(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211158492.8 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 中国电力科 学研究院有限公司 地址 100192 北京市海淀区清河小营东路 15号 申请人 国网天津市电力公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 李琰　王新迎　李健　王天昊　 宋海涛　 (74)专利代理 机构 北京中巡通大知识产权代理 有限公司 1 1703 专利代理师 李宏德 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) H02J 3/00(2006.01) G06F 113/04(2020.01) (54)发明名称 基于人工智能辨识的电力系统运行场景辨 识方法及系统 (57)摘要 本发明属于电力自动化技术领域， 公开一种 基于人工智能辨识的电力系统运行场景辨识方 法及系统； 所述方法， 包括： 获取目标电网的电气 量数据； 将待目标电网的电气量数据输入预先训 练好的图卷积人工神经网络中进行辨识， 获得电 力系统运行场景的辨识结果； 输出所述辨识结 果。 本发明对电力系统运行场景进行详细划分， 一方面兼顾了目前已有场景； 另一方面充分考虑 了新能源出力的影 响， 能够为及时掌握电力系统 状态所在的场景提供支撑， 为电力系统分析和运 维提供更加可靠高效的数据基础。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115422844 A 2022.12.02 CN 115422844 A 1.基于人工智能辨识的电力系统运行场景辨识方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取目标电网的电气量数据； 将待目标电网的电气量数据输入预先训练好的图卷积人工神经网络 中进行辨识， 获得 电力系统运行场景的辨识结果； 输出所述辨识结果。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能辨识 的电力系统运行场景辨识方法， 其特征在 于， 所述电气量数据包括： 目标电网中所有发电机的有功功率、 无功功率、 节点电压的幅值 和相角， 以及所有 线路的有功 功率和无功 功率。 3.根据权利要求1所述的基于人工智能辨识 的电力系统运行场景辨识方法， 其特征在 于， 所述辨识结果包括 一级场景、 二级场景、 三级场景、 四级场景和五级场景中一种或多种； 所述一级场景为季节； 所述二级场景为目标电网负荷大小； 所述三级场景为影响目标电网的预设事 件； 所述四级场景为 风电出力划分； 所述五级场景为 光伏出力划分。 4.根据权利要求3所述的基于人工智能辨识 的电力系统运行场景辨识方法， 其特征在 于， 所述一级场景包括： 春季、 夏季、 秋 季和冬季； 所述二级场景包括： 大负荷和小负荷； 大负荷为目标电网负荷大于或等于70％额定负 荷； 小负荷为目标电网负荷小于70％额定负荷； 所述三级场景包括： 预设节假日、 预设活动、 周末、 预设天气、 地质灾害、 预设突发事件、 电网正常、 电网事故、 电网检修中一种或多种； 所述四级场景包括： 风电出力大发、 风电出力小发和风电出力平发； 所述五级场景包括： 光伏出力大发、 光伏出力小发和夜间光伏0发。 5.根据权利要求3所述的基于人工智能辨识 的电力系统运行场景辨识方法， 其特征在 于， 所述预 先训练好的图卷积人工神经网络通过以下步骤训练获得： 获取一段时间目标电网的历史电气量数据； 预设时间间隔设置一个采样点， 一个采样 点的电气量数据和对应的五维场景数据构成了一个样本； 所述五维场景数据包括一级场 景、 二级场景、 三级场景、 四级场景和五级场景； 将所有样本输入图卷积人工神经网络进行训练， 输出电力系统运行场景； 利用历史样 本训练直至网络 收敛或者达到设定的最大迭代 次数后， 完成卷积人工神经网络的训练， 获 得预先训练好的卷积人工神经网络 。 6.根据权利要求3所述的基于人工智能辨识 的电力系统运行场景辨识方法， 其特征在 于， 所述预 先训练好的图卷积人工神经网络通过以下步骤训练获得： 获取一段时间目标电网的历史电气量数据； 预设时间间隔设置一个采样点， 一个采样 点的电气量数据和对应的四维级场景数据构成了一个样本； 所述四维场景数据包括二级场 景、 三级场景、 四级场景和五级场景； 将所有样本根据四季分为 四季的历史样本； 针对四季的历史样本建立 四个卷积人工神 经网络； 将四季的历史样本输入对应的图卷积人工神经网络进行训练， 输出电力系统运行 场景； 利用四季的历史样本训练直至对应网络 收敛或者达到设定的最大迭代 次数后， 完成权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115422844 A 2卷积人工神经网络的训练， 获得四季对应的预 先训练好的卷积人工神经网络 。 7.基于人工智能辨识的电力系统运行场景辨识装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取目标电网的电气量数据； 辨识模块， 用于将待目标电网的电气量数据输入预先训练好的图卷积人工神经网络中 进行辨识， 获得电力系统运行场景的辨识结果； 输出模块， 用于 输出所述辨识结果。 8.根据权利要求7所述的基于人工智能辨识 的电力系统运行场景辨识装置， 其特征在 于， 所述电气量数据包括： 目标电网中所有发电机的有功功率、 无功功率、 节点电压的幅值 和相角， 以及所有 线路的有功 功率和无功 功率； 所述辨识结果包括一级场景、 二级场景、 三级场景、 四级场景和五级场景中一种或多 种； 所述一级场景为季节； 所述二级场景为目标电网负荷大小； 所述三级场景为影响目标电网的预设事 件； 所述四级场景为 风电出力划分； 所述五级场景为 光伏出力划分。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述处理器用于执行存储器 中存 储的计算机程序以实现如权利要求1至6中任意一项所述的基于人工智能辨识的电力系统 运行场景辨识方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有至少一个 指令， 所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求 1至6中任意一项所述的基于人工 智能辨识的电力系统运行场景辨识方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115422844 A 3