CN112730984A - 一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法 - Google Patents

一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法 Download PDF

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CN112730984A CN202110344697.4A CN202110344697A CN112730984A CN 112730984 A CN112730984 A CN 112730984A CN 202110344697 A CN202110344697 A CN 202110344697A CN 112730984 A CN112730984 A CN 112730984A
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Abstract

本发明提供了一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，该方法首先基于小波系数过滤原始电压波形高频分量，得到重构电压波形；然后基于重构电压波形时空特性提取配变变压器侧三相电压和用户侧单相电压的特征，根据不同特征形态，将特征分为四类并计算四类特征的显著性指标；最后基于特征序列计算用户特征与所在变压器特征的相似度并判断所属相位。该方法基于智能电表的量测电压数据，可以通过高频采样数据特征进行分析，提高了算法的准确率和鲁棒性。

Description

一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法
技术领域
本发明属于配用电领域，设计低压配电网相位识别方法，具体涉及一种基于用电信息采集系统获取的智能电表高频电压数据序列，进行数据处理，特征采集，特征匹配的低压配电网相位识别方法。
背景技术
智能电网的兴起，智能电表布局愈发广泛，高级量测体系的构建为低压配电网智能化提供了更开阔的发展空间。低压配电网作为直接面向用户的环节，其智能化水平将直接影响用户的体验以及满意度。此外，传统低压配电网由于缺乏相位信息或相位信息不准确，在设计时极少考虑到三相平衡问题，这种不平衡的负载会导致额外的电力损耗，减少设备的使用寿命，此外易导致抢修不及时，故障定位错误等一系列问题。因此，低压配电网相位识别技术在推进智能电网中尤为重要。传统的低压配电网相位识别主要基于人工建档，电力公司派人现场手动检查相位连接，这种方式本质上便是低效的。在网络两端安装新进的信号注入和接收设备是相位识别的另一种方式，这些识别效果是快速且准确的，但是成本会大幅度提高。
常见基于智能电表对相位识别的方式根据数据源的区别有两类。第一类为基于电压数据相位识别。用户侧电压来自于所属相位的配电变压器侧，因此，两者之间存在天然的高关联度。此类算法对于数据的完整度和准确度都极高，但由于电网的随机波动和电表的固有误差，常常数据的颗粒度不高，再加上工程中部分配变变压器三相电压波形相似度极高，因此在工程应用中相似度指标计算相似，不易区分，导致计算结果往往不理想。第二类为基于功率数据相位识别。基于能量守恒的原则寻找家庭最优组合，提供与相负荷相似的聚合负荷。该方法被设计用于处理有小程度损失或错误的数据，对数据质量要求不是很高。此种策略在国外发达社区应用广泛，一方面国外地广人稀，社区户数不多，存在高空置税，因此房屋极少空置，另一方面，在发达社区智能电表渗透率高，用电量普遍较大。在国内，虽然很多台区智能电表渗透率也很高，但是往往户数密集且空置率高，因此能量守恒的方差在现阶段工业中应用较少。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，针对现有技术存在的问题，本发明综合利用智能电表的高频采样机制，提出一种基于时空特征并结合数据驱动的低压配电网相位识别方法。首先，在电表数据采集阶段，利用小波滤波过滤采样抖动的电压数据，然后综合分析负荷变动与变压器电压波动，基于显著性指标评估其时空特征，由于显著性特征向量中承载着所处相位的负荷变动，对应相位应具备相似的波动规律特征，最后基于相似性规律实现相位识别。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，包括以下步骤：
步骤1：从智能电表采集用户与配变变压器高频电压数据，并基于小波系数过滤高频分量重构电压波形；
步骤2：基于海量重构电压波形构建基本特征类型；
步骤3：基于用户及所在配变变压器重构电压波形提取特征序列；
步骤4：计算用户与配变变压器提取特征的显著性指标；
步骤5：计算用户与配变变压器A相B相C相电压特征相似度并判断相位。
进一步的，所述步骤1从智能电表采集用户与配变变压器高频电压数据，并基于小波系数重构电压波形，具体流程步骤如下：
步骤1.1：基于智能电表获取高频原始电压信号U；
步骤1.2：基于原始电压信号进行小波变换，分析电压波形中时域特性和频域特性， 基于不同的小波系数进行重构；
步骤1.3：计算得到小波3次分解后的低频分量UL 3和各级高频UH 1，UH 2，UH 3，过滤高频分量并得到重构电压信号X。
进一步的，所述步骤2基于海量重构电压信号构建基本特征类型的方法，其具体流程步骤如下：
步骤2.1：基于重构电压波形，归纳波形的时空特征；
步骤2.2：形成四种常见的时空特征类型；
类型A为“V”型结构，即先下降后上升，物理特征类似电器开启到电器关断，其电压下降时间为T down，电压上升时间为T up；
类型B为“倒V”型结构，即先上升后下降，物理特征类似电器关断到电器开启，其电压下降时间为T down，电压上升时间为T up；
类型C为“连续上升或下降”型结构，即在很短时间T shock发生了连续的上升或下降；
类型D为“持续性上升或下降”结构，即上升持续了很长时间T hold，中间存在小幅度的波动。
进一步的，所述步骤3中，基于用户及所在配变变压器重构电压波形提取特征序列，其具体流程步骤如下：
基于步骤2中的典型4种电压类型提取用户与配变变压器A相B相C相的电压特征序列F。
进一步的，所述步骤4中，对于任意特征序列F，每一个特征计算其特征显著性指标；具体为12个指标，包含以下方面：
①对于所有特征类型而言，其指标包括特征起始时刻t start，特征结束时刻t end，特征持续时长T hold，变异系数CV，极差R，方差Var；假设某特征时间窗口内重构电压为X={x 1,x 2,…,x m}，m表示窗口长度，变异系数CV计算公式如下：
Figure 437451DEST_PATH_IMAGE001
Figure 416908DEST_PATH_IMAGE002
Figure 196645DEST_PATH_IMAGE003
式中，σ为重构电压数据标准差，μ为重构电压数据平均值；
极差计算公式如下：
Figure 654171DEST_PATH_IMAGE004
式中，max(X)为重构电压最大值，min(X)为重构电压最小值；
方差计算公式如下：
Figure 468543DEST_PATH_IMAGE005
②对于A、B类特征，其特有显著性指标有电压上升时长T up，电压下降时长T down，峰值电压大小U peak；
③对于C类特征，其特有显著性指标有电压突变时刻t shock，电压突变大小U shock；
④对于D类特征，其特有显著性指标有电压变化率U rate。
进一步的，所述步骤5中，基于步骤4计算的特征显著性指标计算用户与配变变压器A相B相C相电压特征相似度并判断相位；具体流程步骤如下所示：
步骤5.1：计算用户i与配变变压器特征的各自特征序列F i，F A，F B，F C；
其中用户i的特征指标矩阵为：
Figure 356253DEST_PATH_IMAGE006
式中，
Figure 623286DEST_PATH_IMAGE007
为t时段第s个特征指标，T为时段总数。
步骤5.2：考虑到各个指标量纲不同，对12个指标分别进行标准化；基于min-max算法进行数据处理，以特征1指标t start为例，假定其指标序列为
Figure 822186DEST_PATH_IMAGE008
，n为用户总量，计算公式如下：
Figure 553382DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 546745DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure 301075DEST_PATH_IMAGE011
基于min-max算法计算后的对应结果，
Figure 38087DEST_PATH_IMAGE012
为特征1指标t start序列的最小值，
Figure 623789DEST_PATH_IMAGE013
为特征1指标t start序列的最大值；
步骤5.3：步骤5.2标准化后生成用户i与配变变压器特征的各自特征矩阵
Figure 53633DEST_PATH_IMAGE014
，其中
Figure 295259DEST_PATH_IMAGE015
矩阵为：
Figure 632699DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure 276170DEST_PATH_IMAGE017
为t时段第s个标准化后的特征指标。
假定标准化后用户i特征1 t start的序列为
Figure 611336DEST_PATH_IMAGE018
，变压器A相特征1 t start的序列为
Figure 402575DEST_PATH_IMAGE020
,两者欧式距离定义为
Figure 481389DEST_PATH_IMAGE021
，计算公式如下：
Figure 979367DEST_PATH_IMAGE022
步骤5.4：分别计算
Figure 813331DEST_PATH_IMAGE023
与
Figure 763969DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 708791DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 61275DEST_PATH_IMAGE026
的欧式距离，特征平均欧式距离越小则其关联度越高，用户i与配变变压器A相的平均欧式距离如下式所示：
Figure 66140DEST_PATH_IMAGE027
式中，
Figure 504075DEST_PATH_IMAGE028
为第i户与配变变压器A相第s个特征的欧式距离；
步骤5.5：分别计算
Figure 924692DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 456649DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 632415DEST_PATH_IMAGE031
并比较大小，越小则关联度越高，以关联度高的为用户i所属相位。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明首先基于小波系数过滤原始电压波形高频分量，得到重构电压波形；然后基于重构电压波形时空特性提取配变变压器侧三相电压和用户侧单相电压的特征，根据不同特征形态，将特征分为四类并计算四类特征的显著性指标；最后基于特征序列计算用户特征与所在变压器特征的相似度并判断所属相位。该方法基于智能电表的量测电压数据，可以通过高频采样数据特征进行分析，提高了算法的准确率和鲁棒性。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为小波变换算法基本原理图；
图3为常见电压时空特征类型图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明技术方案，并不限于本发明。
本发明提供一种技术方案：一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，流程如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：从智能电表采集用户与配变变压器高频电压数据，并基于小波系数过滤高频分量重构电压波形；具体流程步骤如下：
步骤1.1：基于智能电表获取高频原始电压信号U；
步骤1.2：基于原始电压信号进行小波变换，分析电压波形中时域特性和频域特性， 基于不同的小波系数进行重构；其原理图如图2所示；
步骤1.3：计算得到小波变换n次分解后的一个低频信号UL n和n个高频信号UH 1，UH 2，…，UH n，根据实际情况，n取三层，过滤高频分量并得到重构电压信号X。
步骤2：基于海量重构电压波形构建基本特征类型；具体流程步骤如下：
步骤2.1：基于重构电压波形，归纳波形的时空特征；
步骤2.2：形成四种常见的时空特征类型；如图3所示；
类型A为“V”型结构，即先下降后上升，物理特征类似电器开启到电器关断，其波形如图3特征类型A所示，其电压下降时间为T down，电压上升时间为T up；
类型B为“倒V”型结构，即先上升后下降，物理特征类似电器关断到电器开启，其波形如图3特征类型B所示，其电压下降时间为T down，电压上升时间为T up；
类型C为“连续上升或下降”型结构，即在很短时间T shock发生了连续的上升或下降；如图3特征类型C所示。
类型D为“持续性上升或下降”结构，即上升持续了很长时间T hold，中间存在小幅度的波动，如图3特征类型D所示。
步骤3：基于用户及所在配变变压器重构电压波形提取特征序列；其具体流程步骤如下：
基于步骤2中的典型4种电压类型提取用户与配变变压器A相B相C相的电压特征序列F。
步骤4：计算用户与配变变压器提取特征的特征显著性指标；具体流程步骤如下：
对于任意特征序列F，每一个特征计算其特征显著性指标；具体为12个指标，包含以下方面：
①对于所有特征类型而言，其指标包括特征起始时刻t start，特征结束时刻t end，特征持续时长T hold，变异系数CV，极差R，方差Var；假设某特征时间窗口内重构电压为X={x 1,x 2,…,x m}，m表示窗口长度，变异系数CV计算公式如下：
Figure 557646DEST_PATH_IMAGE032
Figure 781954DEST_PATH_IMAGE033
Figure 905768DEST_PATH_IMAGE034
式中，σ为重构电压数据标准差，μ为重构电压数据平均值；
极差计算公式如下：
Figure 190118DEST_PATH_IMAGE035
式中，max(X)为重构电压最大值，min(X)为重构电压最小值；
方差计算公式如下：
Figure 602645DEST_PATH_IMAGE036
②对于A、B类特征，其特有显著性指标有电压上升时长T up，电压下降时长T down，峰值电压大小U peak；
③对于C类特征，其特有显著性指标有电压突变时刻t shock，电压突变大小U shock；
④对于D类特征，其特有显著性指标有电压变化率U rate；
⑤12个指标具体描述如表1所示。
表1 特征显著性指标
Figure 692961DEST_PATH_IMAGE038
步骤5：基于步骤4计算的特征显著性指标计算用户与配变变压器A相B相C相电压特征相似度并判断相位；具体流程步骤如下：
步骤5.1：计算用户i与配变变压器特征的各自特征序列F i，F A，F B，F C；
其中用户i的特征指标矩阵为：
Figure 874544DEST_PATH_IMAGE039
式中，
Figure 64216DEST_PATH_IMAGE040
为t时段第s个特征指标，T为时段总数；
步骤5.2：考虑到各个指标量纲不同，对12个指标分别进行标准化；基于min-max算法进行数据处理，以特征1指标t start为例，假定其指标序列为
Figure 964039DEST_PATH_IMAGE041
，n为用户总量，计算公式如下：
Figure 592467DEST_PATH_IMAGE042
式中，
Figure 894135DEST_PATH_IMAGE043
为
Figure 254709DEST_PATH_IMAGE044
基于min-max算法计算后的对应结果，
Figure 704145DEST_PATH_IMAGE045
为特征1指标t start序列的最小值，
Figure 73947DEST_PATH_IMAGE046
为特征1指标t start序列的最大值；
步骤5.3：步骤5.2标准化后生成用户i与配变变压器特征的各自特征矩阵
Figure 964542DEST_PATH_IMAGE047
，其中
Figure 823914DEST_PATH_IMAGE048
矩阵为：
Figure 432750DEST_PATH_IMAGE049
式中，
Figure 606242DEST_PATH_IMAGE050
为t时段第s个标准化后的特征指标。
假定标准化后用户i特征1 t start的序列为
Figure 616924DEST_PATH_IMAGE051
，变压器A相特征1 t start的序列为
Figure 647196DEST_PATH_IMAGE052
,两者欧式距离定义为
Figure 743328DEST_PATH_IMAGE053
，计算公式如下：
Figure 454932DEST_PATH_IMAGE054
步骤5.4：分别计算
Figure 385367DEST_PATH_IMAGE055
与
Figure 524224DEST_PATH_IMAGE056
、
Figure 107652DEST_PATH_IMAGE057
、
Figure 419685DEST_PATH_IMAGE058
的欧式距离，特征平均欧式距离越小则其关联度越高，用户i与配变变压器A相的平均欧式距离如下式所示：
Figure 404958DEST_PATH_IMAGE059
式中，
Figure 714717DEST_PATH_IMAGE060
为第i户与配变变压器A相第s个特征的欧式距离；
步骤5.5：分别计算
Figure 847758DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 901165DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
并比较大小，越小则关联度越高，以关联度高的为用户i所属相位。
以上所述仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形、改进及替代，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：从智能电表采集用户与配变变压器高频电压数据，并基于小波系数过滤高频分量重构电压波形；
步骤2：基于海量重构电压波形构建基本特征类型；
步骤3：基于用户及所在配变变压器重构电压波形提取特征序列；
步骤4：计算用户与配变变压器提取特征的显著性指标；
步骤5：计算用户与配变变压器A相B相C相电压特征相似度并判断相位。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，其特征在于：所述步骤1从智能电表采集用户与配变变压器高频电压数据，并基于小波系数重构电压波形，具体流程步骤如下：
步骤1.1：基于智能电表获取高频原始电压信号U；
步骤1.2：基于原始电压信号进行小波变换，分析电压波形中时域特性和频域特性， 基于不同的小波系数进行重构；
步骤1.3：计算得到小波3次分解后的低频分量UL 3和三级高频UH 1，UH 2，UH 3，过滤高频分量并得到重构电压信号X。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，其特征在于：所述步骤2基于海量重构电压信号构建基本特征类型的方法，其具体流程步骤如下：
步骤2.1：基于重构电压波形，归纳波形的时空特征；
步骤2.2：形成四种常见的时空特征类型；
类型A为“V”型结构，即先下降后上升，物理特征类似电器开启到电器关断，其电压下降时间为T down，电压上升时间为T up；
类型B为“倒V”型结构，即先上升后下降，物理特征类似电器关断到电器开启，其电压下降时间为T down，电压上升时间为T up；
类型C为“连续上升或下降”型结构，即在很短时间T shock发生了连续的上升或下降；
类型D为“持续性上升或下降”结构，即上升持续了很长时间T hold，中间存在小幅度的波动。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，其特征在于：所述步骤3中，基于用户及所在配变变压器重构电压波形提取特征序列，其具体流程步骤如下：
基于步骤2中的典型4种电压类型提取用户与配变变压器A相B相C相的电压特征序列F。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，其特征在于：所述步骤4中，对于任意特征序列F，每一个特征计算其特征显著性指标；具体为12个指标，包含以下方面：
①对于所有特征类型而言，其指标包括特征起始时刻t start，特征结束时刻t end，特征持续时长T hold，变异系数CV，极差R，方差Var；假设某特征时间窗口内重构电压为X={x 1,x 2,…,x m}，m表示窗口长度，变异系数CV计算公式如下：
Figure 190258DEST_PATH_IMAGE001
Figure 264656DEST_PATH_IMAGE002
Figure 998388DEST_PATH_IMAGE003
式中，σ为重构电压数据标准差，μ为重构电压数据平均值；
极差计算公式如下：
Figure 721493DEST_PATH_IMAGE004
式中，max(X)为重构电压最大值，min(X)为重构电压最小值；
方差计算公式如下：
Figure 161964DEST_PATH_IMAGE005
②对于A、B类特征，其特有显著性指标有电压上升时长T up，电压下降时长T down，峰值电压大小U peak；
③对于C类特征，其特有显著性指标有电压突变时刻t shock，电压突变大小U shock；
④对于D类特征，其特有显著性指标有电压变化率U rate。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，其特征在于：所述步骤5中，基于步骤4计算的特征显著性指标计算用户与配变变压器A相B相C相电压特征相似度并判断相位；具体流程步骤如下所示：
步骤5.1：计算用户i与配变变压器特征的各自特征序列F i，F A，F B，F C；
其中用户i的特征指标矩阵为：
Figure 374639DEST_PATH_IMAGE006
式中，
Figure 267771DEST_PATH_IMAGE007
为t时段第s个特征指标，T为时段总数；
步骤5.2：考虑到各个指标量纲不同，对12个指标分别进行标准化；基于min-max算法进行数据处理，以特征1指标t start为例，假定其指标序列为
Figure 60147DEST_PATH_IMAGE008
，n为用户总量，计算公式如下：
Figure 525763DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 602348DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure 950153DEST_PATH_IMAGE011
基于min-max算法计算后的对应结果，
Figure 546220DEST_PATH_IMAGE012
为特征1指标t start序列的最小值，
Figure 695703DEST_PATH_IMAGE013
为特征1指标t start序列的最大值；
步骤5.3：步骤5.2标准化后生成用户i与配变变压器特征的各自特征矩阵
Figure 922285DEST_PATH_IMAGE014
，其中
Figure 226228DEST_PATH_IMAGE015
矩阵为：
Figure 861871DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure 98817DEST_PATH_IMAGE017
为t时段第s个标准化后的特征指标；
假定标准化后用户i特征1 t start的序列为
Figure 230721DEST_PATH_IMAGE018
，变压器A相特征1 t start的序列为
Figure 523424DEST_PATH_IMAGE019
,两者欧式距离定义为
Figure 461293DEST_PATH_IMAGE020
，计算公式如下：
Figure 21588DEST_PATH_IMAGE021
步骤5.4：分别计算
Figure 901130DEST_PATH_IMAGE023
与
Figure 580373DEST_PATH_IMAGE024
、
Figure 293377DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 298242DEST_PATH_IMAGE026
的欧式距离，特征平均欧式距离越小则其关联度越高，用户i与配变变压器A相的平均欧式距离如下式所示：
Figure 532914DEST_PATH_IMAGE027
式中，
Figure 15848DEST_PATH_IMAGE028
为第i户与配变变压器A相第s个特征的欧式距离；
步骤5.5：分别计算
Figure 848937DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 555862DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 277830DEST_PATH_IMAGE031
并比较大小，越小则关联度越高，以关联度高的为用户i所属相位。
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