CN109324264A - 一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法及装置，所述方法包括：分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值；根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测。本发明提供的技术方案，能够有效的为继电保护整断、电网智能化发展提供有效参考数据，从而保障未来电网的安全稳定运行，满足社会经济的实际发展需要。

Description

一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法及装置

技术领域

本发明涉及配电网数据辨识领域，具体涉及一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法及装置。

背景技术

目前电力系统发展速度很快，电力网络的结构和运行模式也变得越来越复杂，人们对电能的质量和网络运行的可靠性也提出了更高的要求。对中心调度来说，调度自动化已成为必不可少的一环，但实时量测系统由于安排还不够合理，冗余度低，且由于配电网量测基础设施的限制条件，配电网数据测量的工作不可能完美无缺，再加上通道传输等原因，配电网系统中不良数据是客观存在的，因此必须对实时量测数据进行不良数据的检测和辨识。配电网线路参数对配电网中长期规划、配电网经济稳定运行、配电网拓扑及故障判断有着至关重要的意义，明显错误的线路参数不良数据小则影响调度员做出错误的决策，大则影响到配电网今后的规划设计选型，因此配电网线路数据异常值的辨识手段是一种不可或缺的技术。

电力系统不良数据辨识一方面是用于运行参数辨识，另一方面用于电网拓扑的辨识。在电网拓扑参数辨识方面，现存大多数技术都着重于研究辨识算法，辨识效果的好坏实际上很大程度取决于目标设计的好坏，况且，大部分电网参数辨识仅采用单维度目标辨识，过于偏颇。

发明内容

本发明提供一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法及装置，其目的是通过利用聚类分析算法，从两种维度筛选配电网线路的异常数据，能够避免错误数据的误检和漏检现象，从而可以帮助相关工作人员高效地完成对大量数据的处理，发现和排除测量采样数据中偶然出现的少数不良数据，以提高状态估计的可靠。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法，其改进之处在于，所述方法包括：

分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值；

根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测。

优选的，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值之前，包括：

按下式确定各组配电网线路第f次测量的阻抗量测值与其阻抗设计值间的方差VAR_f；

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；f∈[1,p]，p为测量配电网线路阻抗量测值的总次数，M_nf为第f次测量的第n组配电网线路的阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

若第f次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差VAR_f在所有次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差中最小，则第f次测量的配电网线路阻抗量测值为各组配电网线路的最优阻抗量测值。

优选的，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，包括：

分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度；

利用k-means算法获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

进一步的，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度，包括：

按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度x_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度y_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，l_n为第n组配电网线路的设计参数。

进一步的，所述利用k-means算法分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，包括：

S1.利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度构建第一集合，利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度构建第二集合；

S2.利用k-means算法将第一集合分为K₁个类，利用k-means算法将第二集合分为K₂个类；

S3.除去所述K₁个类中样本数量最大的类，获取K₁-1个类；除去所述K₂个类中样本数量最大的类，获取K₂-1个类；

S4.分别将K₁-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，分别将K₂-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

优选的，所述根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测，包括：

若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据；

若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中不存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为无效数据；

若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，则所述各组配电网线路阻抗设计值数据为错误数据；

若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据。

一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识装置，其改进之处在于，所述装置包括：

获取单元，用于分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值；

检测单元，用于根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测。

优选的，所述装置还包括：

确定单元，用于按下式确定各组配电网线路第f次测量的阻抗量测值与其阻抗设计值间的方差VAR_f；

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；f∈[1,p]，p为测量配电网线路阻抗量测值的总次数，M_nf为第f次测量的第n组配电网线路的阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

判断单元，用于若第f次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差VAR_f在所有次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差中最小，则第f次测量的配电网线路阻抗量测值为各组配电网线路的最优阻抗量测值。

优选的，所述获取单元，包括：

第一获取模块，用于分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度；

第二获取模块，用于利用k-means算法获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

进一步的，所述第一获取模块，包括：

第一确定子模块，用于按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度x_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

第二确定子模块，用于按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度y_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，l_n为第n组配电网线路的设计参数。

进一步的，所述第二获取模块，包括：

构建子模块，用于利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度构建第一集合，利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度构建第二集合；

划分子模块，用于利用k-means算法将第一集合分为K₁个类，利用k-means算法将第二集合分为K₂个类；

获取子模块，用于除去所述K₁个类中样本数量最大的类，获取K₁-1个类；除去所述K₂个类中样本数量最大的类，获取K₂-1个类；

确定子模块，用于分别将K₁-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，分别将K₂-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

优选的，所述检测单元，包括：

第一判断模块，用于若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据；

第二判断模块，用于若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中不存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为无效数据；

第三判断模块，用于若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，则所述各组配电网线路阻抗设计值数据为错误数据；

第四判断模块，用于若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据。

本发明的有益效果：

本发明提供的技术方案，通过分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测，从两种维度筛选配电网线路的异常数据，能够避免错误数据的误检和漏检现象，从而可以帮助相关工作人员高效地完成对大量数据的处理，发现和排除测量采样数据中偶然出现的少数不良数据，以提高状态估计的可靠；进一步的，可以有效地检验电网规划中的不经济和不安全的网架结构与输电方式，为配电网的安全运行检验与中长期规划提供有力的保障；同时，能够有效的为继电保护整断、电网智能化发展提供有效参考数据，从而保障未来电网的安全稳定运行，满足社会经济的实际发展需要。

附图说明

图1是本发明实施例中一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法的流程图；

图2是本发明实施例中一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法，如图1所示，所述方法包括：

101.分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值；

102.根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测。

进一步的，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值之前，包括：

按下式确定各组配电网线路第f次测量的阻抗量测值与其阻抗设计值间的方差VAR_f；

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；f∈[1,p]，p为测量配电网线路阻抗量测值的总次数，M_nf为第f次测量的第n组配电网线路的阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

若第f次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差VAR_f在所有次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差中最小，则第f次测量的配电网线路阻抗量测值为各组配电网线路的最优阻抗量测值。

进一步的，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，包括：

分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度；

利用k-means算法获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

具体的，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度，包括：

按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度x_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度y_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，l_n为第n组配电网线路的设计参数；

例如，所述设计参数，可以包括线路名、线路电压等级、长度和线路型号。

具体的，所述利用k-means算法分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，包括：

S1.利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度构建第一集合，利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度构建第二集合；

S2.利用k-means算法将第一集合分为K₁个类，利用k-means算法将第二集合分为K₂个类；

例如，所述步骤S2，包括：

a.从第一集合中选取K₁个配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度作为第一集合的聚类中心μ_i；从第二集合中选取K₂个配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度作为第二集合的聚类中心μ_j，其中，i∈[1,K₁]，K₁为配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度的总种类，j∈[1,K₂]，K₂为配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度的总种类；

若第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度属于第i类，则矩阵R_i中第n行第i列的a_ni为1；否则，矩阵R_i中第n行第i列的a_ni为0；

若第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度属于第j类，则矩阵R_j中第n行第j列的a_nj为1；否则，矩阵R_j中第n行第j列的a_nj为0；

b.利用欧式距离获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度到聚类中心μ_i，若第i类的聚类中心μ_i在所有类的聚类中心中与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度的距离最小，则将各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度分配到第i类，并更新矩阵R_i中第n行第i列a_ni为1；否则，更新矩阵R_i中第n行第i列的a_ni为0；

利用欧式距离获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度到聚类中心μ_j的距离，若第j类的聚类中心μ_j在所有类的聚类中心中与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度的距离最小，则将各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度分配到第j类，并更新矩阵R_j中第n行第j列的a_nj为1；否则，更新矩阵R_j中第n行第j列的a_nj为0；

c.按下式更新第i类的聚类中心μ_i：

按下式更新第j类的聚类中心μ_j：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；S_i为第i类中配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度的数量，S_j为第j类中配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度的数量，x_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度，y_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度；

d.判断聚类中心μ_i和μ_j是否收敛，若是，则执行步骤S3，否则，返回步骤b；

S3.除去所述K₁个类中样本数量最大的类，获取K₁-1个类；除去所述K₂个类中样本数量最大的类，获取K₂-1个类；

S4.分别将K₁-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，分别将K₂-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

进一步的，所述根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测，包括：

若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据；

若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中不存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为无效数据；

若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，则所述各组配电网线路阻抗设计值数据为错误数据；

若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据。

本发明还提供一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识装置，如图2所示，所述装置包括：

获取单元，用于分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值；

检测单元，用于根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测。

进一步的，所述装置还包括：

确定单元，用于按下式确定各组配电网线路第f次测量的阻抗量测值与其阻抗设计值间的方差VAR_f；

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；f∈[1,p]，p为测量配电网线路阻抗量测值的总次数，M_nf为第f次测量的第n组配电网线路的阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

判断单元，用于若第f次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差VAR_f在所有次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差中最小，则第f次测量的配电网线路阻抗量测值为各组配电网线路的最优阻抗量测值。

进一步的，所述获取单元，包括：

第一获取模块，用于分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度；

第二获取模块，用于利用k-means算法获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

具体的，所述第一获取模块，包括：

第一确定子模块，用于按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度x_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

第二确定子模块，用于按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度y_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，l_n为第n组配电网线路的设计参数。

具体的，所述第二获取模块，包括：

构建子模块，用于利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度构建第一集合，利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度构建第二集合；

划分子模块，用于利用k-means算法将第一集合分为K₁个类，利用k-means算法将第二集合分为K₂个类；

获取子模块，用于除去所述K₁个类中样本数量最大的类，获取K₁-1个类；除去所述K₂个类中样本数量最大的类，获取K₂-1个类；

确定子模块，用于分别将K₁-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，分别将K₂-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

进一步的，所述检测单元，包括：

第一判断模块，用于若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据；

第二判断模块，用于若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中不存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为无效数据；

第三判断模块，用于若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，则所述各组配电网线路阻抗设计值数据为错误数据；

第四判断模块，用于若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (12)

1.一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识方法，其特征在于，所述方法包括：

分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值；

根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值之前，包括：

按下式确定各组配电网线路第f次测量的阻抗量测值与其阻抗设计值间的方差VAR_f；

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；f∈[1,p]，p为测量配电网线路阻抗量测值的总次数，M_nf为第f次测量的第n组配电网线路的阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

若第f次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差VAR_f在所有次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差中最小，则第f次测量的配电网线路阻抗量测值为各组配电网线路的最优阻抗量测值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，包括：

分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度；

利用k-means算法获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度，包括：

按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度x_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度y_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，l_n为第n组配电网线路的设计参数。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用k-means算法分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，包括：

S1.利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度构建第一集合，利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度构建第二集合；

S2.利用k-means算法将第一集合分为K₁个类，利用k-means算法将第二集合分为K₂个类；

S3.除去所述K₁个类中样本数量最大的类，获取K₁-1个类；除去所述K₂个类中样本数量最大的类，获取K₂-1个类；

S4.分别将K₁-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，分别将K₂-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测，包括：

若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据；

若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中不存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为无效数据；

若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，则所述各组配电网线路阻抗设计值数据为错误数据；

若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据。

7.一种配电网线路阻抗数据异常值的辨识装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值；

检测单元，用于根据所述各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值对配电网线路的最优阻抗量测值数据和配电网线路的阻抗设计值数据进行异常检测。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一确定单元，用于按下式确定各组配电网线路第f次测量的阻抗量测值与其阻抗设计值间的方差VAR_f；

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；f∈[1,p]，p为测量配电网线路阻抗量测值的总次数，M_nf为第f次测量的第n组配电网线路的阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

判断单元，用于若第f次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差VAR_f在所有次测量的配电网线路阻抗量测值与配电网线路的阻抗设计值间的方差中最小，则第f次测量的配电网线路阻抗量测值为各组配电网线路的最优阻抗量测值。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取单元，包括：

第一获取模块，用于分别获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度和各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度；

第二获取模块，用于利用k-means算法获取各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值以及各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，包括：

第一确定子模块，用于按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度x_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，D_n为第n组配电网线路的阻抗设计值；

第二确定子模块，用于按下式确定第n组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度y_n：

上式中，n∈[1,m],m为配电网线路的总组数；M_n为第n组配电网线路的最优阻抗量测值，l_n为第n组配电网线路的设计参数。

11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：

构建子模块，用于利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度构建第一集合，利用各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度构建第二集合；

划分子模块，用于利用k-means算法将第一集合分为K₁个类，利用k-means算法将第二集合分为K₂个类；

获取子模块，用于除去所述K₁个类中样本数量最大的类，获取K₁-1个类；除去所述K₂个类中样本数量最大的类，获取K₂-1个类；

确定子模块，用于分别将K₁-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，分别将K₂-1个类中的配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度作为各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值。

12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述检测单元，包括：

第一判断模块，用于若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据；

第二判断模块，用于若各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值与各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值中不存在相同的离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为无效数据；

第三判断模块，用于若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其设计参数的关联维度离群值，则所述各组配电网线路阻抗设计值数据为错误数据；

第四判断模块，用于若不存在各组配电网线路的最优阻抗量测值与其阻抗设计值的关联维度离群值，则所述各组配电网线路的最优阻抗量测值数据为错误数据。