CN112595906A - 一种台区运行异常的判断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种台区运行异常的判断方法,包括:获得一段时间内目标台区的电流三相不平衡度数据集,将电流三相不平衡率均分为n个区间,获取各区间电压变化率的概率,构建基准曲线,当目标台区的电流三相不平衡率偏离基准曲线差值大于设定阈值时,将该目标台区判断为异常台区。本发明的实质性效果是:基于正态分布和指数函数描述台区电流三相不平衡和电压变化的规律用以发现异常台区,可以避免不同时间、地区导致用电特性存在差异的干扰,在降低误报率的同时发现在同一时空范围内电流三相不平衡异常的运行台区。
Description
技术领域
本专利涉及电力管理技术领域,具体涉及一种台区运行异常的判断方法。
背景技术
在电力系统中,当台区关口的某相负载变高时,对应相的电压就会相对变低。对全网线损异常进行分析,是一个非常复杂的系统工程。并且不同的台区的电流三相不平衡与电压之间的关系在现场属于随机事件,且大量事件的分布往往符合指数形式,对台区电流三相不平衡的分布进行统计后发现也能够通过指数函数进行描述。
公告号CN109472714A,公开日2019年03月15日,公开了一种基于大数据的线路台区异常分析系统及方法,主要解决现有技术中台区线损无完善的分析系统及方法的问题。包括对台区内所有用户用电数据进行采集的数据采集模块、将采集的数据汇总的数据汇总模块、计算台区线损率的线损计算模块、绘制数据曲线的曲线绘制模块以及对台区线损原因进行分析判断的分析模块,所述数据采集模块、数据汇总模块、线损计算模块、曲线绘制模块以及分析模块依次连接。该发明能够准确分析判断台区线损异常的原因,有利于对台区线损问题进行针对性的整改,提高了用电效率,降低了电量的损失,节约了能源。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:由于台区在实际运行过程中在不同时间、地区导致用电特性存在差异,三相电流存在随机性波动,电流三相不平衡率具有随机性,所以极易发生误报。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:
一种台区运行异常的判断方法,包括:
获得一段时间内目标台区的电流三相不平衡度数据集,
将电流三相不平衡率均分为n个区间,获取各区间电压变化率的概率分布与电压变化率的最小概率点并构建基准曲线,
当目标台区的电流三相不平衡率对应的电压变化率偏离基准曲线的差值大于设定阈值时,将该目标台区判断为异常台区。
本发明是通过对电流三相不平衡率分区间的方式统计每个区间内的平均电压变化率。并通过正态分布函数模型计算运行台区的电流三相不平衡率在各区间内电压合理变化范围。将电流三相不平衡率各区间对应的电压变化均超过范围的台区判定为异常台区。
作为优选,电流三相不平衡率d的计算方法包括:
其中,Imax为线路最大相电流,Imin为线路最小相电流。
计算电流三相不平衡率的方法为最大相电流与最小相电流的差值与最大相电流的差值百分比。根据电流三相不平衡率对其进行区间划分。
作为优选,将电流三相不平衡率分为n个区间的方法包括:
A.将电流三相不平衡率均分为20个一级区间;
B.获取每一个电流三相不平衡率一级区间内的二级区间划分点;
C.根据二级区间划分点将电流三相不平衡率划分区间。
通常,对于电流三相不平衡率只是简单的划分为若干个区间,没有考虑对于电流、电压数据的分布情况。通过在一级区间中继续进行二级区间的划分,可以使电流三相不平衡率的划分更合理。
作为优选,步骤B包括:
B1.建立划分点数组dk,k为正整数,令k=1,d0=0,
B2.μ以Δd为步长,从dmin增加至dmax,
B3.若
则数组dk=μ,k自加1,μ=μ+iΔd,i=1,
反之,i自加1,并重复本步骤;
其中,dmin与dmax分别为电流三相不平衡率的最小值与最大值,n为区间(μ,μ+Δd)内电流三相不平衡度数据个数,N为在对应一级区间内的电流三相不平衡度数据个数,σ1为设定阈值。
对于每一个一级区间,都进行二级区间的划分。获取电流三相不平衡率的最大值与最小值,从电流三相不平衡率的最小值开始,每步长Δd计算该二级区间内的数据数量是否大于等于设定阈值,若该二级区间内的数据数量大于设定阈值,则设定为二级区间的区间划分点;若该二级区间内的数据数量小于设定阈值,表示此次选取的划分点区间内的数据量不足,需要增加区间划分掉跨度,表示为i自加1并重复步骤。直至第二区间划分至电流三相不平衡率最大值。
作为优选,电压变化率α的计算方法包括:
电压变化率由线路最小相电压与线路三相平均电压的比值获得。
作为优选,运行台区电流三相不平衡率各区间与电压变化率间基准曲线的函数关系为:
其中,f(x)为电压变化率,x为三相不平衡率d*10/100%,k1为电压变化率最低值对应的台区三相不平衡区间,k2为电压变化率最低值,k3为电压变化率最高值减电压变化率最低值的倒数,a1、a2为设定系数。
在分好电流三相不平率区间后,统计某地区一个月内所有台区在各不平衡率区间内电压变化率的平均值。并根据该平均值使用正态分布函数进行计算得到各不平衡率区间对应的电压变化率最小概率点,得到各不平衡率区间的电压变化率范围。不同台区的电流三相不平衡与电压之间的关系在现场属于随机事件,可以被正态分布曲线所描述。大量台区运行异常事件的分布往往符合指数形式,对台区电流三相不平衡的分布进行统计后发现也能够通过指数函数进行描述。
作为优选,获取某地区一个月内所有台区在各不平衡率区间内电压的平均值Vj,
令
获得各不平衡率区间的电压偏差Vcj,
计算各不平衡率区间的电压变化率范围的最小概率点ρi:
其中,σ2为设定电压变化率的最小概率,Ct为区间(Vj-Vcj,Vj+Vcj)内的电压不平衡率数据个数,NV为在对应区间内的电压不平衡率数据个数。
通过获取某地区一个月内所有台区在各不平衡率区间内电压的平均值Vj计算出在设定的电压变化率的最小概率情况下的各不平衡率区间的电压偏差Vcj。该电压偏差Vcj作为电压不平衡率数正态分布函数的标准差,用于计算各不平衡率区间的电压变化率范围的最小概率点ρi,获得待检测的目标台区的三相不平衡率与电压变化率最小概率点的曲线构建。
作为优选,目标台区的电流三相不平衡率对应的电压不平衡率偏离基准曲线的差值的计算方法包括:
获取目标台区的电流三相不平衡率xt与电压变化率Vt,若
|f(xt)-Vt|≥σ3
则将该目标台区判定为异常台区,
其中,σ3为设定阈值。
以运行台区电流三相不平衡率各区间与电压变化率间基准曲线为标准曲线,当目标台区的电流三相不平衡率对应的电压变化率点处于该基准曲线描述的正常范围外时,即可以将目标台区归为异常台区。以目标台区的电流三相不平衡率对应的电压不平衡率偏离基准曲线的差值表示该点偏离基准曲线的距离。
本发明的实质性效果是:基于正态分布和指数函数描述台区电流三相不平衡和电压变化的规律用以发现异常台区,可以避免不同时间、地区导致用电特性存在差异的干扰,在降低误报率的同时发现在同一时空范围内电流三相不平衡异常的运行台区。
附图说明
图1为实施例一的步骤流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例,对本发明的技术方案作进一步的具体说明。
实施例一:
一种台区运行异常的判断方法,如图1所示,包括以下步骤:
获得一段时间内目标台区的电流三相不平衡度数据集。
通过电流三相不平衡对台区运行情况进行分析。
计算方式为:
其中,Imax为线路最大相电流,Imin为线路最小相电流。
将电流三相不平衡率均分为n个区间。
方法包括:
A.将电流三相不平衡率均分为20个一级区间。
B.获取每一个电流三相不平衡率一级区间内的二级区间划分点:
B1.建立划分点数组dk,k为正整数,令k=1,d0=0,
B2.μ以Δd为步长,从dmin增加至dmax,
B3.若
则数组dk=μ,k自加1,μ=μ+iΔd,i=1,i为正整数,
反之,i自加1,并重复步骤;
其中,dmin与dmax分别为电流三相不平衡率的最小值与最大值,n为区间(μ,μ+Δd)内电流三相不平衡度数据个数,N为在对应一级区间内的电流三相不平衡度数据个数,σ1为设定阈值。
C.根据二级区间划分点将电流三相不平衡率划分区间。
电压变化率α的计算方法包括:
获取各区间电压变化率的概率分布与电压变化率的最小概率点并构建基准曲线。
运行台区电流三相不平衡率各区间与电压变化率间基准曲线的函数关系为:
其中,f(x)为电压变化率,x为三相不平衡率d*10/100%,k1为电压变化率最低值对应的台区三相不平衡区间,k2为电压变化率最低值,k3为电压变化率最高值减电压变化率最低值的倒数,a1、a2为设定系数。
获取某地区一个月内所有台区在各不平衡率区间内电压的平均值Vj,
令
获得各不平衡率区间的电压偏差Vcj,
计算各不平衡率区间的电压变化率范围的最小概率点ρi:
其中,σ2为设定电压变化率的最小概率,本实施例令σ2为97.5%,
Ct为区间(Vj-Vcj,Vj+Vcj)内的电压不平衡率数据个数,NV为在对应区间内的电压不平衡率数据个数。
当目标台区的电流三相不平衡率对应的电压变化率偏离基准曲线的差值大于设定阈值时,将该目标台区判断为异常台区。
目标台区的电流三相不平衡率对应的电压不平衡率偏离基准曲线的差值的计算方法包括:
获取目标台区的电流三相不平衡率xt与电压变化率Vt,若
|f(xt)-Vt|≥σ3
则将该目标台区判定为异常台区,
其中,σ3为设定阈值。
本实施例是通过对同一时空范围内运行台区的“电流三相不平衡率”与相关数据“发生次数”、“电压变化率”之间的函数关系来描述运行台区电流三相不平衡率的规律。其函数中参数的取值因不同时间、地区运行台区的情况而异。所以能够避免不同时间、地区导致用电特性存在差异的干扰,具有广泛的时间、地区自适应性。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案,并非对本发明作任何形式上的限制,在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (8)
1.一种台区运行异常的判断方法,其特征在于,包括:
获得一段时间内目标台区的电流三相不平衡度数据集,
将电流三相不平衡率均分为n个区间,获取各区间电压变化率的概率分布与电压变化率的最小概率点并构建基准曲线,
当目标台区的电流三相不平衡率对应的电压变化率偏离基准曲线的差值大于设定阈值时,将该目标台区判断为异常台区。
3.根据权利要求1或2所述的一种台区运行异常的判断方法,其特征在于,
将电流三相不平衡率分为n个区间的方法包括:
A.将电流三相不平衡率均分为20个一级区间;
B.获取每一个电流三相不平衡率一级区间内的二级区间划分点;
C.根据二级区间划分点将电流三相不平衡率划分区间。
8.根据权利要求7所述的一种台区运行异常的判断方法,其特征在于,目标台区的电流三相不平衡率对应的电压不平衡率偏离基准曲线的差值的计算方法包括:
获取目标台区的电流三相不平衡率xt与电压变化率Vt,若
|f(xt)-Vt|≥σ3
则将该目标台区判定为异常台区,
其中,σ3为设定阈值。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114327045A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-12 | 中国科学院微电子研究所 | 基于类别不平衡信号的跌倒检测方法及系统 |
CN115189373A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-10-14 | 国网安徽省电力有限公司 | 一种确定三相不平衡产生原因的方法及其装置 |
CN115291024A (zh) * | 2022-09-28 | 2022-11-04 | 广东电网有限责任公司中山供电局 | 一种客户端异常识别方法、系统、设备和介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130158901A1 (en) * | 2011-12-19 | 2013-06-20 | Zafer Sahinoglu | Method and System for Detecting Unbalance in Power Grids |
CN106682079A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于聚类分析的用户用电行为检测方法 |
CN108490288A (zh) * | 2018-03-09 | 2018-09-04 | 华南师范大学 | 一种窃电检测方法及系统 |
CN108776273A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-09 | 广州供电局有限公司 | 配网台区监测方法、装置及系统 |
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2020
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130158901A1 (en) * | 2011-12-19 | 2013-06-20 | Zafer Sahinoglu | Method and System for Detecting Unbalance in Power Grids |
CN106682079A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-17 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于聚类分析的用户用电行为检测方法 |
CN108490288A (zh) * | 2018-03-09 | 2018-09-04 | 华南师范大学 | 一种窃电检测方法及系统 |
CN108776273A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-09 | 广州供电局有限公司 | 配网台区监测方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
汤毅等: ""基于智能台区的配电网经济运行及优化高级分析系统设计"", 《电力系统保护与控制》 * |
王国贤等: ""基于Python的低压配变运行指标自动化监控的实现"", 《机电信息》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114327045A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-12 | 中国科学院微电子研究所 | 基于类别不平衡信号的跌倒检测方法及系统 |
CN115189373A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-10-14 | 国网安徽省电力有限公司 | 一种确定三相不平衡产生原因的方法及其装置 |
CN115291024A (zh) * | 2022-09-28 | 2022-11-04 | 广东电网有限责任公司中山供电局 | 一种客户端异常识别方法、系统、设备和介质 |
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