一種基於多源數據融合的廠站不良數據檢測方法及裝置與流程
2023-10-17 10:01:59 1
本發明涉及一種基於多源數據融合的廠站不良數據檢測方法及裝置，屬於計算機軟體與電力系統自動化技術領域。
背景技術：
由於電力系統中獲得實時數據各個環節的誤差，使得調度中心獲得的實時數據是低精度、不完整、偶爾還有不良數據的生數據。傳統的做法是調度中心通過狀態估計對這些數據進行梳理，使之能夠反映系統真實情況，但由於傳送到調度中心的信息量的局部冗餘度不足，通過傳統狀態估計模型和算法的改進已無法從根本上解決調度中心自動化技術數據的可靠性問題、拓撲錯誤等導致的集中式狀態估計不可用問題。因此迫切需要廠站端實現不良數居檢測功能，以屏蔽壞數據、生數據，保證廠站端上送數據的準確可靠。
技術實現要素：
本發明的目的是提供一種基於多源數據融合的廠站不良數據檢測方法及裝置，以解決目前上述廠站端上送數據準確性低的問題。
本發明為解決上述技術問題而提供一種基於多源數據融合的廠站不良數據檢測方法，該檢測方法包括以下步驟：
1)基於變電站的穩態數據，構建變電站相應數據辨識主體的檢測模型；
2)根據所構建的不同數據辨識主體的檢測模型，制定相應不良數據檢測模型的辨識規則；
3)融合PMU動態數據，利用步驟2)中的辨識規則對參與辨識主體的檢測模型計算的量測值和或狀態量的準確性進行判斷，以確定量測值和或狀態量的品質及估計值。
進一步地，所述的數據辨識主體至少包括廠站、母線、主變和間隔中的一項，當數據辨識主體為廠站時，其檢測模型包括有功功率平衡檢測模型和無功功率檢測模型；當數據辨識主體為母線時，其對應的檢測模型包括有功功率平衡檢測模型和無功功率平衡檢測模型；當數據辨識主體為間隔時，其對應的檢測模型包括有功檢測、無功檢測、功率因數檢測和設備狀態檢測；當數據辨識主體為主變時，其對應的檢測模型為有功功率平衡檢測模型和無功功率平衡檢測模型。
進一步地，當數據辨識主體為廠站、母線和或主變時，其對應的不良數據有功平衡檢測模型和無功平衡檢測模型的辨識規則分別為：
其中Pi為進線有功功率，Qi為進線無功功率，n為進線個數；
當數據辨識主體為間隔時，其對應的不良數據有功檢測模型、無功檢測模型、功率因數檢測模型和設備狀態檢測模型的辨識規則分別為：
|(P-(Ua*Ia*cosφ+Ub*Ib*cosφ+Uc*Ic*cosφ))|＜0.02
S＝＝0&&I<1||S＝＝1&&U>1
其中，P為間隔有功率，Q為間隔無功功率，cosφ為間隔功率因數，Ua為間隔A相電壓，Ub為間隔B相電壓，Uc為間隔C相電壓，Ia為間隔A相電流，Ib為間隔B相電流，Ic為間隔C相電流；S表示開關，S＝＝0即開關分位；I表示線路電流，I1即線路有壓；&&表示邏輯與，||表示邏輯或。
進一步地，所述步驟3)的判斷過程如下：
A.根據步驟2)中的規則，判斷相應數據辨識主體的檢測模型的穩態數據是否異常；
B.若異常，則獲取與上述穩態數據相對應的PMU動態數據，並將該PMU動態數據帶入相應的不良數據檢測模型辨識規則中，判斷是否滿足所設定規則，若滿足，則說明上述穩態數據為不合理數據，且與該穩態數據對應PMU動態數據為該穩態數據的估計值。
進一步地，該方法還包括將變電站穩態數據、動態數據、數據檢測結果、檢測模型及限值在內進行展示的步驟。
本發明還提供了一種基於多源數據融合的廠站不良數據檢測裝置，該檢測裝置包括，檢測模型構建模塊、辨識規則制定模塊和判斷模塊，
所述的檢測模型構建模塊用於根據變電站的穩態數據，構建變電站相應數據辨識主體的檢測模型；
所述的辨識規則制定模塊用於根據所構建的不同數據辨識主體的檢測模型，制定相應不良數據檢測模型的辨識規則；
所述的判斷模塊用於融合PMU動態數據，利用辨識規則制定模塊中的辨識規則對參與辨識主體的檢測模型計算的量測值和或狀態量的準確性進行判斷，以確定量測值和或狀態量的品質及估計值。
進一步地，所述檢測模型構建模塊中的數據辨識主體至少包括廠站、母線、主變和間隔中的一項，當數據辨識主體為廠站時，其檢測模型包括有功功率平衡檢測模型和無功功率檢測模型；當數據辨識主體為母線時，其對應的檢測模型包括有功功率平衡檢測模型和無功功率平衡檢測模型；當數據辨識主體為間隔時，其對應的檢測模型包括有功檢測、無功檢測、功率因數檢測和設備狀態檢測；當數據辨識主體為主變時，其對應的檢測模型為有功功率平衡檢測模型和無功功率平衡檢測模型。
進一步地，當數據辨識主體為廠站、母線和或主變時，其對應的不良數據有功平衡檢測模型和無功平衡檢測模型的辨識規則分別為：
其中Pi為進線有功功率，Qi為進線無功功率，n為進線個數；
當數據辨識主體為間隔時，其對應的不良數據有功檢測模型、無功檢測模型、功率因數檢測模型和設備狀態檢測模型的辨識規則分別為：
|(P-(Ua*Ia*cosφ+Ub*Ib*cosφ+Uc*Ic*cosφ))|＜0.02
S＝＝0&&I<1||S＝＝1&&U>1
其中，P為間隔有功率，Q為間隔無功功率，cosφ為間隔功率因數，Ua為間隔A相電壓，Ub為間隔B相電壓，Uc為間隔C相電壓，Ia為間隔A相電流，Ib為間隔B相電流，Ic為間隔C相電流；S表示開關，S＝＝0即開關分位；I表示線路電流，I1即線路有壓；&&表示邏輯與，||表示邏輯或。
進一步地，所述判斷模塊的判斷過程如下：
A.用於根據辨識規則制定模塊中的規則，判斷相應數據辨識主體的檢測模型的穩態數據是否異常；
B.若異常，則獲取與上述穩態數據相對應的PMU動態數據，並將該PMU動態數據帶入相應的不良數據檢測模型辨識規則中，判斷是否滿足所設定規則，若滿足，則說明上述穩態數據為不合理數據，且與該穩態數據對應PMU動態數據為該穩態數據的估計值。
進一步地，該裝置還包括將變電站穩態數據、動態數據、數據檢測結果、檢測模型及限值在內進行展示的模塊。
本發明的有益效果是:本發明基於變電站的穩態數據，構建變電站相應數據辨識主體的檢測模型；根據所構建的不同數據辨識主體的檢測模型，制定相應不良數據檢測模型的辨識規則；融合PMU動態數據，利用辨識規則對參與辨識主體的檢測模型計算的量測值和或狀態量的準確性進行判斷，以確定量測值和或狀態量的品質及估計值。本發明根據變電站的穩態數據構建變電站不良數據檢測模型；融合變電站PMU(相量量測單元)動態數據，構建變電站不良數據校驗與評估機制；從而實現覆蓋變電站設備量測、設備狀態的不良數據的自動檢測和狀態估計，提高了廠站端數據上送的準確性。
附圖說明
圖1是本發明廠站不良數據檢測裝置的構成圖；
圖2是本發明所採用的不良數據檢測模型構成圖；
圖3是本發明廠站不良數據檢測方法的流程圖；
圖4是檢測模型單元配置圖；
圖5是檢測模型參數設置圖；
圖6是PMU動態數據映射配置圖；
圖7是不良數據檢測可視化展示圖。
具體實施方式
下面結合附圖對本發明的具體實施方式做進一步的說明。
本發明基於多源數據融合的廠站不良數據檢測方法的實施例
本發明基於變電站的穩態數據，構建變電站相應數據辨識主體的檢測模型；根據所構建的不同數據辨識主體的檢測模型，制定相應不良數據檢測模型的辨識規則；融合PMU動態數據，利用辨識規則對參與辨識主體的檢測模型計算的量測值和或狀態量的準確性進行判斷，以確定量測值和或狀態量的品質及估計值，該方法的具體實現過程如下。
1.構建不良數據檢測模型。
利用變電站數據採集的冗餘性，深度挖掘多源數據之間的內在聯繫，構建基於穩態數據的辨識模型；分別以廠站、母線、主變及間隔為數據辨識主體，構建相應的辨識模型組合，如圖2所示。對於廠站而言，其對應的辨識模型為功率平衡模型；對於母線而言，其對應的辨識模型包括無功功率平衡模型和有功功率平衡模型；對於間隔而言，對應的辨識模型包括無功檢測模型、有功檢測模型、功率因數檢測模型和設備狀態檢測模型；對於主變而言，其對應的主變模型包括無功功率平衡模型和有功功率平衡模型。
2.根據辨識主體不同的辨識單元，制定相應的辨識規則。
本發明根據辨識主體不同的業務單元制定檢測模型辨識規則，本實施例中的辨識主體包括廠站、母線、主變及間隔，下面分別針對這幾種辨識主體的檢測模型辨識規則進行說明。
對於廠站而言，其對應的業務單元包括有功功率平衡和無功功率平衡，本實施例中的制定的有功功率平衡和無功功率平衡模型的辨識規則分別為：
其中Pi為進線有功功率，Qi為進線無功功率，(i＝0,1,2……n)。若變電站中對應的穩態數據滿足上述規則，則說明數據正常。
對於母線而言，其對應的業務單元包括有功功率平衡和無功功率平衡，本實施例中的制定的有功功率平衡和無功功率平衡模型的辨識規則分別為：
其中Pi為以所有母線為檢測單元的進線有功功率，Qi為以所有母線為檢測單元的進線無功功率，(i＝0,1,2……n)。若變電站中對應的穩態數據滿足上述規則，則說明數據正常。
對於主變而言，其對應的業務單元包括有功功率平衡和無功功率平衡，本實施例中的制定的有功功率平衡和無功功率平衡模型的辨識規則分別為：
其中Pi為進線有功功率，Qi為進線無功功率，(i＝0,1,2……n)。
對於間隔而言，其對應的業務單元包括有功檢測、無功檢測、功率因數檢測和設備狀態檢測，針對上述業務單元，本實施例中的制定的有功檢測模型、無功檢測模型、功率因數檢測模型和設備狀態檢測模型的辨識規則分別為：
|(P-(Ua*Ia*cosφ+Ub*Ib*cosφ+Uc*Ic*cosφ))|＜0.02
S＝＝0&&I<1||S＝＝1&&U>1(即開關分位無流，合位有壓)
其中，P為間隔有功率，Q為間隔無功功率，cosφ為間隔功率因數，Ua為間隔A相電壓，Ub為間隔B相電壓，Uc為間隔C相電壓，Ia為間隔A相電流，Ib為間隔B相電流，Ic為間隔C相電流；S表示開關，S＝＝0即開關分位；I表示線路電流，I1即線路有壓；&&表示邏輯與，||表示邏輯或。若變電站中對應的穩態數據滿足上述規則，則說明數據正常。
具體地，本發明制定的各檢測模型辨識規則如表1所示。
表1
3.融合動態數據，根據步驟2所建立的辨識規則對量測值和狀態量進行辨識校驗和評估。
在確定檢測單元合理性的基礎上，本發明融合PMU動態數據，對參與辨識單元計算的量測值和狀態量的準確性進行分析，確定量測值和狀態量的品質及估計值。
假如接入監控的某測點有三份冗餘數據，分別為：A，常規直採數據；B，其他採樣數據可得到A的計算表達式；C，同步相量數據；則當A不等於B時，若C＝A，則認為B包含不良數據，且B中測點用相應的動態數據替代能使A＝B時，則被替代的測點為不良數據，相應的動態數據為其估計值；若C＝B，則認為A包含不良數據，且A中測點用相應的動態數據替代能使A＝B時，則被替代的測點為不良數據，相應的動態數據為其估計值。
以間隔有功檢測為例，當檢測異常時，即對應的間隔有功檢測模型不滿足時，其對應的校驗流程如下：由PMU獲取P相應的動態數據有功功率Pc，若P不等於Pc，將Pc帶入該有功檢測模型，判斷是否滿足檢測模型要求，若滿足，則P為不合理數據，且Pc為P的估計值；若P＝Pc，則依次獲取Ua、Ia、Ub、Ib、Uc、Ic、相應的動態數據；若表達式成立，則被代入的測點均為不合理數據，代入的動態數據為其估計值；若全部代入表達式仍不成立，則無法確定不合理數據及提供估計值。
當間隔設備狀態檢測異常時，即不滿足間隔狀態檢測模型，其校驗流程如下：
1)由PMU獲取與間隔設備開關S、間隔電流I和間隔電壓U相對應的動態數據Sc、Ic和Uc，並判斷穩態開關狀態數據S是否與之對應的動態開關狀態數據Sc相等；
2)若不等，並且Ic>0.03或者Uc0.03或者Uc<0.03，則I、U為不合理數據，且Ic、Uc分別為I、U的估計值。
當母線、廠站和或主變功率平衡檢測異常時，即不滿足其對應的有功功率平衡檢測模塊或無功功率檢測模塊，以有功功率平衡為例，其校驗流程如下：
1)由PMU獲取與P0～Pn相對應的動態數據P0c～Pnc；
2)判斷穩態功率數據是否與之對應的動態功率數據相等，若不等，即Pic不等於Pi時，將Pic帶入有功功率平衡檢測模型，若帶入的Pic能夠滿足有功功率檢測模型，則穩態有功功率數據Pi為不合理數據，且相應的動態有功功率數據Pic為其估計值。
具體地，本發明所採用的校驗原理和流程如表2所示。
表2
本發明基於多源數據融合的廠站不良數據檢測裝置的實施例
本發明的檢測裝置包括檢測模型構建模塊、辨識規則制定模塊和判斷模塊，檢測模型構建模塊用於根據變電站的穩態數據，構建變電站相應數據辨識主體的檢測模型；辨識規則制定模塊用於根據所構建的不同數據辨識主體的檢測模型，制定相應不良數據檢測模型的辨識規則；判斷模塊用於融合PMU動態數據，利用辨識規則制定模塊中的辨識規則對參與辨識主體的檢測模型計算的量測值和或狀態量的準確性進行判斷，以確定量測值和或狀態量的品質及估計值。各模塊的具體實現手段已在方法的實施例中進行了詳細說明，這裡不再贅述。
在具體實施過程中，本發明使用不良數據檢測模型配置工具，完成廠站、間隔、主變、母線等辨識對象的檢測模型單元的配置及檢測模型參數設置，具體配置流程如圖4與圖5所示。根據廠站現場測控裝置與PMU裝置的部署，配置PMU裝置動態數據與測控裝置穩態數據的映射關係，如圖6所示。此外，本發明還依託變電站圖形組態工具，定製專業的數據辨識結果展示頁面，以實現包括變電站穩態數據、動態數據、差值、數據檢測結果、檢測模型及限值在內的實時展示，如圖7所示。
本發明能夠實現覆蓋變電站設備量測、設備狀態的不良數據的自動檢測、發現、告警、品質標識、狀態估計，並實現了變電站全站不良數據檢測結果的可視化展示，提高變電站向調度中心上送數據的準確性。