CN115291046B - 基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法 - Google Patents

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CN115291046B CN202211204901.3A CN202211204901A CN115291046B CN 115291046 B CN115291046 B CN 115291046B CN 202211204901 A CN202211204901 A CN 202211204901A CN 115291046 B CN115291046 B CN 115291046B
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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法。该方法获取电网分区数据后构建电网节点图，以电网节点图确定节点的连通性、以电网运行历史数据确定节点的异常度、以节点状态数据确定电网节点图中调度线路的故障率，以所得连通性、异常度及故障率得到表征以当前节点为中心的一定范围内电网运行状态的节点矩阵，并将节点矩阵看做图像得到当前节点的异常图，将异常图输入神经网络完成待测节点单相接地故障判断。异常图不但表征了待测节点周围电网运行状况，且以图形式表征了其它节点或调度线路与待测节点的方位和距离，使异常图可表征其它节点或调度线路对待测节点影响程度，提高单相接地故障判断准确度。

Description

基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法。
背景技术
当前配电网80%以上的故障是单相接地故障，且大多数相间故障也是由单相接地故障发展而来，配电网中一旦产生了单相接地故障，将会影响整个配电网的安全运行，且故障问题如果短时间内没有得到有效解决，将可能会进一步引发配电网绝缘薄弱部位故障，引发配电网连锁故障，造成严重后果。
由于我国配电网络广泛采用中性点非有效接地系统，在发生单相接地故障时，故障电流较小，所以导致对单相接地故障的识别较为困难，不够准确；同时由于我国大多数地区的城市配电网难以达到三相的完全平衡，且节点较多导致配电网结构复杂，所以也导致了对单相接地故障的准确定位带来很大难度。
综上，当前对配电网中单相接地故障存在无法准确识别与定位的问题。
发明内容
本发明提供了一种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法，用以解决当前无法对配电网中单相接地故障进行准确识别与定位的技术问题，所采用的技术方案具体如下：
本发明的一种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法，包括以下步骤：
获取电网分区图，以电网分区图构建电网节点图；
根据电网节点图确定电网节点图中各个节点的连通性，根据电网运行历史数据确定电网节点图中各个节点的异常度，根据电网节点图中各个节点的工作状态确定电网节点图中各个调度线路的故障率；
电网节点图中的节点为电网中的变压器与发电站，电网节点图中的调度线路为连接任意两个相邻节点的输电线路；
根据各个节点的连通性与异常度以及各个调度线路的故障率，构建电网节点图中节点的节点矩阵，以节点矩阵中各个元素作为图像中的像素点，以节点矩阵中各个元素的值作为图像中对应像素点的像素值，完成节点矩阵到图像的转换，得到电网节点图中节点的异常图；
将待测节点的异常图输入训练好的神经网络，完成对待测节点单相接地故障判断。
本发明的有益效果为：
本发明在根据电网分区图构建得到电网节点图并计算出电网节点图中各个节点的异常度和连通性以及调度线路的故障率后，通过选取当前节点一定范围内的节点和调度线路得到了当前节点的节点矩阵，并将当前节点的节点矩阵转化为异常图，以图形式输入神经网络不但可表征当前节点自身以及其一定范围内其它节点和调度线路的运行状态，而且可通过图形式所能表征的其它节点和调度线路相较于当前节点的方位和距离，准确判断其它节点和调度线路的运行状态与当前节点的运行状态之间的相关联程度的大小以及相互影响程度，实现从运行状态数据大小以及空间位置两方面来表征当前节点发生单相接地故障的可能性大小，从而提高对单相接地故障识别与定位的准确度。
进一步的，所述构建电网节点图中节点的节点矩阵的方法为：
在当前节点与其它节点的最短传输路径上，确定当前节点与该其它节点之间存在的调度线路的数量，以存在的调度线路的数量作为其它节点相对于当前节点的阶数；
根据当前节点的连通性确定在构建当前节点的节点矩阵时所选取的节点阶数：
Figure 97551DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 858833DEST_PATH_IMAGE002
表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的其它节点的阶数，
Figure 919193DEST_PATH_IMAGE003
表示基础阶数，k表示连通性对节点阶数的影响系数，
Figure 551163DEST_PATH_IMAGE004
表示当前节点的连通性，
Figure 281353DEST_PATH_IMAGE005
表示向下取整；
确定当前节点以及
Figure 264352DEST_PATH_IMAGE006
阶其它节点的总数N，对N个节点按照设定顺序进行排序，构建N*N大小的当前节点的节点矩阵：
Figure 862824DEST_PATH_IMAGE007
其中，Z表示当前节点的节点矩阵，N表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的节点的总数，x与y分别表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的所有节点中第x个以及第y个节点，
Figure 614879DEST_PATH_IMAGE008
表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的所有节点中第x个节点的异常度，在
Figure 923761DEST_PATH_IMAGE009
时，
Figure 128478DEST_PATH_IMAGE010
表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的所有节点中第x个节点与第y个节点之间的调度线路的故障率，当第x个节点与第y个节点不相邻时，对应的故障率为0，其中x与y的取值范围均为[1,N]且两者均为整数。
进一步的，所述根据电网节点图确定电网节点图中各个节点的连通性的方法为：
Figure 265061DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 746989DEST_PATH_IMAGE004
为电网节点图中当前节点的连通性，
Figure 943615DEST_PATH_IMAGE012
为电网节点图中当前节点到向其供能的最近发电站之间距离最短的前k条传输路径的平均长度，
Figure 901207DEST_PATH_IMAGE013
为电网节点图中向当前节点供能的最近发电站到该发电站所供能的最远节点之间距离最短的前k条传输路径的平均长度，
Figure 575902DEST_PATH_IMAGE014
为包含电网节点图中当前节点的所有传输路径上处于当前节点下游的其它节点的总数，
Figure 36970DEST_PATH_IMAGE015
为以2为底的对数函数。
进一步的，所述根据电网运行历史数据确定电网节点图中各个节点的异常度的方法为：
获取设定历史时长的配电网历史数据得到当前节点的历史负荷数据并构建得到负荷函数
Figure 404498DEST_PATH_IMAGE016
，计算负荷函数
Figure 318227DEST_PATH_IMAGE017
在任意时刻的负荷突变性：
Figure 62192DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 643346DEST_PATH_IMAGE019
表示电网节点图中当前节点在第t时刻的负荷突变性，
Figure 916196DEST_PATH_IMAGE020
表示电网节点图中当前节点在t-1时刻的负荷大小，
Figure 582800DEST_PATH_IMAGE021
表示电网节点图中当前节点在t+1时刻的负荷大小，
Figure 599298DEST_PATH_IMAGE022
表示取绝对值；
在负荷函数
Figure 29099DEST_PATH_IMAGE023
上均匀设置设定锚定点数量个锚定点，确定各个锚定点处负荷函数
Figure 738429DEST_PATH_IMAGE024
的负荷突变性，然后确定以每个锚定点为中心点的窗口的大小：
Figure 892330DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 853464DEST_PATH_IMAGE026
为以第i个锚定点为中心点的窗口的大小，
Figure 143631DEST_PATH_IMAGE027
为第i个锚定点处的负荷突变性，
Figure 289441DEST_PATH_IMAGE028
表示用于调节窗口大小相对于整个负荷函数的占比的窗口比例参数；
根据所选取的锚定点以及每个锚定点所对应的窗口大小，确定窗函数：
Figure 930638DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 554518DEST_PATH_IMAGE030
表示窗口大小为
Figure 964770DEST_PATH_IMAGE026
的窗函数，
Figure 891269DEST_PATH_IMAGE031
表示用于消除边缘震荡的常数，
Figure 19762DEST_PATH_IMAGE032
为圆周率，t表示时刻；
根据窗函数对负荷函数
Figure 447332DEST_PATH_IMAGE023
进行自适应短时傅里叶变换：
Figure 712092DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 199705DEST_PATH_IMAGE034
表示对负荷函数经过自适应短时傅里叶变换后的三维频域函数，
Figure 685001DEST_PATH_IMAGE024
表示负荷函数，
Figure 385103DEST_PATH_IMAGE035
表示窗口大小为
Figure 504369DEST_PATH_IMAGE026
的窗函数，
Figure 162884DEST_PATH_IMAGE036
表示自然底数，
Figure 390DEST_PATH_IMAGE037
表示虚数单位，
Figure 504183DEST_PATH_IMAGE038
表示频率且为频域函数的自变量，t表示时刻，
Figure 743535DEST_PATH_IMAGE026
表示以第i个锚定点为中心点的窗口的大小且为频域函数的另一自变量，
Figure 307371DEST_PATH_IMAGE039
表示对时刻t的微分；
根据锚定点数量将三维频域函数拆分为与设定锚定点数量相同数量的二维频域函数，选取二维频域函数中频率大于设定频率的高频信号频域函数，对高频信号频域函数进行短时傅里叶逆变换，得到高频信号时域函数；
根据高频信号时域函数确定当前节点的异常度：
Figure 632173DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure 939658DEST_PATH_IMAGE041
表示电网节点图中当前节点的异常度，
Figure 174461DEST_PATH_IMAGE042
表示第q个高频信号时域函数的样本熵，Q表示高频信号时域函数的数量，
Figure 909199DEST_PATH_IMAGE043
是第q个高频信号时域函数所对应锚定点所在时刻到当前时刻的时长。
进一步的，所述根据电网节点图中各个节点的工作状态确定电网节点图中各个调度线路的故障率的方法为：
首先确定调度线路两端变压器或发电站的故障率：
Figure 721297DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 98052DEST_PATH_IMAGE045
表示调度线路端点上变压器或发电站的故障率，
Figure 447082DEST_PATH_IMAGE046
表示调度线路端点上变压器或发电站的实际输出电压，
Figure 618300DEST_PATH_IMAGE047
表示调度线路端点上变压器或发电站的额定输出电压，
Figure 917694DEST_PATH_IMAGE048
表示调度线路端点上变压器或发电站的最大允许输出电压，
Figure 566982DEST_PATH_IMAGE049
表示设定故障率；
根据调度线路两端变压器或发电站的故障率确定该调度线路的故障率：
Figure 573115DEST_PATH_IMAGE050
其中，P表示调度线路的故障率，
Figure 321759DEST_PATH_IMAGE051
表示调度线路其中一端上变压器或发电站的故障率，
Figure 514974DEST_PATH_IMAGE052
表示调度线路另一端上变压器或发电站的故障率。
进一步的，所述训练好的神经网络的获取方法为：
利用仿真软件生成发生单相接地故障时的节点，并确定发生单相接地故障时的节点的异常图，将发生单相接地故障时的节点的异常图作为训练样本对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络。
进一步的，所述设定频率为
Figure 374477DEST_PATH_IMAGE053
。
进一步的，所述设定故障率为0.01。
附图说明
图1是本发明该种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法的流程图；
图2是本发明的电网节点图。
具体实施方式
本发明的构思为：
本发明首先根据电网分区图构建出电网节点图，然后在确定电网节点图中各个节点的异常度和连通性以及电网节点图中各个调度线路的故障率后，以所确定的节点异常度和连通性以及调度线路的故障率完成对表征以当前节点为中心的一定范围内电网运行状态的节点矩阵的构建，并将所构建的节点矩阵看做一幅图像得到节点的异常图，以待测节点的异常图输入训练好的神经网络完成对待测节点是否发生单相接地故障的判断，其中训练好的神经网络是利用发生了单相接地故障的节点的异常图作为训练样本进行训练所得到的。
下面结合附图及实施例，对本发明的一种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法进行详细说明。
方法实施例：
本发明的一种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法实施例，其整体流程如图1所示，具体过程如下：
本实施例该种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法是需要运行在计算机系统上以实时检测与管辖电网上每条调度线路的状态的，并通过分析电网各个区域的信息来及时发现配电网的异常。
由于需要对电网上每条调度线路的状态进行检测与管辖，所以本实施例该方法便需要大数据服务器来实时获取配电网上各处信息。具体的，大数据服务器采用Flink大数据框架完成对配电网系统的数据采集、存储、分布式计算和分析，且Flink控制台控制着多个数据库以及装载了本实施例该方法的算法服务器，并可调用Flink的深度学习和图分析组件。
关于数据采集，该大数据服务器采用PMU也即同步相量测量装置获取高精度的相量信息，选出相量信息中包含的三相电压幅值信息，即获取用电区域变电站的三相基波电压序列、当前故障状态量等的实时数据及对应的时间标记。三相基波电压序列是一个二维数据，横坐标为时间，纵坐标为电压负荷；故障状态量的取值有两种，0代表无故障，1代表有故障。
容易理解的是，上述大数据服务器的具体框架以及数据采集方式仅是本实施例的一种优选内容，本领域技术人员还可选取现有的其它任意可行大数据服务器的具体框架以及数据采集方式，只要满足可实现对配电网的状态检测与管理即可。
以下为本实施例该种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法的具体过程。
步骤一，根据电网分区图构建电网节点图。
首先获取配电网的电网分区图数据，电网分区图数据反应了配电网中线路的规划，也即反应了配电网的具体线路结构。由于配电网中电力输送以及配电供给需要通过变压器实现，因此一个用电区可以用该用电区的变压器表示。那么，本实施例选择将配电变压器作为节点，然后将电网分区图抽象为神经网络易于处理的图结构，以变压器作为节点后，根据电网分区图中的输电线路将任意两个相邻节点进行相连，最终便可得到如图2所示的图结构，将所得图结构称为电网节点图。
图2中，圆形节点如a与b表示变压器，方形节点表示发电站，任意两个相邻节点之间的连线表示调度线路。
步骤二，根据电网节点图确定电网节点图中各个节点的连通性，根据电网运行历史数据确定电网节点图中各个节点的异常度，根据电网节点图中各个节点的工作状态确定电网节点图中各个调度线路的故障率。
1、计算电网节点图中节点的连通性。
以图2所示的电网节点图中的节点a为例，分析其连通性。
首先，定义在所有的电能传输路径上向节点a进行电能传输的其它节点为节点a的入度节点，而在所有的电能传输路径上由节点a向其供能的其它节点为节点a的出度节点。然后使用深度优先遍历搜索算法，在节点a的入度节点中寻找向节点a供能的距离最近的发电站，因为电力的来源是发电站，所以电网节点图中的节点存在着向发电站聚拢的趋势。
计算电网节点图中，节点a到向其供能的最近发电站之间距离最短的前 k 条传输路径的第一平均长度，并计算向节点a供能的最近发电站到该发电站所供能的最远节点之间距离最短的前k条传输路径的第二平均长度，以第二平均长度与第一平均长度的比值，以及节点a的出度节点的总数，便可得到节点a的连通性大小。
根据节点a的连通性计算方法，便可确定电网节点图中各个节点的连通性：
Figure 94171DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 482558DEST_PATH_IMAGE004
为电网节点图中当前节点的连通性，
Figure 39702DEST_PATH_IMAGE055
为电网节点图中当前节点到向其供能的最近发电站之间距离最短的前k条传输路径的平均长度，
Figure 375000DEST_PATH_IMAGE013
为电网节点图中向当前节点供能的最近发电站到该发电站所供能的最远节点之间距离最短的前k条传输路径的平均长度，
Figure 683621DEST_PATH_IMAGE056
为包含电网节点图中当前节点的所有传输路径上处于当前节点下游的其它节点的总数，
Figure 305227DEST_PATH_IMAGE015
为以2为底的对数函数。
在连通性计算公式中，
Figure 676296DEST_PATH_IMAGE055
越大表示当前节点与向其供能的发电站的距离越近，
Figure 736656DEST_PATH_IMAGE057
越大表示向当前节点供能的最近发电站所供能的最远距离越大，那么当
Figure 899784DEST_PATH_IMAGE058
越大，则代表当前节点发生故障后，该故障的影响通过向当前节点供能的最近发电站向外传播的广度便越大，也即当前节点在传输故障影响方面的连通性越大；以及，
Figure 895553DEST_PATH_IMAGE059
越大，表明在传输路径上处于当前节点下游的其它节点数量越多，则当前节点发生故障后，该故障所影响到的下游其它节点的数量越多，当前节点在传输故障影响方面的连通性越大；其中
Figure 144132DEST_PATH_IMAGE060
是为了限制对数函数取值为非负数。
所谓电网节点图中向当前节点供能的最近发电站，是指在所有传输路径上与当前节点距离最近的发电站。所谓该发电站所供能的最远节点，是指该发电站的所有电能传输路径中，所包括的调度线路长度之和最大的传输路径所到达的节点。
如图2所示，考虑到以方形表示的发电站节点到变压器节点a的传输路径有两条，且两条传输路径上所包括的调度线路的数量与调度线路之和也明显不同，所以从发电站到任意一个变压器节点之间的传输路径并不一定唯一且不同传输路径的长度一般也不同，所以本实施例才计算节点到其最近发电站之间距离最短的前k条传输路径的平均长度，以表征当前节点到其最近发电站之间的距离。本实施例中优选k=4，并且在最短的传输路径的数量不足k条时，以实际的最短的传输路径的数量完成对应的平均长度的求取，如在图2所示的发电站节点到变电站节点a之间的实际传输路径不足4条而仅有2条时，则计算这2条传输路径的距离的平均长度。本实施例中k=4为根据经验而选取的优选值，在其它实施例中，还可根据经验以及计算精确度要求对k取其它值。
2、计算电网节点图中节点的异常度。
首先计算节点在各个用电时刻的负荷突变性。容易理解的是，任意一个节点所对应的用电区域中，因为用电高峰期的存在且用电高峰期持续时间长短的不同、高峰期中整体负荷大小所能达到的值的不同，所以用电区域中不同时刻上负荷变化情况是均不相同的，在用电高峰期与用电低谷期衔接的时间段内，用电区域的负荷变化情况是较为明显的，负荷大小的突变性较大，而在用电高峰期以及用电低谷期，特别是用电低谷期内，用电区域的符合变化情况是不明显的，也即负荷大小趋于平稳而突变性较小。
为表征节点上不同时刻负荷变化的快慢，本实施例取设定历史时长的配电网历史数据得到该节点的历史负荷数据并构建得到负荷函数
Figure 742604DEST_PATH_IMAGE023
，本实施例优选设定历史时长为24h，在其它实施例中还可以根据故障识别精确度要求而将设定历史时长设置为其它值，同时为避免局部噪声的干扰，本实施例额外使用邻域平滑滤波算法对负荷函数
Figure 229080DEST_PATH_IMAGE023
进行平滑处理，然后计算平滑处理后负荷曲线上每一点处的负荷突变性：
Figure 389891DEST_PATH_IMAGE061
其中，
Figure 860186DEST_PATH_IMAGE019
表示电网节点图中当前节点在第t时刻的负荷突变性，
Figure 996769DEST_PATH_IMAGE062
表示电网节点图中当前节点在t-1时刻的负荷大小，
Figure 868910DEST_PATH_IMAGE021
表示电网节点图中当前节点在t+1时刻的负荷大小，
Figure 65537DEST_PATH_IMAGE022
表示取绝对值。
在负荷突变性计算公式中，当第t-1时刻与第t+1时刻之间的负荷大小的差距越大，则表明第t时刻的负荷的突变性越大。负荷突变性越大，表明在该时刻线路电压变化情况越严重，越容易产生绝缘失效或者电压击穿造成单相接地故障，当前节点越有可能发生用电异常，如当前节点对应的配电网变压器异常。
在根据设定历史时长的配电网历史数据所得的电网节点图中当前节点的负荷函数
Figure 491970DEST_PATH_IMAGE016
上均匀设置设定锚定点数量个锚定点，用于对负荷函数
Figure 573189DEST_PATH_IMAGE063
进行分析，设定锚定点数量M的具体取值根据识别精确度要求而决定，本实施例优选设定锚定点数量M=30。
根据设定锚定点数量M中第i个锚定点在负荷函数
Figure 565416DEST_PATH_IMAGE063
上的位置，可对应确定该锚定点处负荷函数
Figure 667364DEST_PATH_IMAGE017
的负荷突变性
Figure 253198DEST_PATH_IMAGE064
，由于负荷突变性的大小，反应了在相应时刻节点发生异常的可能性大小，所以负荷突变性越大的时刻，对应对其的分析应该越具体，相应的在负荷函数中所选取的用于对该时刻状态进行分析的分段数据越短，所以根据各个锚定点处负荷突变性的大小，对应设置以每个锚定点为中心点的窗口的大小：
Figure 997163DEST_PATH_IMAGE065
其中，
Figure 578317DEST_PATH_IMAGE026
为以第i个锚定点为中心点的窗口的大小，
Figure 116746DEST_PATH_IMAGE066
为第i个锚定点处的负荷突变性，
Figure 777491DEST_PATH_IMAGE067
表示用于调节窗口大小相对于整个负荷函数的占比的窗口比例参数，其具体取值根据配电异常识别精确度要求决定，识别精确度要求越高，则相应地窗口比例参数越大。
根据所选取的锚定点以及每个锚定点所对应的窗口大小，可得窗函数如下：
Figure 200513DEST_PATH_IMAGE068
其中，
Figure 901753DEST_PATH_IMAGE030
表示窗口大小为
Figure 611083DEST_PATH_IMAGE026
的窗函数，
Figure 30563DEST_PATH_IMAGE031
表示用于消除边缘震荡的常数，
Figure 991697DEST_PATH_IMAGE032
为圆周率，t表示时刻。
本实施例中优选
Figure 547443DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 427674DEST_PATH_IMAGE070
，在其它实施例中还可以根据识别精确度要求而将
Figure 209817DEST_PATH_IMAGE031
以及
Figure 833696DEST_PATH_IMAGE028
取其它值。
对负荷函数
Figure 509528DEST_PATH_IMAGE023
进行自适应短时傅里叶变换，对高频噪声进行提取。自适应短时傅里叶变换不仅能分析出信号中存在某种频率的信号，还能表示出这个频率的信号出现的时间点，有利于准确的配电异常识别。自适应短时傅里叶变换方法为：
Figure 560661DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 824240DEST_PATH_IMAGE034
表示对负荷函数经过自适应短时傅里叶变换后的三维频域函数，
Figure 251810DEST_PATH_IMAGE024
表示负荷函数，
Figure 782149DEST_PATH_IMAGE035
表示窗口大小为
Figure 269762DEST_PATH_IMAGE026
的窗函数，
Figure 354392DEST_PATH_IMAGE036
表示自然底数，
Figure 461020DEST_PATH_IMAGE037
表示虚数单位，
Figure 580285DEST_PATH_IMAGE071
表示频率且为频域函数的自变量，t表示时刻，
Figure 238800DEST_PATH_IMAGE026
表示以第i个锚定点为中心点的窗口的大小且为频域函数的另一自变量，
Figure 341885DEST_PATH_IMAGE072
表示对时刻t的微分。
经自适应短时傅里叶变换后所得三维频域函数，根据所选取的设定锚定点数量M可拆分为M个二维频域函数，选取二维频域函数中频率
Figure 845679DEST_PATH_IMAGE071
大于设定频率的高频信号频域函数，因为它们更有可能是噪声，设定频率的具体取值可根据对配电网配电异常识别精确度要求而决定，本实施例优选设定频率为
Figure 85030DEST_PATH_IMAGE053
，也即选取二维频域函数中频率
Figure 789812DEST_PATH_IMAGE073
的高频信号频域函数，然后对高频信号频域函数进行短时傅里叶逆变换，得到高频信号时域函数。
为了判断高频信号的复杂性，根据高频信号的占比对每个高频信号时域函数的样本熵
Figure 380194DEST_PATH_IMAGE074
进行加权求和求得电网节点图中当前节点的异常度：
Figure 687678DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure 799114DEST_PATH_IMAGE041
表示电网节点图中当前节点的异常度，
Figure 533852DEST_PATH_IMAGE042
表示第q个高频信号时域函数的样本熵，Q表示高频信号时域函数的数量，
Figure 814792DEST_PATH_IMAGE043
是第q个高频信号时域函数所对应锚定点所在时刻到当前时刻的时长。
节点的异常度表征了设定历史时长内节点电压变化的异常程度。
3、计算电网节点图中调度线路的故障率。
由于调度线路两端的任何一个节点故障则该调度线路便属于故障，所以为确定调度线路的故障率，本实施例首先确定调度线路两端变压器节点的故障率。
随着经济和科技的发展，用电负荷逐步增多，发电厂、用电部门不断地持续缓慢提升负荷，导致越来越多的变压器超负荷运行，过高的温度导致变压器的绝缘纸板过早老化，使得整个绝缘强度下降。在这种状态下，如果有一定的冲击电流，则变压器极易发生故障。
变电站起到了升压与降压的作用，按照规模大小可分为枢纽站变压器，区域站变压器与终端站变压器，不论何种规模大小的变压器以及发电站，其均有相应的额定输出电压和最大允许输出电压，根据变压器或发电站当前实际输出电压和其额定输出电压以及最大允许输出电压之间的大小关系，可求得变压器或发电站的故障率：
Figure 660388DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 608752DEST_PATH_IMAGE045
表示调度线路端点上变压器或发电站的故障率，
Figure 514392DEST_PATH_IMAGE046
表示调度线路端点上变压器或发电站的实际输出电压，
Figure 813786DEST_PATH_IMAGE047
表示调度线路端点上变压器或发电站的额定输出电压，
Figure 197494DEST_PATH_IMAGE048
表示调度线路端点上变压器或发电站的最大允许输出电压，
Figure 265944DEST_PATH_IMAGE049
表示设定故障率，其取值根据变压器或发电站自身在正常工况下的性能可靠度决定，变压器或发电站在正常工况下的性能可靠度越高，则设定故障率取值越小，反之设定故障率取值越大，作为一种优选，本实施例设定
Figure 342484DEST_PATH_IMAGE049
取值为0.01。
在上述变压器或发电站的故障率计算公式中，当变压器或发电站实际输出电压大于其最大允许输出电压，则代表此时变压器或发电站的输出电压值已经超出了其最大所能承受极限，认为此时变压器或发电站发生故障的概率为1；在变压器或发电站实际输出电压处于0与其额定输出电压之间时，表示变压器或发电站处于正常工况下，理想情况下此时变压器或发电站的故障率为0，但由于实际情况中变压器或发电站在正常工况下也会因各种原因而产生故障，也即正常工况下变压器或发电站无法保证完全可靠，所以在变压器或发电站实际输出电压处于0与其额定输出电压之间时，根据经验将变压器或发电站此时故障率取为设定故障率
Figure 598016DEST_PATH_IMAGE075
；而在变压器或发电站实际输出电压大于其额定输出电压但不大于其最大允许输出电压的情况下，表示变压器或发电站的电压输出情况超出了其正常输出状态但还未超出其最大输出电压承受极限，其中
Figure 316574DEST_PATH_IMAGE076
即表示变压器或发电站实际输出电压超出其正常输出状态的程度，该种情况下变压器或发电站故障率处于其它两种情况所对应的故障率
Figure 239530DEST_PATH_IMAGE049
与1之间，且随着其实际输出电压超出额定输出电压，也即超出正常输出状态的程度的增大，变压器或发电站故障率在设定故障率
Figure 752551DEST_PATH_IMAGE049
的基础上逐渐接近1。
基于调度线路两端任何一个变压器或发电站节点发生故障则调度线路均故障的原理，可根据调度线路两端变压器或发电站的故障率确定该调度线路的故障率：
Figure 495379DEST_PATH_IMAGE050
其中，P表示调度线路的故障率，
Figure 486469DEST_PATH_IMAGE051
表示调度线路其中一端上变压器或发电站的故障率，
Figure 399018DEST_PATH_IMAGE052
表示调度线路另一端上变压器或发电站的故障率。
步骤三，根据各个节点的连通性与异常度以及各个调度线路的故障率，构建电网节点图中节点的异常图。
若电网节点图中其它节点与当前节点在最短传输路径上间隔几条调度线路，则便称该其它节点为当前节点的几阶节点，由于节点的连通性越大则其越有可能受到其它调度线路的影响，所以根据当前节点的连通性确定在构建当前节点的节点矩阵时所选取的节点阶数：
Figure 82940DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 844223DEST_PATH_IMAGE002
表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的其它节点的阶数，
Figure 373425DEST_PATH_IMAGE003
表示基础阶数，k表示连通性对节点阶数的影响系数，
Figure 536553DEST_PATH_IMAGE004
表示当前节点的连通性，
Figure 266742DEST_PATH_IMAGE005
表示向下取整。
基础阶数
Figure 984163DEST_PATH_IMAGE003
表示在构建当前节点的节点矩阵时所要考虑的节点阶数的最小值，影响系数k表示当前节点连通性对构建当前节点的节点矩阵时所要考虑的节点阶数的影响大小，两者的具体取值可根据对配电异常识别精确度要求确定，精确度要求越高，则两者取值越大。
在选取出当前节点的
Figure 582634DEST_PATH_IMAGE077
阶节点后，当前节点以及所选取的当前节点的
Figure 334690DEST_PATH_IMAGE077
阶节点共可得到N个节点，将所得N个节点按照设定顺序进行排序。在构建当前节点的节点矩阵时，由于所得节点矩阵需进一步得到异常图并输入神经网络用于训练和识别节点故障概率，而神经网络具有自适应型，所以对所得N个节点的排序顺序具体为何种，实质上并不影响最终的对节点故障概率的识别准确度，所以实际上对所得N个节点按照任意一种可行的设定顺序进行排序均可。
作为优选，本实施例给出一种对所得N个节点按照设定顺序进行排序的具体过程：
首先以当前节点作为第一个节点，然后在构建当前节点的节点矩阵时所选取的其它节点的阶数
Figure 360414DEST_PATH_IMAGE006
中，按照阶数从小到大的顺序依次对每个阶数下的所有节点按照顺时针顺序进行排序，如第1阶数中共有3个节点，则三个节点在当前节点作为第一节点的基础上，按照顺时针顺序依次排序为第二节点、第三节点以及第四节点，若第2阶数中共有4个节点，则在已确定的节点排序结果的基础上，第2阶数中的4个节点按照顺时针顺序依次排序为第五节点、第六节点、第七节点以及第八节点，以此类推，对剩余阶数中节点进行排序最终完成对所得N个节点的排序，得到N个节点的排序结果。
根据排序后的N个节点，构建N*N大小的节点矩阵：
Figure 565131DEST_PATH_IMAGE078
其中，Z表示当前节点的节点矩阵，N表示在构建当前节点的节点矩阵时所使用的节点的总数，x与y分别表示在构建当前节点的节点矩阵时所使用的所有节点中第x个以及第y个节点，
Figure 108239DEST_PATH_IMAGE079
表示在构建当前节点的节点矩阵时所使用的所有节点中第x个节点的异常度，在
Figure 980380DEST_PATH_IMAGE009
时，
Figure 171147DEST_PATH_IMAGE080
表示在构建当前节点的节点矩阵时所使用的所有节点中第x个节点与第y个节点之间的调度线路的故障率，当第x个节点与第y个节点不相邻时，对应的故障率为0，其中x与y的取值范围均为[1,N]且两者均为整数。
将所得当前节点的节点矩阵Z作为一幅图像，节点矩阵Z中各个元素作为图像中的像素点，节点矩阵Z中各个元素的值作为图像中对应像素点的像素值，得到当前节点的异常图，异常图反应了当前节点与周围节点之间的信息。
步骤四，以发生单相接地故障的节点的异常图作为训练样本完成神经网络的训练，将待检测节点的异常图输入训练好的神经网络，确定各个节点的故障发生可能性，识别单相接地故障。
利用 pandapower 仿真软件生成发生单相接地故障时的节点，然后得到发生单相接地故障的节点的异常图并作为训练样本对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络。
本实施例优选神经网络为卷积神经网络，主干网络为ResNet50，具体结构为：输入层—卷积层—全连接层—分类器—输出层。当然，在其它实施例中还可选用现有任意可行神经网络。以及，在其它实施例中还可选用现有其它仿真软件生成发生单相接地故障时的节点。
确定待测节点的异常图，将待测节点的异常图输入训练好的神经网络，得到待测节点的单相接地故障发生可能性，若待测节点的单相接地故障发生可能性大于可能性阈值，则认为该待测节点发生了单相接地故障。
可能性阈值根据训练过程中训练样本中各个发生单相接地故障的节点对应所得单相接地故障发生可能性大小设置，可以为训练样本中各个发生单相接地故障的节点对应所得单相接地故障发生可能性的平均值，也可以为训练样本中各个发生单相接地故障的节点对应所得单相接地故障发生可能性的最小值，或者以训练样本中各个发生单相接地故障的节点对应所得单相接地故障发生可能性所得的其它具体值。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取电网分区图，以电网分区图构建电网节点图；
根据电网节点图确定电网节点图中各个节点的连通性，根据电网运行历史数据确定电网节点图中各个节点的异常度，根据电网节点图中各个节点的工作状态确定电网节点图中各个调度线路的故障率；
电网节点图中的节点为电网中的变压器与发电站，电网节点图中的调度线路为连接任意两个相邻节点的输电线路；
根据各个节点的连通性与异常度以及各个调度线路的故障率，构建电网节点图中节点的节点矩阵，以节点矩阵中各个元素作为图像中的像素点，以节点矩阵中各个元素的值作为图像中对应像素点的像素值，完成节点矩阵到图像的转换，得到电网节点图中节点的异常图；
将待测节点的异常图输入训练好的神经网络，完成对待测节点单相接地故障判断；
所述构建电网节点图中节点的节点矩阵的方法为：
在当前节点与其它节点的最短传输路径上，确定当前节点与该其它节点之间存在的调度线路的数量，以存在的调度线路的数量作为其它节点相对于当前节点的阶数；
根据当前节点的连通性确定在构建当前节点的节点矩阵时所选取的节点阶数：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 784681DEST_PATH_IMAGE002
表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的其它节点的阶数，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示基础阶数，k表示连通性对节点阶数的影响系数，
Figure 260792DEST_PATH_IMAGE004
表示当前节点的连通性，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示向下取整；
确定当前节点以及
Figure 333922DEST_PATH_IMAGE006
阶其它节点的总数N，对N个节点按照设定顺序进行排序，构建N*N大小的当前节点的节点矩阵：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，Z表示当前节点的节点矩阵，N表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的节点的总数，x与y分别表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的所有节点中第x个以及第y个节点，
Figure 960206DEST_PATH_IMAGE008
表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的所有节点中第x个节点的异常度，在
Figure DEST_PATH_IMAGE009
时，
Figure 864708DEST_PATH_IMAGE010
表示在构建当前节点的节点矩阵时所选取的所有节点中第x个节点与第y个节点之间的调度线路的故障率，当第x个节点与第y个节点不相邻时，对应的故障率为0，其中x与y的取值范围均为[1,N]且两者均为整数；
所述根据电网节点图确定电网节点图中各个节点的连通性的方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 511721DEST_PATH_IMAGE004
为电网节点图中当前节点的连通性，
Figure 400043DEST_PATH_IMAGE012
为电网节点图中当前节点到向其供能的最近发电站之间距离最短的前k条传输路径的平均长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为电网节点图中向当前节点供能的最近发电站到该发电站所供能的最远节点之间距离最短的前k条传输路径的平均长度，
Figure 157915DEST_PATH_IMAGE014
为包含电网节点图中当前节点的所有传输路径上处于当前节点下游的其它节点的总数，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为以2为底的对数函数；
所述根据电网运行历史数据确定电网节点图中各个节点的异常度的方法为：
获取设定历史时长的配电网历史数据得到当前节点的历史负荷数据并构建得到负荷函数
Figure 403343DEST_PATH_IMAGE016
，计算负荷函数
Figure DEST_PATH_IMAGE017
在任意时刻的负荷突变性：
Figure 627782DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示电网节点图中当前节点在第t时刻的负荷突变性，
Figure 675504DEST_PATH_IMAGE020
表示电网节点图中当前节点在t-1时刻的负荷大小，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示电网节点图中当前节点在t+1时刻的负荷大小，
Figure 237066DEST_PATH_IMAGE022
表示取绝对值；
在负荷函数
Figure DEST_PATH_IMAGE023
上均匀设置设定锚定点数量个锚定点，确定各个锚定点处负荷函数
Figure 319423DEST_PATH_IMAGE024
的负荷突变性，然后确定以每个锚定点为中心点的窗口的大小：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 104976DEST_PATH_IMAGE026
为以第i个锚定点为中心点的窗口的大小，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为第i个锚定点处的负荷突变性，
Figure 905573DEST_PATH_IMAGE028
表示用于调节窗口大小相对于整个负荷函数的占比的窗口比例参数；
根据所选取的锚定点以及每个锚定点所对应的窗口大小，确定窗函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 405912DEST_PATH_IMAGE030
表示窗口大小为
Figure 405092DEST_PATH_IMAGE026
的窗函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示用于消除边缘震荡的常数，
Figure 95968DEST_PATH_IMAGE032
为圆周率，t表示时刻；
根据窗函数对负荷函数
Figure 446178DEST_PATH_IMAGE023
进行自适应短时傅里叶变换：
Figure 146281DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示对负荷函数经过自适应短时傅里叶变换后的三维频域函数，
Figure 875333DEST_PATH_IMAGE024
表示负荷函数，
Figure 268268DEST_PATH_IMAGE035
表示窗口大小为
Figure 574616DEST_PATH_IMAGE026
的窗函数，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示自然底数，
Figure 812830DEST_PATH_IMAGE037
表示虚数单位，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
表示频率且为频域函数的自变量，t表示时刻，
Figure 396390DEST_PATH_IMAGE026
表示以第i个锚定点为中心点的窗口的大小且为频域函数的另一自变量，
Figure 954367DEST_PATH_IMAGE039
表示对时刻t的微分；
根据锚定点数量将三维频域函数拆分为与设定锚定点数量相同数量的二维频域函数，选取二维频域函数中频率大于设定频率的高频信号频域函数，对高频信号频域函数进行短时傅里叶逆变换，得到高频信号时域函数；
根据高频信号时域函数确定当前节点的异常度：
Figure DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure 482431DEST_PATH_IMAGE041
表示电网节点图中当前节点的异常度，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
表示第q个高频信号时域函数的样本熵，Q表示高频信号时域函数的数量，
Figure 134124DEST_PATH_IMAGE043
是第q个高频信号时域函数所对应锚定点所在时刻到当前时刻的时长；
所述根据电网节点图中各个节点的工作状态确定电网节点图中各个调度线路的故障率的方法为：
首先确定调度线路两端变压器或发电站的故障率：
Figure 759140DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 493878DEST_PATH_IMAGE045
表示调度线路端点上变压器或发电站的故障率，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
表示调度线路端点上变压器或发电站的实际输出电压，
Figure 978080DEST_PATH_IMAGE047
表示调度线路端点上变压器或发电站的额定输出电压，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
表示调度线路端点上变压器或发电站的最大允许输出电压，
Figure 495780DEST_PATH_IMAGE049
表示设定故障率；
根据调度线路两端变压器或发电站的故障率确定该调度线路的故障率：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
其中，P表示调度线路的故障率，
Figure 381828DEST_PATH_IMAGE051
表示调度线路其中一端上变压器或发电站的故障率，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
表示调度线路另一端上变压器或发电站的故障率。
2.根据权利要求1所述的基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法，其特征在于，所述训练好的神经网络的获取方法为：
利用仿真软件生成发生单相接地故障时的节点，并确定发生单相接地故障时的节点的异常图，将发生单相接地故障时的节点的异常图作为训练样本对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络。
3.根据权利要求1所述的基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法，其特征在于，所述设定频率为
Figure 225150DEST_PATH_IMAGE053
。
4.根据权利要求1所述的基于电网运行大数据的电网配电异常识别方法，其特征在于，所述设定故障率为0.01。
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