本发明专利技术提出了一种变电站计量装置故障监控方法和系统，该方法包括获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将第一档案信息中的计量点编号标识与第二档案信息中间隔名称标识进行关联；提取用电信息采集系统中的第一电参量数据，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；对标记过样本进行训练，提取变电站计量装置不同故障特征，对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。基于该方法，还提出了故障监控系统。本发明专利技术通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，实现对计量装置故障的分析判定。量装置故障的分析判定。量装置故障的分析判定。
【技术实现步骤摘要】
一种变电站计量装置故障监控方法和系统
[0001]本专利技术属于变电站计量装置监控
，特别涉及一种变电站计量装置故障监控方法和系统。
技术介绍
[0002]近年来，计量装置在线监测和同期线损管控的工作要求不断提高，同时市场化客户现货交易工作也正在加速推进，这都对变电站内计量装置故障监测的及时性提出了更高的要求。目前变电站实际运行中，线路间隔的电参量数据主要有三个来源：继电保护数据、调度测量数据、电能计量数据，三套数据来源不同，拥有各自独立的运行回路，可以相互作为参照。
[0003]目前的故障监测手段主要依赖于电力用户用电信息采集系统中收集的电能表电参量数据的进行人工监测，监测技术主要基于对电能计量装置本身数据，例如出现通讯故障、数据冻结异常、表计异常事件等方面开展。目前的计量装置故障监测手段主要依赖于电力用户用电信息采集系统中收集的电能表电参量数据的进行人工监测，不仅费时费力，而且往往故障发生数天后才能被监测到，实时性不强。现有监测技术主要基于对电能计量装置本身进行检测，例如出现通讯故障、数据冻结异常、表计异常事件等方面开展，对于采集到的电参量错误、计量装置二次回路故障、计量故障快速研判等方面则无法实现，满足不了故障检测及时性、准确性的需求。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种变电站计量装置故障监控方法和系统。通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，进而实现对计量装置故障的分析判定。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种变电站计量装置故障监控方法，包括以下步骤：
[0007]获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；
[0008]提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
[0009]对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
[0010]进一步的，所述方法还包括：根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
[0011]进一步的，所述第一档案信息包括用电信息采集系统中变电站内计量装置的变电
站名称、计量点名称和编号。
[0012]进一步的，所述第二档案信息包括调度云系统中计量装置的变电站名称和间隔名称标识。
[0013]进一步的，所述将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应的方法为：使用模糊匹配方法将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应。
[0014]进一步的，所述对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型包括：
[0015]使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
[0016]进一步的，所述应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析包括：对线路停电、示值不平、反向电量异常、表计倒走、失压断相、数据曲线采集异常进行实时监控。
[0017]本专利技术还提出了一种变电站计量装置故障监控系统，包括档案管理模块、运行监控模块和异常处理模块；
[0018]所述档案管理模块用于获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；
[0019]所述运行监控模块用于提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；
[0020]所述异常处理模块用于对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。
[0021]进一步的，所述系统还包括统计查询模块；
[0022]所述统计查询模块用于根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。
[0023]进一步的，所述异常处理模块执行的过程为：使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，使用支持向量机作为分类器提取变电站计量装置不同故障特征，进而构建计量装置故障检测模型。
[0024]
技术实现思路
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是专利技术所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
[0025]本专利技术提出了一种变电站计量装置故障监控方法和系统，该方法包括获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构
建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。基于一种变电站计量装置故障监控方法，还提出了一种变电站计量装置故障监控系统。本专利技术通过实时提取变电站间隔和线路中的调度测量数据与电能表数据进行比对分析，监测变电站计量装置的运行情况，进而实现对计量装置故障的分析判定。
[0026]本专利技术综合使用用电采集系统和调度云系统中的电参量数据，通过对不同系统中的数据关联性比对分析，摆脱单纯对电能表数据进行监测的传统模式，提高计量装置故障研判准确性和及时性。
[0027]本专利技术实现变电站内计量装置运行状态实时监控，改变现有的故障监测模式，异常及时监测消缺可以减少计量故障引起的电量损失，采集数据的实时监控和分析可以提高计量数据采集质量。
[0028]本专利技术故障监测模式的调整可以减少后台分析异常和现场核实异常的人工成本，将原有的人工每日监控分析异常数据转变为系统实时监控，减轻后台人员负担并提高异常监控效率。
附图说明
[0029]如图1为本专利技术实施例1一种变电站计量装置故障监控方法流程图；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用电信息采集系统中变电站内计量装置的第一档案信息；以及获取调度云系统中计量装置的第二档案信息；并将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应；提取用电信息采集系统中的每个计量点对应电能表在每个整点的第一电参量数据和综合倍率信息，并与调度云系统中相应间隔的第二电参量数据进行比对分析；对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型；并应用计量装置故障检测模型，分别对用电采集系统和调度云系统中的实时数据进行综合诊断分析。2.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述方法还包括：根据计量设备故障监测实时数据，以及分析计量设备故障监测应用中需要解决的问题，对计量设备故障进行分类。3.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述第一档案信息包括用电信息采集系统中变电站内计量装置的变电站名称、计量点名称和编号。4.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述第二档案信息包括调度云系统中计量装置的变电站名称和间隔名称标识。5.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应的方法为：使用模糊匹配方法将所述第一档案信息中的计量点编号标识与调度云系统中间隔名称标识进行关联对应。6.根据权利要求1所述的一种变电站计量装置故障监控方法，其特征在于，所述对标记过的有标签故障样本和无标签样本进行协同训练，提取变电站计量装置不同故障特征，构建计量装置故障检测模型包括：使用基于半监督学习的分析算法，标记有标签故障样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄启彦，马文，李龙，段旭，刘淑磊，顾兖峰，冯海清，鞠屹，李昊，王俏俏，秦善广，杨骏，张卓林，韩根花，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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