[发明专利]一种面向区域电网的电能质量问题预警方法

说明书

技术领域

电力系统电能质量问题的分析与研究，以及电网电能质量扩散预警研究。

背景技术

单一节点（如某母线）电能质量问题通常是通过专用电能质量监测仪器进行数据采集与识别。为达到对异常电能质量问题进行提前预知的目的，数据挖掘技术被引入到电力数据分析领域。但目前的技术主要是针对单一监测节点进行数据采集（或以仿真方式产生数据），挖掘出的模型仅能进行单节点的预测。相对于硬件监测仪器的计算速度，这种挖掘分析仅是研究意义上的。

现实中某一节点发生的电能质量异常问题除了本节点设备出问题外，更大的概率是是由相邻节点的电压与（或）电流的异常变化所引起的，因而对区域电网进行整体分析与监测，达到单节点出问题，多（相关）节点有准备，是更加有实际意义的研究与系统实现内容。但对区域电网进行电能质量关联分析却面临着以下困难：

1）电网结构复杂，每个设备受周边多种设备的影响；

2）电力设备多种多样,每种设备有多种描述指标，受上下游电力设备的影响，表现出不规则的变化特性；

3）电力设备的动态表现体现在不同的时间粒度上，有在秒级，有毫秒级；

4）电力设备之间的影响可能产生交互和叠加；

5）开关、电闸等设备会改变动态网络拓扑结构；

6）部分设备之间的串联会对串联线路两端的设备产生复合性的影响，如：开关+母线，电阻+电感；

7）电网运行调度可能引起某些电能质量异常，而一点电能质量异常可能引起其它点异常，因而电网调度动作与电能质量监测都需要被放入模型分析中。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种电能质量问题预警方法，能够自动从实时监测数据中转化生成的离散数据中进行预警分析与报告，实现对区域电网进行电能质量问题的传播与扩散预警。

为解决上述技术问题，本发明提供一种面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于,包括以下步骤：

1)使用数据离散转化器把本地监测节点的监测数据进行离散化处理，结果存入本地的训练模型库；

2)采用训练触发器设置训练周期，训练周期即监测数据起止时间点，并启动训练过程；

3)采用相邻节点析取器读取全局拓扑图，从而确定本节点的直接相邻监测节点，并按训练触发器的周期设置把相邻节点中的离散后的数据调入本地训练模型库的临时表中；

4)使用预警模型训练器基于本地设置周期内的数据进行预警模型训练，训练结果存入训练模型库中；

5)电能质量预警器实时从相邻节点读入离散数据，应用训练模型库中最新的预警模型进行预警监测：

51)当任何相邻节点发生警报时，本地立刻进预警计算；

52)当本地发生警报时，立即通知相邻节点；

53)各监测节点把预警报告直接发送到全局警报显示图；

6)全局警报显示图对监测区域内全部节点进行预警显示。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤1)中,使用数据离散转化器把2类数据进行离散化处理：一类是电网调度运行操作记录，另一类电能质量监测记录。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤1)中,电能质量数据的离散方法是依据是否发生问题而记为1或0，不考虑具体的监测值。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤2)中，电能质量训练周期通过手动设置或自动预设置。

前根据权利要求1所述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤3)中，训练数据集准备过程中，只复制直接相邻节点的数据。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤3)中，训练数据集准备过程中，使用同期数据与先期数据混排的方式。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤3)中，假定电能质量传播中时延效应最多不超过一个统计周期。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤3)中，在本地存储训练数据的数据表，其中的列数根据相邻节点的个数自动扩展，每多一相邻节点，扩展出2列。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在所述步骤4)中，在进行预警模型训练过程中，采用关联分析中的Apriori算法。

前述的面向区域电网的电能质量问题预警方法，其特征在于，在执行Apriori算法前，预先设定最小置信度和最小支持度。