CN113344406A - 一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法 - Google Patents

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Abstract

一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，采用具有拟合随机变量分布密度函数能力的非参数核密度估计作为主要架构，对台区智能融合终端的电能质量监测精度进行可靠性评估。该方法可以根据历史数据拟合电能质量数据的概率分布函数，从而建立各电能质量监测指标的置信区间。并以此区间为监测可靠性判断依据，对终端连续运行状态下的电能质量监测精度进行可靠性评估。能够克服了传统评估方法不确定性因素和人为因素对评估结果的影响较大的、计算复杂度高、相关性分析不够等问题。

Description

一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法
技术领域
本发明涉及电能质量监测技术领域，具体涉及一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法。
背景技术
随着配电物联网工程的逐步推广建设，配电系统迎来新一轮技术升级，逐步形成了“云-管-边-端”体系架构。新型架构下，海量台区智能终端等边缘计算设备与新型智能电表等端设备的引入，可为配电物联网提供大量电能质量监测数据，从而为配电系统实现全景态势感知、智能运维、需求侧管理以及智慧用能方案推荐等提供可靠决策依据。但是一旦终端监测的电能质量数据出现较大偏差，则会对配电系统整体运维出现较大的影响。
目前已有的关于台区智能融合终端电能质量数据检验的方法主要是通过标准源法，对设备进行监测精度检测，只要检测时满足精度要求，设备即视为合格。然而这种检测方法忽略了对终端设备在连续运行状态下的电能质量监测可靠性问题。因此，当前还没有一个统一全面的检测台区智能融合终端电能质量监测可靠性的标准。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种具有较高的评估精度，有利于发现降低终端可靠性的隐患，提升终端检测的智能化水平的配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，包括：
a)收集某一电网公司在一个时间段内的电能质量数据作为样本数据；
b)对样本数据进行预处理；
c)使用预处理后的数据，拟合非参数核密度估计模型，得到数据概率密度函数；
d)将概率密度函数求积分获得累积概率函数，并生成数据置信度为99％的置信区间；
e)根据置信区间，确定台区智能融合终端监测数据中异常数据的个数M，当检测数据在置信区间内时，表示该数据正常，如果检测数据不再置信区间内，表示该数据异常，如果台区智能融合终端没有检测到数据，表示该丢失的数据超过置信区间。
进一步的，步骤b)包括如下步骤：
b-1)通过插值补充样本数据中缺失的数据；
b-2)通过公式
Figure BDA0003123421610000021
计算得到缺失值的插值结果Ln(x)，式中
Figure BDA0003123421610000022
n为缺失值前后的数据的个数，x为缺失值的下标，xi为非缺失值yi的下标，xj为非缺失值yj的下标；
b-3)通过公式
Figure BDA0003123421610000023
计算归一化的差值处理后的样本数据
Figure BDA0003123421610000024
式中μ为样本数据的均值，σ为样本数据的标准差，xgk为电能质量数据矩阵中第g行第k列的数据，完成样本数据的预处理。
进一步的，步骤c)包括如下步骤：
c-1)将预处理后的样本数据按照类型划分为不同时间序列，每类数据分别为X的矩阵，X∈RN*T，R为实数空间，N为节点数，T为总的监测时间数；
c-2)通过公式
Figure BDA0003123421610000025
计算率密度函数f(x)，式中K(·)为核函数，h为带宽系数，n为样本总数，xm为第m个样本；
c-3)通过公式D＝|C·X*(t)-X(t)|及X(t+1)＝X*(t)-A·D建立座头鲸包围猎物行为的数学模型，式中D为搜索代理与目标猎物的距离，t为当前迭代次数，X*(t)为当前最优解位置，X(t)为当前位置矢量，X(t+1)为t+1次迭代时的位置矢量，A和C均是系数向量，A＝2a·ra-a，C＝2·rc，ra与rc均是[0,1]之间的随机矢量，a表示在迭代过程中从2线性递减到0，X(t+1)＝D′·ebl·cos(2πl)+X*(t)，式中D′＝|X*(t)-X(t)|，b为限定对数螺旋线形状的常数，l为[-1,1]之间的随机数，e为自然对数的底数，e＝2.71828183；
c-4)通过公式
Figure BDA0003123421610000031
计算得到位置更新的数学模型，p为[0,1]之间的随机数；
c-5)通过公式D＝|C·Xrand(t)-X(t)|和X(t+1)＝Xrand(t)-A·D建立猎物搜索模型，式中Xrand(t)为从种群中随机选择的搜索代理位置向量；
c-6)设置迭代次数为Tmax，鲸鱼个数为m，初始化候选带宽h的值，候选带宽h的取值范围为0.25-1.1倍href，
Figure BDA0003123421610000032
p为模型阶数，n为数据总数；
c-7)通过公式
Figure BDA0003123421610000033
计算适应度LSCV(H)，式中Lgk＝(xg-xk)TH-1(xg-xk)，H＝h2S，S为样本协方差矩阵，xg和xk为样本数据；
c-8)如果|A|≥1，则转至执行步骤c-4)，如果|A|＜1，则转至执行步骤c-5)；
c-9)重复执行步骤c-7)至c-8)，直到迭代次数达到设定的迭代次数M。
优选的，步骤b-1)中从原始样本数据中选取缺失值前后的5个数据，将选取的10个数据分组，即n＝10。
进一步的，步骤d)包括如下步骤：
d-1)输出最佳鲸鱼个体的位置，得到最优带宽h；
d-2)通过公式
Figure BDA0003123421610000041
计算累积概率函数F(x)，式中Υ(·)为高斯核函数的累积概率函数；
d-3)建立数据置信度为99％的置信区间为
Figure BDA0003123421610000042
进一步的，执行步骤e)后通过公式
Figure BDA0003123421610000043
计算得到台区智能融合终端监测数据的可靠度r，其中N为检验数据的总个数。
本发明的有益效果是：能够准确地描述数据的概率密度函数，实现台区智能融合终端电能质量监测的可靠性分析与评估，具有较高的评估精度，有利于发现降低终端可靠性的隐患，提升终端检测的智能化水平，在工程领域具有较高的实用价值。采用具有拟合随机变量分布密度函数能力的非参数核密度估计作为主要架构，对台区智能融合终端的电能质量监测精度进行可靠性评估。该方法可以根据历史数据拟合电能质量数据的概率分布函数，从而建立各电能质量监测指标的置信区间。并以此区间为监测可靠性判断依据，对终端连续运行状态下的电能质量监测精度进行可靠性评估。能够克服了传统评估方法不确定性因素和人为因素对评估结果的影响较大的、计算复杂度高、相关性分析不够等问题。
附图说明
图1为本发明的台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估的方法流程图；
图2为鲸鱼算法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图1、附图2对本发明做进一步说明。
一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，包括：
a)收集某一电网公司在一个时间段内的电能质量数据作为样本数据。
b)对样本数据进行预处理。
c)使用预处理后的数据，拟合非参数核密度估计模型，得到数据概率密度函数。
d)将概率密度函数求积分获得累积概率函数，并生成数据置信度为99％的置信区间。
e)根据置信区间，确定台区智能融合终端监测数据中异常数据的个数M，当检测数据在置信区间内时，表示该数据正常，如果检测数据不再置信区间内，表示该数据异常，如果台区智能融合终端没有检测到数据，表示该丢失的数据超过置信区间，其也为异常数据。
采用改进的非参数核密度方法对配电台区智能融合终端电能质量监测精度进行了可靠性评估。首先全面考虑终端电能质量监测指标，构建设备监测可靠性评估体系。然后为了提升模型学习精度，对数据进行补全缺失数据和归一化处理。进而采用基于鲸鱼算法的带宽优化方法实现非参数核密度估计，以获得电能质量数据的概率密度函数，并据此生成电能质量数据的置信区间，从而实现台区智能融合终端监测数据的可靠性评估方法。使用该方法能够准确地描述数据的概率密度函数，实现台区智能融合终端电能质量监测的可靠性分析与评估，具有较高的评估精度，有利于发现降低终端可靠性的隐患，提升终端检测的智能化水平，在工程领域具有较高的实用价值。采用具有拟合随机变量分布密度函数能力的非参数核密度估计作为主要架构，对台区智能融合终端的电能质量监测精度进行可靠性评估。该方法可以根据历史数据拟合电能质量数据的概率分布函数，从而建立各电能质量监测指标的置信区间。并以此区间为监测可靠性判断依据，对终端连续运行状态下的电能质量监测精度进行可靠性评估。能够克服了传统评估方法不确定性因素和人为因素对评估结果的影响较大的、计算复杂度高、相关性分析不够等问题。
实施例1：
本专利通过插值来补充缺失的数据，采用拉格朗日插值法进行插值，具体的步骤b)包括如下步骤：
b-1)通过插值补充样本数据中缺失的数据。
b-2)通过公式
Figure BDA0003123421610000051
计算得到缺失值的插值结果Ln(x)，式中
Figure BDA0003123421610000061
n为缺失值前后的数据的个数，x为缺失值的下标，xi为非缺失值yi的下标，xj为非缺失值yj的下标。所有丢失的值都会依次插入，直到没有值丢失为止。
b-3)采用Z-score将数据进行归一化处理，可以删除数据维，仅保留原始数据的特征形状。具体的，通过公式
Figure BDA0003123421610000062
计算归一化的差值处理后的样本数据
Figure BDA0003123421610000063
式中μ为样本数据的均值，σ为样本数据的标准差，xgk为电能质量数据矩阵中第g行第k列的数据，完成样本数据的预处理。
实施例2：
步骤c)包括如下步骤：
c-1)将预处理后的样本数据按照类型划分为不同时间序列，终端会从每个节点监测到电能质量数据，每类数据分别为X的矩阵，X∈RN*T，R为实数空间，N为节点数，T为总的监测时间数。
c-2)通过公式
Figure BDA0003123421610000064
计算率密度函数f(x)，式中K(·)为核函数，h为带宽系数，n为样本总数，xm为第m个样本。基于高斯核函数的概率密度函数可以写为：
Figure BDA0003123421610000065
c-3)根据鲸鱼优化算法分别建立目标包围、bubble-net攻击策略以及猎物搜寻的数学模型，具体的通过公式D＝|C·X*(t)-X(t)|及X(t+1)＝X*(t)-A·D建立座头鲸包围猎物行为的数学模型，式中D为搜索代理与目标猎物的距离，t为当前迭代次数，X*(t)为当前最优解位置，X(t)为当前位置矢量，X(t+1)为t+1次迭代时的位置矢量，A和C均是系数向量，A＝2a·ra-a，C＝2·rc，ra与rc均是[0,1]之间的随机矢量，a表示在迭代过程中从2线性递减到0。Bubble-net攻击策略如下：X(t+1)＝D′·ebl·cos(2πl)+X*(t)，式中D′＝|X*(t)-X(t)|，b为限定对数螺旋线形状的常数，l为[-1,1]之间的随机数，e为自然对数的底数，e＝2.71828183。
c-4)座头鲸在包围捕食猎物的过程中，也会沿着螺旋形路径游走，为了模拟这种行为，通过公式
Figure BDA0003123421610000071
计算得到位置更新的数学模型，p为[0,1]之间的随机数。
c-5)猎物搜索方式如下：通过公式D＝|C·Xrand(t)-X(t)|和X(t+1)＝Xrand(t)-A·D建立猎物搜索模型，式中Xrand(t)为从种群中随机选择的搜索代理位置向量。
c-6)初始化步骤c-5)中建立数学模型的参数，具体的：设置迭代次数为Tmax，鲸鱼个数为m，初始化候选带宽h的值，候选带宽h的取值范围为0.25-1.1倍
Figure BDA0003123421610000072
p为模型阶数，n为数据总数。
c-7)根据目标函数LSCV计算个体适应度值，并记录最小适应度值和对应位置向量，具体的：通过公式
Figure BDA0003123421610000073
计算适应度LSCV(H)，式中Lgk＝(xg-xk)TH-1(xg-xk)，H＝h2S，S为样本协方差矩阵，xg和xk为样本数据。
c-8)更新最小LSCV即可获得当前群体中最佳个体的位置，更新当前种群个体的空间位置的方法为：如果|A|≥1，则转至执行步骤c-4)，如果|A|＜1，则转至执行步骤c-5)。
c-9)重复执行步骤c-7)至c-8)，直到迭代次数达到设定的迭代次数M。
实施例3：
优选的，步骤b-1)中从原始样本数据中选取缺失值前后的5个数据，将选取的10个数据分组，即n＝10。
实施例4：
步骤d)包括如下步骤：
d-1)输出最佳鲸鱼个体的位置，得到最优带宽h；
d-2)通过公式
Figure BDA0003123421610000081
计算累积概率函数F(x)，式中Υ(·)为高斯核函数的累积概率函数。
d-3)建立数据置信度为99％的置信区间为
Figure BDA0003123421610000082
实施例5：
执行步骤e)后通过公式
Figure BDA0003123421610000083
计算得到台区智能融合终端监测数据的可靠度r，其中N为检验数据的总个数。通过可靠度r可以得到电能质量数据监测的可靠性评估结果。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，其特征在于，包括：
a)收集某一电网公司在一个时间段内的电能质量数据作为样本数据；
b)对样本数据进行预处理；
c)使用预处理后的数据，拟合非参数核密度估计模型，得到数据概率密度函数；
d)将概率密度函数求积分获得累积概率函数，并生成数据置信度为99％的置信区间；
e)根据置信区间，确定台区智能融合终端监测数据中异常数据的个数M，当检测数据在置信区间内时，表示该数据正常，如果检测数据不再置信区间内，表示该数据异常，如果台区智能融合终端没有检测到数据，表示该丢失的数据超过置信区间。
2.根据权利要求1所述的配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，其特征在于，步骤b)包括如下步骤：
b-1)通过插值补充样本数据中缺失的数据；
b-2)通过公式
Figure FDA0003123421600000011
计算得到缺失值的插值结果Ln(x)，式中
Figure FDA0003123421600000012
n为缺失值前后的数据的个数，x为缺失值的下标，xi为非缺失值yi的下标，xj为非缺失值yj的下标；
b-3)通过公式
Figure FDA0003123421600000013
计算归一化的差值处理后的样本数据
Figure FDA0003123421600000014
式中μ为样本数据的均值，σ为样本数据的标准差，xgk为电能质量数据矩阵中第g行第k列的数据，完成样本数据的预处理。
3.根据权利要求1所述的配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，其特征在于，步骤c)包括如下步骤：
c-1)将预处理后的样本数据按照类型划分为不同时间序列，每类数据分别为X的矩阵，X∈RN*T，R为实数空间，N为节点数，T为总的监测时间数；
c-2)通过公式
Figure FDA0003123421600000021
计算率密度函数f(x)，式中K(·)为核函数，h为带宽系数，n为样本总数，xm为第m个样本；
c-3)通过公式D＝|C·X*(t)-X(t)|及X(t+1)＝X*(t)-A·D建立座头鲸包围猎物行为的数学模型，式中D为搜索代理与目标猎物的距离，t为当前迭代次数，X*(t)为当前最优解位置，X(t)为当前位置矢量，X(t+1)为t+1次迭代时的位置矢量，A和C均是系数向量，A＝2a·ra-a，C＝2·rc，ra与rc均是[0,1]之间的随机矢量，a表示在迭代过程中从2线性递减到0，X(t+1)＝D′·ebl·cos(2πl)+X*(t)，式中D′＝|X*(t)-X(t)|，b为限定对数螺旋线形状的常数，l为[-1,1]之间的随机数，e为自然对数的底数，e＝2.71828183；
c-4)通过公式
Figure FDA0003123421600000022
计算得到位置更新的数学模型，p为[0,1]之间的随机数；
c-5)通过公式D＝|C·Xrand(t)-X(t)|和X(t+1)＝Xrand(t)-A·D建立猎物搜索模型，式中Xrand(t)为从种群中随机选择的搜索代理位置向量；
c-6)设置迭代次数为Tmax，鲸鱼个数为m，初始化候选带宽h的值，候选带宽h的取值范围为0.25-1.1倍href，
Figure FDA0003123421600000023
p为模型阶数，n为数据总数；
c-7)通过公式
Figure FDA0003123421600000031
计算适应度LSCV(H)，式中Lgk＝(xg-xk)TH-1(xg-xk)，H＝h2S，S为样本协方差矩阵，xg和xk为样本数据；
c-8)如果|A|≥1，则转至执行步骤c-4)，如果|A|＜1，则转至执行步骤c-5)；
c-9)重复执行步骤c-7)至c-8)，直到迭代次数达到设定的迭代次数M。
4.据权利要求1所述的配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，其特征在于：步骤b-1)中从原始样本数据中选取缺失值前后的5个数据，将选取的10个数据分组，即n＝10。
5.据权利要求4所述的配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，其特征在于，步骤d)包括如下步骤：
d-1)输出最佳鲸鱼个体的位置，得到最优带宽h；
d-2)通过公式
Figure FDA0003123421600000032
计算累积概率函数F(x)，式中Υ(·)为高斯核函数的累积概率函数；
d-3)建立数据置信度为99％的置信区间为
Figure FDA0003123421600000033
6.据权利要求1所述的配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法，其特征在于：执行步骤e)后通过公式
Figure FDA0003123421600000034
计算得到台区智能融合终端监测数据的可靠度r，其中N为检验数据的总个数。
CN202110683199.2A 2021-06-21 2021-06-21 一种配网台区智能融合终端电能质量监测可靠性评估方法 Pending CN113344406A (zh)

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