CN113569377A - 一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，包括：步骤1：根据电能量数据采集终端采集的电能量数据，获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个电能量数据采集终端的电能表模板文件；步骤2：将生成的每个电能量数据采集终端的电能表模板文件以每个电能量数据采集终端为单位进行存储；步骤3：分析电能表文件，判断数据是否异常，若异常则记录并报警。本发明能够实现对常规电子电能表的兼容，可根据通信协议类型组建相应的映射对应关系，实现多源异构数据的数据采集以及数据异常特征的识别。

Description

一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法

技术领域

本发明属于电力工程技术领域，具体涉及智能变电站计量检测技术。

背景技术

标准的变电站数字化技术已成为变电站技术的发展趋势，数字型远方电能量数据终端具有对电能量(电能累计量)采集、数据处理、分时存贮、长时间保存、远方传输等功能的设备，它与电能量计费主站构成电能量计费系统，运用于各级调度结算中心对远方电信息的采集和处理。由于电能计量装置运行过程中，不可避免受到各种因素的影响，电网系统及其采集系统中会出现电能计量装置故障、配电网异常、计量装置接线错误以及采集系统档案数据错误等问题，这些问题将影响电网的安全稳定运行和用电数据的准确采集因此需要对异常特征进行识别。同时，电量进行识别并分析出异常数据的过程中，存在这些数据有着各自的系统建设的时间、研发单位、采用的技术和具体业务的特定要求等，导致了数据的存储方式、数据类型以及更新频次等不同，进而呈现出数据异构、来源多样和海量数据等诸多特点，使得这些特征通常拥有各自不同的物理意义、量纲以及统计特性等。

因此，针对于电能量中出现的计量异常情况，如果电力数据中心能够及时的分析海量的采集数据，发现异常的数据，这样可以提高采集系统的应用效果，能大幅度提高工作效率，减少人工工作量降低管理成本，产生显著的经济和社会效益。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，解决因传统电能量计量系统无法精确处理及应用这些多源异构影响因素而不能满足大数据环境下电能量数据的精度与速度要求的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，包括：

步骤1：根据电能量数据采集终端采集的电能量数据，获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个电能量数据采集终端的电能表模板文件；

步骤2：将生成的每个电能量数据采集终端的电能表模板文件以每个电能量数据采集终端为单位进行存储；

步骤3：分析电能表文件，判断数据是否异常，若异常则记录并报警。

优选的，基于电能量数据采集终端物理设备模型建立制作电能表模板文件，电能量数据采集终端物理设备模型的物理设备模型中，每个电能量数据采集终端分别创建一个LD对象，每个电能量数据采集终端的逻辑设备LD对象中至少包含3个逻辑对象节点。

优选的，所述逻辑对象节点包括代表逻辑设备的公共数据的LLN0、代表逻辑节点的公共数据LPDH节点、描述逻辑设备核心功能的LNs节点。

优选的，所述电能量数据采集终端包括数字化电能表、电子式电能表，如果判断接收的电能量数据采集终端为数字化电能表，将数字化电能表信息导入数字表模型文件模板并获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个电能量数据采集终端的电能表模板文件；如果判断接收的电能量数据采集终端为模拟化电能量，将模拟化的采集数据与预设的模拟表映射对应表对应并获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个采集终端的电能表模板文件。

优选的，模拟表映射对应表为将每一个电子式电能表的数据与其对应的IEC61850模型路径进行映射。

优选的，模拟表映射对应表中对应设有模型路径、路径对应的电子式电能表数据点号及其对应的名称描述。

优选的，判断数据是否异常具体包括以下步骤：

步骤31：判断本次数据是否获取到，如果获取到进行步骤32，如果没有获取到，则判断为采集数据丢失需要修复，同时标记为需要修复进入数据丢失修复过程；

步骤32：判断本次数据的相邻数据统计值是否小于0，如果不小于0，则进入步骤3，如果相邻数据统计值小于0则判断本次数据为采集数据突然变小，同时设置其属性为异常，并进入采集数据突然变小修复过程；

步骤33：判断本次数据的相邻数据统计值是否满足条件大于等于历史平均值乘以预设的安全系数，如果满足，则判断为采集数据突然变大，标记该数据的属性为异常并进入采集数据突然变大修复过程，如果不满足，则判断为采集数据正常。

优选的，数据丢失修复方法为获取前一次数据，并用前一次数据进行补充。

优选的，数据突然变小修复方法为将预设时间内的所有数据的平均值进行修复。

优选的，数据突然变大修复方法为将预设时间内的所有数据的平均值进行修复。

本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：

(1)本发明提出的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，可直接筛选出异常数据，通过进一步对数据信息进行比较，进一步识别异常数据的类型，其针对性强，可靠性高。

(2)本发明能够实现对常规电子电能表的兼容，可根据通信协议类型组建相应的映射对应关系；实现多源异构数据的数据采集以及数据异常特征的识别。

本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：

图1为本发明的流程图；

图2为本发明中物理设备模型的逻辑图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，先通过对现有的电能量数据采集终端进行建模，从而建立电能表模板文件；在电能表模板文件中对不同的电能量数据采集终端进行不同的映射，实现将多元异构环境下的多种数据进行归一化处理，解决了因传统电能量计量系统无法精确处理及应用这些多源异构影响因素而不能满足大数据环境下电能量数据的精度与速度要求的问题。

具体包括以下步骤：

步骤一：对电能量数据采集终端进行建立物理设备模型。

如图2所示，每个电能量数据采集终端分别创建一个ID对象，每个电能量数据采集终端的逻辑设备LD对象中至少包含3个逻辑对象节点，具体为代表逻辑设备的公共数据的LLN0、代表逻辑节点的公共数据LPDH节点、描述逻辑设备核心功能的LNs节点和其他应用逻辑设备。基于上述物理设备模型，制作电能表模板文件。

其中，电能表模板文件包括上面的LD对象信息、逻辑对象节点信息、描述信息以及该对象的电能量信息，比如：物理设备名称、对应的周期电能量、日电能量、月电能量、日需量、月需量、电能量事件、正向有功电能、正向无功电能、反向有功电能、反向无功电能等。所述电能表模板文件与逻辑设备LD对象的描述属性一一匹配；所述描述属性包括设备名称、设备类型。

根据目前电能量数据采集终端的使用现状，所述电能量数据采集终端包括数字化电能表、电子式电能表。

本发明中的电能量数据采集终端，适用于电力系统、工矿企业、公共设施、智能大型公共建筑以及家用电网。通过现有的电网中的电能量数据采集终端测量常用的电力参数，如三相电压、三相电流、有功功率、无功功率、频率、功率因数、四象限电能等。通过建立物理设备模型实现统一有联系的采集，具有实施简明，投资少等显著优点，可以方便和实时地监控配电系统的运行状态，对现场的用电设备进行统一管理，免去工作人员到现场记录的繁琐工作，系统对各种用电设备的历史运行数据和状态进行管理分析，便于维护人员明确设备状况，制定详细的设备维护计划，减少工作人员，提高效率。

步骤二：将上传的数字化电能表、电子式电能表的采集信息接入电能量数据采集检测服务器中；电能量数据采集检测服务器判断接收的数据设备为数字化电能表还是模拟化电能量；将数字化电能表信息导入数字表模型文件模板并获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个采集终端的电能表模板文件；将模拟化的采集数据与预设的模拟表映射对应表对应并获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个采集终端的电能表模板文件；将生成的每个采集终端的电能表文件以每个采集终端为单位进行存储。

现阶段中电能量数据采集包括数字化电能表与老式的电子式电能表两种数据方式，需要不同的数据获取方式。对数字化电能表导入预设的数字表模型文件模板即可得到该采集点的数据。电子式电能表是与预设的模拟表映射对应表对应并获取电能表模板文件中的对应参数。

所述模拟表映射对应表为将每一个电子式电能表的数据与其对应的IEC61850模型路径进行映射。

在实际应用中，传统的电子式电能表的数据命名规则是按点号的,需要按照IEC61850配置要求进行重新设置，IEC61850实际配置过程中,本发明采用一个映射对应表,把原有点号命名规则与IEC61850命名规则联系起来。参考表1，本发明中的模拟表映射对应表中通常设有：模型路径、路径对应的电子式电能表数据点号及其对应的名称描述。比如模型的路径对应其电子式电能表的数据点号为X001，对应的名称为：当前正向有功总电量。

表1：

步骤三：提取出电能量数据采集检测服务器中的电能表采集文件中的装置运行参数，对数据信息进行比较，判断是否异常，若数据异常则记录并报警。

其中，对数据信息进行比较具体包括以下步骤：

步骤31：判断本次数据是否获取到，如果获取到进行步骤32；如果没有获取到，则判断为采集数据丢失需要修复，同时标记为需要修复进入数据丢失修复过程。

步骤32：判断本次数据的，相邻数据统计值是否小于0：如果不小于0，则进入步骤33；如果相邻数据统计值小于0则判断本次数据为采集数据突然变小，同时设置其属性为异常；并进入采集数据突然变小修复过程。

步骤33：判断本次数据的相邻数据统计值是否满足条件大于等于历史平均值乘以预设的安全系数；如果满足，则判断为采集数据突然变大，标记该数据的属性为异常并进入采集数据突然变大修复过程；如果不满足，则判断为采集数据正常。

将数据常规异常进行识别后，根据异常类型，通过与之对应的方法进行区别修复。

进一步地，所述数据丢失修复过程为获取前一次数据，并用前一次数据进行补充。

进一步地，数据突然变小修复过程为将预设时间内的所有数据的平均值进行修复。

进一步地，数据突然变大修复过程为将预设时间内的所有数据的平均值进行修复。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (10)

1.一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于，包括：

步骤1：根据电能量数据采集终端采集的电能量数据，获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个电能量数据采集终端的电能表模板文件；

步骤2：将生成的每个电能量数据采集终端的电能表模板文件以每个电能量数据采集终端为单位进行存储；

步骤3：分析电能表文件，判断数据是否异常，若异常则记录并报警。

2.根据权利要求1所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：基于电能量数据采集终端物理设备模型建立制作电能表模板文件，电能量数据采集终端物理设备模型的物理设备模型中，每个电能量数据采集终端分别创建一个LD对象，每个电能量数据采集终端的逻辑设备LD对象中至少包含3个逻辑对象节点。

3.根据权利要求2所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：所述逻辑对象节点包括代表逻辑设备的公共数据的LLN0、代表逻辑节点的公共数据LPDH节点、描述逻辑设备核心功能的LNs节点。

4.根据权利要求1所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：所述电能量数据采集终端包括数字化电能表、电子式电能表，如果判断接收的电能量数据采集终端为数字化电能表，将数字化电能表信息导入数字表模型文件模板并获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个电能量数据采集终端的电能表模板文件；如果判断接收的电能量数据采集终端为模拟化电能量，将模拟化的采集数据与预设的模拟表映射对应表对应并获取电能表模板文件中的对应参数，生成每个采集终端的电能表模板文件。

5.根据权利要求4所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：模拟表映射对应表为将每一个电子式电能表的数据与其对应的IEC61850模型路径进行映射。

6.根据权利要求5所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：模拟表映射对应表中对应设有模型路径、路径对应的电子式电能表数据点号及其对应的名称描述。

7.根据权利要求1所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：判断数据是否异常具体包括以下步骤：

步骤31：判断本次数据是否获取到，如果获取到进行步骤32，如果没有获取到，则判断为采集数据丢失需要修复，同时标记为需要修复进入数据丢失修复过程；

步骤32：判断本次数据的相邻数据统计值是否小于0，如果不小于0，则进入步骤3，如果相邻数据统计值小于0则判断本次数据为采集数据突然变小，同时设置其属性为异常，并进入采集数据突然变小修复过程；

步骤33：判断本次数据的相邻数据统计值是否满足条件大于等于历史平均值乘以预设的安全系数，如果满足，则判断为采集数据突然变大，标记该数据的属性为异常并进入采集数据突然变大修复过程，如果不满足，则判断为采集数据正常。

8.根据权利要求7所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：数据丢失修复方法为获取前一次数据，并用前一次数据进行补充。

9.根据权利要求7所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：数据突然变小修复方法为将预设时间内的所有数据的平均值进行修复。

10.根据权利要求7所述的一种多元异构环境下电能量数据异常特征识别方法，其特征在于：数据突然变大修复方法为将预设时间内的所有数据的平均值进行修复。

Images