[发明专利]一种电力实时数据异常检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力数据处理技术领域，更具体地说，涉及一种电力实时据异常检测方法。

背景技术

随着电网信息化“SG-ERP工程”深入开展和电网“十二五”智能化规划的部署实施，对海量历史/实时数据库数据服务能力智能优化研究提出了更高的要求。但是，现有的电力数据的采集存储过程中，不可避免地会出现异常数据或噪声，因此，如何准确、快速地检测出电力实时数据中的异常数据成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种电力实时数据异常检测方法，以实现准确、快速地检测出电力实时数据中的异常数据的目的。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种电力实时数据异常检测方法，包括：

步骤1：获取待检测的电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识；

依据所述识别标识确定所述电力数据的类别，所述类别包括：电压类，电容电抗类，负荷类，主变类和线路类；

依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常；

步骤2：对于步骤1中未检测出异常的数据，计算第m类数据t时刻的梯度G_m,t：其中，v_t和v_t-τ分别表示t时刻和t-τ时刻的数据；

依据所述梯度以及第m类数据的正常阈值，检测所述未检测出异常的第m类数据是否异常；

步骤3：对于步骤2中未检测出异常的负荷数据，依据预设的预测规则，应用当前时刻之前的若干个负荷数据预测当前时刻的负荷数据的预测值，所述若干数据为前后时刻相邻时刻的负荷数据；

依据所述预测值，以及所述若干个负荷数据及其预测值，确定所述当前时刻的负荷数据的概率为p的置信区间；

当所述当前时刻的负荷数据值落在所述概率为p的置信区间内时，所述当前时刻的负荷数据正常，否则，所述当前时刻的负荷数据异常。

上述方法，优选的，依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测包括：

电压类数据：判断所述电压类数据是否满足第一预设的取值范围，如果是，则所述电压类数据是正常的，否则，所述电压类数据异常；

电容电抗类数据：判断所述电容电抗类数据是否满足当前状态下的第二预设的取值范围，如果是，所述电容电抗类数据正常，否则，所述电容电抗类数据异常；

负荷类数据：计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，将所述相似距离与预设阈值进行比较，当所述相似距离大于所述预设阈值时，所述负荷类数据正常，否则，所述负荷类数据异常；

主变类数据：所述主变类数据包括有功数据、无功数据、电流数据和电压数据；依据如下第一关系等式计算所述有功数据的理论值P^*，

其中，P为有功数据，Q为无功数据，U为电压数据，I为电流数据；当所述理论值P^*满足第一预设条件时，所述主变类数据正常，否则，所述主变类数据异常；

线路类数据：所述线路类数据包括首端数据和末端数据，所述首端数据包括首端有功数据、首端无功数据、首端电流数据和首端电压数据，所述末端数据包括末端有功数据、末端无功数据、末端电流数据和末端电压数据；依据所述第一关系式计算所述首端有功数据的理论值当所述首端有功数据的理论值满足第二预设条件时，所述首端数据正常，否则，所述首端数据异常；依据所述第一关系式计算所述末端有功数据的理论值当所述末端有功数据的理论值满足第三预设条件时，所述末端数据正常；否则，所述末端数据异常。

上述方法，优选的，依据下式计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离：

其中，d为所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，x_nk为第n天第k时刻的负荷类数据，为前面τ天第k时刻的数据的平均值。

上述方法，优选的，依据所述梯度以及第m类数据的正常阈值，检测所述未检测出异常的数据是否异常包括：

将所述梯度的绝对值与所述正常阈值进行比较，当所述的梯度的绝对值大于所述正常阈值时，所述未检测出异常的数据为正常；否则所述未检测出异常的数据异常。

上述方法，优选的，应用如下预测规则预测当前时刻的负荷数据的预测值：