CN114200203A - 一种变电站计量装置故障监控方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种变电站计量装置故障监控方法和系统，该方法包括获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将第一档案信息中的计量点编号标识与第二档案信息中间隔名称标识进行关联；提取用电信息采集系统中的第一电参量数据，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；对标记过样本进行训练，提取变电站计量装置不同故障特征，对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。基于该方法，还提出了故障监控系统。本发明通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，实现对计量装置故障的分析判定。
Description
技术领域
本发明属于变电站计量装置监控技术领域，特别涉及一种变电站计量装置故障监控方法和系统。
背景技术
近年来，计量装置在线监测和同期线损管控的工作要求不断提高，同时市场化客户现货交易工作也正在加速推进，这都对变电站内计量装置故障监测的及时性提出了更高的要求。目前变电站实际运行中，线路间隔的电参量数据主要有三个来源：继电保护数据、调度测量数据、电能计量数据，三套数据来源不同，拥有各自独立的运行回路，可以相互作为参照。
目前的故障监测手段主要依赖于电力用户用电信息采集系统中收集的电能表电参量数据的进行人工监测，监测技术主要基于对电能计量装置本身数据，例如出现通讯故障、数据冻结异常、表计异常事件等方面开展。目前的计量装置故障监测手段主要依赖于电力用户用电信息采集系统中收集的电能表电参量数据的进行人工监测，不仅费时费力，而且往往故障发生数天后才能被监测到，实时性不强。现有监测技术主要基于对电能计量装置本身进行检测，例如出现通讯故障、数据冻结异常、表计异常事件等方面开展，对于采集到的电参量错误、计量装置二次回路故障、计量故障快速研判等方面则无法实现，满足不了故障检测及时性、准确性的需求。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种变电站计量装置故障监控方法和系统。通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，进而实现对计量装置故障的分析判定。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种变电站计量装置故障监控方法，包括以下步骤：
获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；
提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
进一步的，所述方法还包括：根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
进一步的，所述第一档案信息包括用电信息采集系统中变电站内计量装置的变电站名称、计量点名称和编号。
进一步的，所述第二档案信息包括调度云系统中计量装置的变电站名称和间隔名称标识。
进一步的，所述将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应的方法为：使用模糊匹配方法将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应。
进一步的，所述对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型包括：
使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
进一步的，所述应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析包括：对线路停电、示值不平、反向电量异常、表计倒走、失压断相、数据曲线采集异常进行实时监控。
本发明还提出了一种变电站计量装置故障监控系统，包括档案管理模块、运行监控模块和异常处理模块；
所述档案管理模块用于获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；
所述运行监控模块用于提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
所述异常处理模块用于对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
进一步的，所述系统还包括统计查询模块；
所述统计查询模块用于根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
进一步的，所述异常处理模块执行的过程为：使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
本发明提出了一种变电站计量装置故障监控方法和系统，该方法包括获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。基于一种变电站计量装置故障监控方法，还提出了一种变电站计量装置故障监控系统。本发明通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，进而实现对计量装置故障的分析判定。
本发明综合使用用电采集系统和调度云系统中的电参量数据，通过对不同系统中的数据关联性比对分析，摆脱单纯对电能表数据进行监测的传统模式，提高计量装置故障研判准确性和及时性。
本发明实现变电站内计量装置运行状态实时监控，改变现有的故障监测模式，异常及时监测消缺可以减少计量故障引起的电量损失，采集数据的实时监控和分析可以提高计量数据采集质量。
本发明故障监测模式的调整可以减少后台分析异常和现场核实异常的人工成本，将原有的人工每日监控分析异常数据转变为系统实时监控，减轻后台人员负担并提高异常监控效率。
附图说明
如图1为本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控方法流程图；
如图2为本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控系统示意图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
实施例1
本发明实施例1提出了一种变电站计量装置故障监控方法。通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，进而实现对计量装置故障的分析判定。
如图1为本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控方法流程图；
在步骤S101中，获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应。
第一档案信息包括用电信息采集系统中变电站内计量装置的变电站名称、计量点名称和编号；第二档案信息包括调度云系统中计量装置的变电站名称和间隔名称标识。使用模糊匹配方法将用采系统中的计量点编号标识与调度云系统的间隔名称标识进行关联对应。
在步骤S102中，提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
编写批处理程序实时提取用采系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的电参量数据(包括电压、电流、功率等)和综合倍率信息，并将上述数据与调度云系统中相应间隔的一次电参量数据进行比对分析和数据挖掘。
在步骤S103中，对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
使用基于半监督学习的分析算法，手动标记少量的有标签故障样本和大量的无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
应用计量装置故障检测模型，对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析，对线路停电、示值不平、反向电量异常、表计倒走、失压断相、数据曲线采集异常等计量装置异常情况开展实时监控。
在步骤S104中，根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
在对各类异常进行实时监测的基础上，使用数据驱动的分析方法，结合计量设备故障监测的实际情况,分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，综合考虑故障出现的类型，重要程度，处理时长等方面。
本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控方法通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，进而实现对计量装置故障的分析判定。
本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控方法综合使用用电采集系统和调度云系统中的电参量数据，通过对不同系统中的数据关联性比对分析，摆脱单纯对电能表数据进行监测的传统模式，提高计量装置故障研判准确性和及时性。
本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控方法实现变电站内计量装置运行状态实时监控，改变现有的故障监测模式，异常及时监测消缺可以减少计量故障引起的电量损失，采集数据的实时监控和分析可以提高计量数据采集质量。
本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控方法故障监测模式的调整可以减少后台分析异常和现场核实异常的人工成本，将原有的人工每日监控分析异常数据转变为系统实时监控，减轻后台人员负担并提高异常监控效率。
实施例2
基于本发明实施例1提出的一种变电站计量装置故障监控方法，本发明实施例2还提出了一种变电站计量装置故障监控系统，如图2为本发明实施例1一种变电站计量装置故障监控系统示意图，该系统包括档案管理模块、运行监控模块和异常处理模块；
档案管理模块用于获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；
其中第一档案信息包括用电信息采集系统中变电站内计量装置的变电站名称、计量点名称和编号；第二档案信息包括调度云系统中计量装置的变电站名称和间隔名称标识；使用模糊匹配方法将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应。
运行监控模块用于提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
异常处理模块用于对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
对线路停电、示值不平、反向电量异常、表计倒走、失压断相、数据曲线采集异常进行实时监控
该系统包括统计查询模块；统计查询模块用于根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
本发明实施例2提出的一种变电站计量装置故障监控系统中：档案管理模块通过收集分析用电采集系统和调度云系统中的底层数据、全寿命周期档案信息、电网拓扑结构关系，为其它功能模块提供数据基础，并为后续使用提供档案维护功能。
运行监控模块通过对用电信息采集系统和调控云系统电参量数据进行分析，提取变电站计量装置不同故障特征，实现计量装置的故障监测、智能诊断分析等功能。
异常处理模块对计量装置异常处理流程进行闭环管理。根据运行监控模块发现的异常情况自动生成异常处理工单并派工，由工作人员进行数据核实和分类处理，在处理完成后进行工单反馈，记录处理情况。
统计查询模块可以查询各类异常的统计报表，同时提供故障原因分析分析等自定义查询功能。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制。对于所属领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的修改或变形。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；
提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
2.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述方法还包括：根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
3.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述第一档案信息包括用电信息采集系统中变电站内计量装置的变电站名称、计量点名称和编号。
4.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述第二档案信息包括调度云系统中计量装置的变电站名称和间隔名称标识。
5.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应的方法为：使用模糊匹配方法将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应。
6.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型包括：
使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
7.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析包括：对线路停电、示值不平、反向电量异常、表计倒走、失压断相、数据曲线采集异常进行实时监控。
8.一种变电站计量装置故障监控系统，其特征在于，包括档案管理模块、运行监控模块和异常处理模块；
所述档案管理模块用于获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；
所述运行监控模块用于提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
所述异常处理模块用于对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
9.根据权利要求8所述的一种变电站计量装置故障监控系统，其特征在于，所述系统还包括统计查询模块；
所述统计查询模块用于根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
10.根据权利要求8所述的一种变电站计量装置故障监控系统，其特征在于，所述异常处理模块执行的过程为：使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
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