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字孿生體構(gòu)建處理，獲得知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體，包括：
40、獲取多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)，包括靜態(tài)電網(wǎng)參數(shù)數(shù)據(jù)、動態(tài)電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)、實(shí)時災(zāi)害環(huán)境影響數(shù)據(jù)、歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)和電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)維記錄數(shù)據(jù)；
41、根據(jù)所述靜態(tài)電網(wǎng)參數(shù)數(shù)據(jù)、動態(tài)電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)和歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)構(gòu)建電網(wǎng)物理與安全機(jī)理模型庫，包括潮流計(jì)算模型、暫態(tài)穩(wěn)定模型、設(shè)備熱容量模型和桿塔力學(xué)強(qiáng)度模型；
42、根據(jù)所述實(shí)時災(zāi)害環(huán)境影響數(shù)據(jù)和歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)構(gòu)建自然災(zāi)害動力學(xué)模型庫，包括臺風(fēng)風(fēng)場模型、覆冰增長模型、山火蔓延模型和洪水演進(jìn)模型；
43、根據(jù)所述歷史電網(wǎng)災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)和電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)維記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行文本解析、實(shí)體識別、關(guān)系提取和數(shù)據(jù)融合處理，獲得電網(wǎng)運(yùn)行知識圖譜；
44、將所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)、電網(wǎng)物理與安全機(jī)理模型庫、自然災(zāi)害動力學(xué)模型庫和電網(wǎng)運(yùn)行知識圖譜通過數(shù)據(jù)模型與服務(wù)接口進(jìn)行集成，獲得知識增強(qiáng)電網(wǎng)災(zāi)害耦合數(shù)字孿生體。
45、可選地，在本技術(shù)所述的一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御系統(tǒng)中，所述根據(jù)所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)提取災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集，根據(jù)災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理，獲得虛擬災(zāi)害事件序列場景集，包括：
46、根據(jù)所述多源電網(wǎng)運(yùn)行記錄數(shù)據(jù)提取災(zāi)害事件評估數(shù)據(jù)集，包括災(zāi)害類型特征數(shù)據(jù)、災(zāi)害強(qiáng)度、災(zāi)害位置數(shù)據(jù)和災(zāi)害持續(xù)時長以及對應(yīng)的歷史地理氣候數(shù)據(jù)；
47、獲取地理氣候預(yù)測數(shù)據(jù)；
48、根據(jù)所述災(zāi)害類型特征數(shù)據(jù)、災(zāi)害強(qiáng)度、災(zāi)害位置數(shù)據(jù)和災(zāi)害持續(xù)時長以及對應(yīng)的歷史地理氣候數(shù)據(jù)結(jié)合所述地理氣候預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，獲得災(zāi)害統(tǒng)計(jì)模型和災(zāi)害生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型；
49、根據(jù)所述災(zāi)害統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行災(zāi)害參數(shù)提取和組合，生成災(zāi)害事件序列；
50、根據(jù)所述災(zāi)害生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合預(yù)設(shè)極端災(zāi)害生成條件，生成極端災(zāi)害事件序列；
51、根據(jù)所述災(zāi)害事件序列和極端災(zāi)害事件序列進(jìn)行融合處理，獲得虛擬災(zāi)害事件序列場景集。
52、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法程序，所述一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法程序被處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)如上述任一項(xiàng)所述的一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法的步驟。
53、由上可知，本技術(shù)提供的一種電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御方法、系統(tǒng)和介質(zhì)，通過構(gòu)建數(shù)字孿生體、生成災(zāi)害場景集、雙通道協(xié)同預(yù)警推演和人機(jī)交互韌性評估，從而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)自然災(zāi)害的預(yù)測和防御。
54、本技術(shù)的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本技術(shù)實(shí)施例了解。本技術(shù)的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在所寫的說明書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。