CN109146265A - 基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法。从电能质量监测系统中获取母线上安装的电能质量监测终端采集的预设时间内的负序电压监测数据，并形成负序电压时间序列数据；从用电信息采集系统中获取母线所供电的所有用户预设时间内的用电有功功率数据，并形成用电有功功率时间序列数据；使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化时间序列数据；使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率时间序列数据与母线上负序电压时间序列数据的相关性，并进行三相不平衡源溯源。本发明方法能够分析每个用户平均有功功率序列数据与负序电压序列数据的相关性，判断其中相关性最强的用户为三相不平衡源。

Description

基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法

技术领域

本发明涉及一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法。

背景技术

随着现代工业发展趋势的日益加快，电网中的三相不平衡负荷也随之增多，使得公用电网三相不平衡问题日益严重，电压和电流中所含的负序分量将对电气设备产生诸多不良影响，如增加线路电能的损耗、降低了配电变压器的效率、导致配电变压器的运行温度升高，缩短使用寿命。实际电力系统中一条母线往往连接多个三相不平衡用户，这些用户间的三相不平衡电压、电流相互影响，如何根据已有数据准确定位三相不平衡源，是定量划分三相不平衡责任的基础，也是有效治理三相不平衡，保证电网和用户安全高效运行的前提。

目前三相电压不平衡溯源方法可分为两种：负序功率方向法和责任分摊法。负序功率方向法用于区分系统侧和用户侧哪一侧为主要三相不平衡源，对于同一母线上连接多个三相不平衡源时难以使用。对于三相电压不平衡责任的定量计算通常使用责任分摊法，通过分析计算系统侧和用户侧负序等效电路，分摊每一个用户的三相不平衡责任。这种方法实际上同时进行溯源与责任分摊，首先通过工程经验判断疑似不平衡源，再使用专门测试得到的数据求解三相不平衡责任指标，结果较大的认为是主要三相不平衡源。

目前此问题存在以下技术缺陷：

1、现有的责任分摊方法如阻抗近似法、线性化法等，都需要对母线的基波电压和各馈线的基波电流进行精确测量，利用包含幅值和相角的采样值进行计算，但目前国家电网公司统一推广的电能质量监测系统均只能提供基波电压电流的3分钟统计值，这导致现有所有方法均无法适用。

2、现有的责任分摊方法大多基于短时测量的瞬时数据，但是三相不平衡是长期存在的稳态量，通过短时间瞬时数据测量进行三相不平衡源溯源和责任分摊不够准确，也很难得到多方认可和接受。

3、目前电能质量监测系统监测点有限，无法做到对每个专变用户均进行监测，但三相不平衡大多是由于低压不平衡用户引起的，仅靠安装在变电站母线上的电能质量监测终端提供的监测数据无法对每个用户的电压、电流数据进行准确的测量，因此无法进行低压用户的责任划分。

4、现有责任计算方法都基于诺顿等效电路，理论上需要已知系统侧和各个三相不平衡源的诺顿等效电流源负序电流，但是由于这一电流无法测量得到，通常使用支路电流进行近似计算，由于三相不平衡源之间的耦合及其交互影响，这种近似计算将导致责任指标计算存在较大误差，甚至引起三相不平衡源溯源不准确的问题。

5、现有责任分摊方法受等效负序阻抗波动影响大，目前通过把阻抗的波动等效成电流源电流的波动，再进行责任划分计算。这种方法计算量较大、且存在误差，都不能从根本上解决这一问题。

因此，实际工程上，迫切需要一种利用实际电能质量监测系统统计数据，融合其它电力系统数据(如用电信息采集系统的用户用电数据)，基于时间序列相似性算法的三相不平衡源溯源新方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，该方法能够分析每个用户平均有功功率序列数据与负序电压序列数据的相关性，判断其中相关性最强的用户为三相不平衡源。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，包括如下步骤：

步骤S1：从电能质量监测系统中获取母线上安装的电能质量监测终端采集的预设时间内的负序电压监测数据，并形成负序电压时间序列数据；

步骤S2：从用电信息采集系统中获取母线所供电的所有用户预设时间内的用电有功功率数据，并形成用电有功功率时间序列数据；

步骤S3：使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化时间序列数据；

步骤S4：使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率时间序列数据与母线上负序电压时间序列数据的相关性，并进行三相不平衡源溯源。

在本发明一实施例中，所述步骤S1中，电能质量监测终端安装于10kV母线上，即公共连接点处。

在本发明一实施例中，所述负序电压时间序列数据为负序电压95％概率大值的时间序列数据，设共得到m个数据，负序电压时间序列数据表示为U＝<u₁,…,u_m>。

在本发明一实施例中，所述步骤S2中，所述用电有功功率数据为预设时间内的用电平均有功功率数据，设母线共接有N个用户，每个用户采样n个点，则可得N个用户用电平均有功功率时间序列数据可表示为P₁＝<p₁₁,…,p_1n>、P₂＝<p₂₁,…,p_2n>、……P_N＝<p_N1,…,p_Nn>。

在本发明一实施例中，所述步骤S3中，使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化序列数据，即对获取的负序电压时间序列数据和用户平均有功功率时间序列数据进行z-score标准化处理，使用标准化方法得到标准化处理后的标准化时间序列数据U’＝<u₁’,…,u_m’>、P₁’＝<p₁₁’,…,p_1n’>、P₂’＝<p₂₁’,…,p_2n’>、……P_N’＝<p_N1’,…,p_Nn’>。

在本发明一实施例中，所述步骤S4的具体实现过程如下：

取负序电压的标准化时间序列数据U’＝<u₁’,…,u_m’>和其中一个用电平均有功功率的标准化时间序列数据P_k’＝<p_k1’,…,p_kn’>；首先计算两序列点之间的欧式距离，获得一个两序列欧式距离矩阵M，M[i,j]表示序列P_k’第i个点与序列U’第j个点之间的欧式距离；

定义M_c为累积距离矩阵，依据下式(1)给M_c矩阵第一行和第一列赋初值：

对于2≤i≤n中的每一个i，计算j从2到m的累积距离M_c[i,j]，M_c[i,j]的计算方法如下(2)式所示：

由式(2)最终可得到M_c[n,m]值，则最优路径匹配下的DTW距离可通过下式(3)计算：

其中，DTW(P_k’，U’)即为DTW距离，其可表征在最优匹配条件下P_k’与U’的相似度匹配误差；

由于共有N个用户，用电平均有功功率序列数据分别为P₁’、P₂’、P₃’……P_N’，母线负序电压序列数据为U’，则可以计算得到DTW(P₁’,U’)、DTW(P₂’,U’)、DTW(P₃’,U’)……DTW(P_N’,U’)，由于DTW的值越小，两个序列的相似性越高，因此选择DTW最小的用户为三相不平衡来源。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明方法结合用电信息采集系统数据与电能质量监测系统数据的特性，使用动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法，计算每个用户用电量与PCC点负序电压的相关性，比较得出相关性最强的用户，则认为该用户为主要三相不平衡源。该溯源方法在电能质量监测点有限的情况下，充分挖掘大量部署的智能电表数据价值，通过用户用电情况与负序电压情况的数据关联分析结果，推断引起三相不平衡问题的可能用户，原理简单、使用方便，结果客观可信，可用于长期的责任划分，不需要增加安装专用监测装置，不需要此条母线出线到用户的接线形式和线路参数，更具工程实用性、具有较强的推广应用价值，为准确的三相不平衡责任划分、未来依质定价和精准治理提供依据。

附图说明

图1为三相不平衡责任工程问题示意图。

图2为本发明三相不平衡源溯源算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

本发明提供了一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，包括如下步骤：

步骤S1：从电能质量监测系统中获取母线上安装的电能质量监测终端采集的预设时间内的负序电压监测数据，并形成负序电压时间序列数据；

步骤S2：从用电信息采集系统中获取母线所供电的所有用户预设时间内的用电有功功率数据，并形成用电有功功率时间序列数据；

步骤S3：使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化时间序列数据；

步骤S4：使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率时间序列数据与母线上负序电压时间序列数据的相关性，并进行三相不平衡源溯源。

所述步骤S1中，电能质量监测终端安装于10kV母线上，即公共连接点处。所述负序电压时间序列数据为负序电压95％概率大值的时间序列数据，设共得到m个数据，负序电压时间序列数据表示为U＝<u₁,…,u_m>。

所述步骤S2中，所述用电有功功率数据为预设时间内的用电平均有功功率数据，设母线共接有N个用户，每个用户采样n个点，则可得N个用户用电平均有功功率时间序列数据可表示为P₁＝<p₁₁,…,p_1n>、P₂＝<p₂₁,…,p_2n>、……P_N＝<p_N1,…,p_Nn>。

所述步骤S3中，使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化序列数据，即对获取的负序电压时间序列数据和用户平均有功功率时间序列数据进行z-score标准化处理，使用标准化方法得到标准化处理后的标准化时间序列数据U’＝<u₁’,…,u_m’>、P₁’＝<p₁₁’,…,p_1n’>、P₂’＝<p₂₁’,…,p_2n’>、……P_N’＝<p_N1’,…,p_Nn’>。

所述步骤S4的具体实现过程如下：

取负序电压的标准化时间序列数据U’＝<u₁’,…,u_m’>和其中一个用电平均有功功率的标准化时间序列数据P_k’＝<p_k1’,…,p_kn’>；首先计算两序列点之间的欧式距离，获得一个两序列欧式距离矩阵M，M[i,j]表示序列P_k’第i个点与序列U’第j个点之间的欧式距离；

定义M_c为累积距离矩阵，依据下式(1)给M_c矩阵第一行和第一列赋初值：

对于2≤i≤n中的每一个i，计算j从2到m的累积距离M_c[i,j]，M_c[i,j]的计算方法如下(2)式所示：

由式(2)最终可得到M_c[n,m]值，则最优路径匹配下的DTW距离可通过下式(3)计算：

其中，DTW(P_k’，U’)即为DTW距离，其可表征在最优匹配条件下P_k’与U’的相似度匹配误差；

由于共有N个用户，用电平均有功功率序列数据分别为P₁’、P₂’、P₃’……P_N’，母线负序电压序列数据为U’，则可以计算得到DTW(P₁’,U’)、DTW(P₂’,U’)、DTW(P₃’,U’)……DTW(P_N’,U’)，由于DTW的值越小，两个序列的相似性越高，因此选择DTW最小的用户为三相不平衡来源。

以下为本发明的具体实现过程。

如图1所示，得到10kV母线处电能质量监测终端的负序电压监测数据以及连接于该母线的各个用户在用电信息采集系统(图1中各用户计量点)中的平均有功功率计量数据，分析每个用户平均有功功率序列数据与负序电压序列数据的相关性，判断其中相关性最强的用户为三相不平衡源。如图2所示，本发明基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法的实现步骤如下：

(1)从电能质量监测系统中获取某条母线上(公共连接点，即PCC点)安装的电能质量监测终端采集的一段时间内的负序电压监测数据，并形成时间序列数据；

(2)从用电信息采集系统中获取此条母线所供电的所有用户的此时段内的用电有功功率数据，并形成时间序列数据；

(3)使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化序列数据；

(4)使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率序列数据与公共连接点负序电压序列数据的相关性，并进行三相不平衡源溯源。

以下对上述步骤进行详述：

(1)获取电能质量监测数据：如图1所示，目前电网公司供电系统中电能质量监测点位于10kV母线，即公共连接点(Point of Common Coupling,PCC)，电能质量监测系统获得的数据时间间隔为3分钟，各次基波电压同时包含最大值，最小值，平均值和95％概率大值。本专利选择负序电压95％概率大值的时间序列数据进行分析，设共得到m个数据，负序电压序列数据表示为U＝<u₁,…,u_m>。

(2)获取用电信息采集系统数据：如图1所示，每个用户均装设有电能表(即图1中各用户用电信息采集系统中的计量点)，可通过用电信息采集系统获取用户一段时间的用电平均有功功率数据，一般用电信息采集系统中数据时间间隔为15分钟。设该PCC处共接有N个用户，每个用户采样n个点，则可得N个用户用电平均有功功率时间序列数据可表示为P₁＝<p₁₁,…,p_1n>、P₂＝<p₂₁,…,p_2n>、……P_N＝<p_N1,…,p_Nn>。

(3)数据无量纲化处理：为了避免各组序列数据量纲对后续计算的影响，对获取的负序电压时间序列数据和用户平均有功功率时间序列数据进行z-score标准化处理，使用标准化方法得到标准化处理后的时间数据序列U’＝<u₁’,…,u_m’>、P₁’＝<p₁₁’,…,p_1n’>、P₂’＝<p₂₁’,…,p_2n’>、……P_N’＝<p_N1’,…,p_Nn’>。

(4)基于动态规划原理求解时间序列数据的相似性及三相不平衡源溯源：用户用电平均有功功率与其负序电压随时间变化的趋势一致，本专利通过比较PCC点负序电压与PCC点所连接各用户用电量的相关性进行三相不平衡溯源。由于电能质量监测系统数据与用户用电信息采集系统数据采用不同统计方法和不同时间尺度，传统的欧拉距离无法有效表征这两种数据变化趋势的相似性，本专利提出一种基于动态规划时间序列相似性(Dynamic Time Warping，DTW)算法的三相不平衡源溯源方法，具体算法如下：

取负序电压标准化时间序列数据U’＝<u₁’,…,u_m’>和某个平均有功功率标准化时间序列数据P_k’＝<p_k1’,…,p_kn’>。首先计算两序列点之间的欧式距离，获得一个两序列欧式距离矩阵M，M[i,j]表示序列P_k’第i个点与序列U’第j个点之间的欧式距离。

定义M_c为累积距离矩阵，依据下式(1)给M_c矩阵第一行和第一列赋初值。

对于2≤i≤n中的每一个i，计算j从2到m的累积距离M_c[i,j]，M_c[i,j]的计算方法如下(2)式所示。

由式(2)最终可得到M_c[n,m]值，则最优路径匹配下的DTW距离可通过下式(3)计算：

其中，DTW(P_k’，U’)即为DTW距离，其可表征在最优匹配条件下P_k’与U’的相似度匹配误差。

共有N个用户，用电平均有功功率序列数据分别为P₁’、P₂’、P₃’……P_N’，PCC点负序电压序列数据为U’，则可以计算得到DTW(P₁’,U’)、DTW(P₂’,U’)、DTW(P₃’,U’)……DTW(P_N’,U’)，由于DTW的值越小，两个序列的相似性越高，所以选择DTW最小的用户为主要三相不平衡来源。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：从电能质量监测系统中获取母线上安装的电能质量监测终端采集的预设时间内的负序电压监测数据，并形成负序电压时间序列数据；

步骤S2：从用电信息采集系统中获取母线所供电的所有用户预设时间内的用电有功功率数据，并形成用电有功功率时间序列数据；

步骤S3：使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化时间序列数据；

步骤S4：使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率时间序列数据与母线上负序电压时间序列数据的相关性，并进行三相不平衡源溯源。

2.根据权利要求1所述的基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，其特征在于，所述步骤S1中，电能质量监测终端安装于10kV母线上，即公共连接点处。

3.根据权利要求1所述的基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，其特征在于，所述负序电压时间序列数据为负序电压95％概率大值的时间序列数据，设共得到m个数据，负序电压时间序列数据表示为U＝<u₁,…,u_m>。

4.根据权利要求3所述的基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述用电有功功率数据为预设时间内的用电平均有功功率数据，设母线共接有N个用户，每个用户采样n个点，则可得N个用户用电平均有功功率时间序列数据可表示为P₁＝<p₁₁,…,p_1n>、P₂＝<p₂₁,…,p_2n>、……P_N＝<p_N1,…,p_Nn>。

5.根据权利要求4所述的基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，其特征在于，所述步骤S3中，使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化序列数据，即对获取的负序电压时间序列数据和用户平均有功功率时间序列数据进行z-score标准化处理，使用标准化方法得到标准化处理后的标准化时间序列数据U’＝<u₁’,…,u_m’>、P₁’＝<p₁₁’,…,p_1n’>、P₂’＝<p₂₁’,…,p_2n’>、……P_N’＝<p_N1’,…,p_Nn’>。

6.根据权利要求5所述的基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法，其特征在于，所述步骤S4的具体实现过程如下：

取负序电压的标准化时间序列数据U’＝<u₁’,…,u_m’>和其中一个用电平均有功功率的标准化时间序列数据P_k’＝<p_k1’,…,p_kn’>；首先计算两序列点之间的欧式距离，获得一个两序列欧式距离矩阵M，M[i,j]表示序列P_k’第i个点与序列U’第j个点之间的欧式距离；

定义M_c为累积距离矩阵，依据下式(1)给M_c矩阵第一行和第一列赋初值：

对于2≤i≤n中的每一个i，计算j从2到m的累积距离M_c[i,j]，M_c[i,j]的计算方法如下(2)式所示：

由式(2)最终可得到M_c[n,m]值，则最优路径匹配下的DTW距离可通过下式(3)计算：

其中，DTW(P_k’，U’)即为DTW距离，其可表征在最优匹配条件下P_k’与U’的相似度匹配误差；

由于共有N个用户，用电平均有功功率序列数据分别为P₁’、P₂’、P₃’……P_N’，母线负序电压序列数据为U’，则可以计算得到DTW(P₁’,U’)、DTW(P₂’,U’)、DTW(P₃’,U’)……DTW(P_N’,U’)，由于DTW的值越小，两个序列的相似性越高，因此选择DTW最小的用户为三相不平衡来源。