一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法及系统技术方案

本公开提供了一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法及系统，包括：获取台区信息，包括配电线路物理量数据和台区物理量数据；通过分类聚合计算，获取配电线路物理量数据的标准化值和台区物理量数据的标准化值；根据标准化值的特征确定离群值；根据离群值生成异动指纹；将所述异动指纹与预存的异动指纹库进行特征值比对，得到异动原因；本公开通过识别配电线路台区供售损曲线特征及离群值，将以往达标区间内的隐形潜在问题挖掘凸显，快速定位波动因素，提升了线损管理工作效率。提升了线损管理工作效率。提升了线损管理工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法及系统


[0001]本公开属于配网线损异常检测
，尤其涉及一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法及系统。

技术介绍

[0002]当前线损管理中配网线损达标率和经济运行率均使用统一的判定区间。
[0003]本公开专利技术人发现，现存的采用在统一的判定区间内进行管理的方式，存在以下问题：未开展“一台一策”和“一线一策”算法设计，使得达标区间内配网线损隐性被忽略，异常原因挖掘较为困难。

技术实现思路

[0004]本公开为了解决上述问题，提出了一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法及系统，本公开通过识别配电线路台区供售损曲线特征及离群值，将以往达标区间内的隐形潜在问题挖掘凸显，快速定位波动因素，提升了线损管理工作效率。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：
[0006]第一方面，本公开提供了一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，包括：
[0007]获取台区信息，包括配电线路物理量数据和台区物理量数据；
[0008]通过分类聚合计算，获取配电线路物理量数据的标准化值和台区物理量数据的标准化值；
[0009]根据标准化值的特征确定离群值；
[0010]根据离群值生成异动指纹；
[0011]将所述异动指纹与预存的异动指纹库进行特征值比对，得到异动原因。
[0012]进一步的，所述台区信息至少包括台区线损率、供入电量、供出电量、售电量和损失电量。
[0013]进一步的，获取台区信息后，先进行数据筛选；数据筛选规则为:线损率和线损电量同时满足预设阈值范围。
[0014]进一步的，所述标准化值的获取包括：通过监测样本物理量对预设区间范围内监测样本物理量平均值求差后，将求得的差比上预设区间范围内监测样本物理量标准差求得。
[0015]进一步的，根据离群值生成异动指纹包括：
[0016]按照预设的顺序将离群值组合成为异动指纹；
[0017]对异动指纹进行筛选，符合筛选条件的存入异动指纹库中。
[0018]进一步的，所述异动指纹的生成公式为：
[0019]其中，L
ij
中，j＝1时，L
ij
为线损率离群值；j＝2时，L
ij
为供入电量离群值；j＝3时，L
ij
为供出电量离群值；j＝4时，L
ij
为售电量离群值；j＝5时，L
ij
为损失电量离群值；j＝6时，
L
ij
为用电户数离群值；j＝7时，L
ij
为采集成功率离群值。
[0020]进一步的，所述预存的异动指纹库包括异动指纹与异常原因对应结果。
[0021]第二方面，本公开还提供了一种基于离群值监测的配网线损异常判断系统，包括数据采集模块、标准化值计算模块、离群值计算模块、异动指纹生产模块和异动原因判断模块；
[0022]所述数据采集模块，被配置为：获取台区信息，包括配电线路物理量数据和台区物理量数据；
[0023]所述标准化值计算模块，被配置为：通过分类聚合计算，获取配电线路物理量数据的标准化值和台区物理量数据的标准化值；
[0024]所述离群值计算模块，被配置为：根据标准化值的特征确定离群值；
[0025]所述异动指纹生产模块，被配置为：根据离群值生成异动指纹；
[0026]所述异动原因判断模块，被配置为：将所述异动指纹与预存的异动指纹库进行特征值比对，得到异动原因。
[0027]第三方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了第一方面所述的基于离群值监测的配网线损异常判断方法的步骤。
[0028]第四方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的基于离群值监测的配网线损异常判断方法的步骤。
[0029]与现有技术相比，本公开的有益效果为：
[0030]1.本公开在获取配电线路物理量数据和台区物理量数据的基础上，通过识别配电线路台区供售损曲线特征及离群值，将以往达标区间内的隐形潜在问题挖掘凸显；解决了无法实现“一台一策”和“一线一策”管理、达标区间内配网线损隐性问题被忽略以及异常原因挖掘困难的问题；
[0031]2.本公开通过识别配电线路台区供售损曲线特征及离群值，将以往达标区间内的隐形潜在问题挖掘凸显，快速定位波动因素，提升了线损管理工作效率。
附图说明
[0032]构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。
[0033]图1为本公开实施例1的流程图。
具体实施方式：
[0034]下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0035]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0036]实施例1：
[0037]如图1所示，本实施例提供了一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，包括
以下内容：
[0038]步骤1.识别配电线路台区供售损曲线特征，具体的，从源端系统提取区间范围内本地区内台区线损率、供入电量、供出电量、售电量和损失电量等台区信息，并存入MySQL数据库中，并按照设定规则和阈值筛选可用数据。
[0039]步骤2.抽取需监测日期台区物理量数据和[T
‑
30，T]区间线路台区物理量数据，进行以下操作：
[0040]步骤2.1.将配电线路物理量数据和台区物理量数据样本分类聚合计算，得到标准化值；
[0041]步骤2.2.根据所述标准化值(标准分数)特征确定离群值；
[0042]步骤3.根据对象计算得出的离群值生成异动指纹工作，进行如下操作：
[0043]步骤3.1.按照特定的顺序将离群值组合成为异动指纹；
[0044]步骤3.2.对异动指纹进行筛选，符合筛选条件的存入异动指纹库中。
[0045]步骤4.异动指纹与异动指纹库进行特征值比对，并根据特征值字典匹配异动原因，具体操作如下：
[0046]步骤4.1.异动因素与异动指纹库特征值绑定；
[0047]步骤4.2.对特征值对应的异常原因聚合计算，得到出异动原因概率。
[0048]步骤5.进行审核归档，并将异动指纹与异常原因对应结果存入移动特征指纹库。
[0049]在本实施例中，所述步骤1中，数据筛选规则如下：
[0050]条件1：
[0051]条件2：
[0052]其中：Lr
i
为筛选对象线损率，Lp
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，其特征在于，包括：获取台区信息，包括配电线路物理量数据和台区物理量数据；通过分类聚合计算，获取配电线路物理量数据的标准化值和台区物理量数据的标准化值；根据标准化值的特征确定离群值；根据离群值生成异动指纹；将所述异动指纹与预存的异动指纹库进行特征值比对，得到异动原因。2.如权利要求1所述的一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，其特征在于，所述台区信息至少包括台区线损率、供入电量、供出电量、售电量和损失电量。3.如权利要求1所述的一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，其特征在于，获取台区信息后，先进行数据筛选；数据筛选规则为:线损率和线损电量同时满足预设阈值范围。4.如权利要求1所述的一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，其特征在于，所述标准化值的获取包括：通过监测样本物理量对预设区间范围内监测样本物理量平均值求差后，将求得的差比上预设区间范围内监测样本物理量标准差求得。5.如权利要求1所述的一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，其特征在于，根据离群值生成异动指纹包括：按照预设的顺序将离群值组合成为异动指纹；对异动指纹进行筛选，符合筛选条件的存入异动指纹库中。6.如权利要求4所述的一种基于离群值监测的配网线损异常判断方法，其特征在于，所述异动指纹的生成公式为：其中，L
ij
中，j＝1时，L
ij
为线损率离群值；j＝2时，L
ij
为供入电量离群值；j＝3时，L
ij
为供出电量离群值；j＝4时，L<...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓鹏，鞠仕波，夏龙宇，侯佳佳，张凡，刘吉洲，王恩龙，王楠，孟庆俊，赵建鹏，尹文泉，周阳，张晓辉，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：