CN111191915B - 一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法 - Google Patents

一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法，包括以下步骤：步骤S1：对双电源用户进行筛选；步骤S2：对双电源用户进行电压相关性计算；步骤S3：进行双电源用户特征构造；步骤S4：根据用户特征对双电源用户进行异常识别；步骤S5：根据识别结果对双电源用户进行异常排查。本发明通过对双电源用户进行线变异常识别，计算每个双电源用户的嫌疑度，按照嫌疑度从大到小进行排序，从嫌疑度大的用户开始重点排查，有效识别双电源用户中线变错误的用电用户，使线变异常有目标的进行排查，节约排查时间和排查人力，极大降低供电企业和用电客户的经济损失。

Description

一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析 方法
技术领域
本发明涉及配电网技术领域，尤其涉及一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法。
背景技术
目前双电源关系识别主要通过人工现场排查的方式进行，人工对线路的相关指标进行监控，针对异常的线路进行现场检查，识别存在异常关系的双电源用户。
在线路建档以及后期运维过程中，由于档案记录未及时更新，导致10kV线路中存在部分变压器与线路对应关系(简称线变关系)存在异常。传统方法是通过人工排查的方式来定位异常，这种方法耗时耗力。线变关系错误对供电企业影响较大，尤其影响供电服务水平和成本核算。由于线变关系错误，线路停电时无法及时告知用电客户，直接造成用电客户的经济损失。另一方面，由于档案关系的错误，导致供电企业对每条线路的成本核算错误，影响供电企业的正常经营和长期规划。
双电源问题是线变异常问题的特殊情况，指的是一个高压用户存在两个或多个计量点，每个计量点分别对应着一条线路。由于现场安装或档案录入原因，导致线路与计量点关系错误。
例如，一种在中国专利文献上公开的“一种基于智能配电网的电力用户用电评价方法”，其公告号：CN110472894A，其申请日：2019年11月19日，包括如下步骤：S1、收集电网侧、用户侧的数据信息；S2、对收集到的数据信息进行清洗，获得有效数据信息；S3、根据有效数据信息，建立电力用户用电评价模型，对智能配电网进行评价。通过建立电力用户用电评价模型，对电网进行评价，但是，该申请依然难以区分定位变压器与线路对应关系的异常，对电网的评价缺少实质性内容，无法有效识别双电源用户中线变错误的用电用户。
发明内容
本发明主要解决现有的技术存在无法有效识别双电源用户中线变错误的用电用户的问题；提供一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法，有效识别双电源用户中线变错误的用电用户，减少排查时间和成本，极大降低供电企业和用电客户的经济损失。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法，包括以下步骤：步骤S1：对双电源用户进行筛选；步骤S2：对双电源用户进行电压相关性计算；步骤S3：进行双电源用户特征构造；步骤S4：根据用户特征对双电源用户进行异常识别；步骤S5：根据识别结果对双电源用户进行异常排查。
作为优选，所述的步骤S1中，设置分析区域，对该区域内的所有变压器进行标记，包括变压器的类型以及变压器的位置。设置一定的区域进行变压器排查，使排查过程和排查速度根据迅速有效，减少电网工作人员的排查所需时间，提高工作效率。
作为优选，对双电源用户筛选时包括以下步骤：步骤S11：专变用户筛选；步骤S12：专变用户过滤；步骤S13采集稳定性过滤。根据不同变压器的性质，从所有的变压器中选出所有的专变用户，按照每个专变用户对应2块电表、且每块电表对应不同的线路的规则进行过滤，进一步筛选专变用户，获取一个月内负荷采集成功率超过70％的变压器，得到稳定的双电源用户。
作为优选，所述的步骤S2中，对双电源用户进行编号并定义为userid1、userid2…useridn，对用户userid1的两个电表定义为meterno1和meterno2，对每个电表对应的线路定义为lineid1和lineid2，假设userid＝j，meterno＝m的电表，与线路n的相关系数为Pmn,j，其计算式为：
Figure GDA0004157752300000021
其中，N为线路n下的变压器数量，Pearsonmi,j为meterno＝m和meterno＝i电表的皮尔逊相关系数。对于序列x和序列y而言，皮尔逊相关系数的计算式如下所示：
Figure GDA0004157752300000022
其中Xi为序列x中的第i个元素，Yi为序列y中的第i个元素，
Figure GDA0004157752300000023
为序列x的平均值，/>
Figure GDA0004157752300000024
为序列y的平均值。
作为优选，所述的步骤S3中，根据电压相关性，计算电表meterno1的特征为：
Pm1＝P_12-P_11
其中，P_11为用户userid1、电表meterno1与线路lineid1的相关系数，P_12为用户userid1、电表meterno1与线路lineid2的相关系数，Pm1为电表meterno1的特征，计算电表meter2的特征为：
Pm2＝P_21-P_22
其中，其中，P_21为用户userid1、电表meterno2与线路lineid1的相关系数，P_22为用户userid1、电表meterno2与线路lineid2的相关系数，Pm2为电表meterno2的特征，根据电表特征计算双电源用户的特征为：
Pu1＝[Pm1,Pm2]
其中，Pu1为双电源用户userid1的特征。
作为优选，所述的步骤S4中，根据双电源用户的特征，进行双电源用户的嫌疑度计算，计算方法包括以下步骤：步骤S41：若Pm1和Pm2均大于0时，计算双电源用户的嫌疑度；步骤S42：若Pm1和Pm2均小于0时，计算双电源用户的嫌疑度；步骤S43：若Pm1大于0而Pm2小于0时，计算双电源用户的嫌疑度；步骤S44：若Pm1小于0而Pm2大于0时，计算双电源用户的嫌疑度。
作为优选，所述的步骤S41中，双电源用户的嫌疑度计算式为：
Figure GDA0004157752300000031
其中，Psp1为双电源用户的嫌疑度。
作为优选，所述的步骤S43中，双电源用户的嫌疑度计算式为：
Psp1＝|Pm1|-|Pm2|
其中，Psp1为双电源用户的嫌疑度。
本发明的有益效果是：通过对双电源用户进行线变异常识别，计算每个双电源用户的嫌疑度，按照嫌疑度从大到小进行排序，从嫌疑度大的用户开始重点排查，有效识别双电源用户中线变错误的用电用户，使线变异常有目标的进行排查，节约排查时间和排查人力，极大降低供电企业和用电客户的经济损失。
附图说明
图1是实施例一的本侧线路的电压相关性分布图。
图2是实施例一的对侧线路的电压相关性分布图。
图3是实施例一的双电源用户特征Pu1散点图。
图4是实施例一的双电源用户特征Pu1热力图。
图5是实施例一的双电源用户嫌疑度分布图。
图6是实施例一的异常双电源用户分布图。
图7是实施例一的用户线变关系分析方法流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例一：一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法，如图7所示，包括以下步骤：步骤S1：双电源用户的筛选；设置分析区域，对该区域内的所有的变压器进行标记，找到所有的变压器，并根据以下步骤进行筛选：步骤S11：专变用户筛选；按照变压器的资产性质，从所有的变压器中选出专变用户；步骤S12：按照1个专变用户对应2块电表，并且每块电表对应不同的线路的规则进行过滤；步骤S13：采集稳定性过滤；获取近一个月负荷数据采集成功率超过70％的变压器，最终得到采集稳定的双电源用户。
步骤S2：电压相关性计算；对每个双电源用户进行编号定义为userid1、userid2…useridn，对用户userid1的两个电表定义为meterno1和meterno2，对每个电表对应的线路定义为lineid1和lineid2。分别计算每个电表与同用户下所有线路下电表的电压相关性，取平均值作为该电表与该看路的平均值，对userid＝j，meterno＝m的电表而言，与线路n的相关系数为Pmn,j，等于该电表与线路n下所有变压器的皮尔逊相关性平均值，具体计算式如下所示：
Figure GDA0004157752300000041
其中，N为线路n下的变压器数量，Pearsonmi,j为meterno＝m和meterno＝i电表的皮尔逊相关系数。对于序列x和序列y而言，皮尔逊相关系数的计算式如下所示：
Figure GDA0004157752300000042
/>
其中Xi为序列x中的第i个元素，Yi为序列y中的第i个元素，
Figure GDA0004157752300000043
为序列x的平均值，/>
Figure GDA0004157752300000044
为序列y的平均值。为方便表达，定义本侧线路为档案中表计所属线路，对侧线路为同用户下另一个表计的档案所属线路。针对某个具体用户userid1，电表meterno1与线路lineid1和线路lineid2相关系数分别为P_11和P_12，meterno2与lineid1和lineid2相关系数分别为P_21和P_22。
步骤S3：特征构造；根据电压相关性的计算结果，计算电表meterno1的特征为：Pm1＝P_12-P_11，电表meter2的特征为Pm2＝P_21-P_22，根据电表的特征计算双电源用户userid1的特征为Pu1＝[Pm1,Pm2]，同理，计算其他双电源用户的特征。
步骤S4：异常识别；根据业务调研发现，双电源异常只存在变压器与线路所属关系不一致的情况，不存在同个用户的两个电表接在同一条线路的情况。根据步骤S3的双电源用户特征Pu1＝[Pm1,Pm2]，若Pm1大于0，说明对电表meterno1而言，线路lineid2的相关性大于线路lineid1，即电表meterno1属于线路lineid2的概率较大，若Pm2大于0，说明对电表meterno2而言，线路lineid4的相关性大于线路lineid1，即电表meterno2属于线路lineid2的概率较大，基于此，对双电源用户嫌疑度进行计算，包括以下步骤：步骤S41：若Pm1和Pm2均大于0，则用户的嫌疑度计算式为：
Figure GDA0004157752300000051
其中，Psp1为双电源用户的嫌疑度。
步骤S42：若Pm1和Pm2均小于0，则嫌疑度为0。
步骤S43：若Pm1大于0而Pm2小于0，若|Pm1|≤|Pm2|，说明用户正常，嫌疑度为0；若|Pm1|>|Pm2|，则为嫌疑用户，其嫌疑度计算式为：
Psp1＝|Pm1|-|Pm2|
其中，Psp1为双电源用户的嫌疑度。
步骤S44：若Pm1小于0而Pm2大于0，若|Pm1|≤|Pm2|，说明用户正常，嫌疑度为0；若|Pm1|>|Pm2|，则为嫌疑用户，其嫌疑度计算式为：
Psp1＝|Pm1|-|Pm2|
其中，Psp1为双电源用户的嫌疑度。
步骤S5：根据步骤S4的异常识别，对用户进行有序排查；选取出正常用户和异常用户，并根据嫌疑度大小对用户进行排序，对嫌疑度较大的用户进行重点排查。
在具体应用中，对国家电网某地市进行分析，从2.7万名高压用户中筛选得到数据完整的双电源用户589名。计算了某段时间区间内所有双电源用户的每个电表与本侧线路和对侧线路的电压相关性，电压分布特征如图1和图2所示，针对每个双电源用户，绘制用户特征Pu1的散点图和热力图，如图3和图4所示，大部分双电源用户集中在原点附近和第三象限，少部分在第二第四象限，极少在第一象限；如图5和图6所示，计算每个双电源用户的嫌疑度，根据嫌疑度画出分布图，对异常用户进行标记和等级划分，排查人员根据用户嫌疑度分布图和异常用户等级对线变异常进行排查，对嫌疑度高的用户进行重点排查，使线变排查具有目的性和方向性，节约时间和人力。
本发明通过对双电源用户进行线变异常识别，计算每个双电源用户的嫌疑度，按照嫌疑度从大到小进行排序，从嫌疑度大的用户开始重点排查，有效识别双电源用户中线变错误的用电用户，使线变异常有目标的进行排查，节约排查时间和排查人力，极大降低供电企业和用电客户的经济损失。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

Claims (3)

1.一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对双电源用户进行筛选；
步骤S2：对双电源用户进行电压相关性计算；
步骤S3：进行双电源用户特征构造；
步骤S4：根据用户特征对双电源用户进行异常识别；
步骤S5：根据识别结果对双电源用户进行异常排查；
电压相关性计算：对每个双电源用户进行编号定义为userid1、userid2…useridn，对用户userid1的两个电表定义为meterno1和meterno2，对每个电表对应的线路定义为lineid1和lineid2，分别计算每个电表与同用户下所有线路下电表的电压相关性，取平均值作为该电表与该线路的平均值，对userid＝j，meterno＝m的电表而言，与线路n的相关系数为Pmn，j，等于该电表与线路n下所有变压器的皮尔逊相关性平均值，计算式为：
Figure FDA0004180423480000011
其中，N为线路n下的变压器数量，Pearsonmi，j为meterno＝m和meterno＝i电表的皮尔逊相关系数，对于序列x和序列y而言，皮尔逊相关系数的计算式如下所示：
Figure FDA0004180423480000012
其中Xi为序列x中的第i个元素，Yi为序列y中的第i个元素，
Figure FDA0004180423480000013
为序列x的平均值，/>
Figure FDA0004180423480000014
为序列y的平均值；
根据电压相关性的计算结果，计算电表meterno1的特征为：Pm1＝P_12-P_11，其中，P_11为用户userid1、电表meterno1与线路lineid1的相关系数，P_12为用户userid1、电表meterno1与线路lineid2的相关系数，Pm1为电表meterno1的特征，电表meterno2的特征为Pm2＝P_21-P_22，其中，P_21为用户userid1、电表meterno2与线路lineid1的相关系数，P_22为用户userid1、电表meterno2与线路lineid2的相关系数，Pm2为电表meterno2的特征；根据电表的特征计算双电源用户userid1的特征为Pu1＝[Pm1,Pm2]，根据双电源用户的特征，对双电源用户嫌疑度进行计算，包括以下步骤：步骤S41：若Pm1和Pm2均大于0，则用户的嫌疑度计算式为：
Figure FDA0004180423480000021
步骤S42：若Pm1和Pm2均小于0，则嫌疑度为0；
步骤S43：若Pm1大于0而Pm2小于0，若|Pm1|≤|Pm2|，说明用户正常，嫌疑度为0；若|Pm1|＞|Pm2|，则为嫌疑用户，其嫌疑度计算式为：
Psp1＝|Pm1|-|Pm2|；
步骤S44：若Pm1小于0而Pm2大于0，若|Pm1|≤|Pm2|，说明用户正常，嫌疑度为0；若|Pm1|＞|Pm2|，则为嫌疑用户，其嫌疑度计算式为：
Psp1＝|Pm1|-|Pm2|
其中，Psp1为双电源用户的嫌疑度；根据双电源用户的嫌疑度进行异常识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法，其特征在于，所述步骤S1中，设置分析区域，对该区域内的所有变压器进行标记，包括变压器的类型以及变压器的位置。
3.根据权利要求2所述的一种基于配电网运行数据的10kV双电源用户线变关系分析方法，其特征在于，对双电源用户筛选时包括以下步骤：
步骤S11：专变用户筛选；
步骤S12：专变用户过滤；
步骤S13：采集稳定性过滤。
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