CN115358431A - 一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法，包括步骤1，数据分析，具体包括步骤1.1，数据导入，步骤1.2，数据处理，步骤1.3，交叉验证；步骤2，GIS模型构建；步骤3，拓扑分析，采用GIS模型进行空间层面的陪停搜索，生成具有空间层面的停电设备列表，通过拓扑分析生成因设备检修导致的具有点和线特征的陪停设备，将拓扑分析和GIS模型关联起来，得到准确、完善的停电设备列表；步骤4，可视化展示。本发明通过建立指标体系搭建模型进行停电判断，并基于GIS模型进行陪停设备识别，通过拓扑分析开展停电范围智能识别，最后输出最终结果，并进行停电范围可视化展示和停电提醒。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于陪停决策领域的基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法。
背景技术
用户平均停电时间、用户平均停电次数、用户平均故障停电次数等是衡量供电可靠性的关键指标，供电可靠性反映电网***持续供电能力，也是考核供电***供电质量的重要指标。目前，电网公司为提高供电可靠性付出了很大的财力和物力。为了解决供电可靠性问题，及时发现停电事件，准确研判停电范围，采取应对举措十分重要。
由于设备的拓扑数据与地理信息数据没有有效关联，无法快速准确地找出检修设备导致的停电范围，直接影响工作效率，并且有可能漏报停电范围导致用户投诉率上升。因此，需找出检修计划中的检修设备在空间上和拓扑上影响的所有必须陪同停电的设备所确定的电气范围，以便在检修工作之前，及时发布停电信息避免不必要的用户投诉。
目前，空间上的陪停设备分析主要靠人工对现场进行分析判断，容易造成漏判等问题，效率低下。拓扑上的分析则主要基于拓扑关系的连通性进行判断，找出停电设备影响的所有无法转供电的设备作为陪停设备。拓扑陪停范围的搜索方法主要分为矩阵法和树搜索法。矩阵法是通过邻接矩阵表征节点与节点之间的连通关系，或者通过关联矩阵来表征节点和支路的关系得到表征配电网连通性的全连通矩阵。树搜索法由某一节点出发，按照路径搜索相关节点和支路，进行连通片的划分，主要分为深度优先算法和广度优先算法两种。无论采用矩阵法还是采用树搜索法都需要对开关的状态进行在线更新，以便能够准确分析拓扑结构。还有一种定义反映开关状态的布尔向量信息表、无需对矩阵自乘的算法，来实现网络的动态拓扑，但是该方法编程过于繁琐，而且当开关位置变化时，需要重新编制开关状态信息表，工作量大，不利于在线快速准确识别停电范围。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法，通过建立指标体系搭建模型进行停电判断，并基于GIS模型进行陪停设备识别，通过拓扑分析开展停电范围智能识别，最后输出最终结果，并进行停电范围可视化展示和停电提醒。
实现上述目的的一种技术方案是：一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法，包括如下步骤：
步骤1，数据分析，选取涉及停电事件的数据，包括智能公用配电变压器***、营配贯通***和生产管理***的数据进行数据分析，具体包括如下步骤：
步骤1.1，数据导入，导入停电记录源数据，包括终端停电明细数据、周计划停电明细数据和设备故障主动处理明细数据；
步骤1.2，数据处理，依据数据质量评估模型，从一致性、完整性、准确性、冗余性的维度对停电事件进行质量评估，通过筛选、组合、排序方式对明细数据进行有效整理，解决明细数据中存在的问题，消除噪声数据和无关数据，最终形成可供监测、分析的准确数据；
步骤1.3，交叉验证，通过数据间的相互校验，将停电记录加以区分，明确故障停电和计划停电；
步骤2，GIS模型构建，根据陪停安全距离的要求，在选中的需要检修的设备周围建立多边形图层，对新生成图层进行陪停范围分析，具体对于点、线、面三种要素生成的图层如下：
步骤2.1，给一个点要素图层建立缓冲区，以选中的点要素为圆心，在其周围按照陪停安全距离要求的半径生成圆进行分析；
步骤2.2，给一个线要素图层建立缓冲区，以线要素为中心轴线，生成距中心轴线规定安全距离的平行条带多边形；
步骤2.3，给一个面要素图层建立缓冲区，向外或向内扩展陪停安全距离要求，生成新的多边形进行分析；
步骤3，拓扑分析，采用GIS模型进行空间层面的陪停搜索，生成具有空间层面的停电设备列表，通过拓扑分析生成因设备检修导致的具有点和线特征的陪停设备，将拓扑分析和GIS模型关联起来，得到准确、完善的停电设备列表；
步骤4，可视化展示，利用停复电监测及主动告警数据，结合台区拓扑关系识别结果和地理信息，研判停电影响范围及重要敏感用户，并输出精准研判结果，将故障位置、停电影响范围及故障原因等在台区拓扑关系图中提醒展示，方便工作人员直观查看。
进一步的，步骤2中安全距离影响的陪停范围采用欧氏距离计算，欧氏距离是m维空间中两个点之间的真实距离，基于GIS的配电网图主要由二维空间和三维空间组成，二维空间和三维空间的欧氏距离表达式分别如下：
二维空间欧氏距离公式为
三维空间欧氏距离公式为
式中，(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)分别为空间中两点的坐标，当GIS中其他设备进入停电检修设备由欧式距离计算出的缓冲区内时，即被识别为陪停设备。
本发明的一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法，针对停电范围识别依靠调度人员经验易错漏、耗时长、沟通效率低的问题，根据低压线路档案数据通过拓扑分析得到的陪停设备，采用GIS模型进行空间层面的陪停搜索，生成具有空间层面(线线相交、线穿过面等)的停电设备列表，快速准确得到停电范围，并将停电范围定位从台区层面进一步缩小到低压线路层面，提高停电研判工作精准度，提升供电服务水平，提高客户满意度。
附图说明
图1为本发明的一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法的方法流程图。
具体实施方式
为了能更好地对本发明的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例进行详细地说明：
请参阅图1，本发明的一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法，包括如下步骤：
步骤1，以公司配电网相关信息***为基础，选取涉及停电事件相关数据进行分析，包括智能公用配电变压器(以下简称配变)***、营配贯通***和生产管理***等数个信息***。数据特征筛选，主要可分为数据导入、数据处理和特征筛选三个步骤。
步骤1.1，数据导入，导入停电记录源数据，包括终端停电明细数据、周计划停电明细数据和设备故障主动处理明细数据。其中，终端停电明细为采集器上传的数据，能够最直观地反映用户当前的运行状态；计划停电明细为检修部门提前安排停电线路并在***中录入的数据；故障停电明细则是***运算后得到的数据。但因设备或人为等因素，3部分源数据都存在一定的噪音，需处理后才能有效运用。
步骤1.2，数据处理，依据数据质量评估模型，从一致性、完整性、准确性、冗余性的维度对停电事件进行质量评估，通过筛选、组合、排序方式对明细数据进行有效整理，解决明细数据中存在的问题，消除噪声数据和无关数据，最终形成可供监测、分析的准确数据。具体包括如下噪声因素：
(1)数据重复：***终端采集装置上传停电数据后，存在复电时间字段数据为空的情况，终端后期对该数据进行补录，并且未删除原数据，导致数据重复。
(2)数据存在“停电恢复时间”为空值：***终端采集装置判断终端停电，上传停电数据后，终端损坏，无法上传停电恢复时间，导致“停电恢复时间”字段为空，进而导致停电累计时长(min)不准确或为空。
(3)“停电恢复时间”数据出现未来时间：***终端采集装置判断终端停电，上传停电数据后，终端时钟模块损坏，时钟不准确，导致“停电恢复时间”字段数据远远大于“停电发生时间”字段数据，出现未来时间数据，进而导致停电累计时长数据为超大值。
(4)“停电累计时长”数据为0或负值：***终端采集装置判断终端停电，上传停电数据后，终端时钟模块损坏，时钟不准确，导致“停电恢复时间”字段数据小于或等于“停电发生时间”字段数据，进而导致停电累计时长数据为0或负值。
步骤1.3，交叉验证，通过数据间的相互校验，将停电记录加以区分，明确故障停电和计划停电。理论上，终端停电明细数量应等于故障停电明细和计划停电明细的数量之和。但实际上，因数据质量问题导致它们之间的数量存在差异。根据这3类停电源数据之间的交叉关系，将其划分为5类数据利用均值检验分析、Pearson相关性分析等手段，完成所有5类数据的停电性质研判，最终还原得到真实的、可用于分析的计划停电和故障停电数据。
步骤2，GIS模型构建。GIS以地理空间数据库为基础，对空间内的相关数据进行管理、操作、分析，提供了图形可视化的功能，具有复杂的空间关系、数据化的空间定位和海量数据管理能力的特点。GIS中包含地理网络和几何网络，地理网络对应配电网的空间地理架构，由配电网的电力设备及其连接线路构成。地理网络由层组成，层由设备组成。
根据陪停安全距离的要求，在选中的需要检修的设备周围建立多边形图层，对新生成图层进行陪停范围分析，具体对于点、线、面三种要素生成的图层如下：
步骤2.1，给一个点要素(如配电设备)图层建立缓冲区，以选中的点要素为圆心，在其周围按照陪停安全距离要求的半径生成圆进行分析。
步骤2.2，给一个线要素(如输电线路)图层建立缓冲区，以线要素为中心轴线，生成距中心轴线规定安全距离的平行条带多边形。
步骤2.3，给一个面要素(如变电站)图层建立缓冲区，向外或向内扩展陪停安全距离要求，生成新的多边形进行分析。
上述安全距离影响的陪停范围采用欧氏距离计算，欧氏距离是m维空间中两个点之间的真实距离，基于GIS的配电网图主要由二维空间和三维空间组成，二维空间和三维空间的欧氏距离表达式分别如下：
二维空间欧氏距离公式为
三维空间欧氏距离公式为
式中，(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)分别为空间中两点的坐标，当GIS中其他设备进入停电检修设备由欧式距离计算出的缓冲区内时，即被识别为陪停设备。
步骤3，拓扑分析，采用GIS模型进行空间层面的陪停搜索，生成具有空间层面(线线相交、线穿过面等)的停电设备列表，通过拓扑分析生成因设备检修导致的具有点和线特征的陪停设备，将拓扑分析和GIS模型关联起来，得到准确、完善的停电设备列表。具体包括如下要素：
3.1改进的邻接矩阵
通过开关状态的变化形成电气元件之间的连接关系，因此需要将电网拓扑模型转化为图论模型。
3.2广度优先算法
对于一个无向图，要想知道图中各节点之间的拓扑关系，需要从某一节点出发沿着边依次去搜索相邻节点，这就是图论的树搜索法。广度优先算法在配电网中无需像深度优先算法进行节点的回溯，因而在配电网的拓扑分析中使用广泛。
广度优先算法从根节点开始遍历，沿着树的宽度去遍历其他节点，如果所有树的节点被遍历一遍，则遍历终止。算法的基本过程为：从起始节点1开始遍历，沿着与1相邻的边搜索邻接点1,2,…,n1，完成第一层搜索；继续遍历与上一层邻接点相连且未被标记的下一层邻接点1,2,…,n2，以此类推，完成全网节点的遍历。
3.3基于拓扑分析的陪停范围辨识
设备检修时，停电陪停范围的识别在拓扑分析中为电气岛的识别。采用基于改进邻接矩阵的广度优先算法搜索电气岛，具体步骤如下：
(1)针对存在停电设备的配电网生成改进的邻接矩阵。将需要检修停电的线路和经过GIS规则识别的不满足安全距离的陪停设备两端的断路器都设置为断开状态。
(2)将检修的线路两侧节点标记为已遍历，在接下来的搜索中不再遍历。
(3)停电陪停区域的判别。利用广度优先算法遍历改进的邻接矩阵后，得到对应的电气岛，搜索该电气岛内是否存在电源节点。如果电气岛不存在电源节点，则不能形成正常的供用电***，该电气岛为停电区域。
步骤4，可视化展示，利用停复电监测及主动告警数据，结合台区拓扑关系识别结果和地理信息，研判停电影响范围及重要敏感用户，并输出精准研判结果，将故障位置、停电影响范围及故障原因等在台区拓扑关系图中提醒展示，方便工作人员直观查看。
整个解决思路主要分为数据分析、模型构建、结果输出三方面。其中，数据分析主要通过数据抽取和观测，进行停电事件有效性判断；模型构建主要包括建立指标体系进行停电判断、基于GIS模型进行陪停设备识别、通过拓扑分析开展停电范围智能识别；最后输出最终结果，并进行停电范围可视化展示和停电提醒。
模型构建是将用户停电相关数据从不同的数据表中取出进行关联，关联用户用电档案、电费电量、计量设备等多源数据；以此建立用户停电事件的标签体系，回溯用户历史数据，对所有用户停电期间产生的用电行为、信息特征贴上标签。
通过标签体系，判断用户停电类型，如果是设备故障等非正常停电，通过对输电线路、变电站内设备、配网设备三个检修大项制定陪停范围辨识规则，将陪停设备辨识规则与GIS、拓扑分析相结合，从而可以快速准确地得到完整的陪停设备范围，提高停电计划编制效率和准确性。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。
Claims (2)
1.一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，数据分析，选取涉及停电事件的数据，包括智能公用配电变压器***、营配贯通***和生产管理***的数据进行数据分析，具体包括如下步骤：
步骤1.1，数据导入，导入停电记录源数据，包括终端停电明细数据、周计划停电明细数据和设备故障主动处理明细数据；
步骤1.2，数据处理，依据数据质量评估模型，从一致性、完整性、准确性、冗余性的维度对停电事件进行质量评估，通过筛选、组合、排序方式对明细数据进行有效整理，解决明细数据中存在的问题，消除噪声数据和无关数据，最终形成可供监测、分析的准确数据；
步骤1.3，交叉验证，通过数据间的相互校验，将停电记录加以区分，明确故障停电和计划停电；
步骤2，GIS模型构建，根据陪停安全距离的要求，在选中的需要检修的设备周围建立多边形图层，对新生成图层进行陪停范围分析，具体对于点、线、面三种要素生成的图层如下：
步骤2.1，给一个点要素图层建立缓冲区，以选中的点要素为圆心，在其周围按照陪停安全距离要求的半径生成圆进行分析；
步骤2.2，给一个线要素图层建立缓冲区，以线要素为中心轴线，生成距中心轴线规定安全距离的平行条带多边形；
步骤2.3，给一个面要素图层建立缓冲区，向外或向内扩展陪停安全距离要求，生成新的多边形进行分析；
步骤3，拓扑分析，采用GIS模型进行空间层面的陪停搜索，生成具有空间层面的停电设备列表，通过拓扑分析生成因设备检修导致的具有点和线特征的陪停设备，将拓扑分析和GIS模型关联起来，得到准确、完善的停电设备列表；
步骤4，可视化展示，利用停复电监测及主动告警数据，结合台区拓扑关系识别结果和地理信息，研判停电影响范围及重要敏感用户，并输出精准研判结果，将故障位置、停电影响范围及故障原因等在台区拓扑关系图中提醒展示，方便工作人员直观查看。
2.根据权利要求1所述的一种基于低压线路档案数据的台区停电范围精准研判方法，其特征在于，步骤2中安全距离影响的陪停范围采用欧氏距离计算，欧氏距离是m维空间中两个点之间的真实距离，基于GIS的配电网图主要由二维空间和三维空间组成，二维空间和三维空间的欧氏距离表达式分别如下：
二维空间欧氏距离公式为
三维空间欧氏距离公式为
式中，(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)分别为空间中两点的坐标，当GIS中其他设备进入停电检修设备由欧式距离计算出的缓冲区内时，即被识别为陪停设备。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117829683A (zh) * | 2024-03-04 | 2024-04-05 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 基于图对比学习的电力物联数据质量分析方法及*** |
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|---|---|---|---|---|
| CN117829683A (zh) * | 2024-03-04 | 2024-04-05 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 基于图对比学习的电力物联数据质量分析方法及*** |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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