低电压台区识别方法、检修方法及其预警方法技术

本发明专利技术公开了一种低电压台区识别方法，包括获取待分析区域的用电数据信息并清理数据；计算得到各个台区低电压评分；将各个台区的低电压评分按月进行串联得到年度用户低电压表征矩阵；对年度用户低电压表征矩阵进行聚类分析得到台区低电压问题分类集；根据台区低电压问题分类集和台区电气运行指标形成台区月度低电压运行状态判定矩阵；根据台区月度低电压运行状态判定矩阵进行低电压台区的识别。本发明专利技术还提供了一种包括所述低电压台区识别方法的检修方法。本发明专利技术还提供了一种包括所述低电压台区识别方法和检修方法的预警方法。本发明专利技术方法更加科学、可靠、客观且实用性强。

【技术实现步骤摘要】
低电压台区识别方法、检修方法及其预警方法
本专利技术属于电气自动化领域，具体涉及一种低电压台区识别方法、检修方法及其预警方法。
技术介绍
随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，电力系统的稳定可靠运行，就成为了电力系统最重要的任务之一。台区低电压问题，严重影响着电网用户的用电。分析低电压成因及其影响范围，已成为供电单位的重点工作。以国内中部省份的一个三线城市供电公司为例，根据数据统计，该公司2020年春节期间1月存在出现低电压用户的台区共11803个，占台区总数44.12％，其影响范围非常大。其中出口侧低电压台区5001个，三相不平衡台区5543台，既是出口低电压，又是三相不平衡的台区共2795台。而影响用户低电压因素远不止这些，还有例如户均容量、供电半径长短，是否重过载等其他多方面因素。由于低电压成因因素复杂，再加上专业能力、技术背景等因素，导致对于低电压成因的分析、对于低电压成因所采用的针对性地解决方法等，都是依靠经验成熟的运行人员进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低电压台区识别方法，包括如下步骤：/nS1.获取待分析区域的用电数据信息；/nS2.对步骤S1获取的用电数据信息进行数据清理；/nS3.根据步骤S2得到的清理后数据，计算得到各个台区低电压评分；/nS4.将步骤S3得到的各个台区的低电压评分按月进行串联，从而得到年度用户低电压表征矩阵；/nS5.对步骤S4得到的年度用户低电压表征矩阵进行聚类分析，从而得到台区低电压问题分类集；/nS6.根据步骤S5得到的台区低电压问题分类集，结合台区电气运行指标，形成台区月度低电压运行状态判定矩阵；/nS7.根据步骤S6得到的台区月度低电压运行状态判定矩阵，进行低电压台区的识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种低电压台区识别方法，包括如下步骤：
S1.获取待分析区域的用电数据信息；
S2.对步骤S1获取的用电数据信息进行数据清理；
S3.根据步骤S2得到的清理后数据，计算得到各个台区低电压评分；
S4.将步骤S3得到的各个台区的低电压评分按月进行串联，从而得到年度用户低电压表征矩阵；
S5.对步骤S4得到的年度用户低电压表征矩阵进行聚类分析，从而得到台区低电压问题分类集；
S6.根据步骤S5得到的台区低电压问题分类集，结合台区电气运行指标，形成台区月度低电压运行状态判定矩阵；
S7.根据步骤S6得到的台区月度低电压运行状态判定矩阵，进行低电压台区的识别。


2.根据权利要求1所述的低电压台区识别方法，其特征在于步骤S1所述的用电数据信息，具体包括台区名称、所属县公司、所属供电所、台区容量、台区编号、PMS线路名称、台区用户数、户均容量、连续最大负载率、过载时间、重载时间、监测到低电压用户数、低电压数据总点数、用户采集总点数、用户低电压点数、用户电压平均值、用户低电压最低值、出口低电压次数、出口低电压时间占比和出口电压最低值。


3.根据权利要求2所述的低电压台区识别方法，其特征在于步骤S2所述的对步骤S1获取的用电数据信息进行数据清理，具体为采用如下步骤进行数据清理：
A.对用电信息数据进行清理：将不匹配数据、空数据和重复数据删除；
B.以台区名称和台区编号做诶关联属性，对用电信息数据进行关联；
C.将低电压用户电压值关联到用户所属台区，从而计算得到各个台区的低电压用户的低电压累计时间占比、最低电压值和平均电压值，并统计各个台区的低电压用户数量。


4.根据权利要求3所述的低电压台区识别方法，其特征在于步骤S3所述的根据步骤S2得到的清理后数据，计算得到各个台区低电压评分，具体为采用如下步骤计算得到各个台区低电压评分：
a.将步骤S2得到的各个台区的低电压用户的低电压累计时间占比、最低电压值和平均电压值进行细粒度划分；
b.统计各个台区的低电压用户在步骤a划分的各个细粒度的用户数量；
c.采用加权求和的方式计算得到各个台区的低电压评分值。


5.根据权利要求4所述的低电压台区识别方法，其特征在于步骤S5所述的对步骤S4得到的年度用户低电压表征矩阵进行聚类分析，从而得到台区低电压问题分类集，具体为采用无监督训练的基于距离的KMeans聚类算法对年度用户低电压表征矩阵进行聚类分析，从而得到台区低电压问题分类集。


6.根据权利要求5所述的低电压台区识别方法，其特征在于步骤S6所述的根据步骤S5得到的台区低电压问题分类集，结合台区电气运行指标，形成台区月度低电压运行状态判定矩阵，具体为采用如下步骤得到台区月度低电压运行状态判定矩阵：
(1)采用如下规则设定影响因素判定规则：
户均容量：判定规则为户均容量小于或等于1；
台区出口低电压：判定规则为：月运行数据中，三相电压中存在任意一相的最低电压值小于198V；
三相不平衡：判定规则为：月运行数据中，电流三相不平衡度大于或等于50％的月累积时间占比大于0.3；...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾旻睿，谢耀宇，黄煜，罗瑜珣，王玮，黄惟玥，吴群飞，刘林平，周栅延，陈思语，佘立伟，周仕君，陈子彬，谢杏子，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，国网湖南省电力有限公司衡阳供电分公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43