基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统及其稽查方法技术方案

本发明专利技术公开的是一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统及其稽查方法，其系统包括：电网数据稽查系统，改电网数据稽查系统包括数据预处理模块、可信特征值提取模块、基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块以及实时数据稽查模块；其方法是首先对电网调度自动化系统海量历史数据规律分析和预处理，然后提取量测数据的可信特征值，并对不良历史数据和统计数据稽查，最后结合电力系统特征，基于可信特征值对电网实时数据进行稽查和处理。本发明专利技术的基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，根据电气设备、电力系统特征和历史数据规律对不良数据进行有效辨识和稽查，提高了电网基础数据的质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种涉及智能电网调度自动化数据稽查系统，具体涉及一种，属于电力调度自动化

技术介绍
数据稽查通常是指对不良数据进行捕获与分析判断。目前智能电网调度控制系统信息量迅猛增长，基础数据质量却还存在很多问题，不良数据引发调度员误判、漏判事故的情况很多，如何提高电网运行数据和管理数据品质，降低不良数据率，减小不良数据对调度安全性可靠性的影响等问题愈加突出。调度自动化实时和历史不良数据在宏观上无规律可循，部分科研成果通过电气设备额定参数、合理限值等方法，不能准确捕捉到各种特殊跳变等不良数据，还有通过大数据分析平台的研宄则尚难以实用化。目前，智能电网调控系统出现了不良数据后主要依靠维护人员手动排查判断，常常要结合很多信息分析，工作量大且效果不好，有时会严重影响调度、监控等专业对电网实际运行情况的判断，成为电网安全稳定优质运行的隐患。同时，对于大量没有发现的不良数据则隐藏很深，无法挖掘出来且无法修正，对于综合智能告警和电网事故研判。因此，如何加强数据质量监控，如何提高基础数据质量，如何减轻维护人员负担，提高电网调度运行数据的数据质量，已成为各级调度机构迫切需要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，针对现有智能电网调度控制系统中的实时数据出现突变、异常越限及遥信遥测数据不一致等基础数据质量问题，以致影响调控人员正常监控设备和对事故的判断，以及各类报表数据的精确性，需要基于调度自动化海量历史数据研宄数据规律，结合电气设备特征和电网运行规律，而目的提供一种，能够快速准确的给自动化维护人员提供不良数据信息，并必要时进行优化处理以满足综合智能告警的需要，以及对事故研宄分析的后续要求。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是: 一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统，其特征在于，包括: 电网数据稽查系统，用于捕获调度自动化系统中的不良实时数据和历史数据； 所述电网数据稽查系统包括用于对历史数据空点、毛刺以及突变进行预处理的数据预处理模块，用于可信特征值提取的可信特征值提取模块，基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块，基于电气规律的数据、网络拓扑数据以及可信特征值数据的实时数据稽查模块； 所述基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块包括: 历史数据稽查模块，对预处理结果数据检查是否满足可信特征值要求， 统计数据稽查模块，根据历史数据稽查模块稽查处理后的历史数据，重新判断相关时间段的统计数据是否满足可信特征值要求。所述数据预处理模块包括: 历史数据空点处理模块，采用插值办法完成空点填充； 历史数据毛刺处理模块，结合电气设备额定值，进行毛刺平滑处理； 历史数据突变处理模块，通过限幅、限速与均值滤波的限幅滤波法和滑动平均滤波法，进行数据的突变过滤和平滑处理。所述可信特征值提取包括: 历史极值提取，提取符合电气设备运行稳定限额的历史最大值、历史最小值及整月、整年的极值； 数值振幅提取，提取历史数据的最大升幅、停运的最大降幅； 数值变化率提取，提取历史数据的最大升变化率、最大降变化率。所述实时数据稽查模块包括: 基于电气规律的数据稽查模块，根据电力系统基本规律，检测可疑量测数据，所述可疑量测数据包括PQI不一致、数据越限检查； 基于网络拓扑的数据稽查模块，根据电网潮流特征，检测可疑量测数据，该数据包括误遥信辨识、数据不一致、不平衡量异常、PQI不一致检查； 依据可信特征值的数据稽查模块，根据提取出的可信特征值，按照极值、振幅和变化率实时分析判断数据是否异常。所述的度自动化数据稽查系统还包括辨识比较模块，基于统计规律的离线辨识，分时段设定阈值判别法，及使用同比、环比、特征曲线的统计方式进行对历史数据的辨识比较。在本专利技术所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统中，所述数据预处理丰吴块包括: 历史数据空点处理，采用插值办法完成空点填充； 历史数据毛刺处理，结合电气设备和合理值范围进行毛刺平滑处理； 历史数据突变处理，通过限幅、限速与均值滤波的复合滤波算法，进行数据的突变过滤和平滑处理。在本专利技术所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统中，所述可信特征值提取模块包括: 历史极值提取，提取符合电气设备运行稳定限额的历史最大值、历史最小值及整月、整年的极值； 数值振幅提取，提取历史数据的最大升幅、考虑停运的最大降幅等； 数值变化率提取，提取历史数据的最大升变化率、最大降变化率等。在本专利技术所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统中，所述基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块包括: 历史数据稽查，对预处理结果数据检查是否满足特征值要求； 统计数据稽查，根据稽查处理后的历史数据，重新分析相关时间段的统计数据是否满足特征值要求。在本专利技术所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统中，所述结合电气特征的实时数据稽查模块包括: 基于电气规律的数据稽查，根据电力系统基本规律，检测可疑量测数据，包括PQI不一致、数据越限检查等； 基于网络拓扑的数据稽查，根据电网潮流特征，检测可疑量测数据，包括误遥信辨识、数据不一致、不平衡量异常、PQI不一致检查等； 依据可信特征值的数据稽查，根据提取出的可信特征值，按照极值、振幅和变化率实时分析判断数据是否异常。在本专利技术所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统中，所述稽查系统还包括基于统计规律的离线辨识，分时段设定阈值判别法，及使用同比、环比、特征曲线等统计方式进行对历史数据的辨识比较。根据本专利技术的另一个方面，提供一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，包括以下步骤: S1:启动数据稽查程序；对智能电网调度控制系统镜像库开始进行数据预处理和可信特征值提取操作； 52:周期性地对增量历史数据进行预处理； 53:周期性地读取关键设备量测数据，提取数据的可信特征值； 54:依据可信特征值对历史数据以及统计数据进行稽查；对步骤S2的预处理结果数据检查是否满足可信特征值要求，若不满足，则进行修正，返回步骤S2 ;若满足可信特征值要求，则根据稽查处理后的历史数据，重新判断相关时间段的统计数据是否满足可信特征值要求；若满足，则进入步骤S7，否则，返回步骤S2 ; 55:同时支持依据可信特征值对历当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统，其特征在于，包括：电网数据稽查系统，用于捕获调度自动化系统中的不良实时数据和历史数据；所述电网数据稽查系统包括用于对历史数据空点、毛刺以及突变进行预处理的数据预处理模块，用于可信特征值提取的可信特征值提取模块，基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块，基于电气规律的数据、网络拓扑数据以及可信特征值数据的实时数据稽查模块；所述基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块包括：历史数据稽查模块，对预处理结果数据检查是否满足可信特征值要求，统计数据稽查模块，根据历史数据稽查模块稽查处理后的历史数据，重新判断相关时间段的统计数据是否满足可信特征值要求。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孟勇亮，孙大雁，戴则梅，徐春雷，马洁，赵家庆，孙世明，霍雪松，杜刚，佘勇，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，国家电网公司，江苏省电力公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32