CN110750760B - 一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法，该方法基于时序采集电网实测及预测负荷数据和电网拓扑数据；通过潮流算法分别获得馈线实际运行时的理论线损实际值以及基于馈线正常稳态运行下的理论线损预测值；计算理论线损率残差并采用简单移动平均算法对其进行数据平滑；基于历史稳态数据建立馈线稳态控制图，监控理论线损率残差的异常情况，反映实际理论线损与预测理论线损的偏差大小，从而判断实际理论线损的异常情况。本发明方法能够有效地检测异常理论线损，促使电网公司及时发现并快速处理线路的异常情况，提高电网公司理论线损异常检测效率，保障电网的供电可靠性和供电质量。

Description

一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法
技术领域
本发明属于电力能耗检测技术，具体涉及一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法。
背景技术
线损是评估电网设计规划、技术设备和经济运行等的综合指标，可以被分为理论线损和管理线损。管理线损主要是由消费者的异常电力行为引起的电能损耗，如窃电等。理论线损又称为技术线损，主要是电网各元件上的能耗损失，如导线和变压器等，其包括不变损耗和可变损耗。
目前，线损的异常检测主要集中在管理线损上。但是与管理线损相比，理论线损从根本上决定了线损的大小。通过对电网理论线损的构成和分布进行深入分析，可以识别电网安全的薄弱点，制定有针对性的节能减损措施，提高经济运行水平和电网的可靠性。因此，理论线损的异常检测是亟待解决的问题。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法，能够及时检测电网***是否出现理论线损异常情况。
技术方案：一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法，包括以下步骤：
(1)基于多源数据集，获取电网***信息，包括电网拓扑数据和电网实测负荷数据；
(2)通过潮流算法分别计算电网的实际理论线损和预测理论线损；
(3)根据实际理论线损与预测理论线损计算理论线损率残差；
(4)建立馈线稳态控制图，得到控制图的统计量和控制限；
(5)利用稳态控制图的统计量和控制限对馈线理论线损进行异常检测。
进一步的，步骤(1)所述多源数据集包括电网内部数据源和外部数据源，还包括电网拓扑结构以及各电力设备参数、馈线用户的实际负荷数据、馈线用户的预测负荷数据。
电网***监控包括数据采集与监视控制***(SCADA)、地理信息***(GIS)和能量管理***(EMS)***等数据，基于GIS***获取所需馈线的电网拓扑结构以及各电力设备参数，基于SCADA***获取馈线用户的实际负荷数据，基于电网负荷预测***获取馈线用户的预测负荷数据。
进一步的，所述步骤(2)结合馈线的拓扑结构和实际负荷数据，通过潮流计算获取电网各元件的实际电能总损耗，即实际理论线损值；结合馈线的拓扑结构和预测负荷数据，通过潮流计算获取预测理论线损值。
进一步的，所述步骤(3)为了反映馈线理论线损占电力网络供应电量的百分数，把理论线损率作为统计量，计算实际理论线损率和预测理论线损率，并通过比较二者绝对值得到理论线损率残差，反映实际理论线损与预测理论线损之间的偏差大小。具体公式如下：
Figure BDA0002202315550000021
Figure BDA0002202315550000022
PR＝|AV-PV|
其中，AT,AS,AV分别为该条馈线的实际理论线损值、实际供电量和实际理论线损率；PT,PS,PV分别为该条馈线的预测理论线损值、预测供电量和预测理论线损率；PR为理论线损率残差。
进一步的，所述步骤(4)基于正常运行下的历史稳态理论线损率残差数据，建立稳态R控制图。控制图可以根据数理统计原理分析和判断理论线损率残差数据的异常情况，其主要由三部分构成：中心限CL，下控制限LCL和上控制限UCL，能够对理论线损率残差数据超出上限的样本点予以警报。建立稳态R控制图的具体步骤如下：
1)假设理论损失率数据TL被分成m组，m表示样本数。每组样本由实际理论线损率AV和预测理论线损率PV组成；
2)求取每组样本的极差Ri：
Ri＝max TLi-min TLi＝|AVi-PVi|＝PRi
其中i表示第i组样本，TLi表示第i组样本的理论损失率。
3)利用简单移动平均法对理论线损率残差数据PR进行平滑处理，计算公式如下：
Figure BDA0002202315550000023
其中SMAn表示第n组样本的移动平均值，PRn-i表示第n-i组样本的理论线损率残差，T表示周期。
4)计算所有样本组的平均残差，计算公式如下：
Figure BDA0002202315550000024
5)确定R控制图的上控制限UCL、下控制限LCL以及中心线CL：
Figure BDA0002202315550000025
LCL＝0.000
Figure BDA0002202315550000026
进一步的，所述步骤(5)利用步骤(4)中稳态R控制图的统计量和控制限对理论线损残差数据进行异常情况监控，反映实际理论线损与预测理论线损的偏差大小，从而判断实际理论线损的异常情况：若样本点的理论线损率残差值越过控制限，说明该样本点的实际理论线损与预测理论线损之间的偏差超出了稳态范围，从而判断实际理论线损出现异常情况；若样本点的理论线损率残差值在控制限范围内，则说明该样本点的实际理论线损正常。
有益效果：与现有技术相比，本发明所述方法可有效地检测异常理论线损，促使电网公司及时发现并快速处理线路的异常情况，提高电网公司理论线损异常检测效率，保障电网的供电可靠性和供电质量。
附图说明
图1是本发明所述方法的流程图；
图2是实施例一条10kV馈线的线路拓扑结构；
图3是实施例理论线损率曲线对比图；
图4是实施例未经过数据平滑的R控制图；
图5是实施例经过数据平滑的R控制图；
图6是实施例理论线损检测结果图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明所公开的技术方案，下面通过具体的实施例并结合附图进行详细地说明。
本发明提供的是一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法，该方法的流程图如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1、基于多源数据集，获取电网***相关信息：
利用电网内部数据源和外部数据源，包括数据采集与监视控制***(SCADA)、地理信息***(GIS)和能量管理***(EMS)***等数据。基于GIS***获取所需馈线的电网拓扑结构以及各电力设备参数，基于SCADA***获取馈线用户的实际负荷数据，基于电网负荷预测***获取馈线用户的预测负荷数据。
本实施例以位于天津的一条10kV馈线为例，该网络的拓扑结构如图2所示，共有26台变压器，其中11台公变，15台专变。采集该条馈线从2019年3月1日到2019年3月31日的实际和预测负荷数据，采样时间间隔为15min。由于负荷预测误差会影响异常检测结果，因此保证负荷预测精度非常重要。以平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)作为预测误差评估标准，计算公式如下式所示：
Figure BDA0002202315550000031
Figure BDA0002202315550000041
其中d表示样本容量；Pi是实际负荷值，Pi'是预测负荷值。
表1为11个公用变压器时长一个月的预测负荷数据的MAE和MAPE。基于表1，可以判断负荷预测效果较好，精度较高。
表1.公用变压器的MAE和MAPE预测结果
Figure BDA0002202315550000042
假设图2的10kV馈线在2019年3月1日到2019年3月31日期间电网运行正常。为了验证本发明所述方法的有效性，基于原馈线正常运行的基础上设置了三个异常场景：假设在3月31日19:15～21:15期间存在如下情况：
1)导线1出现异常，造成变压器T4的负荷率下降至0％；
2)导线2出现异常，造成变压器T9的负荷率下降至0％；
3)导线3出现异常，造成变压器T10的负荷率下降至0％。
步骤2、基于电网***相关信息，通过潮流计算获取实际理论线损和预测理论线损：
结合馈线的拓扑结构和实际负荷数据，通过潮流计算获取电网各元件的实际电能总损耗，即实际理论线损值；结合馈线的拓扑结构和预测负荷数据，通过潮流计算获取预测理论线损值。
步骤3、比较实际理论线损与预测理论线损，计算理论线损率残差：
为了反映馈线理论线损占电力网络供应电量的百分数，把理论线损率作为统计量，计算实际理论线损率和预测理论线损率，并通过比较二者绝对值得到理论线损率残差，反映实际理论线损与预测理论线损之间的偏差大小。
现通过潮流计算获取图2馈线的实际与预测理论线损值，实际理论线损率AV与预测理论线损率PV可以分别表示为：
Figure BDA0002202315550000043
Figure BDA0002202315550000044
PR＝|AV-PV|
其中，AT,AS分别为该条馈线的实际理论线损值和实际供电量；PT,PS分别为该条馈线的预测理论线损值，预测供电量；PR为理论线损率残差。图4是该条馈线的理论线损率曲线对比图，包括正常情况以及三个异常场景运行下的实际理论线损率。
步骤4、建立馈线稳态控制图，得到控制图的统计量和控制限：
基于正常运行下的历史稳态理论线损率残差数据，建立稳态R控制图。控制图可以根据数理统计原理分析和判断理论线损率残差数据的异常情况，其主要由三部分构成：中心限CL，下控制限LCL和上控制限UCL，能够对理论线损率残差数据超出上限的样本点予以警报。
以图2的10kV馈线自2019年3月1日到3月30日的理论线损率数据作为历史数据，然后建立稳态R控制图。
具体步骤如下：
1)假设理论损失率TL被分成m组，m表示样本数。每组样本由实际理论线损率AV和预测理论线损率PV组成。本案例中，m取值为30*96。
2)求取每组样本的极差Ri：
Ri＝max TLi-min TLi＝|AVi-PVi|＝PRi
其中i表示第i组样本，TLi表示第i组样本的理论线损率。
3)利用简单移动平均法对理论线损率残差数据PR进行平滑处理，计算公式如下：
Figure BDA0002202315550000051
其中SMAn表示第n组样本的移动平均值，PRn-i表示第n-i组样本的理论线损率预测残差，T表示周期。本案例中，T取值为3。
4)计算所有样本组的平均残差，计算公式如下：
Figure BDA0002202315550000052
5)确定R控制图的上限UCL、下限LCL以及中心线CL：
Figure BDA0002202315550000053
LCL＝0.000
Figure BDA0002202315550000054
本实施例的控制上限和控制下限分别为0.0132和0.0000。图4和图5分别是未经过数据平滑和经过数据平滑建立的R控制图。由这两幅图可知，如果负荷的预测误差很大，一些正常样本将位于控制上控制限之外。为了实现R控制图的稳定状态，有必要采用数据平滑算法对理论线损率残差数据进行平滑处理。
步骤5、利用稳态控制图的统计量和控制限对理论线损进行异常检测：
利用步骤(4)中稳态R控制图的统计量和控制限对理论线损残差数据进行异常情况监控，反映实际理论线损与预测理论线损的偏差大小，从而判断实际理论线损的异常情况：若样本点的理论线损率残差值越过控制限，说明该样本点的实际理论线损与预测理论线损之间的偏差超出了稳态范围，从而判断实际理论线损出现异常情况；若样本点的理论线损率残差值在控制限范围内，则说明该样本点的实际理论线损正常。
本实施例以该条馈线在2019年3月31日的数据作为测试数据集。图6为三个异常场景的检测结果图，可以看出，在19:15～21:15期间的样本点的理论线损率残差数据均超出了R控制图的上控制限，从而判断这些样本点的实际理论线损出现异常。因此，本发明中提出的基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法是可行的。

Claims (3)

1.一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)基于多源数据集，获取电网***信息，包括电网拓扑数据和电网实测负荷数据；
(2)通过潮流算法分别计算电网的实际理论线损和预测理论线损；
(3)根据实际理论线损与预测理论线损计算理论线损率残差；
(4)建立馈线稳态控制图，得到控制图的统计量和控制限；
(5)利用稳态控制图的统计量和控制限对馈线理论线损进行异常检测；
其中，步骤(3)将理论线损率作为统计量，计算实际理论线损率和预测理论线损率，并通过比较二者绝对值得到理论线损率残差，具体计算公式如下：
Figure FDA0004059199670000011
Figure FDA0004059199670000012
PR＝|AV-PV|
其中，AT，AS，AV分别为馈线的实际理论线损值、实际供电量和实际理论线损率；PT，PS，PV分别为馈线的预测理论线损值、预测供电量和预测理论线损率；PR为理论线损率残差；
步骤(4)基于正常运行下的电网历史稳态理论线损率残差数据，建立稳态R控制图，所述控制图根据数理统计原理分析和判断理论线损率残差数据的异常情况，包括中心限CL，下控制限LCL和上控制限UCL三部分，并对理论线损率残差数据超出上限的样本点予以警报；
建立稳态R控制图的具体步骤如下：
1)假设理论损失率数据TL被分成m组，m表示样本数，每组样本由实际理论线损率AV和预测理论线损率PV组成；
2)求取每组样本的极差Ri，其计算表达式如下：
Ri＝maxTLi-minTLi＝|AVi-PVi|＝PRi
其中i表示第i组样本，TLi表示第i组样本的理论线损率；
3)通过简单移动平均法对理论线损率残差数据PR进行平滑处理，计算公式如下：
Figure FDA0004059199670000013
其中SMAn表示第n组样本的移动平均值，PRn-i表示第n-i组样本的理论线损率残差，T表示周期；
4)计算所有样本组的平均残差，计算公式如下：
Figure FDA0004059199670000014
5)确定R控制图的上控制限UCL、下控制限LCL以及中心线CL：
Figure FDA0004059199670000021
LCL＝0.000
Figure FDA0004059199670000022
步骤(5)根据步骤(4)中稳态R控制图的统计量和控制限对理论线损残差数据进行异常情况监控，通过实际理论线损与预测理论线损的偏差大小，从而判断实际理论线损的异常情况；
异常情况判断包括以下两种情况：
(a)若样本点的理论线损率残差值越过控制限，表示该样本点的实际理论线损与预测理论线损之间的偏差超出了稳态范围，则判断实际理论线损出现异常情况；
(b)若样本点的理论线损率残差值在控制限范围内，表示该样本点的实际理论线损正常。
2.根据权利要求1所述的基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法，其特征在于：步骤(1)所述多源数据集包括电网内部数据源和外部数据源，电网***信息包括电网拓扑结构以及各电力设备参数、馈线用户的实际负荷数据、馈线用户的预测负荷数据。
3.根据权利要求1所述的基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法，其特征在于：步骤(2)基于电网馈线的拓扑结构和实际负荷数据，通过潮流计算获取电网各元件的实际电能总损耗，得到实际理论线损值；基于电网馈线的拓扑结构和预测负荷数据，通过潮流计算获取预测理论线损值。
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