CN116317103A - 一种配电网电压数据处理方法 - Google Patents

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CN116317103A CN202310000938.2A CN202310000938A CN116317103A CN 116317103 A CN116317103 A CN 116317103A CN 202310000938 A CN202310000938 A CN 202310000938A CN 116317103 A CN116317103 A CN 116317103A
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刘元煌
李天楚
方铭
刘红岩
李献
陈林聪
陈川刚
韩武奇
赵海龙
万信书
邢博宇
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Abstract

本发明属于配电电压监测技术领域，具体涉及一种配电网电压数据处理方法，包括以下步骤：A、配电网中节点设备将采集的电压数据存储；所述节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；B、对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；C、对有缺失值电压数据进行插补处理；所述插补处理采用多元回归方程模型进行插补。本发明通过对终端节点智能设备采集的电压数据进行预处理，将在将预处理后的数据传输至相应的电压质量监测平台，减轻后期数据分析的工作量，可以分析台区内部的电压智能，也可以应用至大数据平台的数据清洗。

Description

一种配电网电压数据处理方法
技术领域
本发明属于配电电压监测技术领域，具体涉及一种配电网电压数据处理方法。
背景技术
随着配网技术的发展，配电网基本覆盖了公用变压器首端电压及部分用户电压的在线监测，配变首端监测终端简称为TTU，用户侧监测终端简称为户表。并且随着供电电压监测管理系统的改造工作的推进以及智能电表的普及，低电压台区的监测数据的核实已经能够实现在线监测，但是目前缺少数据清洗及数据应用的方法。根据调研发现，TTU数据中存在由于表计接触不良、表计故障、参数设置错误、通讯故障、测量元件故障，受到复杂电磁环境的干扰等原因都会造成数据的异常、噪声以及丢失等问题。这些带有瑕疵数据的存在会导致低电压误判、线损计算结果不可靠和错误的负荷分析结果。因此，需要对配变首端监测终端的数据进行处理。
现有技术存在的问题：
现有技术公开号为：CN202011546318.1公开了一种配电变压器监测数据清洗方法，通过对TTU一个月数据进行数值区间上进行限定实现TTU监测数据中的异常数据，但是上述技术方案中仍存在精度不够精确的问题，其所公开的技术手段是通过对单个节点的数据进行初步的数据清洗，将清洗过的数据传输至大数据处理系统，这样无疑能够减轻系统的运载要求，为后续的电压质量评判、线损计算、负荷分析、大数据系统的数据分析提供方便，但在处理过程中，单个节点数据庞大，对接受节点数据的终端设备构成一定压力，使得后期数据分析工作量增加。
发明内容
本发明的目的是提供一种配电网电压数据处理方法，能够通过对终端节点智能设备采集的电压数据进行预处理，将在将预处理后的数据传输至相应的电压质量监测平台，减轻后期数据分析的工作量，可以分析台区内部的电压智能，也可以应用至大数据平台的数据清洗。
本发明采取的技术方案具体如下：
一种配电网电压数据处理方法，包括以下步骤：
A：配电网中节点设备将采集的电压数据存储；所述节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；
B：对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；
C：对有缺失值电压数据进行插补处理；所述插补处理采用多元回归方程模型进行插补；
D：将无缺失值电压数据进行检测并通过预设的方法检测出其中的离群点，并将该离群点对应的节点信息以及时序信息进行关联并进行标记；
E：将台区中每个节点的经过插补处理以及离群点标记后的数据传输至台区电压数据管理平台实现对每个节点数据的采集。
所述电压数据组为以日为周期，以预设的采集频率采集的三相电压数据值生成的数据集；
所述有缺失值电压数据为采集的三相电压均为空的数据。
所述步骤三中又包括以下程序：
C1：采用皮尔森相关系数法找出该节点已经采集的与该有缺失值的数据组相关性比较高的无缺失值的数据组，生成训练样本集；将训练样本集分为训练集、测试集；所述相关性比较高包括三相电压中每相电压相关性均大于预设的范围；
C2：将训练集放入回归插补模型中进行训练，建立回归方程，计算回归系数以及拟合回归曲线。
所述步骤四中的离群点检测方法为：利用基于密度和距离双参数的离群点检测算法进行离群点检测，若可疑离群点的离群因子大于1.05，则判断为可疑故障点，并将该故障点做出标记。
其中，设定离群因子DDPOS(Xi)大于1.4时，则判断该点为离群点，将无缺失值电压数据进行检测，检测出其中的离群点之前还包括对无缺失值电压数据进行有无异常点进行分析。
并且，异常点为明显超出该节点电压范围的个别点且该点后该节点的监测电压在预设的电压范围；将该异常点进行删除后归类为有缺失值电压数据进行处理。
本发明取得的技术效果为：
本发明，提出的数据处理方法不仅可以应用至类似电压监测系统大数据处理系统进行数据清洗去噪，同时可以利用至配电网的台区内的电压监测装置的初步数据处理，由于其计算需要运行内存要求低，可以实现电压数据的日常处理，降低后期的数据处理工作，对台区内的节点的电压质量的评估提供方便。
本发明，对配电网中各个节点设备采集的电压数据进行初步筛选，检测出缺失值和异常值；对缺失值采用多元线性回归模型进行插补，对异常值进行删除后进行插补。对没有缺失值的电压数据进行离群点进行识别，为后期的电压相关分析提供方便。
附图说明
图1是本发明中配电网电压数据处理的步骤结构示意图；
图2是本发明中插补处理流程的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行具体说明。应当理解，以下文字仅仅用以描述本发明的一种或几种具体的实施方式，并不对本发明具体请求的保护范围进行严格限定。
如图1所示，一种配电网电压数据处理方法，包括以下步骤：
A：配电网中节点设备将采集的电压数据存储；节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；
B：对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；
C：对有缺失值电压数据进行插补处理；插补处理采用多元回归方程模型进行插补；
D：将无缺失值电压数据进行检测并通过预设的方法检测出其中的离群点，并将该离群点对应的节点信息以及时序信息进行关联并进行标记；
E：将台区中每个节点的经过插补处理以及离群点标记后的数据传输至台区电压数据管理平台实现对每个节点数据的采集。
进一步的，电压数据组为以日为周期，以预设的采集频率采集的三相电压数据值生成的数据集，有缺失值电压数据为采集的三相电压均为空的数据。
更进一步的，结合参阅附图2，步骤三中又包括以下程序：
C1：采用皮尔森相关系数法找出该节点已经采集的与该有缺失值的数据组相关性比较高的无缺失值的数据组，生成训练样本集；将训练样本集分为训练集、测试集；相关性比较高包括三相电压中每相电压相关性均大于预设的范围；
C2：将训练集放入回归插补模型中进行训练，建立回归方程，计算回归系数以及拟合回归曲线；
更进一步的，C2步骤中还具体包括：
i天采集的电压数据包括n个数据，每个数据组表示为
Figure SMS_1
其中/>
Figure SMS_2
表示第i天的第n时刻的三相电压数据，即/>
Figure SMS_3
对每相的电压值均建立如下的回归方程：
Figure SMS_4
回归方程中，βn表示第n个时刻的对应相电压值的回归系数；其中为β0常数、ε0表示回归误差，均通过最小二乘法确定。
进一步地，精度指标为均方差误差EMS或者决定系数R2；如果为均方差误差，则选取EMS≤0.002；如果为决定系数则选取R2＞0.96；此时训练模型达到要求，将有缺失值的数据组输入训练后的模型中进行插补。
其中，步骤四中的离群点检测方法为：利用基于密度和距离双参数的离群点检测算法进行离群点检测，若可疑离群点的离群因子大于1.05，则判断为可疑故障点，并将该故障点做出标记。
进一步地，步骤四中还包括基于密度和距离双参数的离群点检测算法进行离群点检测，具体为：
D1：提取出该节点最近时间预设m个的电压数据组，生成数据集Y；计算待处理数据组中各个数据Xi在数据集Y中截断距离dc；具体包括：
先计算对象Xi与数据集Y中的各个点的欧式距离：
Figure SMS_5
对计算出的所有欧式距离根据大小进行排序，位于前40％的欧式距离作为截断距离dc；
D2：计算待处理数据的局部密度，如下公式：
Figure SMS_6
D3：计算数据Xi与前预设数量k,k＜m*n，的密度比自己大的对象之间的平均距离作为全局距离dxi：
Figure SMS_7
其中，ε’为常数忽略不计；Sk为包含自己密度大k个样本的集合；
D4：计算离群因子DDPOS(Xi)：
Figure SMS_8
进一步的，设定离群因子DDPOS(Xi)大于1.4时，则判断该点为离群点。
参照附图1-图2，将无缺失值电压数据进行检测，检测出其中的离群点之前还包括对无缺失值电压数据进行有无异常点进行分析，异常点为明显超出该节点电压范围的个别点且该点后该节点的监测电压在预设的电压范围；将该异常点进行删除后归类为有缺失值电压数据进行处理。
本发明的工作原理为：
1、在电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪，将上述配电网节点中的设备数据采集、存储；
2、对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；
3、对有缺失值电压数据采用多元回归方程模型进行插补处理；
4、将无缺失值电压数据进行检测并通过预设的方法检测出其中的离群点，并将该离群点对应的节点信息以及时序信息进行关联并进行标记；
5、将台区中每个节点的经过插补处理以及离群点标记后的数据传输至台区电压数据管理平台实现对每个节点数据的采集。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。

Claims (7)

1.一种配电网电压数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
A：配电网中节点设备将采集的电压数据存储；所述节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；
B：对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；
C：对有缺失值电压数据进行插补处理；所述插补处理采用多元回归方程模型进行插补；
D：将无缺失值电压数据进行检测并通过预设的方法检测出其中的离群点，并将该离群点对应的节点信息以及时序信息进行关联并进行标记；
E：将台区中每个节点的经过插补处理以及离群点标记后的数据传输至台区电压数据管理平台实现对每个节点数据的采集。
2.根据权利要求1所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：所述电压数据组为以日为周期，以预设的采集频率采集的三相电压数据值生成的数据集；
所述有缺失值电压数据为采集的三相电压均为空的数据。
3.根据权利要求1所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：步骤三中又包括以下程序：
C1：采用皮尔森相关系数法找出该节点已经采集的与该有缺失值的数据组相关性比较高的无缺失值的数据组，生成训练样本集；将训练样本集分为训练集、测试集；所述相关性比较高包括三相电压中每相电压相关性均大于预设的范围；
C2：将训练集放入回归插补模型中进行训练，建立回归方程，计算回归系数以及拟合回归曲线。
4.根据权利要求1所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：步骤四中的离群点检测方法为：利用基于密度和距离双参数的离群点检测算法进行离群点检测，若可疑离群点的离群因子大于1.05，则判断为可疑故障点，并将该故障点做出标记。
5.根据权利要求4所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：设定离群因子DDPOS(Xi)大于1.4时，则判断该点为离群点。
6.根据权利要求5所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：将无缺失值电压数据进行检测，检测出其中的离群点之前还包括对无缺失值电压数据进行有无异常点进行分析。
7.根据权利要求6所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：异常点为明显超出该节点电压范围的个别点且该点后该节点的监测电压在预设的电压范围；将该异常点进行删除后归类为有缺失值电压数据进行处理。
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