CN111666300A - 继电保护定值审核处理方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种继电保护定值审核处理方法，包括：确定目标电网中的各待审核定值项；将各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核各待审核定值项的目标校核规则、以及目标校核规则之间的关联规则；其中，定值审核规则库包括基于多维度对各设备建立的定值审核规则，定值审核规则包括各定值项的校核规则；依据目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足目标校核规则及其之间的关联规则的定值项。该方法可以解决现有电网继电保护定值没有完整的机器审核机制的问题，保证了继电保护定值的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及电力系统继电保护技术领域，具体涉及一种继电保护定值审核处理方法。
背景技术
目前电力系统继电保护整定计算工作主要依赖两大平台软件，整定计算软件和在线校核软件。整定计算方案主要是在考虑电网一次设备最大运行方式、最小运行方式以及检修方式下计算出来；在线校核系统主要是校验继电保护定值对一次设备实时方式的适应能力，从保护定值的选择性、灵敏性、可靠性等角度对定值性能进行校核，而保护装置定值单中的内容不仅包括原理保护定值，还包括设备参数定值、控制字定值、软件版定值等，定值项数量非常多，且不同保护装置厂家的设备型号也有较大差异。对于整定计算人员来说，定值的审核工作量巨大，且容易出现漏审或者误审的情况。
发明内容
本申请的目的旨在至少在一定程度上解决上述中的技术问题之一。
为此，本申请的一个目的在于提出一种继电保护定值审核处理方法。该方法解决了现有电网继电保护定值没有完整的机器审核机制的问题，保证了继电保护定值的准确性。
为达到上述目的，本申请一方面实施例提出的继电保护定值审核处理方法，包括：
确定目标电网中的各待审核定值项；
将所述各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核所述各待审核定值项的目标校核规则、以及所述目标校核规则之间的关联规则；其中，所述定值审核规则库包括基于多维度对各设备建立的定值审核规则，所述定值审核规则包括各定值项的校核规则；
依据所述目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足所述目标校核规则及其之间的关联规则的定值项。
根据本申请实施例的继电保护定值审核处理方法，可确定目标电网中的各待审核定值项，并将各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核各待审核定值项的目标校核规则、以及目标校核规则之间的关联规则，其中，定值审核规则库包括基于多维度对各设备建立的定值审核规则，定值审核规则包括各定值项的校核规则；依据目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足目标校核规则及其之间的关联规则的定值项。即按照不同设备类型，从多维度建立保护定值审核方法，适用于不同数据源的保护定值进行异常分析，减少重复性操作；另外，从预先建立的定值审核规则库中匹配出目标校核规则之间的关联规则，依据目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足目标校核规则及其之间的关联规则的定值项，针对现有系统保护定值审核均依靠人工审核、可继承性差、易出错等问题，为电网继电保护定值的智能审核提供了良好的处理方法，即解决了现有电网继电保护定值没有完整的机器审核机制的问题，保证了继电保护定值的准确性；此外，本申请通用性强、可靠性高，可有效识别继电保护定值数据参数中的异常数据值，为电力系统继电保护定值正确性提供有力保障。
在本申请的一个实施例中，通过以下方式预先建立所述定值审核规则库：
获取全网继电保护定值数据；
基于单装置保护定值审核维度、双套配置的保护装置定值审核维度、线路两侧保护定值的关联审核维度和同厂站各支路之间关联审核维度，建立定值审核规则库。
在本申请的一个实施例中，所述定值审核规则库的数据结构为垂直数据库结构；其中，将所述各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核所述各待审核定值项的目标校核规则、以及所述目标校核规则之间的关联规则，包括：
将所述各待审核定值项与所述定值审核规则库进行自动匹配，以确定出所述各待审核定值项的目标校核规则；
基于关联规则挖掘算法，将所述各待审核定值项的目标校核规则与所述定值审核规则库进行自动匹配，以确定出所述目标校核规则之间的关联规则。
在本申请的一个实施例中，所述基于关联规则挖掘算法，将所述各待审核定值项的目标校核规则与所述定值审核规则库进行自动匹配，以确定出所述目标校核规则之间的关联规则，包括：
S1-1：扫描所述定值审核规则库中待审核定值项的目标校核规则，记录支持每个目标校核规则的ID号，计算出每个目标校核规则的支持度，并与预设的最小支持度进行比较，得出1阶频繁规则集合；
S1-2：将所述1阶频繁规则集合中的目标校核规则两两连接，生成2阶候选规则集合，并计算所述2阶候选规则集合中每个项目集的支持度，并将计算得到的支持度与所述最小支持度进行比较，得出2阶频繁规则集合；
S1-3：以此类推，将k-1阶频繁规则集合中的校核规则两两连接，生成k阶候选规则集合，并计算所述k阶候选规则集合中每个项目集的支持度，并将计算得到的支持度与所述最小支持度进行比较，得出k阶频繁规则集合；
S1-4：重复步骤S1-3，直到生成的频繁规则集合为空；
S1-5：存储每一轮产生的频繁规则集合对应的支持度；
S1-6：遍历2阶及以上的频繁规则集合中的每一项，生成多种关联规则，其中，保留满足置信度的关联规则；
S1-7：将生成的关联规则按置信度进行排序，得到所述目标校核规则之间的关联规则。
在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：
对所述定值审核规则库进行维护，其中，所述维护包括对所述定值审核规则库添加规则和修改规则。
在本申请的一个实施例中，对所述定值审核规则库进行维护，包括：
S2-1：触发规则添加或修改时，进入步骤S2-2；
S2-2：对添加或修改的规则进行识别，并进入不同的规则维护控件进行处理；
S2-3：对处理后的规则参数进行校验，如果校验通过，则进入步骤S2-4，如果校验不通过则返回步骤S2-2；
S2-4：检测参数逻辑是否重复，如果存在重复则进入步骤S2-5，如果不存在重复则进入步骤S2-6；
S2-5：如果进行重编则返回步骤S2-2，如果不进行重编则进入步骤S2-7；
S2-6：对添加或修改的规则添加描述，并进入步骤S2-7；
S2-7：结束退出。
在本申请的一个实施例中，所述对添加或修改的规则进行识别，并进入不同的规则维护控件进行处理，包括：
S2-2-1：通过控件选择保护定值是否一致，及一致性判断中考虑的误差；完成选择后进入步骤S2-3；
S2-2-2：通过控件对所选定该定值合理的取值上限和下限；完成上下限设定后进入步骤S2-3；
S2-2-3：通过控件可将非本规则面向定值项的其他定值项作为条件变量进行逻辑运算和判断后该定值项应获取的定值和误差；完成后进入步骤S2-3；
S2-2-4：通过控件对装置的各定值项间的大小关系进行设定，提供定值项数值大小的校对规则；完成逻辑设计后进入步骤S2-3。
在本申请的一个实施例中，所述定值审核规则库中的规则分为标准规则库和专用规则库；其中，
所述标准规则库为按照行业、企业标准或公认准则建立的校验规则的集合，所述专用规则库为按照指定区域电网的整定经验及人工维护形成的定值校验规则的集合。
在本申请的一个实施例中，所述定值审核规则库中的规则分为条件取值规则、范围取值规则、数值大小关系规则和数值一致性规则。
在本申请的一个实施例中，依据所述目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足所述目标校核规则及其之间的关联规则的定值项，包括：
根据待审核定值项对应的目标校核规则及其之间的关联规则，在所述定值审核规则库中获取相应变量信息及变量获取方法，获取用以校验所需的所有规则参数变量数据；
运行各目标校核规则及关联规则的运算逻辑，并依据告警判别方法分析规则校验结果，形成整体校验过程记录及告警记录。
本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本申请一个实施例的继电保护定值审核处理方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的建立定值审核规则库的流程图；
图3是根据本申请实施例的继电保护定值审核处理方法的流程图；
图4是根据本申请实施例的继电保护定值审核处理方法的示例图；
图5是根据本申请实施例的对定值审核规则库进行维护的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
需要说明的是，随着继电保护装置“六统一”、“九统一”等标准化工作的开展，针对不同电压等级的各种类型的电力设备，已经有比较完善的标准体系贯穿设计、制造、检测等各环节。这些标准化工作为保护装置定值的批量审核奠定了基础。
在电力行业，大数据的数据挖掘技术研究已经起步。2012年，国网信通公司成立了大数据团队应对智能电网建设中的大数据挑战问题。2013年，中国电机工程学会电力信息化专委会编制并发布《中国电力大数据发展白皮书(2013)》，这是中国首次就电力行业的大数据问题发布白皮书。2014年，中国电力科学研究院建立大数据联合攻关团队，依托其拥有的电网数据、专业技术的优势，重点进行电力大数据基础平台建设，从电力大数据中发掘更多价值，进一步推动智能电网的建设。国网江苏省电力公司从2013年初开始建设营销大数据智能分析系统，目前已建立包含气象、行业、电压等级等9个维度的数据分析模型和多项关联性分析模型，对全省电力用户数据进行多视角分析。
大数据挖掘应用在电力系统的应用场景越来越多，保护装置的标准化为研究大数据在继电保护领域的应用奠定了基础和技术支撑，使得保护装置定值审核工作从单一审核变成批量审核，从人工审核变为机器审核变成可能。
随着电网规模的扩大，调度信息化的发展，电网非正常运行方式明显增多，为了保证继电保护定值的准确性，给当前继电保护整定计算工作带来了巨大的挑战。为解决现有电网继电保护定值没有完整的机器审核机制的问题，本申请提出了一种基于改进的Apriori(一种关联规则挖掘算法)关联技术的继电保护定值审核处理方法，以标准化的继电保护装置定值项为研究对象，从数据本身关联关系和数值分布特征去研究。从不同设备类型、同一设备不同侧之间、同一设备双套之间以及装置定值数据本身等不同角度研究装置定值的分层分类技术，建立数据类型关联关系以及数值类型分布规律。利用改进的Apriori关联技术，建立定值审核规则库。本申请的继电保护定值审核处理方法，通用性强、可靠性高，可有效识别继电保护定值数据参数中的异常数据值，为电力系统继电保护定值正确性提供有力保障。具体地，以下结合附图描述本申请的继电保护定值审核处理方法。
图1是根据本申请一个实施例的继电保护定值审核处理方法的流程图。如图1所示，该继电保护定值审核处理方法可以包括：
步骤101，确定目标电网中的各待审核定值项。
例如，假设本申请实施例的继电保护定值审核处理方法需对某个结构的电网中的继电保护装置定值进行审核，则可将该电网确定为目标电网，此时需要确定该目标电网中需审核的定值项，这些需审核的定值项即为各待审核定值项。
步骤102，将各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核各待审核定值项的目标校核规则、以及目标校核规则之间的关联规则。
需要说明的是，在本申请的实施例中，需利用大数据挖掘技术对定制单中的各项数据进行分析，包括定值项、控制字等，通过数据分析，挖掘定值数据的规律以及存在的问题，从不同角度诊断定值可能存在的风险，并对历史定值数据进行规律分布研究，为定值整定提供决策依据，实现此功能的关键技术在于如何建立全面、完整的定值审核规则库。其中，定值审核规则库包括基于多维度对各设备建立的定值审核规则，上述定值审核规则可包括各定值项的校核规则。也就是说，定值审核规则库可以是分别从多维度对各设备建立定值审核规则而建立的规则库。其中，上述多维度可包括但不限于单装置保护定值审核维度、双套配置的保护装置定值审核维度、线路两侧保护定值的关联审核维度和同厂站各支路之间关联审核维度。
在本申请的一个实施例中，上述定值审核规则库的数据结构为垂直数据库结构。其中，在本申请的实施例中，上述将各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核各待审核定值项的目标校核规则、以及目标校核规则之间的关联规则的具体实现过程可如下：将各待审核定值项与定值审核规则库进行自动匹配，以确定出各待审核定值项的目标校核规则；基于关联规则挖掘算法，将各待审核定值项的目标校核规则与定值审核规则库进行自动匹配，以确定出目标校核规则之间的关联规则。
也就是说，可扫描整个定值审核规则库中的定值项校核规则，从该整个定值审核规则库中查找到用以审核各待审核定值项的目标校核规则，之后，可基于Apriori关联规则挖掘算法和各待审核定值项的目标校核规则，从定值审核规则库中匹配出该目标校核规则之间的关联规则。可以理解，由于目前数据库普遍采用水平数据库结构，本申请提出采用一种改进的Apriori算法，将水平结构变化为垂直对应关系，经过变换后，比较容易就能计算出1阶频繁规则集合的支持度，同时计算候选规则集合的支持度，并且只在计算1阶频繁规则集合时需要对数据库进行访问。
步骤103，依据目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足目标校核规则及其之间的关联规则的定值项。
可选地，根据待审核定值项对应的目标校核规则及其之间的关联规则，在定值审核规则库中获取相应变量信息及变量获取方法，获取用以校验所需的所有规则参数变量数据，并运行各目标校核规则及关联规则的运算逻辑，并依据告警判别方法分析规则校验结果，形成整体校验过程记录及告警记录。其中，在本申请的实施例中，按照不同的校核规则进行定制审核时，可以根据影响严重程度的不同，将告警级别划分为：正常、普通告警、严重告警、紧急告警。
也就是说，对于定值审核中的定值项，基于关联关系分析的数据集合即为其定值审核规则的集合(包括目标校核规则及其之间的关联规则)及审核告警结果，其意义和作用是通过大量审核结果探索不同规则间的关联关系，目前主要通过分析不同规则组合同时出现告警的概率以及不同定值项在所有规则中所占比例获取。可以理解，根据应用过程也可考虑其他的关联指标的添加。由此，通过改进的Apriori关联分析算法深度挖掘装置定值校核规则数据更深层次的规律，揭示装置定值数据背后蕴含的原理、规则。
需要说明的是，上述定值审核规则库可以是分别从多维度对各设备建立定值审核规则而预先建立的规则库。在本申请的一个实施例中，如图2所示，上述定值审核规则库可通过以下步骤预先建立：
步骤201，获取全网继电保护定值数据。
步骤202，基于单装置保护定值审核维度、双套配置的保护装置定值审核维度、线路两侧保护定值的关联审核维度和同厂站各支路之间关联审核维度，建立定值审核规则库。
也就是说，在本申请实施例中，上述定值审核规则库的设计和建立充分考虑了电力系统中设备的实际保护配置情况，充分考虑单套保护装置内部定值项间的逻辑、双套保护装置间的定值项逻辑、线路双侧的保护定值项间的逻辑。具体定值审核规则的制定方法如下：
(1)单装置保护定值审核
单保护装置定值的审核主要实现的功能：单个定值项合理取值区间的判断、关联定值项的逻辑关系审核。包括数据挖掘分析提取规则中“套内”、“值范围”的规则类型。
单个定值项取值的合理区间是指通过经验或保护装置厂家设定而确定的合理区间，通过对历史定值取值的分析得到各定值项之间的关联关系，当装置定值数据位于区间外时可判定定值存在的问题，给出告警。
关联定值项的逻辑关系审核指同一套保护装置内相关联定值项的校核，例如，相间距离I段在正常情况下应为线路正序阻抗的80％左右，在审核相间距离I段定值时可取线路正序阻抗进行关联审核；其他的关联定值项包括距离保护I、II、III段定值应是从小到大递增，时间定值也存在类似关系；突变量电流、差动电流等均与CT变比相关联，因而也可以进行关联审核。
(2)双套配置的保护装置定值审核
同侧双套保护定值的关联审核，首先获取保护同侧的两套保护装置定值，对双套保护间相关联的定值项进行校核，考虑双套保护的设备基础参数应一致，原理保护定值应一致等；发现双套保护不一致的定值项而进行告警。
(3)线路两侧保护定值的关联审核
线路两侧保护定值的关联审核主要审核线路两侧设备基础参数定值的一致性，相关控制字的关联性。对于控制字的处理考虑六统一和非六统一两类保护装置，且其特殊逻辑处理与其他电气量定值项处理逻辑进行同一处理，确保系统的通用性及可扩展性。
(4)同厂站各支路之间关联审核
同厂站各支路之间关联审核主要审核设备与其所在厂站的其他设备的相关保护定值的一致性、控制字的关联性等。从更加广泛的维度对定值准确性、合理性进行审查，确保审核的全面。
其中，在本申请的实施例中，可按照不同的校核规则进行定值审核时，可以根据影响严重程度的不同，将告警级别划分为：正常、普通告警、严重告警、紧急告警。
需要说明的是，Apriori算法就是机器学习技术实现方法之一，可依据选定支持度及置信度指标对大量数据进行分析(所谓支持度就是所分析指标在所有数据中的比例大于一定的概率，置信度即是在满足支持度的集合中，下一层级的子集出现的概率满足设定值，比如大于50％)，获取各数据间关联性，它通过对数据库的多次扫描来发现所有的频繁项目集。经典的Apriori挖掘算法在执行“连接，剪枝”步骤中，需要多次扫描数据库并生成大量的候选项目集。当数据库太大或者挖掘层次太深时，算法耗时太多甚至无法完成。Apriori算法中对数据库的处理，目前普遍采用水平数据库结构，本申请提出采用一种改进的Apriori算法，将水平结构变化为垂直对应关系，经过变换后，较易计算1阶频繁规则集合的支持度，同时计算候选规则集合的支持度，并且只在计算1阶频繁规则集合时需要对数据库进行访问。
作为一种示例，如图3所示，上述基于关联规则挖掘算法，将各待审核定值项的目标校核规则与定值审核规则库进行自动匹配，以确定出目标校核规则之间的关联规则的具体实现过程可包括以下步骤：
(1)扫描定值审核规则库中待审核定值项的目标校核规则，记录支持每个目标校核规则的ID号，计算出每个目标校核规则的支持度，并与预设的最小支持度进行比较，将支持度大于该最小支持度的目标校核规则保留，从而得出1阶频繁规则集合。也就是说，该1阶频繁规则集合中均是支持度大于该最小支持度的目标校核规则。
(2)将1阶频繁规则集合中的目标校核规则两两连接，生成2阶候选规则集合，并计算2阶候选规则集合中每个项目集的支持度，并将计算得到的支持度与最小支持度进行比较，将支持度大于该最小支持度的项目集保留，从而得出2阶频繁规则集合。其中，上述项目集可理解为目标校核规则两两连接而成的。
(3)以此类推，将k-1阶频繁规则集合中的校核规则两两连接，生成k阶候选规则集合，并计算k阶候选规则集合中每个项目集的支持度，并将计算得到的支持度与最小支持度进行比较，将支持度大于该最小支持度的项目集保留，从而得出k阶频繁规则集合。
(4)重复步骤(3)，直到生成的频繁规则集合为空。
(5)存储每一轮产生的频繁规则集合对应的支持度。也就是说，在遍历每个规则集合时，需存储每一轮产生的频繁规则集合对应的支持度。
(6)遍历2阶及以上的频繁规则集合中的每一项，生成多种关联规则，其中，保留满足置信度的关联规则。
(7)将生成的关联规则按置信度进行排序，得到目标校核规则之间的关联规则。
举例而言，以定值项“CT断线差流定值”告警指标为例说明，如图4所示，规则1：CT断线差流定值应与另一套CT断线差流定值相同；规则2：CT断线差流定值应与对侧CT断线差流定值相同；规则3：双回线CT断线差流定值相同；规则4：CT断线差流定值是差动电流高定值的1.4倍；规则5：CT断线差流定值是差动动作电流定值的2倍。对于定值项的审核，其支持度的分析基础为各层级集合的告警信息。
如图4所示，审核规则共分为三层，第一层为五个独立规则审核规则，无需进行apriori分析，第二层为各独立规则间可能存在的关联关系组合，第三层为第二层衍生子集，根据需要可继续追加第四层或第五层；从第二层开始进行告警记录分析。
通过分析第三层123集合规则同时告警概率高于1％，下一步进行置信度的分析，123告警，在12集合规则告警的数据条数中出现的概率是否大于50％，例如，若大于50％，则建立该集合中三条规则的关联性(比如，123集合满足要求，则1、2、3三条规则间建立关联关系；同理其他124、125等集合分析过程同上)，再次进行审核时触发其中一条规则时，自动调用其他关联规则审核，并形成统一告警结果，一方面简化告警结果，另一方面丰富和完善了定值审核规则库，提升了审核的智能性。
需要说明的是，在本申请的实施例中，为满足定值审核经验知识的积累需要，规则库可从数据库基础设计出发，将其分为标准规则库和专用规则库。其中，标准规则库为按照行业、企业标准或公认准则建立的校验规则的集合，专用规则库为按照指定区域电网的整定经验及人工维护形成的定值校验规则的集合。也就是说，标准规则初始库可根据电力系统继电保护整定计算相关行业、企业标准总结分析所得，为定值的审核提供基础的规则依据；专用规则库主要来源于审核校验所面向的电网定值历史数据分析及整定经验，提供规则的自定义方法。
面向实际电网的继电保护配置方法，结合规则库的业务方向研究，可将规则库整体划分为“本保护装置本身定值项校验规则”“双重化配置保护间定值项校验规则”“与对侧同型装置间定值项校验规则”“同厂站间定值校验规则”等维度；可为继保专业人员提供更加直观的规则分类管理模式。在规则库的设计中，依据不同设备类型其规则对应类型可分为“套内”、“双套”、“两侧”、“值范围”、“同厂站”、“基础信息”、“其他开关”、“线路保护”等。
依据定值项定值合理性、正确性审核的校验逻辑及实现方法，可将规则库分为“条件取值”“范围取值”“数值大小关系”“数值一致性”等。此分类同样是规则库所提供的可维护规则参数的分类，为规则库维护方法中规则参数定义所需的变量、运算符的设计明确了方向。
规则库的维护是对不同规则分类下的规则参数进行维护和校验的过程，规则库的维护方法明确了整体规则库维护的程序实现流程，为规则库的维护功能开发奠定基础。作为一种示例，如图5所示，对定值审核规则库进行维护的具体过程可包括以下步骤：
步骤501，触发规则添加或修改时，进入步骤502。
步骤502，对添加或修改的规则进行识别，并进入不同的规则维护控件进行处理。
也就是说，可对所添加或修改的规则类别进行识别，并进入不同的规则维护控件进行处理。例如，如图5所示，数值一致性选择控件：通过此控件选择保护定值是否一致，及一致性判断中考虑的误差，完成选择后进入步骤503；范围上下限维护控件：通过此控件对所选定该定值合理的取值上限和下限，完成上下限设定后进入步骤503；条件取值逻辑设计控件：通过此控件可将非本规则面向定值项的其他定值项作为条件变量进行逻辑运算和判断后该定值项应获取的定值，及考虑的误差，完成逻辑设计后进入步骤503；数值大小关系逻辑设计控件：通过此逻辑设计方法，可对装置的各定值项间的大小关系进行设定，提供定值项数值大小的校对规则，完成逻辑设计后进入步骤503。
步骤503，对处理后的规则参数进行校验，如果校验通过，则进入步骤504，如果校验不通过则返回步骤502。
也就是说，可对处理后的规则参数进行校验，以检验规则参数是否规范。例如，可分别针对步骤502中的各类规则参数进行参数的全面性、有效性、规范性进行校验，即所设定规则可完成运算和判断，校验通过进入步骤504，校验不通过返回步骤502继续进行维护。
步骤504，检测参数逻辑是否重复，如果存在重复则进入步骤505，如果不存在重复则进入步骤506。
也就是说，判断新添加或修改的规则参数与规则库中既有规则是否存在逻辑和参数重复，若存在重复则进入步骤505，若不存在重复则进入步骤506。
步骤505，如果进行重编则返回步骤502，如果不进行重编则进入步骤507。
也就是说，若判断新添加或修改的规则参数与规则库中既有规则存在逻辑和参数重复，则重新进行规则编制，若重新编制则进入步骤502进行对应的规则逻辑设计；如不进行重新编制则转到步骤507。
步骤506，对添加或修改的规则添加描述，并进入步骤507。
步骤507，结束退出。也就是说，对完成维护的规则保护后退出维护流程；对未完成的规则且不进行重新维护的取消编辑并退出维护流程。
根据本申请实施例的继电保护定值审核处理方法，可确定目标电网中的各待审核定值项，并将各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核各待审核定值项的目标校核规则、以及目标校核规则之间的关联规则，其中，定值审核规则库包括基于多维度对各设备建立的定值审核规则，定值审核规则包括各定值项的校核规则；依据目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足目标校核规则及其之间的关联规则的定值项。即按照不同设备类型，从多维度建立保护定值审核方法，适用于不同数据源的保护定值进行异常分析，减少重复性操作；另外，从预先建立的定值审核规则库中匹配出目标校核规则之间的关联规则，依据目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足目标校核规则及其之间的关联规则的定值项，针对现有系统保护定值审核均依靠人工审核、可继承性差、易出错等问题，为电网继电保护定值的智能审核提供了良好的处理方法，即解决了现有电网继电保护定值没有完整的机器审核机制的问题，保证了继电保护定值的准确性；此外，本申请通用性强、可靠性高，可有效识别继电保护定值数据参数中的异常数据值，为电力系统继电保护定值正确性提供有力保障。
在本申请的描述中，需要理解的是，在本申请的描述中，“多维度”的含义是至少两个维度，例如两个维度，三个维度等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种继电保护定值审核处理方法，其特征在于，包括：
确定目标电网中的各待审核定值项；
将所述各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核所述各待审核定值项的目标校核规则、以及所述目标校核规则之间的关联规则；其中，所述定值审核规则库包括基于多维度对各设备建立的定值审核规则，所述定值审核规则包括各定值项的校核规则；
依据所述目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足所述目标校核规则及其之间的关联规则的定值项。
2.根据权利要求1所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，通过以下方式预先建立所述定值审核规则库：
获取全网继电保护定值数据；
基于单装置保护定值审核维度、双套配置的保护装置定值审核维度、线路两侧保护定值的关联审核维度和同厂站各支路之间关联审核维度，建立定值审核规则库。
3.根据权利要求1所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，所述定值审核规则库的数据结构为垂直数据库结构；其中，将所述各待审核定值项与预先建立的定值审核规则库进行自动匹配，以确定出用以审核所述各待审核定值项的目标校核规则、以及所述目标校核规则之间的关联规则，包括：
将所述各待审核定值项与所述定值审核规则库进行自动匹配，以确定出所述各待审核定值项的目标校核规则；
基于关联规则挖掘算法，将所述各待审核定值项的目标校核规则与所述定值审核规则库进行自动匹配，以确定出所述目标校核规则之间的关联规则。
4.根据权利要求3所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，所述基于关联规则挖掘算法，将所述各待审核定值项的目标校核规则与所述定值审核规则库进行自动匹配，以确定出所述目标校核规则之间的关联规则，包括：
S1-1：扫描所述定值审核规则库中待审核定值项的目标校核规则，记录支持每个目标校核规则的ID号，计算出每个目标校核规则的支持度，并与预设的最小支持度进行比较，得出1阶频繁规则集合；
S1-2：将所述1阶频繁规则集合中的目标校核规则两两连接，生成2阶候选规则集合，并计算所述2阶候选规则集合中每个项目集的支持度，并将计算得到的支持度与所述最小支持度进行比较，得出2阶频繁规则集合；
S1-3：以此类推，将k-1阶频繁规则集合中的校核规则两两连接，生成k阶候选规则集合，并计算所述k阶候选规则集合中每个项目集的支持度，并将计算得到的支持度与所述最小支持度进行比较，得出k阶频繁规则集合；
S1-4：重复步骤S1-3，直到生成的频繁规则集合为空；
S1-5：存储每一轮产生的频繁规则集合对应的支持度；
S1-6：遍历2阶及以上的频繁规则集合中的每一项，生成多种关联规则，其中，保留满足置信度的关联规则；
S1-7：将生成的关联规则按置信度进行排序，得到所述目标校核规则之间的关联规则。
5.根据权利要求1所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，还包括：
对所述定值审核规则库进行维护，其中，所述维护包括对所述定值审核规则库添加规则和修改规则。
6.根据权利要求5所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，对所述定值审核规则库进行维护，包括：
S2-1：触发规则添加或修改时，进入步骤S2-2；
S2-2：对添加或修改的规则进行识别，并进入不同的规则维护控件进行处理；
S2-3：对处理后的规则参数进行校验，如果校验通过，则进入步骤S2-4，如果校验不通过则返回步骤S2-2；
S2-4：检测参数逻辑是否重复，如果存在重复则进入步骤S2-5，如果不存在重复则进入步骤S2-6；
S2-5：如果进行重编则返回步骤S2-2，如果不进行重编则进入步骤S2-7；
S2-6：对添加或修改的规则添加描述，并进入步骤S2-7；
S2-7：结束退出。
7.根据权利要求6所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，所述对添加或修改的规则进行识别，并进入不同的规则维护控件进行处理，包括：
S2-2-1：通过控件选择保护定值是否一致，及一致性判断中考虑的误差；完成选择后进入步骤S2-3；
S2-2-2：通过控件对所选定该定值合理的取值上限和下限；完成上下限设定后进入步骤S2-3；
S2-2-3：通过控件可将非本规则面向定值项的其他定值项作为条件变量进行逻辑运算和判断后该定值项应获取的定值和误差；完成后进入步骤S2-3；
S2-2-4：通过控件对装置的各定值项间的大小关系进行设定，提供定值项数值大小的校对规则；完成逻辑设计后进入步骤S2-3。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，所述定值审核规则库中的规则分为标准规则库和专用规则库；其中，
所述标准规则库为按照行业、企业标准或公认准则建立的校验规则的集合，所述专用规则库为按照指定区域电网的整定经验及人工维护形成的定值校验规则的集合。
9.根据权利要求1至7中任一项所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，所述定值审核规则库中的规则分为条件取值规则、范围取值规则、数值大小关系规则和数值一致性规则。
10.根据权利要求1所述的继电保护定值审核处理方法，其特征在于，依据所述目标校核规则及其之间的关联规则进行规则参数的运算，确定出不满足所述目标校核规则及其之间的关联规则的定值项，包括：
根据待审核定值项对应的目标校核规则及其之间的关联规则，在所述定值审核规则库中获取相应变量信息及变量获取方法，获取用以校验所需的所有规则参数变量数据；
运行各目标校核规则及关联规则的运算逻辑，并依据告警判别方法分析规则校验结果，形成整体校验过程记录及告警记录。
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