一种潮流反向异常自动过滤方法技术

本发明专利技术涉及电网运维技术领域，具体涉及一种潮流反向异常自动过滤方法，包括以下步骤：A）获取用户表计反向潮流数据；B）获得用户历史负载曲线采样值向量s和潮流反向曲线采样值向量p；C）潮流反向与用户负载高度相关则发出警报；D)反向潮流仅在低负载时出现则进入步骤E；E）潮流反向与低负载持续时间高度相关则发出警报；F）潮流反向出现规律与用户负载数值波动谷底高度相关，则过滤异常，若否，则发出警报。本发明专利技术的实质性效果是：通过提取和分析用户负载和潮流反向异常数据特征，针对无需派工处理的潮流反向异常工单做过滤处理，减少需处理异常工单数量，提高异常工单处理的针对性。

【技术实现步骤摘要】
一种潮流反向异常自动过滤方法
本专利技术涉及电网运维
，具体涉及一种潮流反向异常自动过滤方法。
技术介绍
潮流反向指电力系统中出现的，与正常功率输送方向相反的潮流功率。潮流反向分为输电网线路潮流反向和用户侧潮流反向。由于很多系统保护都是按照正常潮流设置的，如果输电网线路发生逆潮流，很多系统保护将失去功能，使得电网在故障时不能正常动作。而如果用户侧发生潮流反向，则会影响表计计量的准确性，使得用户用电量和电费计量失准。影响电量供应交易的准确、公平。造成用户侧潮流反向的原因有很多中，有些是可以通过派工检修消除的，有些是正常出现的短时反向潮流，无需刻意消除，比如用户侧感性负载空载，会造成短时的潮流反向，这种情况下产生的潮流反向异常工单即无需处理。但是目前缺少潮流反向异常工单的过滤方法，工单处理没有针对性，效率低。中国专利CN102841965B，公开日2015年10月28日，一种受端电网安全域最优潮流模型的建模方法，具体步骤为：第一步：通过对潮流方程的稳定性分析即对系统静态电压、相角、振荡频率的稳定性和N-1运行准则来构建系统安全域，系统的N个负荷可由给定发电调度准则变换为负荷方向组成的M个不同集合，生成临界负荷矩阵来对安全域进行近似处理：第二步：构建动态安全约束最优潮流模型；第三步：建立自适应神经模糊推理系统；第四步：训练自适应模糊推理系统及建立最优潮流模型。本专利技术所述的最优潮流模型很好地阐释了当今电力系统调度的运行准则，基于自适应模糊推理系统的最优潮流安全域逼近技术可运用于分层分区后受端电网区域间的调度优化。但其不能解决目前缺少潮流反向异常工单的过滤方法，工单处理没有针对性的技术问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：目前缺少潮流反向异常工单的过滤方法，工单处理没有针对性效率低的技术问题。提出了一种提取和分析用户负载和潮流反向异常数据特征的提高异常工单处理效率的潮流反向异常自动过滤方法。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案为：一种潮流反向异常自动过滤方法，包括以下步骤：A)获取用户表计反向潮流数据，若反向潮流数据数量少于设定值N，则仅记录潮流反向异常，重复执行本步骤，反之，进入步骤B；B)读取用户历史负载曲线，以设定取样频率fc分别对用户历史负载曲线以及潮流反向曲线采样，获得用户历史负载曲线采样值向量s＝(s1,s2,…,sn)和潮流反向曲线采样值向量p＝(p1,p2,…,pn)，n为数据采样总数，潮流反向曲线采样由反向潮流数据拟合获得；C)判断潮流反向与用户负载是否高度相关，若是发出潮流异常警报，反之进入步骤D；D)判断反向潮流是否仅在低负载时出现，若是则进入步骤E，若否则进入步骤F；E)判断潮流反向持续时间是否与低负载持续时间高度相关，若是则发出潮流异常警报，若否则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A；F)判断潮流反向出现规律是否与用户负载数值波动谷底高度相关，若是，则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A，若否，则发出潮流异常警报。用户历史负载曲线，为考察周期内以周期t连续召测用户表计电量，将召测数据替换为其与前一次召测数据的斜率后拟合获得，潮流反向曲线采样由表计采集到的反向潮流数据拟合获得。作为优选，所述判断潮流反向与用户负载是否高度相关的方法为：计算用户历史负载曲线采样值向量s和潮流反向曲线采样值向量p的相似度Tr，若相似度大于设定阈值Ty，则判定潮流反向与用户负载高度相关为真，反之，判定潮流反向与用户负载高度相关为假。作为优选，所述判断潮流反向持续时间是否与低负载持续时间高度相关的方法为：E1)将向量p中元素值为0的元素记为0，非零元素记为1，获得向量pb；E2)将向量s中低负载元素的值记为1，其他元素记为0，获得向量sp，计算g＝pb·sp，若g/m大于或等于设定阈值Gy，则判定潮流反向持续时间与低负载持续时间高度相关为真，反之判定潮流反向持续时间与低负载持续时间高度相关为假。作为优选，所述低负载的判断方法为：计算找到符合kj＞σ的全部sj的值并纳入集合Csj，σ为设定常数，σ∈[0.28，0.32]，以Csj中的元素将向量s划分成若干个区间，计算每个区间的平均值Sr，找到平均值的最小值Srmin，找到平均值Sr∈Srmin±σ*Srmin的全部区间作为低负载区间，将低负载区间内的元素作为低负载。作为优选，所述判断潮流反向出现规律与用户负载数值波动谷底高度相关的方法为：F1)计算找到符合kj＞σ的全部sj的值并纳入集合Csj，σ为设定常数，σ∈[0.36，0.42]，以Csj中的元素将向量s划分成若干个区间S1,S2…,Sm，m为区间总数量，计算每个区间的平均值Srj，j∈[1，m]；F2)构建向量Sr＝(Sr1,Sr2,…,Srm)，若满足且则将Srj作为波谷区间，将向量s位于波谷区间内的元素记为1，其余元素记为0，获得向量Sg；F3)将向量p中元素值为0的元素记为0，非零元素记为1，获得向量pb；F4)若为人工设定的阈值，则判定潮流反向出现规律与用户负载数值波动谷底高度相关为真，反之，判定潮流反向出现规律与用户负载数值波动谷底高度相关为假。作为优选，其中τ∈[0.69，0.94]，用户在非低负载时负载波动相对通常波动幅度越小、向量p的非零元素占比越多时，则τ取区间内的越小值。作为优选，τ＝0.69+0.35*μ1*μ2，其中：σ为向量s元素的标准差，σA为台区用户历史负荷曲线以频率fc采样后的数据的标准差的均值，其中l为向量p的非零元素个数占比。本专利技术的实质性效果是：通过提取和分析用户负载和潮流反向异常数据特征，甄别潮流反向异常产生的原因，针对无需派工处理的潮流反向异常工单做过滤处理，减少需处理异常工单数量，提高异常工单处理的针对性，提高运维效率和电网运行可靠性及准确性。附图说明图1为本专利技术潮流反向异常自动过滤方法流程框图。图2为本专利技术潮流反向持续时间与低负载持续时间的比值计算方法流程框图。图3为本专利技术判断判断潮流反向与用户负载数值波动谷底相关的方法流程框图。具体实施方式下面通过具体实施例，并结合附图，对本专利技术的具体实施方式作进一步具体说明。如图1所示，为本专利技术潮流反向异常自动过滤方法流程框图，包括以下步骤：A)获取用户表计反向潮流数据，若反向潮流数据数量少于设定值N，则仅记录潮流反向异常，重复执行本步骤，反之，进入步骤B；B)读取用户历史负载曲线，以设定取样频率fc分别对用户历史负载曲线以及潮流反向曲线采样，获得用户历史负载曲线采样值向量s＝(s1,s2,…,sn)和潮流反向曲线采样值向量p＝(p1,p2,…,pn)，n为数据采样总数，潮流反向曲线采样由反向潮流数据拟合获得；C)判断潮流反向与用户负载是否高度相关，若是发出潮流异常警报，反之进入步骤D；D)判断反向潮流是否仅在低负载时出现，若是则进入步骤E，若否则进入步骤F；E)判断潮流反向持续时间是否与低负载持续时间高度相关，若是则发出潮流异常警报，若否则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A；F)判断潮流反向出现规律是否与用户负载数值波动谷底高度相关，若是，则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A，若否，则发出潮流异常警报。所述判断潮流反向与用户负载是否高度相关的方法为：计算用户历史负载曲线采样值向量s和潮流反向曲线采样值向量p本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种潮流反向异常自动过滤方法，其特征在于，包括以下步骤：A)获取用户表计反向潮流数据，若反向潮流数据数量少于设定值N，则仅记录潮流反向异常，重复执行本步骤，反之，进入步骤B；B)读取用户历史负载曲线，以设定取样频率fc分别对用户历史负载曲线以及潮流反向曲线采样，获得用户历史负载曲线采样值向量s＝(s1,s2,…,sn)和潮流反向曲线采样值向量p＝(p1,p2,…,pn)，n为数据采样总数，潮流反向曲线采样由反向潮流数据拟合获得；C)判断潮流反向与用户负载是否高度相关，若是发出潮流异常警报，反之进入步骤D；D)判断反向潮流是否仅在低负载时出现，若是则进入步骤E，若否则进入步骤F；E)判断潮流反向持续时间是否与低负载持续时间高度相关，若是则发出潮流异常警报，若否则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A；F)判断潮流反向出现规律是否与用户负载数值波动谷底高度相关，若是，则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A，若否，则发出潮流异常警报。

【技术特征摘要】
1.一种潮流反向异常自动过滤方法，其特征在于，包括以下步骤：A)获取用户表计反向潮流数据，若反向潮流数据数量少于设定值N，则仅记录潮流反向异常，重复执行本步骤，反之，进入步骤B；B)读取用户历史负载曲线，以设定取样频率fc分别对用户历史负载曲线以及潮流反向曲线采样，获得用户历史负载曲线采样值向量s＝(s1,s2,…,sn)和潮流反向曲线采样值向量p＝(p1,p2,…,pn)，n为数据采样总数，潮流反向曲线采样由反向潮流数据拟合获得；C)判断潮流反向与用户负载是否高度相关，若是发出潮流异常警报，反之进入步骤D；D)判断反向潮流是否仅在低负载时出现，若是则进入步骤E，若否则进入步骤F；E)判断潮流反向持续时间是否与低负载持续时间高度相关，若是则发出潮流异常警报，若否则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A；F)判断潮流反向出现规律是否与用户负载数值波动谷底高度相关，若是，则过滤本次潮流反向异常并返回步骤A，若否，则发出潮流异常警报。2.根据权利要求1所述的一种潮流反向异常自动过滤方法，其特征在于，所述判断潮流反向与用户负载是否高度相关的方法为：计算用户历史负载曲线采样值向量s和潮流反向曲线采样值向量p的相似度Tr，若相似度大于设定阈值Ty，则判定潮流反向与用户负载高度相关为真，反之，判定潮流反向与用户负载高度相关为假。3.根据权利要求1或2所述的一种潮流反向异常自动过滤方法，其特征在于，所述判断潮流反向持续时间是否与低负载持续时间高度相关的方法为：E1)将向量p中元素值为0的元素记为0，非零元素记为1，获得向量pb；E2)将向量s中低负载元素的值记为1，其他元素记为0，获得向量sp，计算g＝pb·sp，若g/n大于或等于设定阈值Gy，则判定潮流反向持续时间与低负载持续时间高度相关为真，反之判定潮流反向持续时间与低负载持续时间高度相关为假。4.根据权利要求1或2所述的一种潮流反向异常自动过滤方法，其特征在于，所述低负载的判断方法为：计算找到符合kj＞σ的全部sj的值并纳入集合Csj，σ为设定常数，σ∈[0.28，0.31]，以Csj中的元素将向量s划分成若干个区间，计算每个区间的平均值Sr，找到平均值的最小值Srmin，找到平均值Sr∈Srmin±σ*Srmin的全部区间作为低负...

【专利技术属性】
技术研发人员：严俊，潘艳红，项秋涛，谢念慈，邵星驰，余圣彬，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司衢州供电公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33