CN110807607A - 一种基于大数据平台的低电压台区核查方法及相关装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种基于大数据平台的低电压台区核查方法，包括基于配电网内各台区的电压数据确定配电网内的低电压台区；收集低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；生产数据包括电流数据与电压数据；基于基础铭牌参数与生产数据计算得到台区电压的影响参数，即影响台区电压的主要技术参数；计算影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于皮尔逊相关系数确定低电压台区的低电压诱因。该方法能够有效降低人工作业成本，提高低电压台区核查的作业效率。本申请还公开了一种基于大数据平台的低电压台区核查装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。

Description

一种基于大数据平台的低电压台区核查方法及相关装置
技术领域
本申请涉及配电网技术领域，特别涉及一种基于大数据平台的低电压台区核查方法；还涉及一种基于大数据平台的低电压台区核查装置、设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
低电压台区核查是电力公司的重要工作之一，包括定位低电压台区即确定哪些台区为低电压台区，以及分析得到导致台区低电压的原因即得到低电压诱因。目前，实现低电压台区核查的方式为根据台区采集终端采集的表计电压定位低电压台区，进而根据定位结果由相关人员凭借经验或现场实地核实分析得到台区低电压的原因，并制定相应的整改方案。然而，随着配电网架的高速发展，台区数量呈海量级别，台区低电压原因的分析工作需要消耗大量的人力、物力以及时间，造成人力资源的大量占用且效率较低。
因此，如何降低人工作业成本，提高低电压台区核查的作业效率已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种基于大数据平台的低电压台区核查方法，能够有效降低人工作业成本，提高低电压台区核查的作业效率；本申请的另一目的是提供一种基于大数据平台的低电压台区核查装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。
为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于大数据平台的低电压台区核查方法，包括：
基于配电网内各台区的电压数据确定所述配电网内的低电压台区；
收集所述低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；所述生产数据包括电流数据与电压数据；
基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到台区电压的影响参数；
计算所述影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于所述皮尔逊相关系数确定所述低电压台区的低电压诱因。
可选的，所述基于所述皮尔逊相关系数确定低电压台区的影响参数，包括：
比较所述皮尔逊相关系数的绝对值与预设阈值的大小，并确定绝对值大于所述预设阈值的皮尔逊相关系数对应的影响参数为所述低电压台区的低电压诱因。
可选的，所述影响参数包括馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率。
可选的，所述基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率前还包括：
对所述生产数据进行数据清理以剔除或更正其中的空数据与异常数据。
可选的，收集所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据，包括：
每日整点时收集所述低电压台区及其所述馈线产生的生产数据。
为解决上述技术问题，本申请还提供了一种基于大数据平台的配电网低电压台区核查装置，包括：
第一确定模块，用于基于配电网内各台区的电压数据确定所述配电网内的低电压台区；
收集模块，用于收集所述低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；所述生产数据包括电流数据与电压数据；
计算模块，用于基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到台区电压的影响参数；
第二确定模块，用于计算所述影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于所述皮尔逊相关系数确定所述低电压台区的低电压诱因。
可选的，还包括：
数据清理模块，用于对所述生产数据进行数据清理以剔除其中的空数据与异常数据。
为解决上述技术问题，本申请还提供了一种基于大数据平台的低电压台区核查设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述的基于大数据平台的低电压台区核查方法的步骤。
为解决上述技术问题，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于大数据平台的低电压台区核查方法的步骤。
本申请所提供的基于大数据平台的低电压台区核查方法，包括基于配电网内各台区的电压数据确定所述配电网内的低电压台区；收集所述低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；所述生产数据包括电流数据与电压数据；基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到台区电压的影响参数；计算所述影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于所述皮尔逊相关系数确定所述低电压台区的低电压诱因。
可见，本申请所提供的低电压台区核查方法，基于大数据平台，在确定配电网内的低电压台区的基础上，自动根据收集的配电变压器的基础铭牌参数与低电压台区及其所属馈线产生的生产数据计算得到台区电压的影响参数，进而计算各影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并最终基于皮尔逊相关系数确定低电压台区的低电压诱因。该低电压台区核查方法基于相关性分析理论自动核查低电压台区，取代了依靠人工进行低电压台区核查的传统核查方式，从而可以有效降低人工作业成本，提高低电压台区核查的作业效率，为低电压台区治理提供有力支撑。
本申请所提供的基于大数据平台的低电压台区核查装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种基于大数据平台的低电压台区核查方法的流程示意图；
图2为本申请实施例所提供的一种基于大数据平台的低电压台区核查装置的示意图。
具体实施方式
本申请的核心是提供一种基于大数据平台的低电压台区核查方法，能够有效降低人工作业成本，提高低电压台区核查的作业效率；本申请的另一核心是提供一种基于大数据平台的低电压台区核查装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种基于大数据平台的低电压台区核查方法的流程示意图；参考图1所示，该方法包括：
S101：基于配电网内各台区的电压数据确定配电网内的低电压台区；
具体的，本步骤旨在确定低电压台区即确定配电网内哪些台区为低电压台区。具体而言，获取配电网内各台区的电压数据，并根据获取的电压数据确定其中低电压数据量超标台区为低电压台区。
S102：收集低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；生产数据包括电流数据与电压数据；
具体的，在确定配电网内的低电压台区的基础上，进一步从相关信息系统及文件资料中收集低电压台区分析所需数据，包括低电压台区配电变压器的基础铭牌参数与统计时段内各低电压台区及其所属10千伏馈线产生的生产数据，以后续基于基础铭牌参数与生产数据计算得到台区电压的影响参数。其中，生产数据包括三相电流、三相电压，在收集到三相电压、三相电流的基础上，进一步可得到功率、功率因素等生产数据。
可以明白的是，相关性计算须建立在大数据基础之上，样本数据量越大，相关系数的准确度越高，故统计时长及统计区域范围应具备一定的规模，以保障样本数据的可信度与计算结果的准确性。
其中，在一种具体的实施方式中，上述收集低电压台区及其所属馈线产生的生产数据可以包括每日整点时收集低电压台区及其馈线产生的生产数据。即每日每隔一个小时收集一次收集低电压台区及其馈线产生的生产数据，由此，每日收集24次低电压台区及其馈线产生的生产数据。
另外，配电变压器表计采集终端运行过程中偶尔会发生断电、故障、停运等情况，故为了保障后续步骤计算结果的可靠性，在一种具体的实施方式中，执行步骤S103，即基于基础铭牌参数与生产数据计算得到台区电压的影响参数前还包括对生产数据进行数据清理以剔除或更正其中的空数据与异常数据。
具体的，可依据生产运行中配电变压器基础数据与生产数据的基本对应关系，对收集的原始数据进行数据清理，剔除或更正其中的空数据与异常数据。例如，剔除由于终端断电产生的单一配电变压器短时空数据、零数据。剔除或更正某变压器功率、电压值连续的情况下出现的电流断点零数据。
S103：基于基础铭牌参数与生产数据计算得到台区电压的影响参数；
具体的，本步骤旨在计算得到影响台区电压的技术参数，即上述影响参数。且由于影响台区电压的主要技术参数包括馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率，因此，在一种具体的实施方式中，基于基础铭牌参数与生产数据计算得到台区电压的影响参数包括馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率，即基于基础铭牌参数与生产数据。利用基础电学公式计算得到馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率。其中，对于得到馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率的具体计算方式，本申请在此不做赘述，参考现有计算方式即可。
S104：计算影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于皮尔逊相关系数确定低电压台区的低电压诱因。
具体的，在计算得到台区电压的影响参数的基础上，进一步，计算影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于计算得到的皮尔逊相关系数确定低电压台区的低压电诱因。对于影响参数包括馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率的实施例，计算影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数即计算馈线功率因素与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数、台区功率因素与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数、台区电流不平衡度与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数以及台区负载率与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数。
其中，上述基于皮尔逊相关系数确定低电压台区的影响参数可以包括比较皮尔逊相关系数的绝对值与预设阈值的大小，并确定绝对值大于预设阈值的皮尔逊相关系数对应的影响参数为低电压台区的低电压诱因。皮尔逊相关系数为正，表征二者呈正相关，皮尔逊相关系数为负，表征二者呈负相关。皮尔逊相关系数的绝对值越大，相关性越强。例如，当馈线功率因素与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数的绝对值大于0.5，则确定馈线功率因素为低电压台区的低电压诱因。
台区所在10千伏馈线的馈线功率因数越高，台区的三相电压值相应越高，二者总体呈正相关关系。对于三相电压均值与馈线功率因数呈强相关的台区，即确定馈线功率因素为低电压诱因时，此时可启示相关技术人员加强线路无功补偿监测管理，以降低低电压发生几率。
台区功率因数越高，台区的三相电压值相应越高，二者总体呈正相关关系。对于三相电压平均值与功率因数呈强相关的台区，即确定台区功率因素为低电压诱因时，此时可启示相关技术人员加强台区就地无功补偿监测管理或加强就地升压装置操作管理，以降低低电压发生几率。
配变输出功率一定的情况下，重、过载台区电流过大会引起三相电压值相对降低，此种情况下负载率与电压呈负相关关系。对于三相电压平均值与负载率呈强相关的台区，即确定配变输出功率为低电压诱因时，此时可启示相关技术人员加强负载率变动监控，加快对重、过载台区改造，重视对强相关低电压台区集中分布的馈线负荷分布合理化改进。
台区电流不平衡度越高，出现单相低电压几率越大，二者总体呈负相关关系。其中，电流不平衡度计算公式如下：
季电流不平衡度＝(最大相电流季均值-最小相电流季均值)/最大相电流季均值
该指标反映季度时间范围内低压台区电流长期不平衡情况。对于三相电压平均值与电流不平衡度呈强相关的台区，即确定台区电流不平衡度为低电压诱因时，此时可启示相关技术人员针对台区中性点接地电阻是否合格、三相负荷分布是否合理、表计接线点选择是否符合负荷平衡原则及表计质量等方面开展重点核查。
综上所述，本申请所提供的基于大数据平台的低电压台区核查方法，基于大数据平台，在确定配电网内的低电压台区的基础上，自动根据收集的配电变压器的基础铭牌参数与低电压台区及其所属馈线产生的生产数据计算得到台区电压的影响参数，进而计算各影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并最终基于皮尔逊相关系数确定低电压台区的低电压诱因。该低电压台区核查方法基于相关性分析理论自动核查低电压台区，取代了依靠人工进行低电压台区核查的传统核查方式，从而可以有效降低人工作业成本，提高低电压台区核查的作业效率，为低电压台区治理提供有力支撑。
本申请还提供了一种基于大数据平台的低电压台区核查装置，下文描述的该装置可以与上文描述的方法相互对应参照。请参考图2所示，该装置包括：
第一确定模块10，用于基于配电网内各台区的电压数据确定配电网内的低电压台区；
收集模块20，用于收集低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；生产数据包括电流数据与电压数据；
计算模块30，用于基于基础铭牌参数与生产数据计算得到台区电压的影响参数；
第二确定模块40，用于计算影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于皮尔逊相关系数确定低电压台区的低电压诱因。
在上述实施例的基础上，作为一种具体的实施方式，还包括：
数据清理模块，用于对生产数据进行数据清理以剔除或更正其中的空数据与异常数据。
在上述实施例的基础上，作为一种具体的实施方式，影响参数包括馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率。
在上述实施例的基础上，作为一种具体的实施方式，收集模块20具体用于每日整点时收集低电压台区及其馈线产生的生产数据。
本申请还提供了一种基于大数据平台的低电压台区核查设备，包括：存储器与处理器；其中，存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行该计算机程序时实现如下的步骤：
基于配电网内各台区的电压数据确定所述配电网内的低电压台区；收集所述低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；所述生产数据包括电流数据与电压数据；基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到台区电压的影响参数；计算所述影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于所述皮尔逊相关系数确定所述低电压台区的低电压诱因。
对于本申请所提供的设备的介绍请参照上述方法的实施例，本申请在此不做赘述。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下的步骤：
基于配电网内各台区的电压数据确定所述配电网内的低电压台区；收集所述低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；所述生产数据包括电流数据与电压数据；基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到台区电压的影响参数；计算所述影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于所述皮尔逊相关系数确定所述低电压台区的低电压诱因。
该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
对于本发明所提供的计算机可读存储介质的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不做赘述。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置、设备以及计算机可读存储介质而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦写可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本申请所提供的基于大数据平台的低电压台区核查方法、装置、设备以及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据平台的低电压台区核查方法，其特征在于，包括：
基于配电网内各台区的电压数据确定所述配电网内的低电压台区；
收集所述低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；所述生产数据包括电流数据与电压数据；
基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到台区电压的影响参数；
计算所述影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于所述皮尔逊相关系数确定所述低电压台区的低电压诱因。
2.根据权利要求1所述的低电压台区核查方法，其特征在于，所述基于所述皮尔逊相关系数确定低电压台区的影响参数，包括：
比较所述皮尔逊相关系数的绝对值与预设阈值的大小，并确定绝对值大于所述预设阈值的皮尔逊相关系数对应的影响参数为所述低电压台区的低电压诱因。
3.根据权利要求2所述的低电压台区核查方法，其特征在于，所述影响参数包括馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率。
4.根据权利要求3所述的低电压台区核查方法，其特征在于，所述基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到馈线功率因素、台区功率因素、台区电流不平衡度以及台区负载率前还包括：
对所述生产数据进行数据清理以剔除或更正其中的空数据与异常数据。
5.根据权利要求1所述的低电压台区核查方法，其特征在于，收集所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据，包括：
每日整点时收集所述低电压台区及其所述馈线产生的生产数据。
6.一种基于大数据平台的配电网低电压台区核查装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于基于配电网内各台区的电压数据确定所述配电网内的低电压台区；
收集模块，用于收集所述低电压台区的配电变压器的基础铭牌参数、所述低电压台区及其所属馈线产生的生产数据；所述生产数据包括电流数据与电压数据；
计算模块，用于基于所述基础铭牌参数与所述生产数据计算得到台区电压的影响参数；
第二确定模块，用于计算所述影响参数与台区三相电压均值的皮尔逊相关系数，并基于所述皮尔逊相关系数确定所述低电压台区的低电压诱因。
7.根据权利要求6所述的低电压台区核查装置，其特征在于，还包括：
数据清理模块，用于对所述生产数据进行数据清理以剔除或更正其中的空数据与异常数据。
8.一种低电压台区核查设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的基于大数据平台的低电压台区核查方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的基于数据平台的低电压台区核查方法的步骤。
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