一種適用於電力數據質量評估與規則校驗的方法與流程
2023-09-20 01:16:25 1
技術領域
本發明涉及一種適用於電力數據質量評估與規則校驗的方法，屬電力數據管理技術領域。
背景技術：
隨著清潔能源的和電動汽車的大規模接入，電力系統的物理結構和運行特徵發生了根本性的變化，表徵電力系統設備、運行和計算的數據更加豐富，數據的維度越來越高，且來源更加多樣化，影響數據傳輸和精度的因素更加難以確定。目前現有的基於傳統資料庫系統和計算平臺的數據質量校驗系統的處理能力已經出現嚴重的瓶頸，難以快速完成數據質量的監測和校驗。另一方面，電力系統實時運行和控制的特徵對數據的利用提出了更高的要求，同時信息通信系統的建設為數據的實時傳輸提供了平臺，如何基於電網的物理特性，對電力數據進行綜合評價和規則校驗，使其更好的反應電網本身的設備屬性、運行特徵和事件過程具有重要意義。
技術實現要素：
本發明的目的是，為解決上述技術問題，合理準確的評估差異化種類的電力數據的質量，本發明提出一種適用於電力數據質量評估與規則校驗的方法。
本發明的技術方案是，一種適用於電力數據質量評估與規則檢驗的方法，所述方法根據電力數據類型，構建差異化的電力數據質量綜合評價體系和數據質量校驗規則庫；根據校驗數據的對象，自動生成多層次的數據校驗規則集，實現自動的多層次數據質量監測和綜合評估。
所述一種適用於電力數據質量評估與規則檢驗的方法包含以下的步驟：
（1）確定電力數據質量評估維度，構建包含完整性、準確性、一致性、可用性、時效性、智能性和合理性的數據質量的綜合評價指標體系和數據質量規則校驗庫；
（2）根據輸入的電力數據類型，自動生成層次化的數據質量校驗規則集；
（3）基於規則集的對比，分析得出電力數據質量綜合評價指標的計算結果，自動生成全面的電力數據質量評價結果。
所述完整性指標表徵數據的完備性維度，包含信息的欄位數據格式和欄位數據內容的完整性；
所述準確性指標表徵數據的精確程度，包含信息的數據格式、數據位數和數據結構的準確性；
所述一致性指標表徵數據關聯關係的維度，包含數據來源、處理方法、觸發條件和變化趨勢方面；
所述可用性指標表徵數據量測系統以及數據傳輸系統的可用性和可靠性維度，包含欄位、流程和事件數據的可用性；
所述及時性指標表徵數據維護的及時性，包含數據接入、數據上傳、數據維護和數據應用的及時性；
所述智能性指標表徵數據來源的自動化程度，包括自動上傳數據的轉化效率以及自動化上傳數據的佔比；
所述合理性指標表徵數據是否在科學合理的範圍內，包含格式的合理性和數值的合理性。
所述數據質量校驗規則集的生成流程如下：
（1）基礎數據類規則：數據的特徵較為簡單，只對完整性、可用性、合理性等簡單的指標進行校核；
（2）運行數據規則，首先關聯到基礎數據類規則，通過設備定位，校驗相關的基礎數據類規則，然後校驗運行數據本身的規則集，包括一致性、及時性、智能性；
（3）事件數據規則，事件數據關聯到基礎數據規則，對基礎數據進行校驗，，再進一步關聯到運行數據規則，分析運行數據內部之間的特徵，最後，結合電力系統本身的事件，深入分析事件數據之間的內部關聯度，對事件數據規則進行校核。
本發明的有益效果在於，本發明通過構建的電力數據質量綜合評價指標體系和數據規則校驗庫，對電力數據的質量進行綜合評估和規則校驗，為電力大數據系統的質量評價、數據挖掘和數據清洗提供決策依據。
附圖說明
圖1是本發明一種電力數據質量評估和規則校驗方法的流程圖；
圖2是本發明數據質量綜合評價指標體系的結構圖；
圖3是本發明自動生成數據質量規則校驗集的流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例，對本發明的具體實施方式作進一步詳細描述。
以故障狀態下的中壓饋線的電壓波動數據為實施例，這是典型的電能質量問題，其數據類型屬於事件數據，本發明實施例電力數據質量評價和規則校驗方法的具體流程圖如圖1所示，包括：
步驟S1：構建電力數據質量評估體系和數據規則校驗庫；
（1）首先構建完整的電力數據質量評價體系，針對數據種類、數據屬性、數據表現形式，數據交換規範和數據共享流程等多個方面，形成基礎數據、運行數據和事件數據等差異化數據的綜合評價指標體系，本實施例提出的差異化數據的綜合評價體系以及之間的關聯和映射關係如圖2所示。
（2）挖掘差異化數據類型之間的數據映射關係，形成全面覆蓋的數據類型規則庫。例如，基礎數據的規則包含：設備名稱、設備編號、設備參數、設備欄位、數據格式、數據結構等多個方面，而運行數據的規則包含：變量計算關係、變量之間的映射關係、變量之間的互聯關係等方面；事件數據規則包含：事件數據的編碼規則、事件數據的邏輯規則、發生事件的表達規則、結束事件的表達規則、事件上傳的規則、事件關聯設備的映射規則、事件與運行數據的關聯規則等
步驟S2：基於電力數據的類型和格式信息，從數據質量規則校驗庫中自動生成與數據對應的校驗規則集；
（1）首先對中壓饋線拓撲結構和設備臺帳進行關聯度分析，定位各個設備所關聯的拓撲結構中各個節點編號Ni，對基礎類的數據格式和數據長度進行規則的定義；其中的數據質量綜合評價體系的指標包括完整性（是否包含了所有的節點）、一致性（是否具有一致的數據格式和設備臺帳數據管理形式）、準確性（設備和節點之間的關聯度是否準確）等。
（2）其次系統梳理電力數據各個物理變量之間的關係，構建運行數據與基礎數據之間的縱向關聯度以及運行數據之間的橫向關聯度，例如節點i的電壓Vi、電流Ii、有功Pi、無功Qi與對應的配變電壓Vti、電流Iti、有功Pti和無功Qti之間具有一致性，屬於基礎數據和運行數據的縱向關聯度，而節點i本身的功率Pi和Qi與Vi和Ii之間的等式計算關係屬於橫向的關聯度，可以作為準確性和合理性的評級校驗標準；
（3）再次，深入挖掘事件數據與運行數據和基礎數據之間內部聯繫，實例系統發生短路故障時，記錄事件的數據質量具有多維的特徵，例如，完整性（事件類別，發生時間、結束時間，事件範圍）、一致性（指標動態變化、告警信息、歷史斷面的運行數據推理）、及時性（上報時間的跟蹤，各種裝置的動作情況等）、智能性（信息來源人工輸入、自動上傳）、合理性（物理元件的運行數據的動態變化、電壓波動符合基本規律）。
基於電力數據的格式、類型和變化趨勢，判定故障狀態下的電壓數據為事件數據，事件數據的規則獲取流程為分為三個階段，如圖3所示。對於事件數據，首先分析事件對象與基礎數據之間的縱向關聯關係，提取相關的規則集{S1}；其次，研究事件數據和運行數據之間的內在關聯度，數據之間是否滿足各種電力系統本身的計算關係和固定對應關係，提取相關的規則集{S2}；然後研究事件數據本身的橫向關聯度，事件數據的時間維度、空間維度、多場景維度和時間斷面維度等，提取相關的規則集{S3}，三個子規則集進行整合，提取出事件數據的校驗規則集為{ S1，S2，S3}
步驟S3：基於規則集的對比，分析得出數據質量綜合評價指標的計算結果，形成全面的數據質量評價結果。