CN104794206A - 一种变电站数据质量评价***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种变电站数据质量评价***及方法，利用SCADA***得到变电站的遥测量监测数据并将数据存储到存储单元；基于电气物理规律及人工数据判别规律建立用于对变电站的各种监测数据进行分析的规则库；利用规则库中的电气物理规律进行每一条数据的完整性及准确性校核，根据数据的完整率及准确率对每一条数据质量进行量化，如果数据质量符合要求，则将数据存储至***数据库并输出，否则，这对该数据进行改进，将改进后的数据存储至***数据库并输出。本发明采用适用于变电站运行数据质量评价改进，能够充分满足电网调度的需求。

Description

一种变电站数据质量评价***及方法

技术领域

本发明涉及电气行业，尤其涉及一种变电站数据质量评价***及方法。

背景技术

由于信息技术和网络的发展使数据的价值更易发挥，数据的资源特征日益显著，成为社会发展和进步极为重要的、可共享的资源。特别是大数据时代的来临，使得我们正式成“数据社会”，对数据资源的开发和利用成为推动社会进步的重要力量，而数据质量(DataQuality)是数据分析结论有效性和准确性的基础。

近年来随着计算机技术、通信技术和自动化技术的发展，SCADA***已经得到广泛的应用,SCADA***中也已经保存了海量的数据，包括历史数据与实时数据，但由于现场的各种复杂情况，例如各种随机变化干扰信号、数据传送过程中环境变化等不确定因素的影响，常常使SCADA***监测得到的数据中可能存在不良数据，由于电网调度运行的决策直接依赖与监测数据的准确性，因此对当前SCADA***监测数据质量的评价是必不可少的。而现在并未有针对电网监测数据的质量评价开展工作。SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)***，即数据采集与监视控制***。

发明内容

为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种变电站数据质量评价***及方法，该方法便于电网实施基于运行数据质量的变电站管理。适用于变电站运行数据质量的改进，能够充分满足电网调度的需求。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

一种变电站数据质量评价方法，包括以下步骤：

步骤一：利用SCADA***得到变电站的遥测量监测数据并将数据存储到存储单元；

步骤二：基于电气物理规律及人工数据判别规律建立用于对变电站的各种监测数据进行分析的规则库；

步骤三：利用步骤二中的规则库中的电气物理规律进行每一条数据的完整性及准确性校核，根据数据的完整率及准确率对每一条数据质量进行量化，如果数据质量符合要求，则将数据存储至***数据库并输出，否则，这对该数据进行改进，将改进后的数据存储至***数据库并输出。

SCADA***得到变电站的遥测量监测数据包括有功功率、无功功率、电压、电流和功率因数。变电站的各种监测数据包括遥测量及遥信量，遥信量为“0”及“1”变量，遥测量包括有功功率、无功功率、电压、电流和功率因数。

所述步骤三中，进行准确性校核时，具体过程为：

由监测点的电压、电流和功率因数计算出该监测点对应的有功功率，将有功功率的测量值与此计算值进行对比，相差超过计算值的一定比例则确定此条数据为不准确数据即错误数据，该比例可以按照实际情况进行设置，定义为准确性系数；

准确性系数为ρ时，当数值满足下式时，判断该条数据为错误数据：

|P_测量值-P_计算值|＞|P_计算值*ρ|

其中，P_测量值为有功功率的测量值，有功功率的测量值是指利用SCADA***获取到的有功值，P_计算值为有功功率的计算值。

数据的准确率的定义为：

其中，C_准确性为数据的准确率，N_数据总数为数据的总数，N_{错误数据条数}为数据的错误数据条数。

上式判断的对象是一整条数据，一整条数据是指一个时刻的电压U、电流I、有功功率P、功率因数，利用这条数据所包含不同数值之间的物理关系即由监测点的电压、电流和功率因数的乘积计算出的结果为该监测点对应的有功功率，根据判据来判断数据是否存在问题。

所述步骤三中，进行完整性校核时，具体过程为：

每个监测点的数据都包含包括有功功率、电压、电流和功率因数在内的4个数据值，有功数值和有功计算值其中只有一个为0的情况，则可认定为该条数据不完整，这里认为：

当数据中的数值满足下式时，判断该条数据为不完整：

(P_测量值*P_计算值＝0)&((P_测量值≠0)||(P_计算值≠0))；

数据的完整率的定义为：

其中，I_完整性为数据的完整率。

所述步骤三中，数据质量的量化按照满分100分制进行，准确性和完整性在其中各占一定的比重，成为各自的权重；

V＝(C_准确性*w₁+I_完整性*w₂)*100，V为数据质量，w₁w₂为权重。

所述步骤三中，对数据进行改进，改进时：

针对缺失数据的处理，采用填补法或者直接删除，填补法通过模拟缺失数据的分布保持变量间的关系，这些缺补的数据只具备统计意义，不具备个体意义；

填补法具体包括平均值法、回归填补法和就近填补法；

平均值法即为：利用缺失值前后相邻数据的加和平均值代替该缺失值；

回归填补法：某一个量测值根据时间所形成的一系列历史数据可模拟出量测值随时间的变化趋势曲线，根据该趋势曲线填补对应时刻缺少的量测值，量测值比如为电压或电流；

就近填补法：是指利用该缺失值就近的量测值来代替该缺失值。

一种变电站数据质量评价***，包括SCADA***，SCADA***用于监测变电站的各种监测数据并将数据存储到相应的存储单元；

规则库，基于电气物理规律及人工数据判别规律建立的且用于对变电站的各种监测数据进行分析；

数据质量评价模块，用于根据变电站的监测数据的类型利用的规则库进行数据的完整性及准确性校核，根据数据的完整率及准确率对数据质量进行量化；

数据质量改进模块，用于数据质量评价模块评价该数据不符合要求时，对该数据进行改进，将改进后的数据存储至***数据库并输出。

所述数据质量评价模块包括完整性校核模块及准确性校核模块；

准确性校核模块，由监测点的电压、电流和功率因数计算出该监测点对应的有功功率，将有功功率的测量值与此计算值进行对比，相差超过计算值的一定比例则确定此条数据为不准确数据即错误数据；

完整性校核模块，每个监测点的数据都包含包括有功功率、电压、电流和功率因数在内的4个数据值，有功功率和有功计算值其中只有一个为0的情况，则可认定为该条数据不完整。

所述数据质量评价模块还包括量化模块，数据质量的量化按照满分100分制进行，准确性和完整性在其中各占一定的比重，成为各自的权重。

本发明的有益效果：

1.通过对数据的质量进行有效的校核，确定数据存在的问题并及时进行相应的校核，便于电网实施基于运行数据质量的变电站管理。

2.在数据的质量评价时，每一条数据的完整性及准确性校核，根据数据的完整率及准确率对每一条数据质量进行量化，采用适用于变电站运行数据质量评价改进，能够充分满足电网调度的需求。

3.本申请的评价***的规则库可以不断进行扩充，能够不断适应新的需求。

附图说明

图1本发明的整体工作流程图；

图2本发明的详细工作流程图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明进行详细说明：

如图1所示，一种变电站运营数据质量评价***，包括规则库、数据质量评价模块和数据质量改进模块；所述规则库，由一系列用于对数据质量进行评价和改进的规则组成；评价规则主要包括用于准确性及完整性评价的电路定律、历史数据对比规则、变化趋势排除规则和气象数据相关性原则，用于数据质量改善的相关数据估计规则。这些规则只是适用于本实施例的部分规则。

数据质量评价模块，根据接入数据选择适合的评价规则，执行具体评价流程，并将最终评价结果进行量化输出；所述数据质量改进模块，根据接入数据的具体评价结果及实际运行需要，对问题数据进行处理，提高整体数据质量。

本***的工作流程：如图2所示，变电站运行数据经过采集通道进入数据质量评价***后，有数据质量评价模块接收；数据质量评价模块识别接入数据的种类、数量，选择数据质量评价规则，并执行数据质量评价、输出评价结果；数据质量改进模块在接收到数据质量评价结果及数据后，首先确定是否需要进行改进：是，则选择适当的数据质量改进规则，执行改进功能，然后将改进后数据和原评价结果进行输出的进行输出，否则直接将数据和结果进行输出。

本发明是根据变电站接入电网的实际需要对规则库及各模块进行配置。规则包括电气物理规律及人工数据判别。电气物理规律是变电站运行数据中所包含的电气物理量所服从的物理规律，如欧姆定律；人工数据判别是由人工筛查数据的思路转化为适用于***的数据质量评价规则，这种规则不同于物理规律，是利用数据本身变化特点(如历史数据、变化趋势)及相关数据的变化特点来分析、改进数据质量。规则库本身具有可扩展性，支持规则的更新、删除、添加。

本发明可在准确性、完整性、一致性和时效性四个指标角度进行评价。一致性主要反映数据在格式、类型方面是否符合***要求。时效性则是反映数据接收时间与数据时间延迟程度。由于电力***的特殊性，数据质量的问题主要表现在准确性和完整性方面，本发明主要分析数据的准确性和完整性，并在此基础上进行改进。

具体例子及算法：

本实施例子根据实际需要主要从准确性和完整性上进行指标分析。在及时性的方面，由于终端上传的数据被采集到的时间大都是一致的，采集频率相同，数据上传不及时会导致数据完整性的问题，但一般不会表现在及时性的方面。

准确性用来表征数据数值与真实值的偏差大小。由于真实值是无法知道的，所以采用多种渠道来获得直接或者间接能够反映真实值的数值进行相互的比较和处理。这也是状态估计的基本思想。由于数据中仅包含有功、无功、电压、电流和功率因数。由电压、电流和功率因数可以计算出一个有功数值。将有功功率的测量值与此计算值进行对比，相差超过计算值的一定比例则确定此条数据为不准确数据。这个比例可以按照实际情况进行设置，定义为准确性系数。

其中，C_准确性为数据的准确率，N_数据总数为数据的总数，N_{错误数据条数}为数据的错误数据条数。

准确性系数为ρ时，当数值满足下式时，判断该条数据为错误：

|P_测量值-P_计算值|＞|P_计算值*ρ|

其中，P_测量值为有功功率的测量值，有功功率的测量值是指利用SCADA***获取到的有功值，P_计算值为有功功率的计算值。

上式判断的对象是一整条数据，利用这条数据所包含不同数值之间的物理关系，来判断数据是否存在问题。

完整性用来表征数据是否完整。在本算例中，每条数据都包含包括有功、电压、电流和功率因数在内的4个数据值。有功数值和有功计算值其中只有一个为0的情况，则可认定为该条数据不完整。

其中，I_完整性为数据的完整率，N_数据总数为数据的总数，N_{错误数据条数}为数据的错误数据条数。

当数据中的数值满足下式时，判断该条数据为不完整：

(P_测量值*P_计算值＝0)&((P_测量值≠0)||(P_计算值≠0))

最后，数据质量的量化按照满分100分制进行。准确性和完整性在其中各占一定的比重，成为各自的权重。

V＝(C_准确性*w₁+I_完整性*w₂)*100，V为数据质量，w₁w₂为权重。

数据质量评价的误差来源主要就是来源于错误数据的识别方法。本算例采用最简单的一个方法，就是利用同一物理量的量测值和计算值进行比较，来甄别出错误数据。改进方法：

1)将同一量测量的历史数据引入对比，如通过对某一点数据与其前后数据进行比较确定该点数据是否正确。

2)按照人工鉴别的思路，加入有效性判断的算法，如功率因数不能大于1。对数据本身变化趋势进行分析，例如长时间出现一个相同的数值，则该数据极有可能是错误数据。

3)计算数据质量综合评分时对各指标的权重提出较为合理的计算方法。

本发明的主要有益效果在于为决策提供依据，同时，通过数据质量的改进，有助于提高变电站的数据利用率。数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。本专利通过判断字段是否缺失来评估完整性。获取的数据中数据缺失的情况下算法自动赋值为0，因此数值为0的情况下可认为缺失。本申请的准确性判断是基于逻辑关系来判断的，如欧姆定律。

本发明完成了一种变电站运行数据质量评价，可作为独立的功能模块应用于电力***变电站管理调度***中。

对于本实施例，数据质量评价模块能够对接入***的变电站运行数据进行量化评价，可以作为调度人员实施基于运行数据质量的变电站管理。数据质量改进模块能够对接入的变电站运行数据进行矫正处理以提高其数据质量，从而间接提高调度人员基于此数据的调度决策的准确性。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种变电站数据质量评价方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤一：利用SCADA***得到变电站的遥测量监测数据并将数据存储到存储单元；

步骤二：基于电气物理规律及人工数据判别规律建立用于对变电站的各种监测数据进行分析的规则库；

步骤三：利用步骤二中的规则库中的电气物理规律进行每一条数据的完整性及准确性校核，根据数据的完整率及准确率对每一条数据质量进行量化，如果数据质量符合要求，则将数据存储至***数据库并输出，否则，这对该数据进行改进，将改进后的数据存储至***数据库并输出。

2.如权利要求1所述的一种变电站数据质量评价方法，其特征是，SCADA***得到变电站的遥测量监测数据包括有功功率、无功功率、电压、电流和功率因数。

3.如权利要求1所述的一种变电站数据质量评价方法，其特征是，所述步骤三中，进行准确性校核时，具体过程为：

由监测点的电压、电流和功率因数计算出该监测点对应的有功功率，将有功功率的测量值与此计算值进行对比，相差超过计算值的一定比例则确定此条数据为不准确数据即错误数据，这个比例可以按照实际情况进行设置，定义为准确性系数；

准确性系数为ρ时，当数值满足下式时，判断该条数据为错误数据：

|P_测量值-P_计算值|＞|P_计算值*ρ|

其中，P_测量值为有功功率的测量值，有功功率的测量值是指利用SCADA***获取到的有功值，P_计算值为有功功率的计算值。

4.如权利要求3所述的一种变电站数据质量评价方法，其特征是，数据的准确率的定义为：

其中，C_准确性为数据的准确率，N_数据总数为数据的总数，N_{错误数据条数}为数据的错误数据条数。

上式判断的对象是一整条数据，一整条数据是指一个时刻的电压U、电流I、有功功率P、功率因数，利用这条数据所包含不同数值之间的物理关系即由监测点的电压、电流和功率因数的乘积计算出的结果为该监测点对应的有功功率，根据判据来判断数据是否为错误数据。

5.如权利要求1所述的一种变电站数据质量评价方法，其特征是，所述步骤三中，进行完整性校核时，具体过程为：

每个监测点的数据都包含包括有功功率、电压、电流和功率因数在内的4个数据值，有功数值和有功计算值其中只有一个为0的情况，则可认定为该条数据不完整，这里认为：

当数据中的数值满足下式时，判断该条数据为不完整：

(P_测量值*P_计算值＝0)&((P_测量值≠0)||(P_计算值≠0))；

P_测量值为有功功率的测量值，有功功率的测量值是指利用SCADA***获取到的有功值，P_计算值为有功功率的计算值。

6.如权利要求5所述的一种变电站数据质量评价方法，其特征是，数据的完整率的定义为：

其中，I_完整性为数据的完整率，N_数据总数为数据的总数，N_{错误数据条数}为数据的错误数据条数。

7.如权利要求1所述的一种变电站数据质量评价方法，其特征是，所述步骤三中，数据质量的量化按照满分100分制进行，准确性和完整性在其中各占一定的比重，成为各自的权重；

V＝(C_准确性*w₁+I_完整性*w₂)*100，V为数据质量，w₁w₂为权重。

8.如权利要求1所述的一种变电站数据质量评价方法，其特征是，所述步骤三中，对数据进行改进，改进时：

针对缺失数据的处理，采用填补法或者直接删除，填补法通过模拟缺失数据的分布保持变量间的关系；

填补法具体包括平均值法、回归填补法和就近填补法；

平均值法即为：利用缺失值前后相邻数据的加和平均值代替该缺失值；

回归填补法：某一个量测值根据时间所形成的一系列历史数据可模拟出量测值随时间的变化趋势曲线，根据该趋势曲线填补对应时刻缺少的量测值，量测值比如为电压或电流；

就近填补法：是指利用该缺失值就近的量测值来代替该缺失值。

9.一种变电站数据质量评价***，其特征是，包括SCADA***，SCADA***用于监测变电站的各种监测数据并将数据存储到相应的存储单元；

规则库，基于电气物理规律及人工数据判别规律建立的且用于对变电站的各种监测数据进行分析；

数据质量评价模块，用于根据变电站的监测数据的类型利用的规则库进行数据的完整性及准确性校核，根据数据的完整率及准确率对数据质量进行量化；

数据质量改进模块，用于数据质量评价模块评价该数据不符合要求时，对该数据进行改进，将改进后的数据存储至***数据库并输出。

10.如权利要求9所述的一种变电站数据质量评价***，其特征是，所述数据质量评价模块包括完整性校核模块及准确性校核模块；

准确性校核模块，由监测点的电压、电流和功率因数计算出该监测点对应的有功功率，将有功功率的测量值与此计算值进行对比，相差超过计算值的一定比例则确定此条数据为不准确数据即错误数据；

完整性校核模块，每个监测点的数据都包含包括有功功率、电压、电流和功率因数在内的4个数据值，有功功率和有功计算值其中只有一个为0的情况，则可认定为该条数据不完整；

所述数据质量评价模块还包括量化模块，数据质量的量化按照满分100分制进行，准确性和完整性在其中各占一定的比重，成为各自的权重。