[发明专利]CVT电压异常数据分析方法

说明书

CVT电压异常数据分析方法，该方法应用于线路或母线设备电压电气量，该方法包括如下步骤：第一步、统计线路、母线电压互感器电压，并记入创建的数据库。第二步、对统计出数组做平均数列，第三步、求三相偏离度；第四步、求周期偏离度曲线；第五步、求变化率数组；第六步、查找故障数据，判别故障相；其实现电压数据环比、同比、趋势分析等智能研判功能，均为国网系统内首创。通过拓展设备监测参数、搭建多系统数据智能分析模型、多维展示分析诊断结果，提升设备故障预警研判能力。实现设备安全管控关口前移，为智能运检管控中心建设提供了强有力的技术支撑。

技术领域：本发明属于一种CVT电压异常数据分析方法。

背景技术：随着电网规模的快速增长，运维信息获取方式传统、来源单一，电网设备运行状态感知水平低、运维人员配置不满足快速发展要求等问题成为电网运检工作中的主要痛点，目前尚无任何组织/机构针对电网实时数据进行统计分析研判工作。

发明内容：

发明目的：

本发明提出一种CVT电压异常数据分析方法，根据现场经验及研究发现电力运行数据之间存在一定的逻辑关系及关联关系，对这些数据进行横向对比、纵向分析，并通过计算机软件技术揭示数据间的逻辑关系，对各数据进行关联、统计、分析，可以更客观反应电力设备实际运行状况并对电力设备的一些潜在故障进行提前预警。

技术方案：

一种CVT电压异常数据分析方法，其特征在于：该方法应用于线路或母线设备电压电气量，该方法包括如下步骤：

第一步、统计线路、母线电压互感器电压，并记入创建的数据库。

数据以5分钟为周期采样的历史30天(可选择判定范围，1天、7天、30天)的数据；

第二步、对统计出数组做平均数列，其采用如下公式：

平均数列＝[实际值(a相)+实际值(b相)+实际值(c相)]/3；

如图1，平均数组逻辑图；

第三步、求三相偏离度(可做同类设备同步计算，2台设备6相间偏离度)

A相偏离＝实际值(a相)-平均数列；

B相偏离＝实际值(b相)-平均数列；

C相偏离＝实际值(c相)-平均数列；

如图2三相偏离逻辑图所示；

如图3典型电力数据故障案例1-三相偏离曲线图所示；

第四步、求周期偏离度曲线(可选不同周期30min/1h/1day，用于过滤数据曲线中单一的偏差度较大的不正确值扰动)

用三相偏离数组以6/12/288行数据为一组求平均值，得出新数组，本方法是应用于轻微故障查找，数据是缓慢的一个变化过程，所以需要采用不同的周期去划分数据。

如图4所示为周期偏离逻辑图；

如图5所示为典型电力数据故障案例1-周期偏离曲线图；

第五步、求变化率数组：研究过程中发现如果单一以周期偏离度数组进行数据判定会查找出三相平衡度非常高的设备发生单相电压值的轻微变化，此变化量化概念为132kV到132.35kV是0.27％以内的变化，为正常波动不计入我们故障判定区域。这个0.27％的经验系数是我们统计并分析辽宁省500kV28座变电站上百台设备几十万条数据记录得出的。

如图6所示，求变化率数组逻辑图；

如图7所示，典型电力数据故障案例1-三相变化率曲线图；

第六步、查找故障数据，判别故障相：如案例一所示，正常电压值在134.5-135.5范围内波动