CN113393102A - 一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，主要步骤为：1)构建一套配电变压器运行状态评估指标体系；2)利用层次分析‑德尔菲算法(AHP‑Delphi)计算指标权重值；3)建立配电变压器运行状态实时评估模型；4)利用LSTM‑SVM算法建立指标预测模型；5)将指标预测值输入步骤3配电变压器运行状态实时评估模型中，得到配电变压器运行状态的预测结果。本发明具有较好的通用性和应用性，适用于油浸式配电变压器和干式配电变压器，能够及时反映配电变压器未来运行状态的变化趋势，预测结果能在满足准确性要求的前提下为配电运维管理人员提供辅助决策支撑。
Description
技术领域
本发明涉及智能配电网领域，具体是一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法。
技术背景
配电变压器作为配电网的核心设备，对其进行有效的运行状态评估与预测，对于建设坚强配电网、保障电力系统的安全平稳运行具有重要意义。
目前，配电变压器运行状态预测的研究还处于探索初期。配电变压器运行状态预测的方法可以分为两类，一类是对评估指标建模预测，再将指标预测值输入评估模型实现对配电变压器未来运行状态的评估，达到运行状态预测的目的；另外一类是对少数评估指标建模预测，直接通过对指标发展规律进行分析，进而对配电变压器的运行状态进行预测。由于涉及的评估指标较多，并且存在指标数据获取困难、数据无规律等问题，第一类配电变压器运行状态预测方法较难实现。第二类配电变压器运行状态预测方法聚焦于容易建模预测的评估指标，能够在一定程度上预测配电变压器的故障风险，但考虑的信息较少，存在预测精度不足的问题。
随着电网在线监测技术的广泛应用，配电变压器的实时监控数据增多，以数据为驱动的人工智能方法渐渐应用于配电变压器的运行状态的预测。未来配电变压器的实时监控数据逐渐完备，如何挖掘并利用数据背后的价值是建立配电变压器运行状态预测模型的关键。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。
为实现本发明目的而采取的技术方案是这样的，一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，主要包括以下步骤：
1)从配电变压器低压侧三相电压、电流数据中提取特征，结合配电变压器固有特性，构建一套配电变压器运行状态评估指标体系，具体包含负载率f1、三相不平衡度f2、电压偏差f3、重载累计时间f4、重载持续时间f5、过载累计时间f6、过载持续时间f7、三相不平衡累计时间f8、三相不平衡持续时间f9、电压偏差累计时间f10、电压偏差持续时间f11、配电变压器家族缺陷系数f12和配电变压器寿命系数f13等指标。其中，指标f1、指标f2、指标f3为配电变压器的即时状态特征，指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10、指标f11为配电变压器的累积状态特征，指标f12和指标f13为配电变压器的固有属性特征。
进一步，将评估指标体系划分为三个层次，依次向下分别为目标层、准则层和指标层。目标层为配电变压器运行状态评估指标体系。准则层为实时型、统计型和基础型指标，其中实时型指标包含配电变压器的即时状态特征，统计型指标包含配电变压器的累积状态特征，基础型指标包含配电变压器的固有属性特征。指标层为指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10、指标f11、指标f12和指标f13。统计型指标可由实时型指标算出。
2)利用层次分析-德尔菲算法(AHP-Delphi)计算准则层中实时型和统计型指标的权重值、指标层中指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10和指标f11的权重值。
进一步，指标权重值的计算步骤如下：
2.1)让多个专家为指标的两两判断矩阵赋值，利用Delphi法计算指标的两两判断矩阵的平均判断矩阵。
2.2)计算平均判断矩阵的离散度，检验专家意见一致性，若专家意见一致，将平均判断矩阵作为AHP算法的输入矩阵，若不一致，返回步骤2.1。
2.3)计算输入矩阵的最大特征值λmax以及对应的特征向量α，利用AHP算法检验输入矩阵的一致性，若通过检验，将α归一化后的数值结果作为指标权重值，若检验不通过，返回步骤2.1。
3)建立配电变压器运行状态实时评估模型。
进一步，建立配电变压器运行状态实时评估模型的主要步骤如下：
3.1)获取指标层中各指标的数据。
3.2)对指标层中指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10和指标f11建立分段评分规则，评估结果采用百分制。
3.3)将上述指标的评估结果在指标层次上进行加权综合。
3.4)将指标层次上的加权综合评估结果进一步在准则层次上进行加权综合，得到配电变压器运行状态的初步评估结果。
3.5)将配电变压器运行状态的初步评估结果乘以指标f12的计算结果，再乘以指标f13的计算结果，得到配电变压器运行状态的最终评估结果。
3.6)利用配电变压器运行状态实时评估模型对配电变压器进行连续评估，得到配电变压器运行状态实时动态画像图。
4)利用LSTM-SVM算法建立指标f1、指标f2和指标f3的预测模型。
进一步，建立指标f1、指标f2、和指标f3预测模型的主要步骤如下：
4.1)获取指标f1、指标f2和指标f3时间尺度为d1的历史数据，构建时序特征和标签，主要步骤如下：
4.1.1)以滑动窗口方式构建时序特征和标签，滑动窗口大小为d2，滑动窗口步长为d3。
4.1.2)将滑动窗口内前d2-1个时刻的数据作为时序特征，并归一化处理，将滑动窗口内d2时刻的数据作为标签。
4.1.3)将时序特征数据和标签数据划分为训练样本集和测试样本集。
4.2)利用长短期记忆神经网络LSTM提取上述指标历史数据的变化规律特征，设置LSTM神经网络的输入数据格式，输入数据格式为三维数组，包括数据样本个数n_samples、时间展开步数n_steps和每个时间步输入的特征个数n_features。设置LSTM神经网络参数，包括网络层数n_layers和神经单元的循环核个数n_kernels。
4.3)将指标f1、指标f2和指标f3历史数据的变化规律特征输入到支持向量回归SVM模型中，设置SVM模型参数，包括核函数kernel_function和惩罚系数C。利用SVM模型对指标f1、指标f2和指标f3未来时刻的指标值进行预测。
4.4)将训练样本集输入到LSTM-SVM预测模型中，完成LSTM-SVM预测模型的训练。
4.5)将测试样本集输入到训练后的LSTM-SVM预测模型中，输出指标f1、指标f2和指标f3的预测值，计算指标f1、指标f2和指标f3的预测值与真实标签之间的均方误差mse。判断mse≤阈值ε是否成立，若成立，则保留LSTM-SVM预测模型的参数，若不成立，则返回步骤4.2。
5)将指标f1、指标f2和指标f3前d2-2个时刻的历史数据以及当前时刻的实时数据输入到LSTM-SVM预测模型中，得到指标的预测结果。
6)根据指标f1的预测值，计算出指标f4、指标f5、指标f6和指标f7的预测值；根据指标f2的预测值，计算出指标f8和指标f9的预测值；根据指标f3的预测值，计算出指标f10和f11的预测值。
7)将指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10和指标f11的预测值输入步骤3配电变压器运行状态实时评估模型中，进行连续评估，得到配电变压器运行状态趋势的预测结果。
本发明的技术效果是毋庸置疑的。在电力物联网的背景下，本发明提出一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法。该方法具有较好的通用性和应用性，适用于油浸式配电变压器和干式配电变压器，预测结果能在满足准确性要求的前提下为配电运维管理人员提供辅助决策支撑。
附图说明
图1为配电变压器运行状态评估指标体系图；
图2为基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法架构图；
图3为指标f1预测结果图
图4为指标f2预测结果图
图5为指标f3预测结果图
图6为配电变压器运行状态趋势预测结果图
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思路的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例
1)获取配电变压器低压侧三相电压、电流数据，计算指标f1、f2、f3、f4、f5、f6、f7、f8、f9、f10和f11的指标值，根据配电变压器的基本信息和运行年限计算指标f12和f13的指标值；
2)利用层次分析-德尔菲算法(AHP-Delphi)计算准则层中实时型和统计型指标的权重值、指标层中指标f1、f2、f3、f4、f5、f6、f7、f8、f9、f10和f11的权重值；
3)建立配电变压器运行状态实时评估模型。
进一步，建立配电变压器运行状态实时评估模型的主要步骤如下：
3.1)获取指标层中各指标的数据。
3.2)对指标层中指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10和指标f11建立分段评分规则，评估结果采用百分制。
3.3)将上述指标的评估结果在指标层次上进行加权综合。
3.4)将指标层次上的加权综合评估结果进一步在准则层次上进行加权综合，得到配电变压器运行状态的初步评估结果。
3.5)将配电变压器运行状态的初步评估结果乘以指标f12的计算结果，再乘以指标f13的计算结果，得到配电变压器运行状态的最终评估结果。
3.6)利用配电变压器运行状态实时评估模型对配电变压器进行连续评估，得到配电变压器运行状态实时动态画像图。
4)利用LSTM-SVM算法建立指标f1、指标f2和指标f3的预测模型。
进一步，建立指标f1、指标f2、和指标f3预测模型的主要步骤如下：
4.1)获取指标f1、指标f2和指标f3时间尺度d1为半年的历史数据，构建时序特征和标签，主要步骤如下：
4.1.1)以滑动窗口方式构建时序特征和标签，滑动窗口大小d2为25小时，滑动窗口步长d3为1小时。
4.1.2)将滑动窗口内前24个时刻的数据作为时序特征，并归一化处理，将滑动窗口内第25时刻的数据作为标签。
4.1.3)将时序特征数据和标签数据划分为训练样本集和测试样本集。
4.2)利用长短期记忆神经网络LSTM提取上述指标历史数据的变化规律特征，设置LSTM神经网络的输入数据格式，输入数据格式为三维数组，包括数据样本个数n_samples为4320、时间展开步数n_steps为24和每个时间步输入的特征个数n_features为1。设置LSTM神经网络参数，包括网络层数n_layers和神经单元的循环核个数n_kernels。
4.3)将指标f1、指标f2和指标f3历史数据的变化规律特征输入到支持向量回归SVM模型中，设置SVM模型参数，包括核函数kernel_function和惩罚系数C。利用SVM模型对指标f1、指标f2和指标f3未来时刻的指标值进行预测。
4.4)将训练样本集输入到LSTM-SVM预测模型中，完成LSTM-SVM预测模型的训练。
4.5)将测试样本集输入到训练后的LSTM-SVM预测模型中，输出指标f1、指标f2和指标f3的预测值，计算指标f1、指标f2和指标f3的预测值与真实标签之间的均方误差mse。判断mse≤阈值ε是否成立，若成立，则保留LSTM-SVM预测模型的参数，若不成立，则返回步骤4.2。
5)将指标f1、指标f2和指标f3前23个时刻的历史数据以及当前时刻的实时数据输入到LSTM-SVM预测模型中，得到指标的预测结果。
6)根据指标f1的预测值，计算出指标f4、指标f5、指标f6和指标f7的预测值；根据指标f2的预测值，计算出指标f8和指标f9的预测值；根据指标f3的预测值，计算出指标f10和f11的预测值。
7)将指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10和指标f11的预测值输入步骤3配电变压器运行状态实时评估模型中，进行连续评估，得到配电变压器运行状态趋势的预测结果。
Claims (6)
1.一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
1)构建一套配电变压器运行状态评估指标体系；
2)利用层次分析-德尔菲算法(AHP-Delphi)计算指标权重值；
3)建立配电变压器运行状态实时评估模型；
4)利用LSTM-SVM算法建立指标预测模型；
5)将指标预测值输入步骤3配电变压器运行状态实时评估模型中，得到配电变压器运行状态的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，其特征在于，配电变压器运行状态评估指标体系划分为三个层次，依次向下分别为目标层、准则层和指标层；目标层为配电变压器运行状态评估指标体系；准则层为实时型、统计型和基础型指标，其中实时型指标包含配电变压器的即时状态特征，统计型指标包含配电变压器的累积状态特征，基础型指标包含配电变压器的固有属性特征；指标层为指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10、指标f11、指标f12和指标f13，其中指标f1、指标f2、指标f3为实时型指标，指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10、指标f11为统计型指标，指标f12和指标f13为基础型指标；统计型指标可由实时型指标算出。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，其特征在于，建立配电变压器运行状态实时评估模型的主要步骤如下：
1)获取指标层中各指标的数据；
2)对指标层中指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10和指标f11建立分段评分规则，评估结果采用百分制；
3)将上述指标的评估结果在指标层次上进行加权综合；
4)将指标层次上的加权综合评估结果进一步在准则层次上进行加权综合，得到配电变压器运行状态的初步评估结果；
5)将配电变压器运行状态的初步评估结果乘以指标f12的计算结果，再乘以指标f13的计算结果，得到配电变压器运行状态的最终评估结果；
6)利用配电变压器运行状态实时评估模型对配电变压器进行连续评估，得到配电变压器运行状态实时动态画像图。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，其特征在于，利用LSTM-SVM算法建立指标f1、指标f2和指标f3预测模型的主要步骤如下：
1)获取指标f1、指标f2和指标f3时间尺度为d1的历史数据，构建时序特征和标签，主要步骤如下：
1.1)以滑动窗口方式构建时序特征和标签，滑动窗口大小为d2，滑动窗口步长为d3。
1.2)将滑动窗口内前d2-1个时刻的数据作为时序特征，并归一化处理，将滑动窗口内d2时刻的数据作为标签。
1.3)将时序特征数据和标签数据划分为训练样本集和测试样本集。
2)利用长短期记忆神经网络LSTM提取上述指标历史数据的变化规律特征，设置LSTM神经网络的输入数据格式，输入数据格式为三维数组，包括数据样本个数n_samples、时间展开步数n_steps和每个时间步输入的特征个数n_features。设置LSTM神经网络参数，包括网络层数n_layers和神经单元的循环核个数n_kernels。
3)将指标f1、指标f2和指标f3历史数据的变化规律特征输入到支持向量回归SVM模型中，设置SVM模型参数，包括核函数kernel_function和惩罚系数C。利用SVM模型对指标f1、指标f2和指标f3未来时刻的指标值进行预测。
4)将训练样本集输入到LSTM-SVM预测模型中，完成LSTM-SVM预测模型的训练。
5)将测试样本集输入到训练后的LSTM-SVM预测模型中，输出指标f1、指标f2和指标f3的预测值，计算指标f1、指标f2和指标f3的预测值与真实标签之间的均方误差mse。判断mse≤阈值ε是否成立，若成立，则保留LSTM-SVM预测模型的参数，若不成立，则返回步骤2。
5.根据权利要求2和权利要求4所述的一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，其特征在于，根据指标f1的预测值，计算出指标f4、指标f5、指标f6和指标f7的预测值；根据指标f2的预测值，计算出指标f8和指标f9的预测值；根据指标f3的预测值，计算出指标f10和f11的预测值。
6.根据权利要求3和权利要求5所述的一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，其特征在于，将指标f1、指标f2、指标f3、指标f4、指标f5、指标f6、指标f7、指标f8、指标f9、指标f10和指标f11的预测值输入配电变压器运行状态实时评估模型中，进行连续评估，得到配电变压器运行状态趋势的预测结果。
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