CN109242270A

CN109242270A - 基于营配调贯通数据的验证方法

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Publication number: CN109242270A
Application number: CN201810937468.1A
Authority: CN
Inventors: 王永明; 王清凉; 殷自力; 陈宇星; 徐积洲; 姚旭; 赵广顺
Original assignee: Beijing Kedong Electric Power Control System Co Ltd; State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
Current assignee: Beijing Kedong Electric Power Control System Co Ltd; State Grid Fujian Electric Power Co Ltd
Priority date: 2018-08-17
Filing date: 2018-08-17
Publication date: 2019-01-18

Abstract

本发明涉及一种基于营配调贯通数据的验证方法，包括以下步骤:步骤S1:采集配电网运行相关数据；步骤S2:采用信息交互技术初步处理配电网运行相关数据；步骤S3:通过信息集成技术将初步处理后的配电网运行相关数据输入至配电网运行数据中心；步骤S4:采用营配调数据贯通对配电网运行数据中心的配电网运行数据进行验证,得到通过验证的配电网运行数据；步骤S5:将通过验证的配电网运行数据输送至配电网运行数据中心存储，供配电网运行使用。通过对营配调贯通的数据进行验证，保证模型数据、准实时数据、DMS数据质量和营销配变数据质量、业务数据的完整性与准确性，当发生重大事件时，能够提供真实有效的信息，为多个辅助决策系统提供数据支撑。

Description

基于营配调贯通数据的验证方法

技术领域

本发明涉及一种基于营配调贯通数据的验证方法。

背景技术

营配调贯通是国家电网公司非常重视的基础性工程，同时完善且协调配电网和营销两部分业务系统，需要达到营配数据信息的共享和业务流程的完善和相互协作运行。

同时，为了保证电力系统运行的可靠性、经济性和适用性，提高电压质量，对潮流计算、负荷预测、供电能力分析等业务功能的速度和精度的要求越来越高，是电力系统稳定运行的前提。

鉴于以上原因，基于“配网调度运行管控数据中心”已接入配电网图模数据、运行数据、业务数据，进行营配调贯通的数据使用情况的分析。营配贯通的验证实施方案主要包含模型数据验证、准实时数据验证、DMS数据质量和营销配变数据质量验证，并以此作为数据支撑供潮流计算、负荷预测等功能使用。

在配点网建设初期，供电企业的营销业务和生产业务是独立于各自信息系统实现的，存在信息孤岛，为了促进生产与营销专业数据共享、信息系统充分利用，优化业务流程，配电网做了营配贯通，该工程通过数据采录、业务集成、自动化业扩报装、停电范围分析、可视化综合展示为重点开展，利用应用集成和图形化展现的方式，达到营配数据、业务的贯通，使营销、运检等部门在提升供电服务品质上形成合力。

但是，目前发现还存在一下一些问题：

（1）基础数据质量不高

公司信息化建设起步晚，一直处于边积累数据、边建设系统、边应用功能的状态，基础数据完整性和准确性不高，特别是营销系统中电网资源信息很多已于现场实际不一致，造成各户挂接关系不准确。数据质量始终是系统高效运行的“短板”，数据失真直接影响到故障报修不能快速响应、线损不能准确统计。

（2）缺乏协同工作机制

生产、营销专业由于业务侧重点的差异，两套管理系统相互独立，未建立业务融合和数据共享的机制。用电客户信息和配网设备信息两头运维，无法保障系统与系统、系统与现场的一致性，造成客户资产及挂接关系不清，线损管理难度大、配网故障不能准确研判、95598报修不能及时准确响应。生产、营销协同能力差，缺乏有效的监控方法，营配跨专业的流程不能高效衔接。

（3）用电普查缺乏长效机制

配网与营销客户信息的核查只能体现短期效应，治标不治本，工作缺乏切实可行的校核方法和工作平台，数据前清后乱、工作反复，始终不能理清电网和客户端信息，导致系统中存在大量错误和缺失数据，缺乏完善的管理机制。

（4）配网、客户设备管理薄弱

公司生产PMS系统中只有公司所属变电站、线路、变压器等信息，缺少专线、专变相关信息，低压配网、用户设备基础管理还处在“真空”状态。

上述四点情况会出现信息不及时、数据统计错误，甚至影响到公司管理的正确决策，不能满足对配电网进行有效的数据支撑。

缩略语和关键术语定义：

断面数据：即某一时刻，在配电自动化主站上，采集到配变、开关等设备各种带电参数的数据信息集合。

遥测：即远程测量，是指采集并传送运行参数，包括各种电气量(线路上的电压、电流、功率等量值) 和负荷潮流等。

遥信：即远程信号，是指采集并传送各种保护和开关量信息。

：即配电自动化主站，主要利用现代通讯技术，实现了对配电系统的检测和控制，进行信息集成，实现了配电系统自动化、科学化的管理。

：即配电网生成管理系统，该系统有效提高配网运行水平，实现对庞大运行数据的几种呢查询、分析与运用，同时可以为其他系统提供数据支撑作用。

营配贯通：即整合生产和营销两部门业务管理，进一步促进生产营销数据共享、信息系统充分利用而搭建的平台。

点数据：即用采每天采集配变的前一天的历史数据，每15分钟一个点，全天总计96个点。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于营配调贯通数据的验证方法，通过对营配调贯通的数据进行验证，保证模型数据、准实时数据、DMS数据质量和营销配变数据质量、业务数据的完整性与准确性，当发生重大事件时，能够提供真实有效的信息，为多个辅助决策系统提供数据支撑。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于营配调贯通数据的验证方法，包括以下步骤:

步骤S1:采集配电网运行相关数据；

步骤S2:采用信息交互技术初步处理配电网运行相关数据；

步骤S3:通过信息集成技术将初步处理后的配电网运行相关数据输入至配电网运行数据中心；

步骤S4:采用营配调数据贯通对配电网运行数据中心的配电网运行数据进行验证,得到通过验证的配电网运行数据；

步骤S5:将通过验证的配电网运行数据输送至配电网运行数据中心存储，供配电网运行使用。

进一步的，所述配电网运行相关数据包括用采96点历史断面数据，PMS台帐、DMS实时断面数据、DMS图模数据、DMS指标数据、DMS停复电报文信息、用采配变复电报文、PMS计划单、PMS故障单和GIS台帐信息。

进一步的，所述信息交互技术包括中间库技术、FTP和webservice。

进一步的，所述信息集成技术包括模型移动管理、多线程断面接入和ETL。

进一步的，所述营配调数据贯通效果验证包括模型数据验证、准实时数据验证、DMS与营销数据质量验证、业务数据验证、历史多源数据断面的量测校准和基于历史数据的配电复合预测。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

本发明通过对营配调贯通的数据进行验证，保证模型数据、准实时数据、DMS数据质量和营销配变数据质量、业务数据的完整性与准确性，当发生重大事件时，能够提供真实有效的信息，为多个辅助决策系统提供数据支撑。

附图说明

图1是本发明流程原理图

图2是本发明一实施例中故障单撤销规则流程图

图3是本发明一实施例中量测校准流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

请参照图1，本发明提供一种基于营配调贯通数据的验证方法，包括以下步骤:

步骤S1:采集配电网运行相关数据；

步骤S2:采用信息交互技术初步处理配电网运行相关数据；

步骤S5:将通过验证的配电网运行数据输送至配电网运行数据中心存储，供配电网运行使用。配电网运行相关数据包括用采96点历史断面数据，PMS台帐、DMS实时断面数据、DMS图模数据、DMS指标数据、DMS停复电报文信息、用采配变复电报文、PMS计划单、PMS故障单和GIS台帐信息。信息交互技术包括中间库技术、FTP和webservice。信息集成技术包括模型移动管理、多线程断面接入和ETL。营配调数据贯通效果验证包括模型数据验证、准实时数据验证、DMS与营销数据质量验证、业务数据验证、历史多源数据断面的量测校准和基于历史数据的配电复合预测。

实施例1：

本实施例中，中间库技术：用采、PMS将相关数据定时推送到关系数据库中，通过系统数据同步模块，读取最新的数据并进行更新；

FTP技术：DMS系统将相关实时数据以文件形式上传到指定磁盘空间，系统根据文件名称、文件内容进行业务数据处理；

EBSERVICE：DMS、PMS、用采、GIS将相关数据，通过定义好的webservice接口方式进行传输，系统根据不同的业务接口进行业务数据处理。

通过数据中心开展营配调数据贯通效果验证，应用成果在灾损分析，并通过地理背景图进行全过程管理，实现了灾损自动评估分析及全过程监视，解决了配电网灾损全局实时监视与精准评估分析的难题。

（1）模型数据验证

针对配电主站系统与生产管理系统中配变、开关、刀闸、站房、母线设备不匹配情况进行监管，针对生产管理系统配变与营销配变设备不匹配情况进行监管，通过日指标、月指标计算，可以计算出各个地市指标值，并列出不匹配设备明细。综上所述，该功能可以对设备数量以及编码对应关系上验证营配贯通设备模型正确性和异动变更及时性。

1）日指标：

Ø 市局：100-(配电变压器不匹配数量+配变开关不匹配数量+配变刀闸不匹配数量+配变母线不匹配数量+配变站房不匹配数量)*0.5

Ø 县公司：100-(配电变压器不匹配数量+配变开关不匹配数量+配变刀闸不匹配数量+配变母线不匹配数量+配变站房不匹配数量)*1

2）月指标：日指标平均值。

（2）准实时数据验证

针对营销配变准实时数据已入DMS系统通过对DMS历史断面数据和营销配变每日96点断面数据的一致性比对，判断DMS营配贯通数据接入的及时性和准确性情况。

为进行潮流计算，需要配电网所有负荷/配变点都有负荷数据，然而由于现场量测配置不足，或者量测终端处于待修复的状态，难以保证所有负荷点的负荷数据。接入用电信息采集系统的计量数据，依据台区号将配网系统配变与用采配变进行匹配。

读取用采系统每日96点功率曲线数据和对应的断面时刻，在配电网调控一体化系统断面中选取时间最接近该断面时刻的断面和此断面时刻前5分钟和后5分钟的断面，选取用采配变的功率曲线有功数据，通过台区号建立配网系统配变与用采配变的匹配关系，通过计算两个系统间3个断面中相匹配的配变有功功率误差，以误差最小的断面与用采系统进行拼接。以用采断面时刻作为拼接后完整断面的断面时刻。

以用采配变的功率曲线数据赋值配电侧相匹配的配变低压绕组功率量测；对于匹配不上的配变，若高压侧绕组功率量测有功、无功不成对出现，以该配变所属馈线的进线开关的功率因数计算无功，使配变高压侧有功、无功量测成对出现；若配电高压侧负荷无量测，则以该配变连接的负荷开关的功率量测赋值高压侧绕组功率量测，同样要保证有功、无功成对出现。

（3）DMS数据质量和营销配变数据质量验证

系统接入DMS台账明细、用采台账明细，通过数据比对，计算出市局、县公司的日指标、月指标公专变台账匹配率，具体算法如下：

1）日指标：

分子： DMS 配变数-（10 日前不匹配配变∩当日不匹配配变）

分母： DMS 配变数（用台区号匹配）

注：不匹配配变即DMS配变 ∪ 用采配变取【DMS系统有用采没有的】

2）月指标：日指标平均值。

（4）业务数据验证

横向集成生产管理系统、地理信息系统、营销管理系统、用电采集系统等系统的数据，纵向集成各个地区配电自动化系统的图形、模型、台账、实时运行和业务数据，通过多源数据接入与融合工具将所有停/复电事件源进行合并，合并校验规则如下：

1）虑抖

虑抖的规则，只针对停复电报文生效，为了防止开关频繁抖动，造成大量的停电数据（假停电）。

虑抖动的判定，主要是根据报文里面的停电时间、复电时间进行校验，如果时间差小于15分钟，即判定该类的停、复电报文为抖动报文，计划单、故障单、停电研判的数据不触发虑抖的校验机制，这里只针对停复电报文。

2）自动化故障屏蔽

停复电报文中，开关跳闸分为自动跳闸、人工置位，将所有自动跳闸的信息，不纳入统计结果中（保存基础数据），只统计手动置位的停电信息。

3）销户停运

增加与DMS的接口通讯，同时数据校验会对这些信息进行校验，当这些关联的配变停电时，会直接统计为复电。

4）复电机制

Ø 报文复电，用采复电：根据当前td表未复电配变进行复电；

Ø 准确辨识报文：根据开关复电，根据停电开关下配变未复电的进行复电；

Ø 实时复电：配变停电一小时后触发实时复电机制，只复电2天内的停电配变；

Ø 故障单：使用故障单里面的复电时间进行复电；

Ø 计划单：停电配变一直没有复电，会使用计划单复电时间延后2小时进行复电。

5）数据合并

当一个配变真实停电后，会在多个数据源（停电报文、故障单、停电研判）中进行体现，系统会将该配变停电数据进行合并操作，合并规则时间阀值设定为四小时，即：上下四小时，相同配变停电，会合并成为一个配变停电事件。

这里有一个规则，不会触发合并操作：停复电报文停电时长超过15分钟（非抖动数据），如果同一配变在多个停复电报文中出现两次，即使停电时间小于四小时，这两个停电事件也不会进行合并，以保证统计出真实情况的停电数据信息。

合并后的数据，停电事件、复电时间使用最小的进行统计。

6）计划单校验

计划单分为15种执行状态，按照这些状态，SMD将计划单分成两种类型：

7）用采实时断面复电规则

数据接入的过程中存在复电信息漏报，从而导致已经复电的配变一直处于停电状态，针对这个问题，系统接入了用采系统的实时断面数据，对判定停电的所有配变进行带电状态校验，校验如果同时满足如下两个规则后，判定该停电配变已经带电：

Ø 对a相电压进行采集，采集结果中，连续两次的结果值不同

Ø 对a相电压进行采集，采集结果中，连续两次的结果值都大于50

因为用采推送的断面数据10分钟更新一次，所以为了保证两次校验的结果真实有效，故系统使用实时断面校验的时间间隔采用12分钟。

8）用采报文复电规则

DMS系统会转发用采的报文信息，该报文中涉及到的配变信息，都作为复电信息源进行数据复电处理。

9）故障单撤销规则

故障单存在撤单情况，PMS在推送故障单信息时，增加了撤单标识，SMD根据这个标识，会将统计结果数据更新，如下图2所示：

上述就是所有业务数据的融合，理论上同一个故障应该在多个系统中都有记录，通过融合后的数据计算融合成效。

（5）历史多源数据断面的量测校准

接入用电信息采集数据后大大提高了配电系统的可观测性，为配网量测校准提供数据支撑；用采断面数据和配电断面数据可通过配变台账id建立关联关系，选择时间最接近且量测误差最小的用采断面数据和配电断面数据进行拼接形成完整量测断面数据，在此基础上进行量测校准计算，根据设备拓扑连接关系，结合上下游设备节点的状态及数据信息，通过逻辑判断出量测错误和量测可疑的情况，剔除不良量测数据，补齐未采集遥测数据，提高配电系统整体数据质量。

（6）基于历史数据的配变负荷预测

基于大数据平台中配变的各类相关数据，进行聚类、关联、决策分析等方法，建立包括历史负荷、用电情况、季节、气象信息等因素的配变负荷预测模型，围绕短期和超短期的负荷预测模型算法，进行配变的负荷预测分析。

聚类算法主要使用如下两种方法：

1）K-means 算法

基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。其具体流程如下：

a)从n个向量对象任意选择k个向量作为初始聚类中心；

b)根据在步骤a)中设置的k个向量（中心对象向量），计算每个对象与这k个中心对象各自的距离；

c)对步骤b)中的计算，任何一个向量与这k个向量都有一个距离，把这个向量和距离它最近的中心向量对象归在一个类簇中；

d)重新计算每个类簇的中心对象向量位置；

e)重复c)、d)两个步骤，直到类簇聚类方案中的向量归类变化极少为止。

1）二分K-均值聚类

K-means算法的改进与扩充，该算法假设要将样本数据分为K个簇，先用基本K均值算法将所有的数据分为两个簇，然后再从所得结果中选择一个较大的簇，重新采用K均值算法进行分裂操作，直至得到K个簇，结束该算法，其实质是改进初始k个簇中心的K均值方法。分裂操作选择的依据为平方误差SSE最大的簇一分为二，也可选择每个簇都一分为二，以总SSE最小时进行划分。

二分K均值算法的流程具体如下:

a)初始化簇集S，它只含一个包含所有样本的簇，令簇数k=1；

b)从S中取出最大的簇N;

c)使用K-Means聚类算法对簇N进行m次二分分裂操作，得到m对子簇;

d)分别计算这m对子簇的SSE，然后求其累加和，将具有最小SSE的累加和的一对子簇添加到S中，k++；

e)如果k=K，算法结束。否则重复b)-d)。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims

1.一种基于营配调贯通数据的验证方法，其特征在于：包括以下步骤:

步骤S1:采集配电网运行相关数据；

步骤S2:采用信息交互技术初步处理配电网运行相关数据；

2.根据权利要求1所述的基于营配调贯通数据的验证方法，其特征在于：所述配电网运行相关数据包括用采96点历史断面数据，PMS台帐、DMS实时断面数据、DMS图模数据、DMS指标数据、DMS停复电报文信息、用采配变复电报文、PMS计划单、PMS故障单和GIS台帐信息。

3.根据权利要求1所述的基于营配调贯通数据的验证方法，其特征在于：所述信息交互技术包括中间库技术、FTP和webservice。

4.根据权利要求1所述的基于营配调贯通数据的验证方法，其特征在于：所述信息集成技术包括模型移动管理、多线程断面接入和ETL。

5.根据权利要求1所述的基于营配调贯通数据的验证方法，其特征在于：所述营配调数据贯通效果验证包括模型数据验证、准实时数据验证、DMS与营销数据质量验证、业务数据验证、历史多源数据断面的量测校准和基于历史数据的配电复合预测。