[发明专利]基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法

权利要求书

1.一种基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

(1)统计量测系统量测历史数据和关联因素历史数据；

(2)构建参考序列和比较序列的原始数据表，判断序列是否具有合理潜在关联性，如果是，执行步骤3，如果否，继续步骤2；

(3)无量纲化处理参考序列和比较序列；

(4)用灰色理论分析求取量测不良数据和关联因素的关联度，判断分析结果是否具有较好关联性，如果是，执行步骤5，如果否，继续步骤4；

(5)利用关联度分析方法优化配电网量测系统。

2.根据权利要求1所述的基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法，其特征在于：所述步骤(1)具体包括：

从量测系统采集量测数据，量测数据包括少部分量测点完备的有功、无功、电压和电流数据，以及大部分量测点仅有的电流数据，从中整理出不良测点和对应的不良量测数据；

从量测系统采集关联因素数据，关联因素数据包括量测装置的使用情况数据和气象数据，量测装置的使用情况数据包括统计测点测量装置的使用年限、测点信息通道的使用年限和测点测量装置供电电压质量，气象数据包括地区降水量、温度、湿度和空气质量指数，从中整理出不良测点对应的关联因素数据。

3.根据权利要求2所述的基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括：

构建参考序列，将量测系统某个时间段内各个不良测点出现不良数据的频次作为参考序列，记x₀(k)，k＝1，2，…，n；

构建比较序列，将研究地区某个时间段内各个不良测点的降水量、平均温度、平均湿度、平均空气质量指数、测点测量装置的使用年限、测点信息通道的使用年限和测点测量装置供电电压质量作为比较序列，记x₁(k)，x₂(k)，x₃(k)，x₄(k)，x₅(k)，x₆(k)，x₇(k)，k＝1，2，…，n，n为不良测点的总数；

判断序列是否具有合理潜在关联性，如果是，执行步骤3，如果否，继续步骤2。

4.根据权利要求3所述的基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括：

采用极差化方法对参考序列和比较序列进行无量纲化处理，将序列的每个值减去序列的最小值，再除以序列的最大值、最小值之差，得到无量纲化处理后的序列矩阵。

5.根据权利要求4所述的基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括：

对参考序列和比较序列进行灰色理论分析，灰色理论分析包括设置分辨系数求取关联度系数；进行加权关联度计算；将各个不良测点的关联度系数加权平均化以表征比较序列与参考序列间的关联度，形成关联度矩阵并进行关联度比较；

灰色理论分析后，判断分析结果是否具有较好关联性，如果是，执行步骤5，如果否，继续步骤4。

6.根据权利要求5所述的基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法，其特征在于：所述步骤(5)具体包括：

根据关联因素关联度大小，对量测点可以进行不良数据的预警，有针对性地对量测系统进行改善。