(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111514373.7 (22)申请日 2021.12.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113901679 A (43)申请公布日 2022.01.07 (73)专利权人 中国南方电网有限责任公司超高 压输电公司广州局 地址 510700 广东省广州市黄埔区科 学大 道223号2号楼 (72)发明人 杨洋　石延辉　张海凤　袁海　 廖毅　洪乐洲　杨阳　吴梦凡　 吴桐　张朝斌　张博　黄家豪　 李凯协　赖皓　黄锴　廖名洋　 张卓杰　姚言超　夏杰　李金安　 秦金锋　许浩强　王蒙　叶志良　 袁振峰　黄兆　严伟　蔡斌　关就　 廖聪　李莉　赵晓杰　孔玮琦　 王越章　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 代理人 成亚婷(51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 111/08(2020.01) G06F 113/04(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (56)对比文件 CN 103955801 A,2014.07.3 0 CN 113591367 A,2021.1 1.02 CN 103955801 A,2014.07.3 0 CN 1084909 23 A,2018.09.04 US 201717 7016 A1,2017.0 6.22 US 20202 93653 A1,2020.09.17 CN 102055187 A,201 1.05.11 US 2016217674 A1,2016.07.28 赵渊等.电网可靠性评估中相关性变量的非 参数R藤Copula模型. 《中国电机 工程学报》 .2019,(第0 3期), 王晓滨等.系统状态空间分割法在电力系统 可靠性评估中的应用. 《电网技 术》 .2011,(第10 期), 审查员 颜佳 (54)发明名称 电力系统的可靠性分析方法、 装置和计算机 设备 (57)摘要 本申请涉及一种电力系统的可靠性分析方 法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产 品， 该方法包括： 根据目标电力系统的故障概率 密度函数对初始运行数据集进行抽样， 获得第一 数据空间； 将第一数据空间中的多组第二运行数 据输入至目标电力系统的潮流方程中， 获得第二 数据空间； 根据第二数据空间的多个特征矩阵对 第二数据空间进行分解获得多个子空间； 基于多 个子空间的故障概率对目标电力系统的可靠性 进行分析。 本申请提供的电力系统的可靠性分析 方法， 通过对第二数据空间进行分解获得多个子空间， 能够提高计算数据空间的小概率故障事件 的概率的准确率， 使 得对目标电力系统的可靠性 分析更加的准确。 权利要求书2页 说明书15页 附图4页 CN 113901679 B 2022.04.26 CN 113901679 B 1.一种电力系统的可靠性分析 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 根据目标电力系统 的故障概率密度函数对初始运行数据集进行抽 样， 获得第 一数据空 间； 所述故障概率密度函数是根据所述 目标电力系统的历史运行数据获得的； 所述初始运 行数据集包括所述目标电力系统的多组第一运行数据； 所述第一数据空间包括所述目标电 力系统的多组第二 运行数据； 将所述多组第二运行数据输入至所述目标电力系统的潮流方程中， 获得第二数据空 间， 所述第二数据空间包括所述多组第二运行数据以及与所述多组第二运行数据对应的系 统极限状态结果； 根据所述第二数据空间的多个特征矩阵对所述第二数据空间进行分解获得多个子空 间； 基于所述多个子空间的故障概率对所述目标电力系统 的可靠性进行分析， 所述故障概 率包括所述多个子空间中每一个子空间的小概 率故障事 件的概率。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 二数据空间的多个特征矩 阵对所述第二数据空间进行分解获得多个子空间， 包括： 基于所述多组第二运行数据以及与 所述多组第 二运行数据对应的系统极限状态结果， 获得所述第二数据空间的梯度矩阵； 根据所述梯度矩阵计算所述第二数据空间的所述多个特 征矩阵； 将所述多个特征矩阵中的每一个特征矩阵与所述第二数据空间进行矩阵乘法运算获 得所述多个子空间， 所述多个特 征矩阵与所述多个子空间一 一对应。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据目标子空间的小概率故障事件的概率和预设条件概率的乘积， 获得所述多个子空 间的故障概 率， 所述目标子空间对应的所述特 征矩阵的特 征值最小。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述目标子空间中的运行数据输入至目标粒子群小波神经网络模型中， 获得所述目 标子空间的小概 率故障事 件的概率。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述多个子空间中的运行数据对初始粒子群小波神经网络模型进行训练， 获得所 述目标粒子群小 波神经网络模型。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 计算所述多个子空间中每一个子空间的误差； 根据所述多个子空间对应的误差确定所述多个子空间是否满足收敛要求； 若所述多个子空间满足所述收敛要求， 则根据所述多个子空间的小概率故障事件概率 对所述电力系统的可靠性进行分析； 若所述多个子空间中至少一个子空间不满足所述收敛要求， 则生成附加条件数据空 间， 根据所述附加条件数据空间对所述第一数据空间进行 更新。 7.一种电力系统的可靠性分析装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 抽样获得模块， 用于根据目标电力系统 的故障概率密度函数对初始运行数据集进行抽 样， 获得第一数据 空间； 所述故障概率密度函数是根据所述 目标电力系统的历史运行数据 获得的； 所述初始运行数据集包括所述 目标电力系统的多组第一运行数据； 所述第一数据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113901679 B 2空间包括所述目标电力系统的多组第二 运行数据； 输入获得模块， 用于将所述多组第二运行数据输入至所述目标电力系统的潮流方程 中， 获得第二数据 空间， 所述第二数据 空间包括所述多组第二运行数据以及与所述多组第 二运行数据对应的系统极限状态结果； 分解模块， 用于根据 所述第二数据空间的多个特征矩阵对所述第 二数据空间进行分解 获得多个子空间； 分析模块， 用于基于所述多个子空间的故障概率对所述目标电力系统的可靠性进行分 析， 所述故障概 率包括所述多个子空间中每一个子空间的小概 率故障事 件的概率。 8.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述分解模块， 具体用于基于所述多组第 二运行数据以及与所述多组第二运行数据对应的系统极限状态结果， 获得所述第二数据空 间的梯度矩阵； 根据所述梯度矩阵计算所述第二数据 空间的所述多个特征矩阵； 将所述多 个特征矩阵中的每一个特征矩阵与所述第二数据空间进行矩阵乘法运算获得所述多个子 空间， 所述多个特 征矩阵与所述多个子空间一 一对应。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113901679 B 3