基于s型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法
【專利摘要】一種基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，包括以下步驟：S1：從計量自動化系統(tǒng)中抽取實(shí)時負(fù)荷、日電量、終端報警、主站報警的歷史數(shù)據(jù)；S2：從歷史數(shù)據(jù)中提取計量故障評估指標(biāo)；S3：基于S型曲線函數(shù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本集；S4：構(gòu)建計量故障診斷模型；S5：計量故障智能診斷；S6：優(yōu)化計量故障診斷模型參數(shù)，并重構(gòu)計量故障診斷模型。本方法以電能計量自動化系統(tǒng)為基礎(chǔ)，可自動地對海量的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行智能診斷分析。計量故障診斷系統(tǒng)能根據(jù)其應(yīng)用的環(huán)境、最新的實(shí)際數(shù)據(jù)和系統(tǒng)反饋進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)的自動調(diào)整和優(yōu)化，達(dá)到更好的診斷效果。
【專利說明】基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種電能計量自動化系統(tǒng)中出現(xiàn)的計量故障進(jìn)行智能診斷的方法，尤其是涉及一種基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法。
技術(shù)背景
[0002]隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，企業(yè)用電量的急速增加，供電復(fù)雜性和用電多樣性等電力特性日益突出，用電異?，F(xiàn)象也在向著更加嚴(yán)重的方向頻頻發(fā)生?？萍嫉难该桶l(fā)展使得供電企業(yè)能夠更加高效地為電力用戶提供優(yōu)質(zhì)的供電服務(wù)，同時用電異常行為也在高科技的背景下更具復(fù)雜性和隱秘性，導(dǎo)致國家和供電企業(yè)蒙受巨大的損失。由于目前對于電力用戶用電異常的監(jiān)控缺乏先進(jìn)的技術(shù)手段，嚴(yán)重制約了用電檢查部門的工作效率和工作準(zhǔn)確性。
[0003]電能計量自動化系統(tǒng)的建立為對用電行為的監(jiān)管提供了科學(xué)的技術(shù)支撐，為建立一套行之有效的用電異常排查機(jī)制提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。當(dāng)供電企業(yè)對某個電力用戶的用電行為產(chǎn)生懷疑時，可通過電能計量自動化系統(tǒng)實(shí)時采集電力用戶的電量數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)以及事件信息，然后由技術(shù)骨干對大量的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、分析、統(tǒng)計。經(jīng)由電能計量自動化系統(tǒng)先進(jìn)的自動化手段與供電企業(yè)技術(shù)骨干的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，能夠較為準(zhǔn)確地判斷出嫌疑用戶是否存在用電異常行為。系統(tǒng)的運(yùn)行效率取決于服務(wù)器的性能，通過提升硬件配置或者優(yōu)化軟件設(shè)計可有效增強(qiáng)系統(tǒng)遠(yuǎn)程采集用電數(shù)據(jù)的能力。然而供電企業(yè)的人員配置卻會成為制約用電異常分析的瓶頸，畢竟具有豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)骨干還是為數(shù)不多，不足以滿足要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析的人員需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題，就是提供一種基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其能夠診斷電能計量自動化系統(tǒng)中出現(xiàn)的計量故障問題，達(dá)到真正定位到異常用電用戶的目的。
[0005]解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
[0006]一種基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，包括以下步驟:
[0007]S1:從電能計量自動化系統(tǒng)中抽取實(shí)時負(fù)荷、日電量、終端報警、主站報警的歷史數(shù)據(jù)；
[0008]S2:從歷史數(shù)據(jù)中提取計量故障評估指標(biāo)；
[0009]S3:基于S型曲線函數(shù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本集；
[0010]S4:構(gòu)建計量故障診斷模型；
[0011]S5:計量故障智能診斷；
[0012]S6:優(yōu)化計量故障診斷模型參數(shù)，并重構(gòu)計量故障診斷模型。
[0013]所述的SI包括以下子步驟:
[0014]S1.1:確定樣本覆蓋范圍[0015]選取的樣本數(shù)據(jù)時間范圍內(nèi)的全部相關(guān)計量數(shù)據(jù)；
[0016]S1.2:確定樣本數(shù)據(jù)范圍
[0017]樣本數(shù)據(jù)抽取時，要包含異常用電的所有大用戶，從電能計量自動化系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)包括:
[0018]實(shí)時負(fù)荷:時間點(diǎn)、計量點(diǎn)、A/B/C相有功、A/B/C相電流、A/B/C相電壓和A/B/C相功率因數(shù)；
[0019]日電量:時間點(diǎn)、計量點(diǎn)、有功總、峰/平/谷和無功電量；
[0020]終端報警:電壓斷相、電壓缺相和電壓回路逆相序日報警次數(shù)；
[0021]主站報警:失流、過負(fù)荷和不平衡日報警次數(shù)。
[0022]所述的S2包含以下子步驟:
[0023]S2.1提取日均失壓/過壓率
[0024]分別計算三相中的每相電壓與額定電壓差值，同時計數(shù)numCount ；
[0025]若差值小于0且小于失壓界值，判斷為失壓并計數(shù)numLower ；
[0026]若差值大于0且大于過壓界值，判斷為過壓并計數(shù)numOver ；
[0027]循環(huán)計算每天的計量點(diǎn)后，得出失壓率(numLower/numCount)和過壓率(numOver/numCount),并導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中；
[0028]S2.2提取日均失流/過負(fù)荷/電流不平衡率
[0029]計量系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中額定電流已設(shè)定，計算啟動電流=額定電流X0.05 ;分別計算每天96個計量點(diǎn)中的每個計量點(diǎn)中三相電流平均值,并計數(shù)numCount ；
[0030]若三相電流平均值大于0，則分別判斷三相電流情況:
[0031]如果某相電流為0安,其它相電流大于啟動電流,判斷為失流并計數(shù)numLower ；
[0032]如果當(dāng)前電流大于額定電流的1.2倍,判斷為過負(fù)荷并計數(shù)numOver ；
[0033]如果(當(dāng)前某相電流一平均三相電流)/平均三相電流>0.3，判斷為不平衡并計數(shù)numUnbalance ；
[0034]循環(huán)計算每天計量點(diǎn)后得出失流、過負(fù)荷和不平衡的比率，即(numLower+numOver+numUnbalance) /numCount,并把比率導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中；
[0035]S2.3提取電壓回路異常報警次數(shù)
[0036]通過對操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集字段電壓斷相，電壓缺相，電壓回路逆相序統(tǒng)計，得到總的電壓回路異常報警次數(shù)，并將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中；
[0037]S2.4提取電流回路異常報警次數(shù)
[0038]通過對操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集字段失流次數(shù)、過負(fù)荷次數(shù)，三相不平衡次數(shù)統(tǒng)計，得到電流回路異常報警次數(shù)，并將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中；
[0039]S2.5提取日均峰平谷電量異常率
[0040]簡單查詢并計算電量=負(fù)荷X時間，得出每天總電量、峰電量、平電量和谷電量，并計數(shù)numCount ;計算|峰電量一總電量|、|平電量一總電量I和I谷電量一總電量I，若其中差值超過3度，則判斷為日均峰平谷電量異常并計數(shù)numException ；
[0041]循環(huán)計算計量點(diǎn)后得出日均峰平谷電量異常率(numException/numCount),將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中；[0042]S2.6提取日均電量比對異常率
[0043]通過查詢操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集，得出只針對三相三線接線方式的終端全交流采樣計算電量，與步驟S2.5計算的總電量作比對，即總電量/終端全交流采樣電量；若比對值大于0.05，判斷為電量比對異常并計數(shù)dlbdyc，則得出日均電量比對異常率(dlbdyc/numCount)；
[0044]S2.7提取日均相位角異常率
[0045]通過查詢操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集的實(shí)時負(fù)荷，計算A，B，C三相電壓電流的反余弦，轉(zhuǎn)換可識別的整數(shù)并結(jié)合對應(yīng)的兩相，判斷接線方式是否正確。若接線方式不正確，判斷為相位角異常并計數(shù)numException ;循環(huán)計算每天計量點(diǎn)后得出相位角異常率(numException/numCount),將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中。
[0046]所述的S3包括以下子步驟:
[0047]S3.1計量故障樣本配置
[0048]根據(jù)計量故障評估指標(biāo)趨勢分析和結(jié)合電力專家經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，配置每個指標(biāo)相對于S型曲線的相關(guān)拐點(diǎn)，配置如下
【權(quán)利要求】
1.一種基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其特征是包括以下步驟: S1:從電能計量自動化系統(tǒng)中抽取實(shí)時負(fù)荷、日電量、終端報警、主站報警的歷史數(shù)據(jù)； S2:從歷史數(shù)據(jù)中提取計量故障評估指標(biāo)； S3:基于S型曲線函數(shù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本集； S4:構(gòu)建計量故障診斷模型； S5:計量故障智能診斷； S6:優(yōu)化計量故障診斷模型參數(shù)，并重構(gòu)計量故障診斷模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其特征是:所述的SI包括以下子步驟: S1.1:確定樣本覆蓋范圍 選取樣本數(shù)據(jù)時間范圍內(nèi)的全部相關(guān)計量數(shù)據(jù)； S1.2:確定樣本數(shù)據(jù)范圍 包括: 實(shí)時負(fù)荷:時間點(diǎn)、計量點(diǎn)、A/B/C相有功、A/B/C相電流、A/B/C相電壓和A/B/C相功率因數(shù)； 日電量:時間點(diǎn)、計量點(diǎn)、有功總、峰/平/谷和無功電量； 終端報警:電壓斷相、電壓缺相和電壓回路逆相序日報警次數(shù)； 主站報警:失流、過負(fù)荷和不平衡日報警次數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其特征是:所述的S2包含以下子步驟: S2.1提取日均失壓/過壓率 分別計算三相中的每相電壓與額定電壓差值，同時計數(shù)numCount ； 若差值小于0且小于失壓界值,判斷為失壓并計數(shù)numLower ； 若差值大于0且大于過壓界值，判斷為過壓并計數(shù)numOver ；循環(huán)計算每天的計量點(diǎn)后，得出失壓率和過壓率，并導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中； S2.2提取日均失流/過負(fù)荷/電流不平衡率 計量系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中額定電流已設(shè)定，計算啟動電流=額定電流X0.05 ;分別計算每天96個計量點(diǎn)中的每個計量點(diǎn)中三相電流平均值，并計數(shù)numCount ； 若三相電流平均值大于0，則分別判斷三相電流情況: 如果某相電流為0,其它相電流大于啟動電流,判斷為失流并計數(shù)numLower ； 如果當(dāng)前電流大于額定電流的1.2倍,判斷為過負(fù)荷并計數(shù)numOver ； 如果(當(dāng)前某相電流一平均三相電流)/平均三相電流>0.3，判斷為不平衡并計數(shù)numUnbalance ； 循環(huán)計算每天計量點(diǎn)后得出失流、過負(fù)荷和不平衡的比率，并把比率導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中； S2.3提取電壓回路異常報警次數(shù) 通過對操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集字段電壓斷相，電壓缺相，電壓回路逆相序統(tǒng)計，得到總的電壓回路異常報警次數(shù)，并將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中；S2.4提取電流回路異常報警次數(shù) 通過對操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集字段失流次數(shù)、過負(fù)荷次數(shù)，三相不平衡次數(shù)統(tǒng)計，得到電流回路異常報警次數(shù)，并將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中； S2.5提取日均峰平谷電量異常率 簡單查詢并計算電量=負(fù)荷X時間，得出每天總電量、峰電量、平電量和谷電量，并計數(shù)numCount ;計算|峰電量一總電量|、|平電量一總電量I和I谷電量一總電量I，若其中差值超過3度，則判斷為日均峰平谷電量異常并計數(shù)numException ； 循環(huán)計算計量點(diǎn)后得出日均峰平谷電量異常率，將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中； S2.6提取日均電量比對異常率 通過查詢操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集，得出只針對三相三線接線方式的終端全交流采樣計算電量，與步驟S2.5計算的總電量作比對，即總電量/終端全交流采樣電量；若比對值大于0.05，判斷為電量比對異常并計數(shù)dlbdyc，則得出日均電量比對異常率； S2.7提取日均相位角異常率 通過查詢操作型數(shù)據(jù)庫或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集的實(shí)時負(fù)荷，計算A，B，C三相電壓電流的反余弦，轉(zhuǎn)換可識別的整數(shù)并結(jié)合對應(yīng)的兩相，判斷接線方式是否正確；若接線方式不正確，判斷為相位角異常并計數(shù)numException ;循環(huán)計算每天計量點(diǎn)后得出相位角異常率，將其導(dǎo)入計量故障分析數(shù)據(jù)集中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其特征是:所述的S3包括以下子步驟: S3.1計量故障樣本配置 配置每個指標(biāo)相對于S型曲線的相關(guān)拐點(diǎn)，配置如下
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其特征是:所述的步驟S4提出了兩種計量故障診斷模型: 模型I 由于I值符合概率條件，且各個計量故障評估指標(biāo)發(fā)生概率滿足獨(dú)立性條件，可通過I總體=i_(i_y曰均失壓/過壓率)(i_y曰均失流/過負(fù)荷/不平衡率)(i_y曰均失流/過負(fù)荷/不平衡率)(i_y曰均電表比對異常率)(i_y曰均峰平谷電量異常率)(i_y電壓回路異常報警次數(shù))(i_y電流回路異常報警次數(shù))，得出計量故障不正常的概率； 若概率大于0.5，則判斷為該用戶計量有故障； 若概率小于0.5，則判斷為該用戶計量沒有故障； 模型2 以S3.3步創(chuàng)建的計量故障訓(xùn)練樣本集中每個評估指標(biāo)y的值為輸入，支持向量機(jī)為分類模型，得到相應(yīng)用戶計量是否有故障。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其特征是:所述的步驟S5包含以下子步驟: S5.1從電能計量自動化系統(tǒng)實(shí)時抽取實(shí)時負(fù)荷，日電量，終端報警和主站報警數(shù)據(jù)； S5.2調(diào)用步驟2中對應(yīng)的處理方法，提取出實(shí)時數(shù)據(jù)的計量故障評估指標(biāo)； S5.3調(diào)用模型，判斷各個計量點(diǎn)用戶的計量是否有故障。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于S型曲線函數(shù)的電能計量故障智能診斷方法，其特征是:所述的步驟S6包括以下子步驟: S6.1對模型的評價結(jié)果進(jìn)行人工審核，若診斷結(jié)果正確，則結(jié)束，否則轉(zhuǎn)至S6.2 ； S6.2重新審視計量故障診斷模型的評價指標(biāo)和訓(xùn)練樣本，并調(diào)整計量故障診斷模型的參數(shù)，結(jié)果滿意為期； S6.3保存模型。
【文檔編號】G01R35/04GK103605103SQ201310261411
【公開日】2014年2月26日 申請日期:2013年6月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年6月26日
【發(fā)明者】藍(lán)敏, 駱華, 李朔宇, 李錫祺, 盧錫鴻, 曾耀英, 羅智青, 李飛偉 申請人:廣東電網(wǎng)公司東莞供電局