CN114156865B - 一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，其技术特点是：基于配电网低压感知单元并采用低压配网拓扑自适应生成方法，生成低压配电网拓扑结构；根据历史数据和监测数据建立低压配电网设备故障预测模型；根据生成的拓扑结构和建立的低压配电网设备故障率模型，基于各设备的故障率计算配电网故障停电经济风险损失，制定低压配网的主动抢修策略。本发明采用基于低压感知单元的台区拓扑分层自动生成技术，实现了变压器与低压线路、及低压线路支路与用户单元的拓扑识别与校核功能，建立了低压配网设备故障预测综合分析模型，可有效评估低压配网设备的实际运行状态，为低压配电网设备的故障检修策略制定奠定了重要基础。

Description

一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法
技术领域
本发明属于低压配电网技术领域，尤其是一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法。
背景技术
随着社会进步及科学技术高速发展，用户对高质量、高可靠性的电能供应提出了更高的要求，停电事故可能会对社会秩序及经济正常运行造成较大影响。同时，随着电网规模的日益扩大，配电网结构越来越复杂，发生配电网故障时，因低压配电网故障监测手段不全，故障排查、故障处理工作更为复杂，直接影响供电服务水平。由于用电负荷与拓扑结构变化频繁，导致需要配网拓扑可能与实际拓扑存在差异；同时，配电自动化系统在故障研判、故障处理中的作用越来越明显，但目前配电自动化改造主要还是集中在10kV配电网层面，低压故障监测及感知能力较为薄弱。因此，迫切需要开展低压配电网故障研判与预测研究，为低压配电主动抢修奠定重要基础。
现有技术主要针对配电网的抢修策略，以及配电网故障研判与处置方面展开研究。在低压系统中，由于用电负荷与拓扑结构变化频繁，导致拓扑结构识别困难，目前缺少有效的识别手段。此外，在设备故障预测评估方面，现有研究也较少涉及低压配电网设备。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，解决了当前低压配网负荷和拓扑结构变化频繁下实际拓扑结构难以准确识别，以及低压配网设备缺乏有效的故障预测综合方法的问题。
本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，包括以下步骤：
步骤1、基于配电网低压感知单元并采用低压配网拓扑自适应生成方法，生成低压配电网拓扑结构；
步骤2、根据历史数据和监测数据建立低压配电网设备故障预测模型；
步骤3、根据生成的拓扑结构和建立的低压配电网设备故障率模型，基于各设备的故障率计算配电网故障停电经济风险损失，制定低压配网的主动抢修策略。
而且，所述步骤1的具体实现方法为：
步骤1.1、获取用户侧LTU设备的末端电表数据、低压架空线路分支处或低压电缆分支箱出线开关处FLTU数据、以及站房箱变低压出线处TLTU数据，并获取用户侧LTU设备的功率和分支箱出线FLTU的功率，并对获取的数据进行预处理得到数据组S；
步骤1.2、根据用户侧LTU设备和出线处FLTU设备功率突变的情况，通过聚类处理方法建立用户侧LTU设备与出线处FLTU设备的关联关系，通过聚类处理方法建立出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的关联关系，生成低压配电网拓扑结构；
步骤1.3、利用低压变压器TLTU与电缆FLTU、以及出线FLTU和用户侧LTU的对应关系，通过用电量对低压配电网拓扑结构做拓扑检验。
而且，所述步骤1.1每隔0.2s获取一次获数据，以20个采样点为一组数据，并对20个数据进行排列，取中间10个数的平均数为该时间窗口的计算值。
而且，所述步骤1.2的具体实现方法为：
计算用户侧LTU设备的功率突变值ΔP和出线处FLTU处功率突变值ΔP'；寻找ΔP大于100W的用户侧LTU设备，并根据找出的用户侧LTU设备对应的时间，寻找该时刻的FLTU设备处的ΔP'；求解用户侧LTU设备与出线处FLTU的误差：采用均值漂移聚类方法建立用户侧LTU设备与出线处FLTU设备的关联关系，进而做出相对应的馈线拓扑结构；
求解台区变压器TLTU与出线处FLTU的误差，采用均值漂移聚类方法建立出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的关联关系，得到出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的台区拓扑结构。
而且，所述步骤1.3的具体实现方法为：根据生成的出线处FLTU与用户侧LTU的对应关系，将FLTU下游所有LTU设备的功率之和与FLTU功率进行对比，如满足误差，则可认为电缆FLTU与用户LTU的拓扑关系正确，并且用台区变压器TLTU的功率与其下游所有FLTU的功率之和进行计算，校验台区变压器与电缆馈线的拓扑关系。
而且，所述步骤2建立的低压配电网设备故障预测模型为：
其中，Ft表示低压配网设备在t时刻的运行状态分值；FM为配电网设备正常状态和异常状态的判断值，FM值根据现场运行经验获取；r1(t)表示F>FM时设备的故障率；r2(t)表示F<FM时的低压配网设备的故障率，F为配电网设备的运行状态分值。
本发明的优点和积极效果是：
本发明采用基于低压感知单元的台区拓扑分层自动生成技术，实现了变压器与低压线路、及低压线路支路与用户单元的拓扑识别与校核功能，一方面可直接对不正确的设备动作行为提供了检修依据，另一方面为制定区域低压配网检修策略提供了准确的一次系统结构；并且，综合低压配网设备历史数据和监测数据等信息，建立了低压配网设备故障预测综合分析模型，可有效评估低压配网设备的实际运行状态，为低压配电网设备的故障检修策略制定奠定了重要基础。
附图说明
图1为本发明的处理流程图；
图2为低压配电网设备数据信息示意图；
图3为典型低压配电网拓扑结构示意图；
图4为故障率拟合曲线图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。
本发明的设计思想是：由于低压配电网结构复杂且负荷变化频繁，在拓扑变化或负荷变化过程中，将可能导致配电网拓扑结构与实际目标不一致的情况，需要准确识别现场实际的低压配电网拓扑结构，为低压配网抢修或拓扑结构调整提供支撑。准确的配电网拓扑结构是开展配电网主动抢修的基础，有效的设备故障预测技术则是配电网主动抢修策略制定的重要依据。因此，本发明从低压配电网拓扑生成技术出发，研究用户电表与电缆分支箱及变压器分支箱之间的关系，实现低压配电网拓扑的校核。在此基础上，基于生成的拓扑结构，综合历史数据和监测数据，研究并建立了配网设备故障预测模型，为低压配网主动抢修奠定基础。
基于上述设计思想，本发明提出一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，包括以下步骤：
步骤1、基于配电网低压感知单元，采用低压配网拓扑自适应生成方法，生成低压配电网拓扑结构。
本步骤的具体实现方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1.1、获取用户侧LTU设备的末端电表数据、低压架空线路分支处或低压电缆分支箱出线开关处FLTU数据、以及站房箱变低压出线处TLTU数据，并获取用户侧LTU设备的功率和分支箱出线FLTU的功率，并对数据进行预处理得到数据组S。
本步骤获取的数据中，用户侧LTU设备的功率为P1，P2，…，PN，分支箱出线FLTU功率为：P’1，P’2，…，P’M。
在本步骤中，各设备的功率数据每隔0.2s读取一次，以20个采样点为一组数据，并对20个数据进行排列，取中间10个数的平均数为该时间窗口的计算值。则各设备的功率一天存在21600个数据，S1＝[S1,1，S1,2，…，S1,21600]为第1个LTU设备一天的数据；同理，S’1＝[S’1,1，S’1,2，…，S’1,21600]为第1个分支箱出线处FLTU一天的数据。
步骤1.2、根据用户侧LTU设备和出线处FLTU设备功率突变的情况，通过聚类处理方法建立用户侧LTU设备与出线处FLTU设备的关联关系，通过聚类处理方法建立出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的关联关系，得到低压配电网拓扑结构。
本步骤的具体实现方法为：根据生成的数据组Si,j，S’i,j，计算用户侧LTU设备的功率突变值ΔP和出线处FLTU处功率突变值ΔP'。在此基础上，寻找ΔP大于100W的用户侧LTU设备，并根据找出的用户侧LTU设备对应的时间，寻找该时刻的FLTU设备处的ΔP'。同时，计算每个时刻LTU处设备的突变功率和FLTU处的突变功率的误差数组μxy和误差比值数组νxy：
其中，x＝1，2，…，n，n为筛选后一天内数据总数，y＝1，2，…，m，m为FLTU设备总数；其中v＝[v11，v12，…，v1m，…，vnm]T，μ＝[μ11，μ12，…，μ1m，…，μnm]T，并生成误差与误差比值的集合J＝[v，μ]。
基于此，利用均值漂移聚类找出集合J中数据量最大的类。通过在集合J随机确定一个点为中心点C,计算与C相距小于等于R的所有点为M群，以C为中心，计算M群内C点到其余个点的向量，计算所有向量之和为SC,设C＝C+SC,离令C沿着SC的方向前进，则移动距离为SC的绝对值。通过反复迭代计算，直到误差满足门槛值k，记录当前C值
ε≤k (2)
其中，k的典型值为10-3。如果收敛后当前群M的C与其它已经存在群M2的C2的距离小于阈值，那么把C和C2合并。否则，新生成的M为新的群，增加1个类。重复计算，直到集合J内所有点被遍历与分类。
基于上述说明，可利用FLTU设备和用户侧LTU设备的对应关系作出相对应的馈线拓扑结构。通过邻接矩阵记录FLTU和LTU的连接关系，当节点之间存在连接关系，则矩阵对应元素为“1”，否则为“0”。其中，FLTU设备下游的LTU设备的拓扑生成关系如下：如果FLTU设备编号为1，则其他FLTU设备的编号为2，...,i。在此基础上，计算与FLTU设备相连的LTU设备的数量，并留足空间。
采用上述相同的方法，通过聚类处理方法建立出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的关联关系，得到出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的台区拓扑结构。
步骤1.3、利用低压变压器TLTU与电缆FLTU、以及出线FLTU和用户侧LTU的对应关系，通过用电量做拓扑检验。
根据生成的FLTU与用户侧LTU的对应关系，将FLTU下游所有LTU设备的功率之和与FLTU功率进行对比，如满足误差，则可认为电缆FLTU与用户LTU的拓扑关系正确。同时，用台区变压器TLTU的功率与其下游所有FLTU的功率之和进行计算，校验台区变压器与电缆馈线的拓扑关系。
最后，基于生成的低压配网拓扑结构，和实际需要的低压配网拓扑结构进行对比校验，如果出现不一致的情况，则需要对转供系统、开关设备或线路进行检修。
如果拓扑结构和实际目标拓扑结构一致，对电压、电流、功率进行分析，实现低压侧运行监测、故障预警、定位等功能。对于配电网故障类型、相别和定位的研究已有相关研究。因此，基于生成的拓扑结构，本发明主要结合自动化系统采集的实时数据，如配网自动化系统、计量自动化系统、以及状态监测数据对低压配网设备进行故障预测，为低压配电网主动抢修策略制定提供理论依据。
步骤2、根据历史数据和监测数据建立低压配电网设备故障预测模型。
在本步骤中，低压配电网设备通过配电自动化终端、TLTU终端、用户智能电表等各类方式实时感知设备运行状态，提取设备状态信息，并对设备未来变化趋势进行预测，这是开展设备主动抢修的重要理论依据。低压配电网数据信息包括原始资料、运行资料、检修信息、监测信息、试验信息和巡检信息等，不同类型信息是设备在不同时间尺度下运行状态的体系，为准确提取信息的共性，首先对配网设备相关信息进行分类，确保低压配网设备的预测规律和主动抢修策略的正确性。
当低压配网设备运行在正常工况下时，其运行状态更多受到材料疲劳、设备老化，检修等的影响；当设备运行在异常状况时，其故障特征可通过监测、巡检和试验等手段获取。在发明中，低压配电网设备受设备老化、家族性缺陷、检修等划分为长期影响因素，相关异常监测数据、巡检数据等则分为短期影响因素。其中，在线监测数据包括低压配电线路超重载、配变超重载、三相不平衡、电压越限等。低压配电网设备数据库信息如图2所示。
(1)对配电网设备来说，设备寿命一般可用浴盆曲线描述。在本发明中，用威布尔分布描述配电网设备寿命变化趋势，其表达式如下：
其中，m和n为形状参数和尺度参数，t为失效时间。n＝1时，故障率为常数，表示配电网设备处于正常运行期；n＞1时，故障率呈上升趋势，表示配电网设备处于损耗运行期。在实际应用中，参数m、n可通过改进的高斯-牛顿法进行求解，通过多次迭代可用求得最终参数估值m、n。
(2)配电网设备的运行状态不仅与运行年限和检修等历史数据相关，还与设备在不同环境下受到的近期影响有关。本发明以配电网设备状态评价为基础，通过配电自动化终端、TTU终端、用户智能电表实时感知设备运行状态，将监测信息等作为配电网设备的状态影响因素。基于此，本发明以F为配电网设备的运行状态分值，FM为配电网设备正常状态和异常状态的判断值。FM值可根据现场运行经验获取。
1)运行状态值F>FM
当F>FM时，表明配电网设备运行在正常状态，该阶段数据主要受设备历史数据的影响，可通过式(4)求解配电网设备的等值运行时间Td。
其中，配电网设备在检修后为100分，表示配电网设备运行的平均分值。/>表示配电网设备在第k次检修后的等值运行年限。配电网设备初次投运后，/>
2)运行状态值F<FM
当F<FM时，表示配电网设备从正常运行状态进入异常运行状态。设备在异常运行状态不会马上故障，仍可运行一段时间。因此，本发明以Gamma分布描述设备在异常运行状态期间的变化趋势，其概率密度函数如式(5)所示：
其中，a为形状参数，β为尺度参数，a和β的数值可通过下述方法获得。在配电网设备状态分值低于FM后，在FM～FN之间可以在不同时刻取n组配电网设备状态数据(FM,t1)，(F2，t2)，…，(Fn-1，tn-1)，(FN，tn)，将该n组数据作为Gamma分布的小样本，通过期望极大化算法实求解Gamma分布的形状参数和尺度参数，分布参数可根据最新的配电网设备分值进行实时修正。
(3)综合(1)和(2)的计算模型，低压配电网设备故障预测模型可通过式(6)可得：
其中，Ft表示低压配网设备在t时刻的运行状态分值；r1(t)表示F>FM时设备的故障率；r2(t)表示F<FM时的低压配网设备的故障率。式(6)表示配电网设备在t时刻进入了异常运行状态。
步骤3、根据生成的拓扑结构和建立的低压配电网设备故障率模型，基于各设备的故障率计算配电网故障停电经济风险损失，最后制定配电网合理的检修策略，实现对低压配电网故障的主动抢修功能。
申请人采用上述方法对图3给出的典型电压配电网拓扑结构进行故障预测，得到如图4所示的故障率拟合曲线图，从图中可以看出故障率拟合趋势，表明本专利提出的故障预测方法的实用性和有效性。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (4)

1.一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、基于配电网低压感知单元并采用低压配网拓扑自适应生成方法，生成低压配电网拓扑结构；
步骤2、根据历史数据和监测数据建立低压配电网设备故障预测模型；
步骤3、根据生成的拓扑结构和建立的低压配电网设备故障率模型，基于各设备的故障率计算配电网故障停电经济风险损失，制定低压配网的主动抢修策略；
所述步骤1的具体实现方法为：
步骤1.1、获取用户侧LTU设备的末端电表数据、低压架空线路分支处或低压电缆分支箱出线开关处FLTU数据、以及站房箱变低压出线处TLTU数据，并获取用户侧LTU设备的功率和分支箱出线FLTU的功率，并对获取的数据进行预处理得到数据组S；
步骤1.2、根据用户侧LTU设备和出线处FLTU设备功率突变的情况，通过聚类处理方法建立用户侧LTU设备与出线处FLTU设备的关联关系，通过聚类处理方法建立出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的关联关系，生成低压配电网拓扑结构；
步骤1.3、利用低压变压器TLTU与电缆FLTU、以及出线FLTU和用户侧LTU的对应关系，通过用电量对低压配电网拓扑结构做拓扑检验；
所述步骤2建立的低压配电网设备故障预测模型为：
其中，Ft表示低压配网设备在t时刻的运行状态分值；FM为配电网设备正常状态和异常状态的判断值，FM值根据现场运行经验获取；r1(t)表示F>FM时设备的故障率；r2(t)表示F<FM时的低压配网设备的故障率，F为配电网设备的运行状态分值。
2.根据权利要求1所述的一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，其特征在于：所述步骤1.1每隔0.2s获取一次获数据，以20个采样点为一组数据，并对20个数据进行排列，取中间10个数的平均数为该时间窗口的计算值。
3.根据权利要求1所述的一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，其特征在于：所述步骤1.2的具体实现方法为：
计算用户侧LTU设备的功率突变值ΔP和出线处FLTU处功率突变值ΔP'；寻找ΔP大于100W的用户侧LTU设备，并根据找出的用户侧LTU设备对应的时间，寻找该时刻的FLTU设备处的ΔP'；求解用户侧LTU设备与出线处FLTU的误差：采用均值漂移聚类方法建立用户侧LTU设备与出线处FLTU设备的关联关系，进而做出相对应的馈线拓扑结构；
求解台区变压器TLTU与出线处FLTU的误差，采用均值漂移聚类方法建立出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的关联关系，得到出线处FLTU与台区变压器TLTU之间的台区拓扑结构。
4.根据权利要求1所述的一种考虑状态感知的低压配电网拓扑生成及故障预测方法，其特征在于：所述步骤1.3的具体实现方法为：根据生成的出线处FLTU与用户侧LTU的对应关系，将FLTU下游所有LTU设备的功率之和与FLTU功率进行对比，如满足误差，则可认为电缆FLTU与用户LTU的拓扑关系正确，并且用台区变压器TLTU的功率与其下游所有FLTU的功率之和进行计算，校验台区变压器与电缆馈线的拓扑关系。
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