CN112905956B - 一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法，通过获取电网线路日常运行特征数据，针对已核对的电网10kV出线历史的日停电时长、停电用户数，用户停电历史时长与频率进行分析，形成配网停电运行特征分布数据集，然后应用数据集针对具体的配网计量事件信息进行核对，给出异常停电的可能信息。本发明提供的配网计量事件核对方法将历史数据特征有效的应用于新数据的筛选过程有，有效的提升了配网计量事件核对效率。

Description

一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法

技术领域

本发明涉及配电网可靠性管理技术领域，具体涉及一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法。

背景技术

供电可靠性指标作为评价电网运行是否可靠，对用是否能提供稳定性的电能供应一直是电网运维管理者的所关注的重点，而在日常的管理过程如需要在大量的数据中提早提行筛选，进一步定位供电可靠性前期所依赖的数据的可用性，提升可靠性管理的准确性较为重要。

目前所采用的方式人为对近期发生的配网停电事件进行计量自动化的事件校验，其事件是否为有效的停电，如果有效则进一步对已模拟的供电可靠性指标进行校核，校核的结果是判断并保留有效的供电可靠性统计结果，对遗漏，多余的模拟结果进行剔除，而由于计量自动化停电事件数据量较多，原因多样，仅靠人为筛选的方式显得效率与准确性波动性较大，因些需要一种有效的计算方法统一对计量事件的有效性进行验证。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法，对计量自动化停电事件进行有效的分类与划分，识别主网停电、配网停电及通信故障情况。

一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法，包括以下步骤：

S1、对已核对电网历史运行数据构建运行数据集，所述运行数据集包括10kV出线日停电时户数、停电用户数及用户日停电时长、频次数据；

S2、对步骤S1所构建的运行数据集进行分析并形成运行特征分布数据集；

S3、将配网计量事件信息同步骤S2中形成的运行特征分布数据集进行计量事件核对；

S4、将核对的结果进行输出并对异常事件进行提醒。

可选地，通过对不同时段内不同线路停电频次的分析构造形成不同线路停电频率分布集，通过对不同时段内不同线路停电用户数的分析构造形成不同线路停电用户频率分布集，再对线路停电频率分布集与线路停电用户频率分布集进行主网停电、配网停电(故障/预安排)、通信故障类型划分，得出运行特征分布数据集。

可选地，通过形成的运行特征分布数据集与配网计量事件信息中所记录的线路停电与用户停电进行计量事件核对并输出是否为异常数据。

由上述技术方案可知，本发明采用构建运行数据集的形式，进行运行特征分析分段划分然后形成运行特征分布数据集，再应用运行特征分布数据集匹配配网计量事件信息进行有效性的检查，其思想基于统计学的原理，将历史数据特征有效的应用于新数据的筛选过程有，有效的提升了配网计量事件核对效率。

附图说明

图1为本发明实施例的基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法流程示意图。

具体实施方式

一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法，包括以下步骤：

S1、对已核对电网历史运行数据构建运行数据集，运行数据集包括10kV出线日停电时户数、停电用户数及用户日停电时长、频次数据，具体如下：

为有效降低数据维度，减少计算量，将用户日停电时长与频次进行转换为停电时户数，具体转换计算如下：

S2、对已构建的运行数据集进行分析并形成运行特征分布数据集；

具体步骤包括：

S21、通过对不同时段内不同线路停电频次的分析构造形成不同线路停电频率分布集，通过对不同时段内不同线路停电用户数的分析构造形成不同线路停电用户频率分布集，数据输入格式如表1，

表1运行数据集表

S22、再对连续性的停电用户与停电类型属性分布进行进行离散化划分，方法采用分裂的方式进行，计算方法如下：

设属性T_i表示第i次的停电时户数，U_i表示第i次的停电用户数，在每个T_i中随机任意选择k个值表示T_k，同样在U_i中随机选择k个值U_k做为初始值，计算T_k与U_k到其它值间的距离选最小，然后将距离进行加总记为DT与DU，然后再次更新T_k与U_i进行计算DT与DU同上一次进行比较，如果重距离值较小则保留，并不断重复多次，优选的，重复达12次。

最后确定T_k与U_k两个属性类中不同的分段区间如表2、表3 所示：

表2停电时户数分段表

S-T1	S-T2	S-T3	S-T4	S-T5
					0～1	1～15	15～20	21～50	>50

表3停电用户数分段表

S-U1	S-U2	S-U3	S-U4	S-U5
					0～3	3～20	20～35	35～50	>50

然后通过分段区间将已有的连续数值表划分为离散型数值表如表4所示：

表4离散数据分布表

S23、对离散化后的属性对其权重，构建核对模型，权重计算公式如下：

G_j：表示属性j；

表示属性值为p的概率平方，属性值为离散值，值具体从1 到c，这里属性指停电时户数(T)与停电用户数(U)中所离散化后的每个值的取值概率，计算方法为个体/总体。

最终构建出的模型如下：

g(j)＝min{i∈P|G_j}

A：表示属性维度集合，这里表示停电时户数(T)与停电用户数 (U)；

P：表示对应属性值集合。

S24、通过对每一个g(j)求其影响程度来决定是否留在

中：

α＝R(t)/|N_i|-1

|N_i|：是g(j)中包含i的个数；

R(t)：是g(j)的误差代价；

R(t)＝r(t)*p(t)

r(t)：是g(j)的误差率；

p(t)：是g(j)上的数据占所有数据的比例。

S25、对线路停电频率分布集与线路停电用户频率分布集进行主网停电、配网停电(故障/预安排)、通信故障类型划分，得出运行属性特征分类数据集，表格展示形式如下：

表5属性分类结果参考表

S3、将配网计量事件信息同

表5属性分类结果参考表形成的运行特征分布数据集进行计量事件核对，即有新的未经进一步确认的数据可进行先验估计与验证。

S4、将核对的结果进行输出并对异常事件进行提醒，对不正常的数据进行剔除检查，不正常的数据即为本次核对需要剔除的为主网停电、通信故障数据。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对已核对电网历史运行数据构建运行数据集，所述运行数据集包括10kV出线日停电时户数、停电用户数及用户日停电时长、频次数据；

S2、对步骤S1所构建的运行数据集进行分析并形成运行特征分布数据集；

所述步骤S2中，通过对不同时段内不同线路停电频次的分析构造形成不同线路停电频率分布集，通过对不同时段内不同线路停电用户数的分析构造形成不同线路停电用户频率分布集，再对线路停电频率分布集与线路停电用户频率分布集进行主网停电、配网停电、通信故障类型划分，得出运行特征分布数据集；

具体步骤包括：

S21、通过对不同时段内不同线路停电频次的分析构造形成不同线路停电频率分布集，通过对不同时段内不同线路停电用户数的分析构造形成不同线路停电用户频率分布集；

S22、再对连续性的停电用户与停电类型属性分布进行离散化划分，方法采用分裂的方式进行；

S23、对离散化后的属性对其权重，构建核对模型：

G_j：表示属性j；

表示属性值为p的概率平方，属性值为离散值，值具体从1到c，这里属性指停电时户数(T)与停电用户数(U)中所离散化后的每个值的取值概率，计算方法为个体/总体；

最终构建出的模型如下：

R＝{j∈A|g(j)}

g(j)＝min{i∈P|G_j}

A：表示属性维度集合，这里表示停电时户数(T)与停电用户数(U)；

P：表示对应属性值集合；

S24、通过对每一个g(j)求其影响程度来决定是否留在R中：

α＝R(t)/|N_i|-1

|N_i|：是g(j)中包含i的个数；

R(t)：是g(j)的误差代价；

R(t)＝r(t)*p(t)

r(t)：是g(j)的误差率；

p(t)：是g(j)上的数据占所有数据的比例；

S25、对线路停电频率分布集与线路停电用户频率分布集进行主网停电、配网停电、通信故障类型划分，得出运行属性特征分类数据集；

S3、将配网计量事件信息同步骤S2中形成的运行特征分布数据集进行计量事件核对；

S4、将核对的结果进行输出并对异常事件进行提醒。

2.根据权利要求1所述的基于电网运行特征分析的配网计量事件核对方法，其特征在于：通过形成的运行特征分布数据集与配网计量事件信息中所记录的线路停电与用户停电进行计量事件核对并输出是否为异常数据。

Images