CN110266000B - 一种配电网电压越限原因分析方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种配电网电压越限原因分析方法、系统及存储介质。配电网电压越限原因分析方法包括采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果，提高配电网电压越限原因分析效率，解决了单靠人工无法解决海量配电设备异常运行及配电网电压越限原因分析，配电网电压越限原因分析效率低的问题。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电力系统配电网运行技术领域，尤其涉及一种配电网电压越限原因分析方法、系统及存储介质。
背景技术
配电网作为直接面向用户的电力网，规模庞大，设备繁多，而且供电环境复杂，供电半径长，功率因数低，线路损耗大，末端电压质量差。配电网的高损耗，给电力部门带来了不必要的损失，而配电网电压越限，即配电网中的电压低于最低允许电压，会使电压质量敏感的家用电器，如空调、电视架以及电脑等无法正常工作，甚至发生损坏的现象。配电网电压越限的原因往往较为复杂，原因种类较多，例如：供电半径过长、线路负荷波动、超重载以及表计故障等问题，配电网电压越限的原因不明确，为现场运维造成很大的困难。
因此，单靠人工无法解决海量配电设备异常运行及配电网电压越限原因分析，导致配网庞大的设备体量无法实现精细化管控，配电网电压越限原因分析效率低的问题亟待解决。
发明内容
本发明实施例提供一种配电网电压越限原因分析方法、系统及存储介质，以克服现有单靠人工无法解决海量配电设备异常运行及配电网电压越限原因分析，导致配网庞大的设备体量无法实现精细化管控，以及配电网电压越限原因分析效率低的问题。
为实现上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供了一种配电网电压越限原因分析方法，该方法包括：
采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；
根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；
将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；
根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果。
进一步地，采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件，包括：
在目标配电网区域内，以天为单位采集所述电压越限信息，其中，电压越限信息包括电压越限的配变信息及用户信息；
根据配电网线路拓扑关系，以配电网馈线为单位归并电压越限的配变信息及用户信息；
将同一条馈线出现的电压越限的配变信息及用户信息，生成一条电压越限待分析事件。
进一步地，根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路馈线级有效信息，构建馈线信息库，包括：
根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，提取配网线路馈线级信息；
以馈线为基本分析单元，将配网线路馈线级信息计算并整合为配电网线路馈线级有效信息，形成馈线信息库。
进一步地，信息化系统包括：
设备管理系统，用于提供馈线设备基础台账数据；
GIS信息系统，用于提供设备连接关系和馈线拓扑数据；
运行信息采集系统，用于提供变电站母线、馈线首段开关、配电自动化开关、环网柜、配电变压器以及用户的运行数据。
进一步地，馈线设备基础台账数据包括：
变电站主变容量、间隔数量、馈线供电分区类别、馈线额定容量、馈线额定电压、馈线额定电流、每段供电线路长度、每段供电线路导线型号、每段供电线路导线截面、配变型号、配变容量、配变额定电压、配变额定电流、电流互感器变比、电压互感器变比、当前档位、出厂日期、绕组接线方式、低压线型号、接户线型号以及用户类型中的一种或者至少两种。
进一步地，设备连接关系包括：变电站变压器、变电站母线、开关、杆塔、架空导线段、电缆导线端、电缆分支箱、环网柜、配变、低压配电箱、低压分电箱、接户线以及低压表箱的连接关系中的一种或者至少两种。
进一步地，运行信息采集系统提供的运行数据，包括：
变电站母线电压；
馈线首段开关的电流、有功功率、无功功率以及功率因数；
配电自动化开关或环网柜的三相电压、电流、有功功率、无功功率以及功率因数；
配变三相电压、电流、有功功率以及无功功率；
低压用户电压、电流以及用电量。
进一步地，根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，提取配网线路馈线级信息，包括：
根据馈线拓扑数据，计算中压及低压供电半径；
根据馈线拓扑数据，计算最小导线截面。
进一步地，中压及低压供电半径，通过下述公式计算得到：
其中，ai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段，bi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段，Lai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段的长度，Lbi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段的长度，Lm表示第m台配电变压器或用户的供电半径；
所述最小导线截面，通过下述公式计算得到：
其中，ai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段，bi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段，Rai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段的截面，Rbi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段的截面，Rm为m配电变压器或用户至中压母线或配变低压母线之间的最小导线截面。
进一步地，将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库，包括：
根据馈线内不同配电变压器或用户电压越限程度，将馈线信息库中的配网线路馈线级有效信息，分层分级初步诊断电压越限的原因；
分层分级初步诊断后，将电压越限的原因进行分类；
构建电压越限事件分类判定模型参数库，进行各层级电压越限事件归属判定。
进一步地，根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果，包括：
根据各层级电压越限事件及产生原因机理，构建电压越限原因分析模型，完成电压越限事件原因分析；其中，电压越限原因分析模型包括馈线层电压越限原因分析模型、配变层电压越限原因分析模型以及用户层电压越限原因分析模型；
根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库；
根据电压越限原因诊断模型参数库，进行电压越限事件原因分析，并输出电压越限事件原因分析结果。
进一步地，输出电压越限事件原因分析结果之后，还包括：
进行确认和打标签，并将标签信息及电压越限事件信息输入至电压越限事件历史数据库；
根据电压越限事件历史数据库，构建基于梯度下降算法的参数自学习模型。其中，基于梯度下降算法的参数自学习模型，包括：
构建适用于不同电压越限原因分析模型的损失函数；
构建梯度下降算法，完成电压越限分析模型参数优化。
进一步地，损失函数采用下述公式计算：
A[i]＝[xi1,xi2,xi3,...,xin]
其中，Ai为第i个样本信息以向量形式表征，xij是第i样本第j属性的参数值，
其中，δ(x)是选择函数，当样本属性在模型阈值范围内时，选择函数输出为0，当样本属性在模型阈值范围外，选择函数输出为1，
其中，h(xi)是样本误差量，
将h(xi)转化为阈值为[0,1]区间的函数pi为：
构建所述损失函数为：
ce[h(xi)]＝-yi×log[pi]-(1-yi)×log[1-pi]。
进一步地，电压越限分析模型参数优化通过下述公式计算：
其中，vjx是分析模型参数值，
是ce对vjx的偏导数，找到损失函数取最小值时分析模型参数值vjx。
第二方面，本发明实施例还提供了一种配电网电压越限原因分析系统，该配电网电压越限原因分析系统包括：
待分析事件生成模块，用于采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；
馈线信息库构建模块，用于根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；
分类判定模型参数库构建模块，用于将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；
结果输出模块，用于根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果。
第三方面，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由配电网电压越限原因分析系统的处理器执行时，使得配电网电压越限原因分析系统能够执行如第一方面任一提出的配电网电压越限原因分析方法。
本发明实施例提供的配电网电压越限原因分析方法包括：采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果，提高了配电网电压越限原因分析效率，解决了单靠人工无法解决海量配电设备异常运行及配电网电压越限原因分析，导致配网庞大的设备体量无法实现精细化管控，配电网电压越限原因分析效率低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种配电网电压越限原因分析方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种配电网电压越限原因分析方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种配电网电压越限原因分析系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
本发明实施例提供一种配电网电压越限原因分析方法。图1是本发明实施例提供的一种配电网电压越限原因分析方法的流程图。参见图1，本发明实施例提供的配电网电压越限原因分析方法包括：
S101、采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件。
具体地，以“天”为统计单位，采集目标配电网区域内所有的电压越限信息，根据电压越限信息，按照配电变压器所属馈线、用户所属配电变压器，以配电网馈线为单位形成电压越限待分析事件。
S102、根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库。
具体地，以馈线为基本分析单元，基于信息化系统的多源数据，完成配网线路馈线级有效信息提取、计算及整合，形成馈线信息库。
S103、将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库。
具体地，根据馈线内不同配电变压器越限程度以及用户电压越限程度，按照变电站-线路-配变-低压用户的层级顺序，分层分级初步诊断越限原因所述的类别，构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库，完成各层级电压越限事件归属类别的判定。
S104、根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果。
具体地，根据各层级电压越限事件及电压越限产生的原因机理，构建电压越限原因分析模型，形成电压越限原因诊断模型参数库，完成电压越限事件原因分析，输出电压越限事件原因分析结果。
本发明实施例提供的配电网电压越限原因分析方法通过采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库，并将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库，根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果，提高了配电网电压越限原因分析效率，解决了单靠人工无法解决海量配电设备异常运行及配电网电压越限原因分析，导致配网庞大的设备体量无法实现精细化管控，配电网电压越限原因分析效率低的问题。
可选地，S101、采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件，包括：
其一、在目标配电网区域内，以天为单位采集所述电压越限信息，其中，电压越限信息包括电压越限的配变信息及用户信息。
具体地，基于用电信息采集系统或其他动态数据采集系统，以天为单位提取电压越限的配电变压器信息及用户信息。
其二、根据配电网线路拓扑关系，以配电网馈线为单位归并电压越限的配变信息及用户信息。
具体地，根据配电网线路拓扑关系，以配电网馈线为基本单位将电压越限的配变信息及用户信息进行归并，将目标配电网区域内电压越限信息以配电网馈线为基本单位进行整合。
其三、将同一条馈线出现的电压越限的配变信息及用户信息，生成一条电压越限待分析事件。
具体地，对于一条馈线出现电压越限的配电变压器信息和用户信息，产生一条电压越限待分析事件。
可选地，S102、根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路馈线级有效信息，构建馈线信息库，包括：
其一、根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，提取配网线路馈线级信息。
具体地，信息化系统可以包括：设备管理系统、GIS信息系统以及运行信息采集系统。设备管理系统，用于提供馈线设备基础台账数据，示例性地，馈线设备基础台账数据可以包括：变电站主变容量、间隔数量、馈线供电分区类别、馈线额定容量、馈线额定电压、馈线额定电流、每段供电线路长度、每段供电线路导线型号、每段供电线路导线截面、配变型号、配变容量、配变额定电压、配变额定电流、电流互感器变比、电压互感器变、当前档位、出厂日期、绕组接线方式、低压线型号、接户线型号以及用户类型中的一种或者至少两种。GIS信息系统，用于提供设备连接关系和馈线拓扑数据，示例性地，设备连接关系包括：变电站变压器、变电站母线、开关、杆塔、架空导线段、电缆导线端、电缆分支箱、环网柜、配变、低压配电箱、低压分电箱、接户线以及低压表箱的连接关系中的一种或者至少两种。运行信息采集系统，用于提供变电站母线、馈线首段开关、配电自动化开关、环网柜、配电变压器以及用户的运行数据。示例性地，运行信息采集系统提供的运行数据可以包括：变电站母线电压，馈线首段开关的电流、有功功率、无功功率以及功率因数，配电自动化开关或环网柜的三相电压、电流、有功功率、无功功率以及功率因数，配变三相电压、电流、有功功率以及无功功率，低压用户电压、电流以及用电量。
根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，提取配网线路馈线级信息，可以包括：
首先，根据馈线拓扑数据，计算中压及低压供电半径。具体地，中压及低压供电半径是指中压及低压线路变电站母线到配变的供电半径，中压及低压供电半径的计算方法为：通过拓扑数据获取配变到变电站母线经过的所有的导线和电缆，把相关的导线和电缆长度相加得到配变的供电半径。
中压及低压供电半径，通过可以下述公式计算得到：
其中，ai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段，bi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段，Lai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段的长度，Lbi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段的长度，Lm表示第m台配电变压器或用户的供电半径。
其次，根据馈线拓扑数据，计算最小导线截面。具体地，最小导线截面是指配电变压器或用户至电源点，即中压母线或配电变压器低压母线，之间的最小导线截面。
最小导线截面可以通过下述公式计算得到：
其中，ai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段，bi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段，Rai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段的截面，Rbi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段的截面，Rm为m配电变压器或用户至中压母线或配变低压母线之间的最小导线截面。
其二、以馈线为基本分析单元，将配网线路馈线级信息计算并整合为配电网线路馈线级有效信息，形成馈线信息库。具体地，将提取的配网线路馈线级信息，以馈线为基本分析单元，完成配网线路馈线级信息计算，并整合为配电网线路馈线级有效信息，将整合后的配电网线路馈线级有效信息形成馈线信息库。
可选地，S103、将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库，包括：
其一、根据馈线内不同配电变压器或用户电压越限程度，将馈线信息库中的配网线路馈线级有效信息，分层分级初步诊断电压越限的原因。具体地，分层分级初步诊断电压越限的原因是指分为配电网馈线层级、配电变压器层级以及用户层级，初步诊断配网线路馈线级有效信息的电压越限的原因。
其二、分层分级初步诊断后，将电压越限的原因进行分类。
具体地，根据各层级电压越限事件分类判定规则，将电压越限的原因进行层级分类。示例性地，配电网馈线层判定规则可以为：若馈线内配变总数量小于20台，电压越限的配变数量大于5台，则电压越限事件判定为馈线层级，其他情况为配变层级；若馈线内配变总数量大于等于20台，电压越限的配变数量占比大于40％，则电压越限事件判定为馈线层级，其他情况为配变层级。
配变低压线路层级判定规则可以为：若配变低压母线电压大于230V，低压用户电压越限占比超过50％，则判定为配变低压线路层级，否则为低压用户层级。
其三、构建电压越限事件分类判定模型参数库，进行各层级电压越限事件归属判定。具体地，电压越限事件分类判定模型参数可以包括馈线内配变总数阈值、超限配变数阈值、超限配变数占比阈值、配变低压母线电压阈值以及配变低压用户电压越限占比阈值。
可选地，S104、根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果，包括：
其一、根据各层级电压越限事件及产生原因机理，构建电压越限原因分析模型，完成电压越限事件原因分析；其中，电压越限原因分析模型包括馈线层电压越限原因分析模型、配变层电压越限原因分析模型以及用户层电压越限原因分析模型。
具体地，电压越限原因分析模型，根据所属层级及电压越限原因，采用相关规则及相关阈值定义，分为馈线层电压越限原因分析模型，配变层电压越限原因分析模型以及用户层电压越限原因分析模型。馈线层级电压越限原因分析模型可以包括：(1)母线电压过低判定规则，示例性地，母线电压U小于10.2kV；(2)线路配变负荷集中用电判定规则，示例性地，配变三相电压任一相的电压落点阈值范围为198V＜Um＜220V，且任意两相电压差△Um小于4V，且监测数据连续点数量大于等于4个，满足上述条件的配变越限数量/馈线总越限配变数量≥80％；(3)功率因数补偿不足，示例性地，功率因数Q＜0.9；(4)中压馈线故障：越限电压U小于204.6V，且对应时刻的电流小于6A，满足上述条件的电压越限配变数/馈线总越限台区数≥80％。
配变层级电压越限原因分析模型可以包括：(1)配变低压侧表计故障，配变低压母线电压Um小于171.6V或配变低压母线电压Um大于268.4V，且检测测点的电压在上述范围内为连续检测点数量小于2个；(2)配变内阻过大，且配变型号为S9及以下，出厂日期大于等于20年；配变三相不平衡，除越限点以外的电压平均值U大于210V，发生低电压时刻，三相的不平衡度大于25％，三相的不平衡度等于(Imax-Imin)/Imax，其中，Imax为三相中最大电流，Imin为三相中最小电流；(3)负荷波动引起，电压越限事件当天负荷波动率大于25％，其中，电压越限事件当天负荷波动率＝当天检测的96各检测点的功率标准差/功率平均值。
用户层级电压越限原因分析模型可以包括：电压越限用户占比＜5％。
其二、根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库。具体地，电压越限原因诊断模型参数库包括电压越限原因分析模型的参数信息。
其三、根据电压越限原因诊断模型参数库，进行电压越限事件原因分析，并输出电压越限事件原因分析结果。具体地，根据电压越限原因诊断模型参数库，进行电压越限事件原因分析，得到电压越限事件原因分析结果，并输出电压越限事件原因分析结果。
可选地，图2是本发明实施例提供的另一种配电网电压越限原因分析方法的流程图。参见图2，本发明实施例提供的另一种配电网电压越限原因分析方法包括：
S201、采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件。
S202、根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库。
S203、将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库。
S204、根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果。
S205、进行确认和打标签，并将标签信息及电压越限事件信息输入至电压越限事件历史数据库。
具体地，电压越限事件原因分析结果输出后，完成人工确认，并进行人工打电压越限原因标签，将电压越限事件信息连同人工确认的电压越限原因标签输入至电压越限事件历史数据库，更新电压越限事件历史数据库。
S206、根据电压越限事件历史数据库，构建基于梯度下降算法的参数自学习模型。
具体地，根据更新后的电压越限事件历史数据，构建基于梯度下降算法的参数自学习模型，实现各层级电压越限事件分类判定模型参数、电压越限原因分析模型参数自学习调整。构建基于梯度下降算法的参数自学习模型可以包括：
其一、构建适用于不同电压越限原因分析模型的损失函数；
可选地，损失函数采用下述公式计算：
A[i]＝[xi1,xi2,xi3,...,xin]
其中，Ai为第i个样本信息以向量形式表征，xij是第i样本第j属性的参数值，
其中，δ(x)是选择函数，当样本属性在模型阈值范围内时，选择函数输出为0，当样本属性在模型阈值范围外，选择函数输出为1，
其中，h(xi)是样本误差量，
将h(xi)转化为阈值为[0,1]区间的函数pi为：
构建所述损失函数为：
ce[h(xi)]＝-yi×log[pi]-(1-yi)×log[1-pi]。
其二、构建梯度下降算法，完成电压越限分析模型参数优化。
电压越限分析模型参数优化可以通过下述公式计算：
其中，vjx是分析模型参数值，
是ce对vjx的偏导数，找到损失函数取最小值时分析模型参数值vjx。
本发明实施例提供的配电网电压越限原因分析方法基于历史数据分析，完成电压越限原因分析建模，提高电压越限原因分析效率，具备电压越限原因分析模型参数自学习优化，提高模型分析的准确度的特点，进一步提高了配电网电压越限原因分析效率，解决了单靠人工无法解决海量配电设备异常运行及配电网电压越限原因分析，导致配网庞大的设备体量无法实现精细化管控，配电网电压越限原因分析效率低的问题。
图3是本发明实施例提供的一种配电网电压越限原因分析系统的结构示意图。参见图3，本发明实施例提供的配电网电压越限原因分析系统包括：
待分析事件生成模块31，用于采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；
馈线信息库构建模块32，用于根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；
分类判定模型参数库构建模块33，用于将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；
结果输出模块34，用于根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果。
本发明实施例提供的配电网电压越限原因分析系统，包括待分析事件生成模块、馈线信息库构建模块、分类判定模型参数库构建模块以及结果输出模块，通过待分析事件生成模块采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件，通过馈线信息库构建模块根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库，通过分类判定模型参数库构建模块将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库，由结果输出模块根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果，本发明实施例提供的配电网电压越限原因分析系统实现了电压越限原因自动分析，具备电压越限原因分析准确度的特点，解决了现有的配电系统电压越限原因分析效率低，导致配网庞大的设备体量无法实现精细化管控的问题。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有软件程序，当可读存储介质中的指令由配电网电压越限原因分析系统的处理器执行时，使得配电网电压越限原因分析系统能够执行上述任一实施例提到的配电网电压越限原因分析方法。该方法包括：包括采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；根据电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；将馈线信息库中的馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；根据各层级电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出电压越限事件原因分析结果。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的配电网电压越限原因分析方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的配电网电压越限原因分析方法中的相关操作，且具备相应的功能和有益效果。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的配电网电压越限原因分析方法。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (15)
1.一种配电网电压越限原因分析方法，其特征在于，所述方法包括：
采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；
根据所述电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；
将所述馈线信息库中的所述馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；
根据各层级所述电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出所述电压越限事件原因分析结果；
所述输出所述电压越限事件原因分析结果之后，还包括：
进行确认和打标签，并将标签信息及电压越限事件信息输入至电压越限事件历史数据库；
根据电压越限事件历史数据库，构建基于梯度下降算法的参数自学习模型；其中，基于梯度下降算法的参数自学习模型，包括：
构建适用于不同电压越限原因分析模型的损失函数；
构建梯度下降算法，完成电压越限分析模型参数优化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件，包括：
在目标配电网区域内，以天为单位采集所述电压越限信息，其中，所述电压越限信息包括电压越限的配变信息及用户信息；
根据配电网线路拓扑关系，以配电网馈线为单位归并所述电压越限的配变信息及用户信息；
将同一条馈线出现的所述电压越限的配变信息及用户信息，生成一条电压越限待分析事件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路馈线级有效信息，构建馈线信息库，包括：
根据所述电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，提取配网线路馈线级信息；
以馈线为基本分析单元，将所述配网线路馈线级信息计算并整合为所述配电网线路馈线级有效信息，形成所述馈线信息库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信息化系统，包括：
设备管理系统，用于提供馈线设备基础台账数据；
GIS信息系统，用于提供设备连接关系和馈线拓扑数据；
运行信息采集系统，用于提供变电站母线、馈线首段开关、配电自动化开关、环网柜、配电变压器以及用户的运行数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述馈线设备基础台账数据包括：
变电站主变容量、间隔数量、馈线供电分区类别、馈线额定容量、馈线额定电压、馈线额定电流、每段供电线路长度、每段供电线路导线型号、每段供电线路导线截面、配变型号、配变容量、配变额定电压、配变额定电流、电流互感器变比、电压互感器变比、当前档位、出厂日期、绕组接线方式、低压线型号、接户线型号以及用户类型中的一种或者至少两种。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述设备连接关系包括：变电站变压器、变电站母线、开关、杆塔、架空导线段、电缆导线端、电缆分支箱、环网柜、配变、低压配电箱、低压分电箱、接户线以及低压表箱的连接关系中的一种或者至少两种。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述运行信息采集系统提供的运行数据，包括：
变电站母线电压；
馈线首段开关的电流、有功功率、无功功率以及功率因数；
配电自动化开关或环网柜的三相电压、电流、有功功率、无功功率以及功率因数；
配变三相电压、电流、有功功率以及无功功率；
低压用户电压、电流以及用电量。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，提取配网线路馈线级信息，包括：
根据馈线拓扑数据，计算中压及低压供电半径；
根据馈线拓扑数据，计算最小导线截面。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述中压及低压供电半径，通过下述公式计算得到：
其中，ai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段，bi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段，Lai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段的长度，Lbi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段的长度，Lm表示第m台配电变压器或用户的供电半径；
所述最小导线截面，通过下述公式计算得到：
其中，ai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段，bi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段，Rai为配电变压器到变电站母线经过的第i段架空导线段的截面，Rbi为配电变压器到变电站母线经过的第i段电缆段导线段的截面，Rm为m配电变压器或用户至中压母线或配变低压母线之间的最小导线截面。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述馈线信息库中的所述馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库，包括：
根据馈线内不同配电变压器或用户电压越限程度，将所述馈线信息库中的所述馈线级有效信息，分层分级初步诊断电压越限的原因；
分层分级初步诊断后，将电压越限的原因进行分类；
构建所述电压越限事件分类判定模型参数库，进行各层级所述电压越限事件归属判定。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各层级所述电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出所述电压越限事件原因分析结果，包括：
根据各层级电压越限事件及产生原因机理，构建电压越限原因分析模型，完成电压越限事件原因分析；其中，所述电压越限原因分析模型包括馈线层电压越限原因分析模型、配变层电压越限原因分析模型以及用户层电压越限原因分析模型；
根据各层级所述电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库；
根据所述电压越限原因诊断模型参数库，进行所述电压越限事件原因分析，并输出所述电压越限事件原因分析结果。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失函数采用下述公式计算：
A[i]＝[xi1,xi2,xi3,...,xin]
其中，A[i]为第i个样本信息以向量形式表征，xij是第i样本第j属性的参数值，
其中，δ(x)是选择函数，当样本属性在模型阈值范围内时，选择函数输出为0，当样本属性在模型阈值范围外，选择函数输出为1，
其中，h(xi)是样本误差量，xij是第i样本第j属性的参数值，
将h(xi)转化为阈值为[0,1]区间的函数pi为：
构建所述损失函数为：
ce[h(xi)]＝-yi×log[pi]-(1-yi)×log[1-pi]。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述电压越限分析模型参数优化通过下述公式计算：
其中，vjx是分析模型参数值，vjx+1为在前一次vjx计算的基础上减去
所得到的分析模型参数值；
是ce对vjx的偏导数，找到损失函数取最小分析模型参数值vjx；ce是损失函数。
14.一种配电网电压越限原因分析系统，其特征在于，所述配电网电压越限原因分析系统，包括：
待分析事件生成模块，用于采集目标配电网区域内电压越限信息，形成电压越限待分析事件；
馈线信息库构建模块，用于根据所述电压越限待分析事件，基于信息化系统多源数据，获取配电网线路的馈线级有效信息，构建馈线信息库；
分类判定模型参数库构建模块，用于将所述馈线信息库中的所述馈线级有效信息，分层级初步诊断电压越限的原因，并构建各层级电压越限事件分类判定模型参数库；
结果输出模块，用于根据各层级所述电压越限事件及电压越限的原因机理，构建电压越限原因诊断模型参数库，输出所述电压越限事件原因分析结果；
所述输出所述电压越限事件原因分析结果之后，还包括：
进行确认和打标签，并将标签信息及电压越限事件信息输入至电压越限事件历史数据库；
根据电压越限事件历史数据库，构建基于梯度下降算法的参数自学习模型；其中，基于梯度下降算法的参数自学习模型，包括：
构建适用于不同电压越限原因分析模型的损失函数；
构建梯度下降算法，完成电压越限分析模型参数优化。
15.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由配电网电压越限原因分析系统的处理器执行时，使得配电网电压越限原因分析系统能够执行如权利要求1至13任一所述的配电网电压越限原因分析方法。
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