一种用于识别低压配网台区相序的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于识别低压配网台区相序的方法及系统，属于数据处理技术领域。本发明专利技术方法，包括：获取低压配网台区信息数据，选取完整数据作为目标日数据；获取多类别聚类数据曲线，根据目标日数据中电能表总表或电能表3相表的电压数据与所述多类别聚类数据曲线的相似度，确定多类别聚类数据曲线对于低压配网台区相序属性。本发明专利技术能有效提高对不同供电用户的电能表相序识别的准确率，选取密度聚类这一分析方法不仅能增加相序识别的准确率，同时也能提高户变关系的正确率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于识别低压配网台区相序的方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，并且更具体地，涉及一种用于识别低压配网台区相序的方法及系统。
技术介绍
当前电力系统市场化的发展趋势要求线损进行精细化管理，尤其是低压用户的用电管理具有更大提升空间。由于近年来大规模电网改造，城市改造和线路故障等，新增的许多变压器和用电线路，加上存在一些低压用户窃电、私自架设供电线路等情况，使得供电单位在低压用户管理方面存在一些漏洞；而在实际管理过程中，由于当前电能终端只能读取电能表数据和相关时间，无法知道所抄电能表是由哪个台区供电，接在哪一相序上。因此供电单位无法统计出每台变压器供电用户所在电能表的总用电量、各相序的用电量，也无法计算清楚每台变压器的供电损耗，三相电能是否平衡等。要查清每一线路，必须沿着配电线路实地逐条逐段进行勘察，甚至需要停电配合，这将导致非常大的工作量。要解决以上这些问题，就需要一种能识别该线路所在变压器台区编号的方法，同时能判定具体在哪一相序上。因此，自动识别户变关系和相序识别，能为生产部门开展台区智能运检和营配协同提供有力支撑。目前实现这一目标的技术中只有借助数据分析方法不需要额外增加成本，而且无任何侵害性，有利于大面积推广。具体的数据分析方法包括相关系数法、k-均值聚类方法。但这两种方法在实际应用中都存在准确率不高的情况。究其原因是因为这两种方法都需要将各分表的曲线与某个基准曲线进行一对一的相似度匹配，而实际用电线路上各测量点的电压曲线是随着线路距离增大导致曲线之间相似度逐渐衰减的现象。因此，一对一的相似度匹配方法对导致分类结果的精确性下降。因此该方法仍存在一定的技术缺陷。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出了一种用于识别低压配网台区相序的方法，包括：1、一种用于识别低压配网台区相序的方法，所述方法包括：获取低压配网台区信息数据，获取信息数据的空缺率和完整率，根据空缺率删除预设范围内的数据，进而根据完整率选取完整数据作为目标日数据；获取多类别聚类数据曲线，根据目标日数据中电能表总表或电能表3相表的电压数据与所述多类别聚类数据曲线的相似度，确定多类别聚类数据曲线对于低压配网台区相序属性。可选的，信息数据包括：电能表总表编号、测量点编号、电能表总表的相序、电能表3相表的相序、电能表总表和电能表分表的预设点日电压数据和采集时间。可选的，预设点为96点或24点。可选的，方法还包括：低压配网台区相序属性与历史低压配网台区信息数据进行比对，核查结果不一致的电能表。可选的，方法还包括：当确定目标日数据为非完整数据时，对删除空缺率后信息数据确定电压异常数据，对电压异常数据进行平滑处理，平滑处理后进行数据填充，获取目标日数据。可选的，完整数据为低压配网台区所有用户任意一日的日数据。可选的，n小于或等于9。可选的，预设范围为空缺率大于或等于30％。可选的，多类别聚类数据曲线是对目标日数据进行DBSCAN聚类分析获取，所述对目标日数据进行DBSCAN聚类分析，具体包括：设置搜索半径ε及最小对象数目M，调整搜索半径ε及最小对象数目M，使搜索半径ε及最小对象数目M能聚为3类或3的n倍类。可选的，低压配网台区相序属性是对所述聚类数据曲线与电能表总表或电能表3相表的电压数据进行匹配确定。本专利技术还一种用于识别低压配网台区相序的系统，所述系统包括：筛选模块，获取低压配网台区信息数据，获取信息数据的空缺率和完整率，根据空缺率删除预设范围内的数据，进而根据完整率选取完整数据作为目标日数据；识别模块，获取多类别聚类数据曲线，根据目标日数据中电能表总表或电能表3相表的电压数据与所述多类别聚类数据曲线的相似度，确定多类别聚类数据曲线对于低压配网台区相序属性。可选的，信息数据包括：电能表总表编号、测量点编号、电能表总表的相序、电能表3相表的相序、电能表总表和电能表分表的预设点日电压数据和采集时间。可选的，预设点为96点或24点。可选的，系统还包括：比对模块，低压配网台区相序属性与历史低压配网台区信息数据进行比对，核查结果不一致的电能表。可选的，系统还包括：判断模块，当确定目标日数据为非完整数据时，对删除空缺率后信息数据确定电压异常数据，对电压异常数据进行平滑处理，平滑处理后进行数据填充，获取目标日数据。可选的，完整数据为低压配网台区所有用户任意一日的日数据。可选的，n小于或等于9。可选的，预设范围为空缺率大于或等于30％。可选的，多类别聚类数据曲线是对目标日数据进行DBSCAN聚类分析获取，所述对目标日数据进行DBSCAN聚类分析，具体包括：设置搜索半径ε及最小对象数目M，调整搜索半径ε及最小对象数目M，使搜索半径ε及最小对象数目M能聚为3类或3的n倍类。可选的，低压配网台区相序属性是对所述聚类数据曲线与电能表总表或电能表3相表的电压数据进行匹配确定。本专利技术的解决了低压配网台区内所有供电用户的电能表究竟对应哪些线路相序及其所在的台区变压器编号的问题，仅通过无监督学习的数据分析方法就能自动识别户变关系和相序识别，能为生产部门开展台区智能运检和营配协同提供有力支撑。本专利技术能有效提高对不同供电用户的电能表相序识别的准确率，选取密度聚类这一分析方法不仅能增加相序识别的准确率，同时也能提高户变关系的正确率。本专利技术不仅能对未知档案的新用户电能表进行相序识别，还能智能矫正历史档案中存在的错误户变关系。本专利技术仅利用电能表所采集的用电数据进行分析计算，相对于借助通信载波技术等其它相序识别分析方法，不需要增添任何硬件设备，属于便捷无损性分析技术。附图说明图1为本专利技术一种用于识别低压配网台区相序的方法流程图；图2为本专利技术一种用于识别低压配网台区相序的方法效果图；图3为本专利技术一种用于识别低压配网台区相序的系统结构图。具体实施方式现在参考附图介绍本专利技术的示例性实施方式，然而，本专利技术可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本专利技术，并且向所属
的技术人员充分传达本专利技术的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本专利技术的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属
的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。本专利技术提出了一种用于识别低压配网台区相序的方法，如图1所示，包括：获取低压配网台区信息数据，对信息数据进行统计，获取信息数据的空缺率和完整率，根据空缺率删除预设范围为空缺率大于或等于30％内的数据，进而根据完整率选取完整数据作为目标日数据；当确定目标日数据为非完整数据时，对删除空缺率后信息数据确定电压异常数据，对电压异常数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于识别低压配网台区相序的方法，所述方法包括：/n获取低压配网台区信息数据，获取信息数据的空缺率和完整率，根据空缺率删除预设范围内的数据，进而根据完整率选取完整数据作为目标日数据；/n获取多类别聚类数据曲线，根据目标日数据中电能表总表或电能表3相表的电压数据与所述多类别聚类数据曲线的相似度，确定多类别聚类数据曲线对于低压配网台区相序属性。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于识别低压配网台区相序的方法，所述方法包括：
获取低压配网台区信息数据，获取信息数据的空缺率和完整率，根据空缺率删除预设范围内的数据，进而根据完整率选取完整数据作为目标日数据；
获取多类别聚类数据曲线，根据目标日数据中电能表总表或电能表3相表的电压数据与所述多类别聚类数据曲线的相似度，确定多类别聚类数据曲线对于低压配网台区相序属性。


2.根据权利要求1所述的方法，所述的信息数据包括：电能表总表编号、测量点编号、电能表总表的相序、电能表3相表的相序、电能表总表和电能表分表的预设点日电压数据和采集时间。


3.根据权利要求2所述的方法，所述的预设点为96点或24点。


4.根据权利要求1所述的方法，所述的方法，还包括：低压配网台区相序属性与历史低压配网台区信息数据进行比对，核查结果不一致的电能表。


5.根据权利要求1所述的方法，所述的方法，还包括：当确定目标日数据为非完整数据时，对删除空缺率后信息数据确定电压异常数据，对电压异常数据进行平滑处理，平滑处理后进行数据填充，获取目标日数据。


6.根据权利要求1所述的方法，所述的完整数据为低压配网台区所有用户任意一日的日数据。


7.根据权利要求1所述的方法，所述的n小于或等于9。


8.根据权利要求1所述的方法，所述的预设范围为空缺率大于或等于30％。


9.根据权利要求1所述的方法，所述的多类别聚类数据曲线是对目标日数据进行DBSCAN聚类分析获取，所述对目标日数据进行DBSCAN聚类分析，具体包括：设置搜索半径ε及最小对象数目M，调整搜索半径ε及最小对象数目M，使搜索半径ε及最小对象数目M能聚为3类或3的n倍类。


10.根据权利要求1所述的方法，所述的低压配网台区相序属性是对所述聚类数据曲线与电能表总表或电能表3相表的电压数据进行匹配确定。


11.一种用于识别低压配网...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉天，邓春宇，刘凤魁，陈盛，彭国政，谈元鹏，史梦洁，姚力，章江铭，胡瑛俊，倪琳娜，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11