一種智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合分析與運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析W及智能配電網(wǎng)保護(hù)控制方法研究領(lǐng)域，更具 體地說(shuō)，是設(shè)及一種智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合分析與運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電網(wǎng)狀態(tài)評(píng)估與繼電保護(hù)是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要支撐。傳統(tǒng)的中壓配電 網(wǎng)多采用福射型結(jié)構(gòu)，其在正常運(yùn)行時(shí)潮流在網(wǎng)絡(luò)中是單向流動(dòng)的，保護(hù)整定較為簡(jiǎn)單。對(duì) 于智能配電網(wǎng)，由于網(wǎng)絡(luò)中接入了大量的分布式電源，其中分布式新能源發(fā)電功率輸出具 有一定的隨機(jī)性，因而配網(wǎng)系統(tǒng)在正常運(yùn)行時(shí)，存在雙向不定潮流的問(wèn)題。此外，分布式電 源的接入改變了故障特性，運(yùn)給配電網(wǎng)的保護(hù)控制帶來(lái)了極大的困難。當(dāng)前智能配電網(wǎng)的 保護(hù)控制方法多需要進(jìn)行復(fù)雜的整定計(jì)算，而且當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行方式W及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?結(jié)構(gòu)發(fā)生改變后需要重新整定，耗時(shí)長(zhǎng)。另外，當(dāng)下的保護(hù)控制方法多是基于單一的小樣本 特征量進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障判斷，當(dāng)傳感器或者通信異常時(shí)，易發(fā)生保護(hù)的誤動(dòng)甚至拒動(dòng)。 由此可見(jiàn)，當(dāng)前智能配電網(wǎng)中絕大多數(shù)的保護(hù)控制方法并沒(méi)有對(duì)智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行合 理有效的利用，既浪費(fèi)了寶貴的資源，又不利于系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。
[000引鑒于此，本發(fā)明結(jié)合智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)W及智能配電網(wǎng)保護(hù)控制的特點(diǎn)，引入信 息融合、數(shù)理統(tǒng)計(jì)W及數(shù)據(jù)分析的相關(guān)理論與方法，提出一種基于多維尺度分析與局部異 常因子分析相結(jié)合的智能配電網(wǎng)新型保護(hù)方法。該方法通過(guò)對(duì)智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)中的狀態(tài) 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合W及數(shù)據(jù)降維，再對(duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的狀 態(tài)監(jiān)測(cè)W及故障定位。最后，通過(guò)RTDS半實(shí)物實(shí)時(shí)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證本方法的有效性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 有鑒于此，有必要針對(duì)上述問(wèn)題，提供一種智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合分析與運(yùn)行狀 態(tài)監(jiān)測(cè)方法，通過(guò)對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合W及數(shù)據(jù)降維，再對(duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行離 群點(diǎn)檢測(cè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障定位。 陽(yáng)〇化]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0006] 一種智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合分析與運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，包括W下步驟：
[0007] S1、數(shù)據(jù)預(yù)處理，選取多個(gè)不同特征量，分別建立每個(gè)特征量的單時(shí)段單特征量狀 態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣；
[0008] S2、信息融合，將多個(gè)不同特征量的單時(shí)段單特征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣擴(kuò)展成一個(gè)單 時(shí)段多特征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣，并將該矩陣在時(shí)間序列上進(jìn)行擴(kuò)充，構(gòu)建一個(gè)高維時(shí)空狀態(tài) 監(jiān)測(cè)矩陣；
[0009] S3、數(shù)據(jù)分析及可視化處理，采用多維尺度分析算法對(duì)高維時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣進(jìn) 行處理，保持各對(duì)象相對(duì)關(guān)系基本不變，將高維數(shù)據(jù)在低維空間中呈現(xiàn)出來(lái)，完成數(shù)據(jù)可視 化的同時(shí)降低低價(jià)值數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，并通過(guò)降維處理后的時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩 陣進(jìn)行基于局部異常因子化ocalOutlierFactor,即LO巧分析原理的離群點(diǎn)檢測(cè)，完成 智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的在線辨識(shí)；
[0010] S4、狀態(tài)調(diào)控與故障監(jiān)測(cè)，將時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣中的離群點(diǎn)與物理電網(wǎng)中的故障 節(jié)點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，故障節(jié)點(diǎn)所在的公共區(qū)域即為故障區(qū)域，若監(jiān)測(cè)到故障發(fā)生，則向故障區(qū)域 發(fā)送故障隔離命令。 1] 作為優(yōu)選的，所述特征量選取電流和功率兩種類型的特征量，包括S相電流、負(fù)序 電流、零序電流、零序功率和零序無(wú)功。
[0012] 作為優(yōu)選的，所述步驟Sl具體包括：
[0013] S11、特征量選取，在確保智能配電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)效性與準(zhǔn)確性的前提下，選取多 個(gè)特征狀態(tài)監(jiān)測(cè)量，作為特征量；
[0014] S12、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣A，具體包括：
[0015]S121、將配電網(wǎng)中的開(kāi)關(guān)設(shè)備作為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行編號(hào)；
[0016] S122、對(duì)處于節(jié)點(diǎn)之間的區(qū)域進(jìn)行編號(hào)；
[0017]S123、根據(jù)節(jié)點(diǎn)與區(qū)域的關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成具體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣A;
[0018] S13、區(qū)域差分處理，首先計(jì)算各特征量的區(qū)域差分矩陣Ri,I^i=ATi,式中，Ti為各 節(jié)點(diǎn)終端上傳的特征量數(shù)據(jù)組成的列矩陣；再構(gòu)建單時(shí)段單特征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣〇1，Di= IaT陽(yáng)。
[0019] 作為優(yōu)選的，所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建規(guī)則為：關(guān)聯(lián)值為0,表示節(jié)點(diǎn)不在區(qū)域內(nèi)； 關(guān)聯(lián)值為1，表示節(jié)點(diǎn)位于區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)的電流/功率指向區(qū)域內(nèi)；關(guān)聯(lián)值為-1，表示節(jié)點(diǎn)位 于區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)的電流/功率指向區(qū)域外。
[0020] 作為優(yōu)選的，所述步驟S2具體包括，將不同特征量的單時(shí)段狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣在空間 上拓展成一個(gè)單時(shí)段多特征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣Wi,Wi=巧1，〇2,...，化]，式中〇1、〇2…D。為單 時(shí)段單特征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣；再將單時(shí)段多特征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣Wi在時(shí)間序列上拓展成 一個(gè)多時(shí)段多特征量的高維時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣W，W= [Wi，W2, . . .，Wn]。
[0021] 作為優(yōu)選的，所述S3中降維處理具體包括，據(jù)歐幾里德距離計(jì)算高維時(shí)空狀態(tài)監(jiān) 測(cè)矩陣中各對(duì)象間的相異度矩陣，并根據(jù)相異度矩陣計(jì)算中屯、化內(nèi)積矩陣，再求解中屯、化 內(nèi)積矩陣前兩個(gè)特征根及各自對(duì)應(yīng)的正交化特征向量Xw,X 最后令M= (xw，X0j)，M 即為高維時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣W在二維空間的表示。
[0022] 作為優(yōu)選的，所述離群點(diǎn)檢測(cè)方法具體包括，首先確定M中各對(duì)象的K距離，對(duì)象 的K距離定義為對(duì)象與除其之外距其最近的第K個(gè)對(duì)象的距離，再根據(jù)K距離計(jì)算各對(duì)象 的K鄰域W及各對(duì)象的局部可達(dá)距離，最后分別計(jì)算各對(duì)象的局部可達(dá)密度和局部異常因 子。
[0023] 作為優(yōu)選的，所說(shuō)步驟S3中，定義LOF值大于5的節(jié)點(diǎn)為故障節(jié)點(diǎn)。
[0024]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明W數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為出發(fā)點(diǎn)，無(wú)需知道 物理系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)W及精確模型，且不受系統(tǒng)的運(yùn)行方式與運(yùn)行參數(shù)的影響，具有免訓(xùn) 練、無(wú)整定、準(zhǔn)確性好W及可靠性高等特點(diǎn)，特別適用于含分布式電源的智能配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)式 控制與保護(hù)。
【附圖說(shuō)明】 陽(yáng)0巧]圖1為本發(fā)明的方法流程框圖；
[0026] 圖2是本發(fā)明的具體流程不意圖；
[0027] 圖3為某IOKV配電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障處理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖；
[0028] 圖4為配電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣多維尺度分析可視化結(jié)果圖；
[0029] 圖5為配電網(wǎng)正常運(yùn)行時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣與LOF分析的可視化結(jié)果圖；
[0030] 圖6為圖3中區(qū)域Z2故障時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣多維尺度分析可視化結(jié)果圖；
[0031] 圖7為圖3中區(qū)域Z2故障時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣LOF分析可視化結(jié)果圖；
[0032] 圖8為圖3中區(qū)域Z9故障時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣多維尺度分析可視化結(jié)果圖；
[0033] 圖9為圖3中區(qū)域Z9故障時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣LOF分析可視化結(jié)果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0034] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明所述的智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合分析與運(yùn)行狀態(tài) 監(jiān)測(cè)方法作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0035] W下是本發(fā)明所述的智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合分析與運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法的最佳實(shí) 例，并不因此限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0036] 圖1和圖2示出了本發(fā)明的智能配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)融合分析與運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法流程 圖，包括W下步驟：
[0037] S1、數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括特征量選取、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建W及區(qū)域差分 處理=方面內(nèi)容。特征量選取是在確保智能配電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)效性與準(zhǔn)確性的前提下，選 取合適的特征狀態(tài)監(jiān)測(cè)量，W最大限度地實(shí)現(xiàn)多類型故障的可靠識(shí)別；網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣則是 明確網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)之間W及各節(jié)點(diǎn)與區(qū)域之間的相對(duì)關(guān)系，為區(qū)域差分處理提供依據(jù)；區(qū)域 差分處理的目的在于對(duì)原始特征狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范與簡(jiǎn)化，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
[0038] S2、信息融合，本發(fā)明采用信息融合的方法構(gòu)建高維時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣。首先在空 間上將多個(gè)由不同的特征量構(gòu)建的單時(shí)段單特征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣擴(kuò)展成一個(gè)單時(shí)段多特 征量狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣；然后，將該矩陣在時(shí)間序列上進(jìn)一步擴(kuò)充，最終生成一個(gè)高維時(shí)空狀態(tài) 監(jiān)測(cè)矩陣。
[0039] S3、數(shù)據(jù)分析與可視化，該環(huán)節(jié)首先采用多維尺度分析算法對(duì)高維時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè) 矩陣進(jìn)行處理，在保持各對(duì)象相對(duì)關(guān)系基本不變的前提下，將高維數(shù)據(jù)在低維空間中呈現(xiàn) 出來(lái)，在完成數(shù)據(jù)可視化的同時(shí)降低低價(jià)值數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合；然后，對(duì)降維處 理后的時(shí)空狀態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣進(jìn)行離群點(diǎn)檢測(cè)，完成智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的在線辨識(shí)。
[0040] S4、狀態(tài)調(diào)控與故障處理，該環(huán)節(jié)分為故障前的狀態(tài)調(diào)控W及故障后的故障定位 與隔離兩方面內(nèi)容。故障前的狀態(tài)調(diào)控目的在于預(yù)防W及降低故障發(fā)生的可能性。時(shí)空狀 態(tài)監(jiān)測(cè)矩陣中的離群點(diǎn)與物理電網(wǎng)中的故障節(jié)點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，故障節(jié)點(diǎn)所在的公共區(qū)域即為 故障區(qū)域。因此在故障發(fā)生后，數(shù)據(jù)處理中屯、僅需向該區(qū)域內(nèi)的測(cè)控一體化終端發(fā)送跳閩 命令即可完成故障的隔離。
[0041] 進(jìn)一步的，進(jìn)行所述步驟1時(shí)，選取電流與功率兩種類型的特征量。包括相電 流、負(fù)序電流、零序電流、零序有功、零序無(wú)功。
[0042] 進(jìn)一步的，進(jìn)行所述步驟1時(shí)，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣其構(gòu)建過(guò)程如下：
[0043] (1)將配電網(wǎng)中的開(kāi)關(guān)設(shè)備作為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行編號(hào)；
[0044] (2)對(duì)處于節(jié)點(diǎn)之間的區(qū)域進(jìn)行編號(hào)；
[0045] (3)根據(jù)節(jié)點(diǎn)與區(qū)域的關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成具體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣。
[0046] 網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建規(guī)則：關(guān)聯(lián)值為0,表示節(jié)點(diǎn)不在區(qū)域內(nèi)；關(guān)聯(lián)值為1，表示節(jié)點(diǎn) 位于區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)的電流/功率指向區(qū)域內(nèi)；關(guān)聯(lián)值為-1，表示節(jié)點(diǎn)位于區(qū)域內(nèi)，節(jié)點(diǎn)的電 流/功率指向區(qū)域外。
[0047] 需要說(shuō)明的是，配電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)與區(qū)域的編號(hào)對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的影響， 因此在對(duì)配電網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)、區(qū)域進(jìn)行編號(hào)時(shí)無(wú)需遵循特定的規(guī)則。
[0048] 進(jìn)一步的進(jìn)行所述步驟1時(shí)，對(duì)原始狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域差分處理W增強(qiáng)故障 節(jié)點(diǎn)與正常節(jié)點(diǎn)的差異性，本環(huán)節(jié)的具體處理步驟