CN113436030A - 一种配电网多维度监测方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种配电网多维度监测方法和系统，该方法包括如下步骤：建立配电网监测指标体系；获取历史数据中对应指标的监测量集合，并剔除所述监测量集合中的异常点；根据剔除后的监测量集合计算历史指标值，确定指标值的阈值范围；获取当前时刻的监测数据，计算对应指标的当前指标值；判断当前指标值是否超过阈值范围，若是，则触发报警并定位异常位置；对所述异常位置进行检修作业。本发明通过对剔除异常点后的监测量计算历史指标值，确定指标值的阈值范围，避免固定的阈值进行监测时存在不准确的情况；通过建立设备状态监测量与故障率的关系，根据设备对系统可靠性影响来确定它的检修水平，避免了出现“检修不足”或“检修过剩”的情况。

Description

一种配电网多维度监测方法和系统
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，具体而言，涉及一种配电网多维度监测方法和系统。
背景技术
配电网络位于电力系统的末端，并直接与大多数用电客户进行交互，其运行状况的好坏将对供电可靠性以及客户的用电体验造成直接影响。目前通过对客户平均停电时间数据的统计分析表明，停电时间中90％是由配电网故障引起的。因此，需要对配电网是否出现故障状态进行实时监测。
目前，在进行配电网故障状态的监测时，针对采集到的配电网电流和电压数据，通常是设置固定阈值来确定电流或电压等状态参数是否出现异常。但是，在实际环境中，配电网可能会因为用电客户发生变化或者用电客户的用户状态发生变化而相应出现不同的特点，如用电量、用电功率等可能会因为用户客户的改变而不同的，因此，使用单一固定的阈值对配电网状态参数进行监测时会存在监测不准确的情况。此外，一般造成配电网故障停电的设备主要有架空线路、电缆线路、变压器和各种开关设备，设备在线监测手段仅关心设备自身的局部数据，不可避免地存在“检修不足”或“检修过剩”的弊端。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供了一种配电网多维度监测方法和系统。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种配电网多维度监测方法，包括如下步骤：建立配电网监测指标体系；获取历史数据中对应指标的监测量集合，并剔除所述监测量集合中的异常点；根据剔除后的监测量集合计算历史指标值，确定指标值的阈值范围；获取当前时刻的监测数据，计算对应指标的当前指标值；判断当前指标值是否超过阈值范围，若是，则触发报警并定位异常位置，对所述异常位置进行检修作业。
作为优选方案，所述对异常位置进行检修作业，包括：根据所述监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理；根据标么化的监测量计算状态指数；采用最小二乘法拟合所述状态指数和故障率的关系曲线；将异常指标值对应的标么化监测值代入关系曲线，确定故障率；设置故障率阈值；判断所述故障率是否超过故障率阈值，若是，则进行检修作业。
作为优选方案，所述根据所述监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理，包括：设置监测量u的正常运行范围为[Zmin，Zmax],则标么化计算公式为：
Figure BDA0003133664950000021
作为优选方案，所述状态指数的计算公式为：
Figure BDA0003133664950000022
上式中，wi和ri分别为第i个监测量的权重和标么化监测值，nm为监测量的数量。
作为优选方案，所述状态指数和故障率的关系曲线的计算公式为：
λ(x)＝AeBx+C
上式中，λ(x)为故障率，A、B、C为待定系数，通过最小二乘法对历史数据拟合获得。
作为优选方案，所述剔除监测量集合中的异常点，包括：计算所述监测量集合的质心U，则位于所述质心范围C外的监测量为异常点；
Figure BDA0003133664950000023
C∈(U-d,U+d)
上式中，fi为监测量集合中第i个数据点相对于某一固定点的矢径，vi为第i个数据点的监测值，N为监测量的数量，d为设定常量。
作为优选方案，所述配电网监测指标体系包括供电质量、供电能力和电网效率中的一种或多种。
本发明还提供了一种配电网多维度监测系统，包括：指标体系建立模块，用于建立配电网监测指标体系；异常点剔除模块，用于获取历史数据中对应指标的监测量集合，并剔除所述监测量集合中的异常点；阈值确定模块，用于根据剔除后的监测量集合计算历史指标值，确定指标值的阈值范围；当前指标值计算模块，用于获取当前时刻的监测数据，计算对应指标的当前指标值；异常判断模块，用于判断当前指标值是否超过阈值范围，若是，则触发报警并定位异常位置；检修模块，用于对所述异常位置进行检修作业。
作为优选方案，所述检修模块包括：标么化单元，用于根据所述监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理；状态指数计算单元，用于根据标么化的监测量计算状态指数；关系曲线拟合单元，用于采用最小二乘法拟合所述状态指数和故障率的关系曲线；故障率确定单元，用于将异常指标值对应的标么化监测值代入关系曲线，确定故障率；阈值设置单元，用于设置故障率阈值；故障率判断单元，用于判断所述故障率是否超过故障率阈值，若是，则进行检修作业。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：本申请通过对剔除异常点后的监测量计算历史指标值，并确定指标值的阈值范围，避免单一且固定的阈值进行监测时会存在不准确的情况；通过建立设备状态监测量与故障率的关系，根据设备对系统可靠性影响来确定它的检修水平，避免了出现“检修不足”或“检修过剩”的情况。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，附图仅仅用于说明目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。在附图中，相同的附图标记用于指代相同的部件。其中：
图1为本发明实施例的配电网多维度监测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的对异常位置进行检修作业的流程示意图；
图3为本发明实施例的配电网多维度监测系统的结构示意图；
图4为本发明实施例的检修模块的结构示意图。
具体实施方式
容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
根据本发明的一实施方式结合图1示出。一种配电网多维度监测方法，包括如下步骤：
S101，建立配电网监测指标体系。该配电网监测指标体系包括供电质量、供电能力和电网效率中的一种或多种，该供电质量指标包括多项状态参数，如配变低压侧三相电压、电流、有功功率、无功功率、频率、电压电流不平衡度、频率偏差以及台区负载率等状态参数。该供电能力指标包括高压负载占比、高压变容载比和负载不均衡度等参数。该电网效率指标包括综合线损率、高压线损率、配电负载率和线路负载率等参数。
S102，获取历史数据中对应指标的监测量集合，并剔除监测量集合中的异常点。
具体的，剔除监测量集合中的异常点，包括：计算监测量集合的质心U，则位于质心范围C外的监测量为异常点。
Figure BDA0003133664950000041
C∈(U-d,U+d)
上式中，fi为监测量集合中第i个数据点相对于某一固定点的矢径，vi为第i个数据点的监测值，N为监测量的数量，d为设定常量。
S103，根据剔除后的监测量集合计算历史指标值，确定指标值的阈值范围。例如：计算的历史指标值为有功功率P，获取监测量集合中的电流I和和电压U，并根据公式P＝U*I计算获得结果，则多个时间段计算结果中的最大值和最小值为指标值的阈值范围。
S104，获取当前时刻的监测数据，计算对应指标的当前指标值。
S105，判断当前指标值是否超过阈值范围，若是，则触发报警并定位异常位置。
S106，对异常位置进行检修作业。
参见图2，对异常位置进行检修作业，包括：
S201，根据监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理。
具体的，对历史数据中的监测量进行标么化处理，包括：设置监测量u的正常运行范围为[Zmin，Zmax],则标么化计算公式为：
Figure BDA0003133664950000051
S202，根据标么化的监测量计算状态指数。
状态指数的计算公式为：
Figure BDA0003133664950000052
上式中，wi和ri分别为第i个监测量的权重和标么化监测值，nm为监测量的数量。
S203，采用最小二乘法拟合状态指数和故障率的关系曲线。
状态指数和故障率的关系曲线的计算公式为：
λ(x)＝AeBx+C
上式中，λ(x)为故障率，A、B、C为待定系数，通过最小二乘法对历史数据拟合获得。
S204，将异常指标值对应的标么化监测值代入关系曲线，确定故障率。
S205，设置故障率阈值。
S206，判断故障率是否超过故障率阈值，若是，则进行检修作业。
参见图3，本发明还提供了一种配电网多维度监测系统，包括：
指标体系建立模块101，用于建立配电网监测指标体系。
异常点剔除模块102，用于获取历史数据中对应指标的监测量集合，并剔除监测量集合中的异常点。
阈值确定模块103，用于根据剔除后的监测量集合计算历史指标值，确定指标值的阈值范围。
当前指标值计算模块104，用于获取当前时刻的监测数据，计算对应指标的当前指标值。
异常判断模块105，用于判断当前指标值是否超过阈值范围，若是，则触发报警并定位异常位置。
检修模块106，用于对异常位置进行检修作业。
参见图4，上述检修模块106包括：
标么化单元201，用于根据监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理。
状态指数计算单元202，用于根据标么化的监测量计算状态指数。
关系曲线拟合单元203，用于采用最小二乘法拟合状态指数和故障率的关系曲线。
故障率确定单元204，用于将异常指标值对应的标么化监测值代入关系曲线，确定故障率。
阈值设置单元205，用于设置故障率阈值。
故障率判断单元206，用于判断故障率是否超过故障率阈值，若是，则进行检修作业。
综上所述，本发明的有益效果包括：本申请通过对剔除异常点后的监测量计算历史指标值，并确定指标值的阈值范围，避免单一且固定的阈值进行监测时会存在不准确的情况；通过建立设备状态监测量与故障率的关系，根据设备对系统可靠性影响来确定它的检修水平，避免了出现“检修不足”或“检修过剩”的情况。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容，本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下，对上述实施例进行多种变形和修改，而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种配电网多维度监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立配电网监测指标体系；
获取历史数据中对应指标的监测量集合，并剔除所述监测量集合中的异常点；
根据剔除后的监测量集合计算历史指标值，确定指标值的阈值范围；
获取当前时刻的监测数据，计算对应指标的当前指标值；
判断当前指标值是否超过阈值范围，若是，则触发提示并定位异常位置；
对所述异常位置进行检修作业。
2.根据权利要求1所述的配电网多维度监测方法，其特征在于，所述对异常位置进行检修作业，包括：
根据所述监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理；
根据标么化的监测量计算状态指数；
采用最小二乘法拟合所述状态指数和故障率的关系曲线；
将异常指标值对应的标么化监测值代入关系曲线，确定故障率；
设置故障率阈值；
判断所述故障率是否超过故障率阈值，若是，则进行检修作业。
3.根据权利要求2所述的配电网多维度监测方法，其特征在于，所述根据监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理，包括：
设置监测量u的正常运行范围为[Zmin，Zmax],则标么化计算公式为：
Figure FDA0003133664940000012
4.根据权利要求3所述的配电网多维度监测方法，其特征在于，所述状态指数的计算公式为：
Figure FDA0003133664940000011
上式中，wi和ri分别为第i个监测量的权重和标么化监测值，nm为监测量的数量。
5.根据权利要求2所述的配电网多维度监测方法，其特征在于，所述状态指数和故障率的关系曲线的计算公式为：
λ(x)＝AeBx+C
上式中，λ(x)为故障率，A、B、C为待定系数，通过最小二乘法对历史数据拟合获得。
6.根据权利要求1所述的配电网多维度监测方法，其特征在于，所述剔除监测量集合中的异常点，包括：计算所述监测量集合的质心U，则位于所述质心范围C外的监测量为异常点；
Figure FDA0003133664940000021
C∈(U-d,U+d)
上式中，fi为监测量集合中第i个数据点相对于某一固定点的矢径，vi为第i个数据点的监测值，N为监测量的数量，d为设定常量。
7.根据权利要求1所述的配电网多维度监测方法，其特征在于，所述配电网监测指标体系包括供电质量、供电能力和电网效率中的一种或多种。
8.一种配电网多维度监测系统，其特征在于，包括：
指标体系建立模块，用于建立配电网监测指标体系；
异常点剔除模块，用于获取历史数据中对应指标的监测量集合，并剔除所述监测量集合中的异常点；
阈值确定模块，用于根据剔除后的监测量集合计算历史指标值，确定指标值的阈值范围；
当前指标值计算模块，用于获取当前时刻的监测数据，计算对应指标的当前指标值；
异常判断模块，用于判断当前指标值是否超过阈值范围，若是，则触发报警并定位异常位置；
检修模块，用于对所述异常位置进行检修作业。
9.根据权利要求8所述的配电网多维度监测系统，其特征在于，所述检修模块包括：
标么化单元，用于根据所述监测量的正常运行范围，对历史数据中的监测量进行标么化处理；
状态指数计算单元，用于根据标么化的监测量计算状态指数；
关系曲线拟合单元，用于采用最小二乘法拟合所述状态指数和故障率的关系曲线；
故障率确定单元，用于将异常指标值对应的标么化监测值代入关系曲线，确定故障率；
阈值设置单元，用于设置故障率阈值；
故障率判断单元，用于判断所述故障率是否超过故障率阈值，若是，则进行检修作业。
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