CN113283041A - 基于多源信息融合感知算法的停电区域快速研判方法 - Google Patents

Abstract

基于多源信息融合感知算法的停电区域快速研判方法，属于用电管理技术领域，基于台区智能融合终端和端侧设备实现，包括以下步骤：步骤A、建立供电关系拓扑图，步骤B、将供电关系拓扑图放置在平面直角坐标系，获取各节点在坐标系中的位置信息；步骤C、端侧设备采集用电信息，经通信模块上报给台区智能融合终端；步骤D、智能融合终端检测到停电事件后，将发生停电事件的节点在拓扑图中定位，并选择最上游的节点为故障点。采用本发明提出的方法，可以在大面积的停电区域内，快速准确找到故障点，上报主站，指导抢修，快速恢复供电，保证用户正常使用，提升服务质量。

Description

基于多源信息融合感知算法的停电区域快速研判方法

技术领域

本发明属于用电管理技术领域，具体涉及基于多源信息融合感知算法，在停电区域快速找到故障点的快速研判方法。

背景技术

供电网络的高压侧，其故障定位、供电自愈恢复的技术已经比较成熟。但在低压侧，即变压器到各家各户的供电网络，涉及到千家万户，配电故障、电表停电、断相等问题，供电公司大部分是由用电客户通过电话报修、投诉来得知，非常被动。

为解决上述问题，通过在电能表等端侧设备上增加通信模块，监测停电事件并上报，供电公司可以快速准确得到停电事故区域。但如果出现多个有连带关系的事故点，上述方式不能确定哪里发生故障而引起一系列停电事件，只能逐个排查停电事故点才能找到故障点和故障原因，导致不能及时处理，同时实际应用中往往存在故障误报和不合理上报的情况，对用电客户造成损失和降低用电舒适度，进一步引起用电客户投诉或者要求供电公司赔偿等问题。

针对上述问题，急需一种停电区域内故障点快速研判方法，实现电能表、断路器或分支终端停上电状态全面感知，对支撑低压配电网故障快速抢修、提高供电可靠性和用电客户满意度，具有重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于多源信息融合感知算法的停电区域故障点快速研判方法，当发生停电事件时，可以快速准确的找到故障点。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于多源信息融合感知算法的停电区域快速研判方法，基于台区智能融合终端和端侧设备实现，智能融合终端通过HPLC或微功率通信模块和端侧设备通信。

端侧设备包括断路器、分支终端、电能表；端侧设备采集用电信息，经通信模块上报给台区智能融合终端进行研判。

快速研判方法包括以下步骤：

步骤A、建立供电关系拓扑图，拓扑图中包括所有端侧设备，拓扑图中的上游节点为下游节点供电，各节点以该节点代表的唯一端侧设备ID进行标识。

步骤B、将供电关系拓扑图放置在平面直角坐标系，同一级的节点位于同一水平位置；获取各节点在坐标系中的位置信息。

步骤C、端侧设备采集用电信息，经通信模块上报给台区智能融合终端。

步骤D、智能融合终端检测到停电事件后，将发生停电事件的节点在拓扑图中定位，并选择最上游的节点为故障点

如果只有一户发生停电事故，则可以判定故障点在该户内部线路或用电器，不涉及其他用户；如果邻近几户同时发生停电事故，大概率事件是一个故障点引起，而准确地判断故障点的具体位置是后续及时抢修的前提。

根据拓扑结构供电关系图，下游的故障不会影响上游的供电，而上游的故障会直接影响下游的供电，因此，在停电区域内，配电拓扑结构图中最上游的停电事故点基本上就是故障点。

基于上述分析，提出了本发明的快速研判方法。

采用本发明提出的方法，可以在大面积的停电区域内，通过建立拓扑图中各节点在坐标系中的位置，可以快速准确找到故障点，上报主站，指导抢修，快速恢复供电，保证用户正常使用，提升服务质量。

附图说明

图1为完成快速研判方法的设备组成图；

图2为实施例中供电网络的拓扑图；

图3是供电网络的部分拓扑图在平面直角坐标系的位置；

图4是故障位置示意图；

图5是通讯模块正常停电示意图；

图6通讯模块非正常停电示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做进一步说明。

参看图1，基于多源信息融合感知算法的停电区域快速研判方法，该方法基于台区智能融合终端和端侧设备实现，智能融合终端通过通信模块和端侧设备通信。

端侧设备包括断路器、分支终端、电能表等设备。

端侧设备采集用电信息，经通信模块上报给台区智能融合终端进行研判。台区智能融合终端经判断，将发生停电事件的故障点上报给主站。

快速研判方法包括以下步骤：

步骤A、建立供电关系拓扑图，拓扑图中包括所有端侧设备，拓扑图中的上游节点为下游节点供电，各节点以该节点代表的唯一端侧设备ID进行标识。

以供电关系为建立拓扑的基础，端侧设备作为节点建立拓扑图。如图2所示，共有8台用户电能表（ID分别为T1―T8）、6台断路器（矩形图标，ID分别为CB1―CB6）、7个分支终端（三角形图标，ID分别为S1―S7）。

步骤B、将供电关系拓扑图放置在平面直角坐标系，同一级的节点位于同一水平位置；获取各节点在坐标系中的位置信息，如图3所示。

各节点在坐标系中的位置信息，并不需要严格获取实际坐标位置，只要表示出各节点之间的相互位置关系即可。本实施例中，坐标位置取整数值。

电能表T1―T8的纵坐标为1，分支终端S4―S7的纵坐标为2，断路器CB3―CB6的纵坐标为4，分支终端S2―S3的纵坐标为5，断路器CB1―CB2的纵坐标为7，分支终端S1的纵坐标为8。

电能表T1―T8的横坐标分别为：1，3，5，7，9，11，13，15。

断路器CB1―CB6的横坐标分别为：7，9，2，6，10，14。

分支终端S1―S7的横坐标分别为：8，4，12，2，6，10，14。

为了计算方便，还计算生成各端侧设备即各节点在坐标系中与Z轴的夹角θ。

步骤C、端侧设备采集用电信息，经通信模块上报给台区智能融合终端。

步骤D、智能融合终端将记录发生停电事件的节点在拓扑图中定位，并选择最上游的节点为故障点。

由于终端上报的信息中包含端侧设备自身的ID，该ID是该台区唯一的。通过ID，可以遍历拓扑图，得到该端侧设备在拓扑图中的位置，但在拓扑复杂的情况下，遍历算法耗时较多，达不到快速研判的效果。为了能够快速研判，本实施例采用了以下方法。

步骤D中，采用多源信息融合感知算法实现，具体如下：

D-1、设置：

式中，B为所有端侧设备的集合，x₁ ^{^}, x₂ ^{^},… x_n ^{^}为单个数据信息，即交采信息，n为信息种类总数，本实施例中，数据信息为电压、电流、功率和设备类型四种，故n=4，x₁ ^{^}为电压， x₂ ^{^} 为电流，x₃ ^{^}为功率，x₄ ^{^}为设备类型。

B₁，B₂…B_k为端侧设备信息，k为端侧设备数量，本实施例中，k=21。

D-2、对每一个端侧设备进行下面计算。

融合感知函数为：

式中，

m为影响因素，表示端侧设备通信状态，如果端侧设备与智能融合终端通信正常，m=1；如果端侧设备与智能融合终端超过7天不能通信，m=0；Bj为端侧设备信息，本实施例中，j的取值范围为1~21；

Y_j、Z_j、θ_j为端侧设备j在坐标系中的位置信息，T_j为端侧设备虚拟坐标位置；D_j为坐标系的修正矩阵；

P_j为协方差矩阵，通过端侧设备j的数据信息转化得到；

As为停上电系数，取值为10^M，M的具体数值需要根据配电网拓扑结构确定，本实施例中，配电网是三层拓扑结构，M=3。

以正常工作的电表T1为例，X代表电表T1的信息：

X=( x₁ ^{^}，x₂ ^{^} ，x₃ ^{^}，x₄ ^{^})=(220，10，2200，1)

T ₁ =[1 1 45]

P_j为协方差矩阵，通过端侧设备j的数据信息转化得到。

例如，二维随机变量（X₁，X₂）的协方差矩阵为：

根据X=( x₁ ^{^}，x₂ ^{^} ，x₃ ^{^}，x₄ ^{^})=(220，10，2200，1)可得：

则L(X)₁=500。

参看图4，线路A点出现故障，此时分支终端S2、S4、S5、断路器CB3、CB4、电能表T1―T4发生停电事故。

以电表T1停电时为例：

X=( x₁ ^{^}，x₂ ^{^} ，x₃ ^{^}，x₄ ^{^})=(0,0,0,1)；

T ₁ =[1 1 45]

则L(X)₁=0，可以确定发生停电事件。

如果判断结果只有一个停电事件，故障点在该停电事件的端侧设备电表附近，与其它端侧设备无关；如果确定发生多个停电事件，则进行下面计算。

D-3、对每个发生停电事件的节点，计算：

式中，

X^{^} _jl为基于台区拓扑结构图，通过多源信息融合感知算法判定得到的端侧设备j在拓扑结构图的代表值。

根据D-3的公式计算停电电表T1在台区拓扑结构图位置，可得：

X_1l ^{^}=2

上述所得电表T1数值，该数值为整合后得到的拓扑结构图的代表值。

通过D-3公式分别计算出分支终端S2、S4、S5、断路器CB3、CB4、电能表T2―T4的代表值得：

电能表T2―T4的代表值：2.15、2.3、2.35

断路器CB3、CB4的代表值：4、4.2

分支终端S2、S4、S5的代表值：5.1、3、3.2

D-4、智能融合终端将记录发生停电事件的节点进行分析，最终选择拓扑图中最上游的节点为故障点。

经过上述计算，拓扑图中最上游的节点，其拓扑结构图的代表值最大，因此选取拓扑结构图的最大代表值对应的端侧设备为故障点。

对本案例进行对比分析，可得该案例最终判断导致停电的故障点为分支终端S₂附近。

本申请还提出一个直接比对纵坐标的方法。

步骤D-3、在确认发生停电事件的端侧设备中，选取纵坐标最大的为故障点。

在确定了发生停电事件的侧端设备后，由于已知各端侧设备在坐标系中的位置，且有关联的端侧设备存在上游端侧设备为下游端侧设备供电的关系，上游端侧设备，即纵坐标最大的端侧设备存在故障点的可能性最大。因此，可以判断故障点在所有停电事件中，纵坐标最大的端侧设备ID附近。上述实施例中，分支终端S2在坐标系中的纵坐标最大，判断故障点在其附近。

为了防止误报，在步骤D-3中，智能融合终端首先检测发生停电事件节点上的通信模块供电引脚放电曲线的斜率，判断是否误报。端侧设备将该数据上传给智能融合终端。

参看图5和图6，正常停电情况下，供电引脚放电比较平稳，曲线的斜率较小；非正常停电（如通信模块被拔下），曲线的斜率很大。据此可以判断是否误报。

如果判断为误报，则忽略该停电事件。

采用本发明提出的方法，可以在毫秒级的时间内给出研判结论。

为了收集完备的信息，在步骤D2中确认第一个停电事件发生后，等待1分钟，再对所有的停电事件进行分析。

Claims (4)

1.基于多源信息融合感知算法的停电区域快速研判方法，该方法基于台区智能融合终端和端侧设备实现，智能融合终端通过通信模块和端侧设备通信，端侧设备采集用电信息，经通信模块上报给台区智能融合终端进行研判；

其特征在于，快速研判方法包括以下步骤：

步骤A、建立供电关系拓扑图，拓扑图中包括所有端侧设备，拓扑图中的上游节点为下游节点供电，各节点以该节点代表的唯一端侧设备ID进行标识；

步骤B、将供电关系拓扑图放置在平面直角坐标系，同一级的节点位于同一水平位置；获取各节点在坐标系中的位置信息；

步骤C、端侧设备采集用电信息，经通信模块上报给台区智能融合终端；

步骤D、智能融合终端检测到停电事件后，将发生停电事件的节点在拓扑图中定位，并选择最上游的节点为故障点。

2.根据权利要求1所述的快速研判方法，其特征在于：

步骤D中，采用多源信息融合感知算法实现停电事件的节点在拓扑图中定位，具体如下：

D-1、设置：

式中，B为所有端侧设备的集合，x₁ ^{^}, x₂ ^{^},… x_n ^{^}为单个端侧设备数据信息，n为信息种类总数，B₁，B₂…B_k为端侧设备信息，k为端侧设备数量；

D-2、对每一个端侧设备进行下面计算：

融合感知函数为：

式中，

m为影响因素，表示端侧设备通信状态，如果端侧设备与智能融合终端通信正常，m=1；如果端侧设备与智能融合终端超过7天不能通信，m=0；B_j为端侧设备j的信息，j的取值范围为1~k；

Z _j 、Y _j 、θ _j 为端侧设备j在坐标系中的位置信息；

As为停上电系数，取值为10^M，M根据配电网拓扑结构确定；

P_j为协方差矩阵，通过端侧设备j的信息转化得到；

L(X)_j为端侧设备j融合感知后的数值，X代表Bj；

如果L(X)_j=0，则确认端侧设备j发生停电事件，执行步骤D-3；

D-3、对每个发生停电事件的节点，计算：

式中，

X^{^} _jl为整合后得到的端侧设备j在拓扑结构图的代表值；

D-4、选取所有停电端侧设备在拓扑结构图中最大代表值，该端侧设备附近为停电故障点。

3.根据权利要求2所述的快速研判方法，其特征在于：

步骤D-3、在确认发生停电事件的端侧设备中，选取纵坐标最大的为故障点。

4.根据权利要求2或3所述快速研判方法还包括：

步骤D-3中，智能融合终端首先检测发生停电事件节点上的通信模块供电引脚放电曲线的斜率，判断是否误报。

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