[发明专利]一种变电站计量装置状态评估与异常诊断方法

说明书

本发明涉及一种变电站计量装置状态评估与异常诊断方法，包括：获取电气参数数据，基于电气参数数据计算每个时刻的电气参数偏离度或不平衡度指标；分时段获取电气参数偏离度或不平衡度指标的统计特征；分时段获取电流符号特征和电气参数数据的数据完整性特征，基于统计特征、电流符号特征和数据完整性特征建立分时段的特征向量；利用分时段的训练数据集中的特征向量以及对应的变电站计量装置状态分别训练分时段的状态评估与异常诊断模型；将待状态评估与异常诊断的变电站计量装置的特征向量输入对应时段的状态评估与异常诊断模型后输出诊断结果；能够及时、准确地发现异常、诊断异常类型，为现场检修提供有力的支撑。

技术领域

本发明智能电网计量装置异常诊断技术领域，尤其涉及一种变电站计量装置状态评估与异常诊断方法。

背景技术

处于电网核心部分的变电站不仅承担电力调度，还负责各个区域间、发电与用电间的电能计量与结算。在巨大的用电量下，变电站计量装置的任何异常都将对区域间电费结算造成难以估量的影响和损失。现有的变电站监控系统更多地关注变压器的工作状态，对于变电站的计量装置的运行状态还缺乏必要的技术手段进行监控与管理，主要依靠人工进行数据分析以及现场检查，效率非常低下，根本无法满足电网的运维需求。由于变电站计量装置的工作原理与高压用户相似，目前基于技术手段的变电站计量装置状态评估与异常诊断大多在高压用户异常用电识别的方法基础上进行改进优化。由于异常用电行为是一个长期过程且主要受人为因素影响，与变电站计量装置异常有一定出入。因此，现有的方法存在如下不足：

1）只能识别正常和异常，无法对异常原因进行诊断，不利于现场排查检修；

2）对异常诊断的时效性较差，通常都是基于较长时间段的数据进行分析诊断，不能及时发现异常、排除异常；

3）对数据质量有较高要求，一旦有数据缺失即无法进行诊断；

4）往往只能输出一种异常类型，但是例如失压或停电会与其他异常类型并存，单一的诊断结果不利于现场的检修与维护。

由此可见，现有的异常用电检测变电站计量装置状态评估与异常诊断方法已经无法满足电网运行与管理需求。为确保变电站计量的准确性，亟需一种针对变电站计量装置的状态评估与异常诊断方法，在计量装置发生异常后快速快速定位、准确排查异常。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种变电站计量装置状态评估与异常诊断方法，解决现有技术中变电站计量装置状态评估不准确的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种变电站计量装置状态评估与异常诊断方法，包括：

步骤1，获取电气参数数据，基于所述电气参数数据计算每个时刻的电气参数偏离度或不平衡度指标；分时段获取所述电气参数偏离度或不平衡度指标的统计特征；

步骤2，分时段获取电流符号特征和所述电气参数数据的数据完整性特征，基于所述统计特征、电流符号特征和数据完整性特征建立分时段的特征向量；

所述电流符号特征表示分相电流符号不同所占比例；

步骤3，利用分时段的训练数据集中的所述特征向量以及对应的变电站计量装置的状态分别训练分时段的状态评估与异常诊断模型；

步骤4，将待进行状态评估与异常诊断的变电站计量装置的所述特征向量输入对应时段的训练好的所述状态评估与异常诊断模型，所述状态评估与异常诊断模型输出诊断结果。。

本发明的有益效果是：以变电站计量装置的一天的电气参数数据为基础构建状态评估与异常诊断模型，较好地覆盖了主要异常类型，通过抽取统计特征进一步突显了计量装置异常所表现出来的数据现象，统计特征包括电气参数统计特征、电流符号特征以及数据完整性特征，从而准确地完成计量状态的评估和异常诊断；利用该模型能够及时、准确地发现异常、诊断异常类型，为现场检修提供有力的支撑，提高电力公司的运营效率。