CN115575880B - 一种电力互感器计量误差状态在线检测方法 - Google Patents

一种电力互感器计量误差状态在线检测方法 Download PDF

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CN115575880B CN202211404630.6A CN202211404630A CN115575880B CN 115575880 B CN115575880 B CN 115575880B CN 202211404630 A CN202211404630 A CN 202211404630A CN 115575880 B CN115575880 B CN 115575880B
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Abstract

本发明公开了一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，其中，所述方法包括以下步骤：采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集；基于所述标准数据集，建立电力互感器标准检测模型；将实时采集数据集中的数据通过所述电力互感器标准检测模型进行实时检测，并输出电力互感器计量误差状态在线检测的结果，从而实现电力互感器计量误差的智能检测。本发明解决了在不断电的情况下，如何准确且快速的对电力互感器计量误差状态进行实时检测，并全面反映互感器运行误差动态变化的技术问题。

Description

一种电力互感器计量误差状态在线检测方法
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种电力互感器计量误差状态在线检测方法。
背景技术
电力互感器，特别是电容式电压互感器（Capacitance type voltagetransformer，以下简称CVT）在电网系统中有着广泛的应用，而目前的电力互感器运行误差稳定性不高，在实际运行过程中极易出现超差的现象，也即误差水平超过正常水平；针对电力互感器计量误差的状态评估，普遍采用的方法是在一定的检定周期内，在停电状态下，通过高精度的标准仪器设备，与被检定的电力互感器进行误差比对检测与诊断，此种方式无法避免：首先将被检互感器及周边设施进行停电，且检定耗时长、成本高、效率低，对电网正常运行有较大的影响；其次，停电检定的方法，检定的是理线状态下电力互感器的误差状态，无法全面反应电力互感器运行误差状态的动态变化；最后，高精度的标准设备存在较大体积，其灵活性差，而变电站等地的电力互感器分布范围广、数量多。因此，亟待提出一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，以解决在不断电的情况下，如何准确且快速的对电力互感器计量误差状态进行实时检测，并全面反映互感器运行误差动态变化的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，旨在解决在不断电的情况下，如何准确且快速的对电力互感器计量误差状态进行实时检测，并全面反映互感器运行误差动态变化的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，其中，所述方法包括以下步骤：
S1、采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集；
S2、基于所述标准数据集，建立电力互感器标准检测模型；
S3、将实时采集数据集中的数据通过所述电力互感器标准检测模型进行实时检测，并输出电力互感器计量误差状态在线检测的结果，从而实现电力互感器计量误差的智能检测。
优选方案之一，所述步骤S1采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集，具体为：
采集检测合格互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集
Figure 17498DEST_PATH_IMAGE001
；
采集在运期间互感器各相二次侧电压数据，构建实时数据集
Figure 765267DEST_PATH_IMAGE002
。
优选方案之一，所述步骤S1采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集之后，还包括：
数据预处理：分别对所述标准数据集
Figure 449190DEST_PATH_IMAGE003
和实时采集数据集
Figure 272789DEST_PATH_IMAGE004
进行标准化处理， 得到建模数据集
Figure 474094DEST_PATH_IMAGE005
和在线数据集
Figure 699539DEST_PATH_IMAGE006
。
优选方案之一，所述步骤S2中基于所述标准数据集，采用主元分析法建立电力互感器标准检测模型。
优选方案之一，所述步骤S2基于所述标准数据集，建立电力互感器标准检测模型，具体步骤为：
S21、计算所述建模数据集
Figure 256160DEST_PATH_IMAGE005
的协方差，并作奇异值分解；
S22、根据方差累计百分比确定主元个数k，并构建主元空间和残差空间，以及将所 述建模数据集
Figure 832635DEST_PATH_IMAGE005
通过主元分析法进行分解，投影至残差空间，完成模型的建立。
优选方案之一，所述步骤S21计算所述建模数据集
Figure 165528DEST_PATH_IMAGE005
的协方差，并作奇异值分解， 具体为：
计算建模数据集
Figure 120845DEST_PATH_IMAGE005
的协方差
Figure 740045DEST_PATH_IMAGE007
；
并对所述建模数据集
Figure 148024DEST_PATH_IMAGE008
的协方差R作奇异值分解
Figure 266633DEST_PATH_IMAGE009
，得到对角矩 阵
Figure 76457DEST_PATH_IMAGE010
，且满足
Figure 538662DEST_PATH_IMAGE011
，以及得到
Figure 558571DEST_PATH_IMAGE012
的酉矩阵E。
优选方案之一，所述步骤S22中根据方差累计百分比确定主元个数k，具体为：
Figure 997380DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 927290DEST_PATH_IMAGE014
为方差累计百分比，n为对角矩阵中元素的个数，m＜n。
优选方案之一，所述步骤S22具体步骤为：
根据方差累积百分
Figure 294817DEST_PATH_IMAGE014
确定主元个数k，取所述酉矩阵E的前k个线性无关向 量作为主元空间，其余n-k个线性无关向量
Figure 802022DEST_PATH_IMAGE015
组成残差空间；
将所述建模数据集
Figure 749249DEST_PATH_IMAGE016
通过主元分析法进行分解，投影至残差空间，得到投影模型
Figure 923879DEST_PATH_IMAGE017
，以及评估模型
Figure 167035DEST_PATH_IMAGE018
。
优选方案之一，所述步骤S3具体步骤为：
S31、取所述在线数据集
Figure 427115DEST_PATH_IMAGE019
中t时段作为一个评估单元，其中，所述t时段的采样数 据
Figure 912454DEST_PATH_IMAGE020
为评估数据；
S32、计算所述采样数据
Figure 941590DEST_PATH_IMAGE021
在残差空间的投影
Figure 588603DEST_PATH_IMAGE022
，以及所述投影
Figure 335979DEST_PATH_IMAGE023
的均 值
Figure 625009DEST_PATH_IMAGE024
；
S33、计算
Figure 508651DEST_PATH_IMAGE025
与
Figure 356259DEST_PATH_IMAGE026
的比差
Figure 997456DEST_PATH_IMAGE027
，并判断
Figure 949232DEST_PATH_IMAGE028
与第一阈值的大小；
若
Figure 562747DEST_PATH_IMAGE028
小于第一阈值，则所述电力互感器计量误差状态处于正常状态；
若
Figure 941776DEST_PATH_IMAGE028
大于第一阈值，则所述电力互感器计量误差状态处于超差状态；
其中，
Figure 539110DEST_PATH_IMAGE029
为t时段内的在线阈值。
优选方案之一，所述步骤S3之后，还包括：
当处于正常状态的评估单元累计达到第二阈值时，构建时间区间数据集
Figure 28997DEST_PATH_IMAGE030
；
计算在T时段内
Figure 60801DEST_PATH_IMAGE031
的均值，并将步骤S33中的
Figure 751676DEST_PATH_IMAGE032
进行更新。
本发明的上述技术方案中，该电力互感器计量误差状态在线检测方法包括以下步骤：采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集；基于所述标准数据集，建立电力互感器标准检测模型;将实时采集数据集中的数据通过所述电力互感器标准检测模型进行实时检测，并输出电力互感器计量误差状态在线检测的结果，从而实现电力互感器计量误差的智能检测。本发明解决了在不断电的情况下，如何准确且快速的对电力互感器计量误差状态进行实时检测，并全面反映互感器运行误差动态变化的技术问题。
本发明通过实时输出比差值，可全面监测和记录电力互感器的在线误差状态，为电力互感器误差的预测提供依据；且本方法的在线运行不依赖于高精度的标准互感器，可适用于体积小的标准设备，提高了检定的灵活性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种电力互感器计量误差状态在线检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一种电力互感器计量误差状态在线检测方法的流程框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施方式，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
并且，本发明各个实施方式之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
参见图1-2，根据本发明的一方面，本发明提供一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，其中，所述方法包括以下步骤：
S1、采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集；
S2、基于所述标准数据集，建立电力互感器标准检测模型；
S3、将实时采集数据集中的数据通过所述电力互感器标准检测模型进行实时检测，并输出电力互感器计量误差状态在线检测的结果，从而实现电力互感器计量误差的智能检测。
具体地，在本实施例中，所述步骤S1采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标 准数据集和实时数据集，具体为：采集检测合格互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据 集
Figure 695361DEST_PATH_IMAGE033
；所述检测合格互感器包括新入网和/或近期完成周检且合格的n组互感器；采集在运 期间互感器各相二次侧电压数据，构建实时数据集
Figure 864306DEST_PATH_IMAGE034
，在本发明中，所述电力互感器具体 以电容式电压互感器为例进行说明。
具体地，在本实施例中，所述步骤S1采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标 准数据集和实时数据集之后，还包括：数据预处理：分别对所述标准数据集
Figure 311468DEST_PATH_IMAGE033
和实时采集 数据集
Figure 173244DEST_PATH_IMAGE034
进行标准化处理，得到建模数据集
Figure 604226DEST_PATH_IMAGE005
和在线数据集
Figure 75396DEST_PATH_IMAGE035
；其中所述建模数据集
Figure 314748DEST_PATH_IMAGE005
用于离线阶段的建模，通过离线阶段建立的模型，可在不断电的情况下对在运的CVT进 行运行状态的监测，提高检定效率，降低检定的成本；将实时采集数据集
Figure 472059DEST_PATH_IMAGE034
标准化处理后， 得到在线数据集
Figure 265703DEST_PATH_IMAGE035
，所述在线数据集
Figure 901084DEST_PATH_IMAGE035
用于判断互感器采样时刻是否超差。
具体地，在本实施例中，所述步骤S2中基于所述标准数据集，采用主元分析法建立电力互感器标准检测模型；其中，建立电力互感器标准检测模型，具体步骤为：
S21、计算所述建模数据集
Figure 463783DEST_PATH_IMAGE005
的协方差，并作奇异值分解；所述步骤S21计算所述 建模数据集
Figure 791996DEST_PATH_IMAGE005
的协方差，并作奇异值分解，具体为：
计算建模数据集
Figure 43243DEST_PATH_IMAGE005
的协方差
Figure 747893DEST_PATH_IMAGE036
；
并对所述建模数据集
Figure 165099DEST_PATH_IMAGE005
的协方差R作奇异值分解
Figure 664214DEST_PATH_IMAGE037
，得到对角矩 阵
Figure 963608DEST_PATH_IMAGE038
，且满足
Figure 550578DEST_PATH_IMAGE039
，以及得到
Figure 478083DEST_PATH_IMAGE040
的酉矩阵E。
S22、根据方差累计百分比确定主元个数k，并构建主元空间和残差空间，以及将所 述建模数据集
Figure 256421DEST_PATH_IMAGE005
通过主元分析法进行分解，投影至残差空间，完成模型的建立；其中，所述 步骤S22中根据方差累计百分比确定主元个数k，具体为：
Figure 636587DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 292827DEST_PATH_IMAGE042
为方差累计百分比，n为对角矩阵中元素的个数，m＜n；
所述步骤S22具体步骤为：
根据方差累积百分
Figure 543680DEST_PATH_IMAGE042
确定主元个数k，取所述酉矩阵E的前k个线性无关向 量作为主元空间，其余n-k个线性无关向量
Figure 56701DEST_PATH_IMAGE043
组成残差空间；其中，主元个数k小于酉矩阵E 中线性无关向量个数n；
将所述建模数据集
Figure 533950DEST_PATH_IMAGE005
通过主元分析法进行分解，投影至残差空间，得到投影模型
Figure 118515DEST_PATH_IMAGE044
，以及评估模型
Figure 854566DEST_PATH_IMAGE045
。
具体地，在本实施例中，所述步骤S3将实时采集数据集中的数据通过所述电力互感器标准检测模型进行实时检测，并输出电力互感器计量误差状态在线检测的结果，从而实现电力互感器计量误差的智能检测，具体步骤为：
S31、在线评估阶段，取所述在线数据集
Figure 600805DEST_PATH_IMAGE046
中t时段作为一个评估单元，其中，所述 t时段的采样数据
Figure 299770DEST_PATH_IMAGE047
为评估数据；
S32、计算所述采样数据
Figure 360130DEST_PATH_IMAGE048
在残差空间的投影
Figure 788838DEST_PATH_IMAGE049
，其中，
Figure 643661DEST_PATH_IMAGE050
为步骤S22中 得到的评估模型，
Figure 220136DEST_PATH_IMAGE051
；以及计算在该评估单元内t时段的所述投影
Figure 520405DEST_PATH_IMAGE052
的均值
Figure 600357DEST_PATH_IMAGE053
；
S33、计算
Figure 94923DEST_PATH_IMAGE054
与
Figure 893115DEST_PATH_IMAGE055
的比差
Figure 967381DEST_PATH_IMAGE056
，并判断
Figure 167418DEST_PATH_IMAGE057
与第一阈值的大小；其中， 所述比差
Figure 832886DEST_PATH_IMAGE056
为：
Figure 852794DEST_PATH_IMAGE058
若
Figure 763375DEST_PATH_IMAGE059
小于第一阈值，则所述电力互感器计量误差状态处于正常状态；若
Figure 817919DEST_PATH_IMAGE060
大于第一阈值，则所述电力互感器计量误差状态处于超差状态；其中，
Figure 388708DEST_PATH_IMAGE061
为t时段 内的在线阈值，且可即时更新，具体可通过T时段内
Figure 161492DEST_PATH_IMAGE062
的均值进行更新；所述第一阈值为互 感器在正常状态下
Figure 108720DEST_PATH_IMAGE063
的标准值，第一阈值为
Figure 689874DEST_PATH_IMAGE064
；
具体地，在本实施例中，所述步骤S3之后，还包括：
当处于正常状态的评估单元累计达到第二阈值时，构建时间区间数据集
Figure 556199DEST_PATH_IMAGE065
；其 中，在本发明中，所述第二阈值可设定为1000，本发明不进行具体限定，具体可根据需要进 行设定；当处于正常状态的评估单元累计达到1000个时，构建时间区间数据集
Figure 924601DEST_PATH_IMAGE065
；
计算在T时段内时间区间数据集
Figure 800153DEST_PATH_IMAGE065
的均值
Figure 704655DEST_PATH_IMAGE066
，并计算
Figure 741881DEST_PATH_IMAGE066
和
Figure 364624DEST_PATH_IMAGE067
的比 差，为电力互感器计量误差状态的评估进一步提供依据；所述比差为：
Figure 778287DEST_PATH_IMAGE068
其中，
Figure 537296DEST_PATH_IMAGE069
为比差；
计算在T时段内
Figure 745423DEST_PATH_IMAGE070
的均值，并将步骤S33中的在线阈值
Figure 91348DEST_PATH_IMAGE071
进行更新，更新的所述在 线阈值
Figure 980806DEST_PATH_IMAGE071
为：
Figure 718955DEST_PATH_IMAGE072
其中，s为第二阈值，在本发明中，第二阈值可设定为1000，则更新后的所述在线阈 值
Figure 566825DEST_PATH_IMAGE073
为：
Figure 898581DEST_PATH_IMAGE074
在线阈值
Figure 326151DEST_PATH_IMAGE075
更新完毕后，将T与t置0，重新开始计数；通过即时更新在线阈值
Figure 184385DEST_PATH_IMAGE075
， 可在不停电的条件下，为全面且准确的对电力互感器计量误差状态的实时评估提供依据。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围。

Claims (3)

1.一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集；具体为：
采集检测合格互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集
Figure QLYQS_1
；
采集在运期间互感器各相二次侧电压数据，构建实时数据集
Figure QLYQS_2
；
所述步骤S1采集电力互感器各相二次侧电压数据，构建标准数据集和实时数据集之后，还包括：
数据预处理：分别对所述标准数据集
Figure QLYQS_3
和实时采集数据集
Figure QLYQS_4
进行标准化处理，得到建模数据集
Figure QLYQS_5
和在线数据集
Figure QLYQS_6
；
S2、基于所述标准数据集，建立电力互感器标准检测模型；
S21、计算所述建模数据集的协方差，并作奇异值分解；具体为：
计算建模数据集
Figure QLYQS_7
的协方差
Figure QLYQS_8
；
并对所述建模数据集
Figure QLYQS_9
的协方差R作奇异值分解
Figure QLYQS_10
，得到对角矩阵
Figure QLYQS_11
，且满足
Figure QLYQS_12
，以及得到
Figure QLYQS_13
的酉矩阵E；
S22、根据方差累计百分比确定主元个数k，并构建主元空间和残差空间，以及将所述建模数据集
Figure QLYQS_14
通过主元分析法进行分解，投影至残差空间，完成模型的建立；具体步骤为：
根据方差累积百分比
Figure QLYQS_15
确定主元个数k，取所述酉矩阵E的前k个线性无关向量作为主元空间，其余n-k个线性无关向量
Figure QLYQS_16
组成残差空间；
S3、将实时采集数据集中的数据通过所述电力互感器标准检测模型进行实时检测，并输出电力互感器计量误差状态在线检测的结果，从而实现电力互感器计量误差的智能检测；具体步骤为：
S31、取所述在线数据集
Figure QLYQS_17
中t时段作为一个评估单元，其中，所述t时段的采样数据
Figure QLYQS_18
为评估数据；
S32、计算所述采样数据
Figure QLYQS_19
在残差空间的投影
Figure QLYQS_20
，以及所述投影
Figure QLYQS_21
的均值
Figure QLYQS_22
；
S33、计算
Figure QLYQS_23
与
Figure QLYQS_24
的比差
Figure QLYQS_25
，并判断
Figure QLYQS_26
与第一阈值的大小；
若
Figure QLYQS_27
小于第一阈值，则所述电力互感器计量误差状态处于正常状态；
若
Figure QLYQS_28
大于第一阈值，则所述电力互感器计量误差状态处于超差状态；
其中，
Figure QLYQS_29
为t时段内的在线阈值；
当处于正常状态的评估单元累计达到第二阈值时，构建时间区间数据集
Figure QLYQS_30
；计算在T时段内时间区间数据集
Figure QLYQS_31
的均值
Figure QLYQS_32
，并计算
Figure QLYQS_33
和
Figure QLYQS_34
的比差；所述比差为：
Figure QLYQS_35
，其中，
Figure QLYQS_36
为比差；
计算在T时段内
Figure QLYQS_37
的均值，并将步骤S33中的在线阈值
Figure QLYQS_38
进行更新，更新的所述在线阈值
Figure QLYQS_39
为：
Figure QLYQS_40
，其中，s为第二阈值。
2.根据权利要求1所述的一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，其特征在于，所述步骤S2中基于所述标准数据集，采用主元分析法建立电力互感器标准检测模型。
3.根据权利要求1所述的一种电力互感器计量误差状态在线检测方法，其特征在于，所述步骤S22中根据方差累计百分比确定主元个数k，具体为：
Figure QLYQS_41
，其中，
Figure QLYQS_42
为方差累计百分比，n为对角矩阵中元素的个数，m＜n。
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