一種應對電能質量預警的在線決策支持方法
2023-10-05 21:43:19 3
一種應對電能質量預警的在線決策支持方法
【專利摘要】本發明公開了一種應對電能質量預警的在線決策支持方法，包括以下步驟：1）建立電能質量預警指標體系；2）數據採集；3）預警分析；4）提取數據特徵量；5）指標分類；6）建立規則體系；7）進行正向推理得出決策支持結果；8）結束在線決策支持分析流程。本發明方法基於所建立的規則體系，對電能質量預警分析結果進行在線決策支持，從而能夠對於電力系統中出現的各種電能質量問題給出一種合理可行的專家決策建議。
【專利說明】一種應對電能質量預警的在線決策支持方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於電能質量監控【技術領域】，涉及一種用於電力系統及電力用戶輸配電網的電能質量監控方法。
【背景技術】
[0002]電能質量可以簡單的定義為:關係到供電、用電系統及設備正常工作(或運行)的電壓、電流的各指標偏離規定範圍的程度。由此可以看出電能質量的重要性。
[0003]目前，國內外對電能質量的研究主要集中在數據採集方法或對採集後的數據的基本處理上，這些研究主要包括電能質量監測裝置和方法，電能質量評估與治理，以及電能質量擾動識別等方面，而對電能質量監測點或電能質量擾動源併網點的電能質量指標監測數據異常檢測、預警以及相關決策支持等研究較少。對電能質量監測數據進行異常挖掘，可以發現電網運行中已經存在或潛在的電能質量問題，並儘早向運檢、維護等職能機構和電能質量擾動源終端發出預警信息。然而現有關於預警的研究主要集中在對監測的異常數據的挖掘和分析上，缺乏對出現的異常擾動原因和診斷結果的解析與處理，不能對異常狀況做出在線決策支持，造成電能質量故障得不到及時解決，從而可能造成故障進一步擴大。針對這一缺陷，本發明擬在對電能質量異常狀態做出預警診斷的同時，給出針對預警事件應對措施的決策支持。該決策支持方法可針對電能質量監測系統中出現的電能質量問題，向運行人員給出合理可靠的治理建議，進而避免完全憑藉運行人員的經驗給出主觀判斷，從而為電網的檢修、運行以及關鍵設備的投切等做出有科學理論依據的在線決策指導，並為電網運行管理合理的提供具有建設性的指導建議，進而做到了問題早發現，早解決，提高電網運行的安全性、穩定性、可靠性和經濟性。
【發明內容】
[0004]技術問題:本發明針對現有技術的不足，提供一種合理判斷和處理電能質量預警事件，提高電網運行可靠性和經濟性的應對電能質量預警的在線決策支持方法。
[0005]技術方案:本發明的應對電能質量預警的在線決策支持方法，包括下述步驟:
[0006]I)建立由預警指標和細分的預警指標構成的電能質量預警指標體系；
[0007]2)數據採集:從步驟I)中建立的電能質量預警指標體系中選取預警指標，然後採集電能質量監測點的各細分的電能質量預警指標歷史監測數據，同時採集選取的預警指標的測試數據，並將採集的數據保存到資料庫中；
[0008]3)預警分析:根據步驟2)採集得到的測試數據，參考現有電能質量國家標準規定值，對測試數據進行超標預警分析，來判斷測試數據是否超標；若超標，則進入步驟4)，否則進入步驟8)；
[0009]4)提取數據特徵量:根據步驟2)採集得到的測試數據，分別提取測試數據的各個特徵量，特徵量至少包括:最大值、最小值、平均值、標準差、變異係數、偏峰度乘積最大值和偏峰度乘積平均值；[0010]5)指標分類:根據步驟4)提取得到的測試數據的特徵量和步驟2)採集得到的歷史監測數據，採用貝葉斯算法對測試數據中的預警指標進行細分，明確該預警指標屬於何種細分的電能質量預警指標；
[0011]6)建立規則體系:根據步驟5)得到的預警指標所屬類別，分析該類別電能質量問題的各種解決方案和措施，利用分析結果構建訓練集。然後基於決策樹算法對訓練集中的每個實體進行梳理和排序，得到一棵自頂向下的決策樹。再分析該決策樹各個分支屬性，可形成統一的多層次、多屬性的規則體系；
[0012]7)根據步驟5)確定的預警指標所屬類別和步驟6)得到的規則體系，進行正向推理，若規則匹配成功，則根據匹配方式和程度確定相應的電能質量治理建議，即專家決策建議；若規則匹配不成功，則按步驟6)中分析方法重新構建訓練集，並依據重新構建的訓練集對該預警指標進行診斷，判別能否形成新的規則，若可以形成新規則，則將形成的新規則放入相應的規則體系，進入步驟8);若不可形成新規則，則直接進入步驟8)；
[0013]8)結束在線決策支持分析流程。
[0014]本發明方法的步驟I)中，建立電能質量預警指標體系的具體流程為:
[0015]首先分析電網中存在的各擾動源的運行特性，以及各擾動源的運行工況變化引起的電能質量變化的特點，結合電能質量標準，篩選出能反映電網電能質量本徵問題的預警指標；
[0016]然後根據電力系統實際運行狀況、監測設備能力限制及後續分析需要，將上述指標分別進行細化處理，得到細分的電能質量預警指標；
[0017]預警指標和細分的預警指標構成電能質量預警指標體系，電能質量預警指標體系包含以下電能質量指標中的一種或多種:電壓波動、電壓閃變、諧波、電壓畸變率、電壓偏差、電壓三相不平衡。
[0018]本發明方法的步驟2)的具體步驟為:
[0019]21)從步驟I)中建立的電能質量預警指標體系中選取預警指標；
[0020]22)至少連續12個月每天採集電能質量監測點的各細分的電能質量預警指標歷史監測數據；同時，根據實際調試需要，採集選取的電能質量監測點的預警指標測試數據；[0021 ] 23 )將步驟22 )中採集的各電能質量預警指標歷史監測數據，按照監測日存入到資料庫，構成「電能質量預警指標歷史監測資料庫」；同時，將步驟22)中採集的測試數據存入到資料庫，構成「電能質量預警指標測試資料庫」。
[0022]本發明方法的步驟5)的具體步驟為:
[0023]首先根據步驟4)提取得到的測試數據的特徵量和步驟2)採集得到的歷史監測數據，採用貝葉斯算法計算測試數據的預警指標歸屬於各細分的電能質量類型的判別函數值；
[0024]然後根據計算得到的各個判別函數值，將其中最大值對應的細分的電能質量類型作為預警指標所屬的類型。
[0025]有益效果:與現有技術相比，本發明具有以下優點:
[0026](I)有利於提高電能質量預警系統研究的完整性。現有關於電能質量預警的研究主要集中在對監測的異常數據的挖掘和分析上，缺乏對出現的異常診斷結果的進一步深層次的處理，不能對預警分析出的異常狀況做出相應決策支持，造成電能質量故障得不到及時解決，從而可能故障進一步擴大。該在線決策支持方法可為預警結果給出有參考意義的針對性治理措施，從而可有效彌補現有預警系統的不足。
[0027](2)有利於提高在線決策支持的準確性。該在線決策支持方法基於所建立的規則體系進行正向推理，避免單一的完全依賴運行人員調試經驗，從而可準確地給出應對電能質量預警事件的參考措施。
[0028](3)有利於提高區域電網運行的安全可靠性，根據該在線決策支持方法提供的思路，對一段時間引起區域電網的電能質量預警事件給出及時可靠的應對措施。對於供用電雙方，可以適時調整自身的運行/生產計劃，避免電能質量進一步惡化，提高電網運行的安
全可靠性。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0029]圖1為本發明的流程圖。
[0030]圖2為決策樹主算法的流程圖。
【具體實施方式】
[0031 ] 下面結合附圖，對本發明的技術方案做進一步的說明。
[0032]本發明的應對電能質量預警的在線決策支持方法，流程如圖1所示，具體包括以下步驟。
[0033]I)建立電能質量預警指標體系。具體步驟為:
[0034]11)首先針對電網中存在的典型電能質量擾動源，研究分析其運行特性及其引起的電能質量問題的特點，並從中提取能反映不同電能質量擾動源運行特性的特徵指標。以風電為例，其接入電網後，由於其固有的特性會導致風電公共連接點一系列電能質量問題，例如電壓波動、閃變和諧波等。在此分析的基礎上再結合電能質量標準，篩選出能反映電網電能質量本徵問題的預警指標，構成電能質量預警指標體系，指標體系包含以下電能質量指標中的一種或多種:電壓波動、電壓閃變、諧波、電壓畸變率、電壓偏差、電壓三相不平衡。
[0035]上述電能質量標準包括:
[0036]GB/T12326-2008《電能質量電壓波動和閃變》
[0037]GB/T15945-2008《電能質量電力系統頻率偏差》
[0038]GB/T14549-1993《電能質量公用電網諧波》
[0039]GB/T18481-2001《電能質量暫時過電壓和瞬態過電壓》
[0040]GB/T15543-2008《電能質量三相電壓不平衡》
[0041]GB/T12325-2008《電能質量供電電壓偏差》
[0042]12)根據電力系統實際運行狀況、監測設備能力限制及後續分析需要，將上述指標分別進行細化處理，得到細分的電能質量預警指標。以諧波為例，根據治理效果的需要，可將諧波細分為低次諧波和高次諧波。
[0043]2 )採集已建立電能質量預警指標體系中各電能質量預警指標的測試數據。具體步驟為:
[0044]21)從步驟I)中建立的電能質量預警指標體系中選取預警指標；
[0045]22)至少連續12個月每天採集電能質量監測點的各細分的電能質量預警指標歷史監測數據；同時，根據實際調試需要，採集選取的電能質量監測點的預警指標測試數據；
[0046]23)將步驟22)中採集的各電能質量預警指標歷史監測數據，按照監測日存入到資料庫，構成「電能質量預警指標歷史監測資料庫」；同時，將步驟22)中採集的測試數據存入到資料庫，構成「電能質量預警指標測試資料庫」。
[0047]3)對步驟2)中採集得到的電能質量預警指標測試數據進行預警分析。
[0048]參考現有電能質量國家標準規定值，對測試數據進行超標預警分析，來判斷測試數據是否超標；若超標，則進入步驟4)，否則進入步驟8)。
[0049]上述超標預警分析的具體方法為:
[0050]( I)參考現有電能質量國家標準規定值，分析各擾動源歷史監測數據情況，統計出各指標超過規定值的次數N ；
[0051](2)設置超標次數閥值N_TUM1和N_TUM2 (本專利只考慮超標預警)，其中N_TUM1> N_TUM2，預警等級判定公式如下:
[0052]
【權利要求】
1.一種應對電能質量預警的在線決策支持方法，其特徵在於，該方法包括以下步驟: 1)建立由預警指標和細分的預警指標構成的電能質量預警指標體系； 2)數據採集:從所述步驟I)中建立的電能質量預警指標體系中選取預警指標，然後採集電能質量監測點的各細分的電能質量預警指標歷史監測數據，同時採集選取的預警指標的測試數據，並將採集的數據保存到資料庫中； 3)預警分析:根據所述步驟2)採集得到的測試數據，參考現有電能質量國家標準規定值，對測試數據進行超標預警分析，來判斷測試數據是否超標；若超標，則進入步驟4)，否則進入步驟8); 4)提取數據特徵量:根據所述步驟2)採集得到的測試數據，分別提取測試數據的各個特徵量，所述特徵量至少包括:數據的最大值、最小值、平均值、標準差、變異係數、偏峰度乘積最大值和偏峰度乘積平均值； 5)指標分類:根據所述步驟4)提取得到的測試數據的特徵量和所述步驟2)採集得到的歷史監測數據，採用貝葉斯算法對測試數據的預警指標進行細分，明確該預警指標屬於何種細分的預警指標； 6)建立規則體系:根據所述步驟5)得到的預警指標所屬類別，分析該類別電能質量問題的各種解決方案和措施，利用分析結果構建訓練集；然後基於決策樹算法對訓練集中的每個實體進行梳理和排序，得到一棵自頂向下的決策樹；再分析該決策樹的各個分支屬性，形成統一的多層次、多屬性的規則體系； 7)根據所述步驟5)確定的預警指標所屬類別和所述步驟6)得到的規則體系，進行正向推理，若規則匹配成功，則根據匹配方式和程度確定相應的電能質量治理建議，即專家決策建議；若規則匹配不成功，則按所述步驟6)中的方法重新構建訓練集，並依據重新構建的訓練集對該預警指標進行診斷，判別能否形成新的規則，若可以形成新規則，則將形成的新規則放入相應的規則體系後進入步驟8);若不可形成新規則，則直接進入步驟8)； 8)結束在線決策支持分析流程。
2.根據權利要求1所述的一種應對電能質量預警的在線決策支持方法，其特徵在於，所述步驟I)中，建立電能質量預警指標體系的具體流程為: 首先分析電網中存在的各擾動源的運行特性，以及各擾動源的運行工況變化引起的電能質量變化的特點，結合電能質量標準，篩選出能反映電網電能質量本徵問題的預警指標； 然後根據電力系統實際運行狀況、監測設備能力限制及後續分析需要，將上述指標分別進行細化處理，得到細分的電能質量預警指標； 預警指標和細分的預警指標構成電能質量預警指標體系，所述電能質量預警指標體系包含以下電能質量指標中的一種或多種:電壓波動、電壓閃變、諧波、電壓畸變率、電壓偏差、電壓三相不平衡。
3.根據權利要求1所述的一種應對電能質量預警的在線決策支持方法，其特徵在於，所述步驟2)的具體流程為: . 21)從所述步驟I)中建立的電能質量預警指標體系中選取預警指標； .22)至少連續12個月每天採集電能質量監測點的各細分的電能質量預警指標歷史監測數據；同時，根據實際調試需要，採集選取的電能質量監測點的預警指標測試數據；23)將步驟22)中採集的各電能質量預警指標歷史監測數據，按照監測日存入到資料庫，構成「電能質量預警指標歷史監測資料庫」；同時，將步驟22)中採集的測試數據存入到資料庫，構成「電能質量預警指標測試資料庫」。
4.根據權利要求1所述的一種應對電能質量預警的在線決策支持方法，其特徵在於，所述步驟5)的具體流程為: 首先根據所述步驟4)提取得到的測試數據的特徵量和所述步驟2)採集得到的歷史監測數據，採用貝葉斯算法計算測試數據的預警指標歸屬於各細分的預警指標的判別函數值； 然後根據計算得到的各個判別函數值，將其中最大值對應的細分的預警指標類型作為預警指標所屬的類型。`
【文檔編號】G06Q50/06GK103729804SQ201410001252
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2014年1月2日 優先權日:2014年1月2日
【發明者】顧偉, 柏晶晶, 袁曉冬, 李群, 張帥 申請人:東南大學