CN101620250B

CN101620250B - 量测质量的自适应监测方法

Info

Publication number: CN101620250B
Application number: CN 200810039840
Authority: CN
Inventors: 李昌; 杨晓玲; 章良栋; 张卫红
Original assignee: SHANGHAI SUNRISE POWER TECHNOLOGY Co Ltd
Current assignee: Cloud Power Polytron Technologies Inc
Priority date: 2008-06-30
Filing date: 2008-06-30
Publication date: 2013-04-03
Anticipated expiration: 2028-06-30
Also published as: CN101620250A

Abstract

一种量测质量的自适应监测方法，涉及电力系统数据处理技术领域，所解决的是的对量测的质量进行监测的技术问题。该方法的特征在于，具体步骤如下：1)对每个量测按所属RTU通道自动分区；2)对每个量测采用多种监测方式在指定时间段中进行数据质量监测，从而得到一个低质量量测矩阵；3)对低质量量测矩阵进行统计分析，计算出各分区量测的低质量比例，并根据权值分配原则自动修改低质量RTU通道的权值；4)重复步骤2)-3)直至排除所有的低质量RTU，找出真正的低质量量测点；5)根据低质量量测点的分区及质量值，从数值上区分其原因，从而得出低质量量测来源的分析报告。利用本发明提供的方法，能自动找出低质量量测来源。

Description

量测质量的自适应监测方法

技术领域

本发明涉及电力系统数据处理技术，特别是涉及一种用于监测电力系统的远动量测采集可靠性的量测质量的自适应监测方法的技术。

背景技术

状态估计是现代能量管理系统(EMS)的高级应用软件的基本内容，它根据数据采集与监控系统(SCADA)收集到的量测值，以求解非线性方程组的迭代方法求得系统状态变量(母线电压的幅值和相角)的最佳估计值。

电力系统状态估计的主要功能是：1)对数据进行计算，得到最接近于系统真实状态的最佳估计值，提高数据的精度。2)对生数据进行不良数据的检测和辨识，删除或修正不良数据，提高数据系统的可靠性。3)算出完整而准确的电力系统的各种电气量，使数据库完整。4)根据遥测量估计电网的实际开关状态，纠正偶然出现的错误的开关状态信息，以保证数据库中电网接线方式的正确性。5)某些可疑或未知的参数作为状态量处理时，可以估计出这些参数的值。

数据流程上，电力系统状态估计程序输入的是低精度、不完整、偶尔还有不良数据的“生数据”，而输出的则是精度高、完整和可靠的数据。因此，其数据源的质量对其数据处理速度及数据处理的可靠性影响很大。如果能够给状态估计程序提供一个好的数据源，将改善状态估计的运行环境，加快状态估计的收敛，提高状态估计对数据处理的可靠性。

目前，国内外对SCADA数据采用各种预处理方式，使的状态估计的输入数据质量有所提高。但缺乏一种技术方法，来监测这些低精度，质量不高的数据。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种通过对历史数据和实时数据进行分析，采用适应权值的方法辨别低质量数据来源，从而自动找出低质量数据来源的自适应监测方法。

为了解决上述技术问题，本发明所提供的一种量测质量的自适应监测方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)对每个量测按照所属的RTU通道自动分区；

2)对每个量测采用多种监测方式在指定时间段中进行数据质量监测，从而得到一个低质量量测矩阵；

3)对低质量量测矩阵进行统计分析，计算出各分区量测的低质量比例，并根据权值分配原则自动修改低质量RTU通道的权值，以排除对其他量测质量的污染；

4)重复步骤2)-3)直至排除所有的低质量RTU，找出真正的低质量量测点；

5)根据低质量量测点的分区及其质量值，排除低质量RTU的污染后，从数值上区分其原因是该测点采集装置的误差还是RTU通道误差，从而得出低质量量测来源的分析报告。

量测的质量是指：电力系统中数据采集与真值的偏差除以每个电压等级的基准功率所得到的值；

权值分配原则是指：1)对历史上同点的量测连续出现相同的低质量，赋予的权值是自动适应的，有加速惩罚效果；2)对每种监测方式所监测到的实时数据，自动分配不同的权值，以区分监测方式的严密性和科学可行性；3)对监测到的非量测测点原因所导致的低质量自动调整权值。

进一步的，所述的监测方式包括：母线不平衡、线路不平衡、变压器不平衡、厂站注入负荷不平衡、发动机出力方向、线路潮流越限、变压器潮流过载、母线电压异常、电容、电抗无功异常、联络线潮流方向异常、电压、电流、潮流不匹配、并列母线电压差异常、同设备线电压差异常、同设备三相电流异常。

本发明提供的量测质量的自适应监测方法，通过对采样数据进行自动分区，采用多种监测方式在指定时间内进行循环监测，从而得到一个低质量量测矩阵，然后再根据分区结果和低质量量测矩阵分析低质量量测来源，并自动纠正低质量RTU通道所属量测权值后重新计算量测数据的加权质量，使低质量数据不再变化，结束迭代，因此能够排除低质量通道的污染，最后找出低质量量测来源，使自动化维护人员能有选择性的、快速的定位到低质量量测上。

附图说明

图1是本发明实施例量测质量的自适应监测方法的流程图；

图2是本发明实施例量测质量的自适应监测方法的量测监控方式逻辑图。

具体实施方式

以下结合具体的实施例对本发明的技术方案作进一步详细描述。

本发明实施例所提供的一种量测质量的自适应监测方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)对每个量测按照所属的RTU通道自动分区；

权值分配原则是指：1)对历史上同点的量测连续出现相同的低质量，赋予的权值是自动适应的，有加速惩罚效果；2)对每种监测方式所监测到的实时数据，自动分配不同的权值，以区分监测方式的严密性和科学可行性；3)对监测到的低质量RTU所属量测原因所导致的低质量量测自动调整权值。

如图1所示，量测质量的自适应监测方法的实现流程如下：

1)获取实时通道RTU信息，对每个量测按照所属的RTU通道自动分区，记为：A＝{A1，A2，A3,......}；

2)形成网络拓扑，取一个时间断面，把分区的每个量测映射到相应的容器，记为：M＝{M1，M2，M3，......}；

3)使用多种监测方式进行监测，对每种监测方式循环监测所得到的低质量量测分配一个权值Wi；

4)对3)所得到的低质量量测求取加权和∑Wi，并对其赋予时间标识后存入数据库，从而得到多维量测质量向量，记为：V(1)＝{M1∑Wi，M2∑Wi，M3∑Wi,......}；

5)重复2)-4)步，直至达到指定的时间，并将其相应的质量向量和时间标识存入数据库，得到多维的向量矩阵Mat＝{V(1)^T，V(2)^T，V(3)^T,......}，其中V(i)V(i)^T＝I，I为单位对角矩阵，该矩阵达到一个可以实用的数量级，其指定的时间需要至少30天；

6)分析多维的向量矩阵Mat，抽取其中质量值较低的数据，得到低质量量测矩阵M_low；

7)分析低质量量测矩阵M_low，索引低质量量测相应的分区，并根据通信质量要求设定误码率的门槛值为3％，从而计算出各分区的量测低质量比例，并将其由高到低排列形成矩阵A_low＝{A1，A2，A3,......}，其中A_low∈A；

8)记录所有A_low的量测集为M_RTUlow，其中MRTU_low∈M_low，M_siglow为M_RTUlow补集，令MRTU_low+M_siglow ∈M_low，且M_RTUlow+M_siglow为M_low的真子集；

9)记录低质量的RTU通道到MALL_RTUlow，将其对应的量测权值修改为较小的值，以排除其污染，再重复6)-9)，直至M_RTUlow为空，这时M_siglow＝M_low；

10)在步骤9)的迭代过程中逐次得到的MALL_RTUlow并集为RTU通道误码率高的RTU，需要排除其影响，重新计算量测的质量值，迭代结束后所得到的M_siglow为确认为排除通道污染后单点低质量量测，根据该量测点的分区及其质量值，从数值上区分其原因是采集装置的误差还是通道RTU误差，从而决定是否需要检查量测所在的PT，CT。

如图2所示，所述的监测方式包括：母线不平衡、线路不平衡、变压器不平衡、厂站注入负荷不平衡、发动机出力方向、线路潮流越限、变压器潮流过载、母线电压异常、电容、电抗无功异常、联络线潮流方向异常、电压、电流、潮流不匹配、并列母线电压差异常、同设备线电压差异常、同设备三相电流异常。

Claims

1.一种量测质量的自适应监测方法，其特征在于，具体步骤如下：

1)获取实时通道RTU信息，对每个量测按照所属的RTU通道自动分区，记为：A＝{A1，A2，A3，......}；

2)对每个量测采用多种监测方式在指定时间段中进行数据质量监测，从而得到一个低质量量测矩阵，得到低质量量测矩阵的具体步骤如下：

2.1)形成网络拓扑，取一个时间断面，把分区的每个量测映射到相应的容器，记为：M＝{M1，M2，M3，......}；

2.2)使用多种监测方式进行监测，对每种监测方式循环监测所得到的低质量量测分配一个权值Wi；

2.3)对步骤2.2)所得到的低质量量测求取加权和∑Wi，并对其赋予时间标识后存入数据库，从而得到多维量测质量向量，记为：V(1)＝{M1∑Wi，M2∑Wi，M3∑Wi，......}；

2.4)重复2.1)-2.3)步，直至达到指定的时间，并将其相应的质量向量和时间标识存入数据库，得到多维的向量矩阵Mat＝{V(1)^T，V(2)^T，V(3)^T，......}，其中V(i)V(i)^T＝I，I为单位对角矩阵，该矩阵达到一个实用的数量级，其指定的时间需要至少30天；

2.5)分析多维的向量矩阵Mat，抽取其中质量值较低的数据，得到低质量量测矩阵M_low；

3)对低质量量测矩阵进行统计分析，计算出各分区量测的低质量比例，并根据权值分配原则自动修改低质量RTU通道的权值，以排除对其他量测质量的污染，排除污染的具体步骤如下：

3.1)分析低质量量测矩阵M_low，索引低质量量测相应的分区，并根据通信质量要求设定误码率的门槛值为3％，从而计算出各分区的量测低质量比例，并将其由高到低排列形成矩阵A_low＝{A1，A2，A3，......}，其中A_low∈A；

3.2)记录所有A_low的量测集为M_RTUlow，其中M_RTUlow∈M_low，M_siglow为M_RTUlow补集，令M_RTUlow+M_siglow∈M_low，且M_RTUlow+M_siglow为M_low的真子集；

3.3)记录低质量的RTU通道到MALL_RTUlow，将其对应的量测权值修改为较小的值，以排除其污染；

4)重复步骤2)-3)直至排除所有的低质量RTU，找出真正的低质量量测点，此时M_RTUlow为空，M_siglow＝M_low；

其中，在迭代过程中逐次得到的MALL_RTUlow并集为RTU通道误码率高的RTU，需要排除其影响，重新计算量测的质量值，迭代结束后所得到的M_siglow为确认为排除通道污染后单点低质量量测；

5)根据低质量量测点的分区及其质量值，排除低质量RTU的污染后，从数值上区分其原因是该测点采集装置的误差还是RTU通道误差，从而得出低质量量测来源的分析报告；

2.根据权利要求1所述的量测质量的自适应监测方法，其特征在于，所述的监测方式包括：母线不平衡、线路不平衡、变压器不平衡、厂站注入负荷不平衡、发动机出力方向、线路潮流越限、变压器潮流过载、母线电压异常、电容、电抗无功异常、联络线潮流方向异常、电压、电流、潮流不匹配、并列母线电压差异常、同设备线电压差异常、同设备三相电流异常。