一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法，所述方法包括：数据采集及处理：对低压配电网的负荷数据、天气数据和故障数据进行采集，并对采集到的数据进行数据预处理；故障特征选择：采用改进的G

【技术实现步骤摘要】
一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法


[0001]本专利技术属于低压配电网故障预警
，涉及一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法。

技术介绍

[0002]随着经济社会的快速发展，对低压配电网的供电可靠性提出了更为苛刻的要求。但随着电网的大规模互联，在提高系统可靠性与经济性的同时，也使得电网的动态行为更加复杂，局部电网的某些故障也可能波及相邻区域电网，引发连锁故障，进而导致停电事故甚至是电网的崩渍。低压配电网的大面积停电事故几乎都是由连锁故障造成的，即系统发生原发性故障后，潮流的大范围转移导致其他元件相继故障，系统运行状态不断恶化，最后发生大停电事故。虽然连锁故障发生的概率较小，但是其给系统带来的后果相当严重。针对低压配电网故障带来的风险，本专利技术提出了一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法，该方法可有效预警及监测天气因素带来的故障，并对低压配电网故障进行实时风险评估和安全预警，方便工作人员更加准确有效地了解低压配电网的实时安全运行水平。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、数据采集及处理：对低压配电网的负荷数据、天气数据和故障数据进行采集，并对采集到的数据进行数据预处理，数据预处理包括数据清洗、数据变换、数据集成和离群样本剔除；步骤2、故障特征选择：采用改进的G
‑
ReliefF算法进行低压配电网故障特征的最优化选择；步骤3、连锁故障搜索：为了更好地搜索连锁故障，将线路开断设为初始故障，然后根据线路停运模型和关键线路模型进行后续故障搜索，最终生成事故链并对其进行评价；步骤4、故障预警：低压配电网的风险评估模型计算元件与线路的风险评估系数，通过风险评估系数确定故障发生概率，最终对故障进行综合风险评估，计算风险等级。2.根据权利要求1所述的一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法，其特征在于，所述步骤1具体包括如下内容：a.数据清洗：包含数据空缺值处理、数据异常值处理、数据重复值处理；数据空缺值处理是对原始数据中记录缺失和记录中的某个缺失字段缺失进行剔除或补充；数据异常值处理是根据原始数据的特点，制定相应的规则对偏差过大的数据进行剔除或替换；数据重复值处理是根据数据自身的特点，对重复的数据进行剔除；b.数据变换：将原有的数据转换为易于分析和应用的形式，包含特征构造、数据分级及数据量化；c.数据集成：进行数据统计，将数据合并到某个统一的数据库中，馈线故障风险预警所需数据来自于不同的配电信息管理系统，需要对原始数据进行统计分析与合并；d.离群样本剔除：经过前述预处理的原始数据中会包含异常的样本，与同一数据集中的绝大部分数据差异很大，这种数据称之为离群样本；采用基于统计的、基于邻近值或基于聚类的方法，加以识别和剔除。3.根据权利要求2所述的一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法，其特征在于，由于各特征变量的影响程度与其取值范围有密切关系，所有变量都预先按式(1)进行归一化处理：其中，x为归一化前的数据，x
max
、x
min
分别为原始数据中同类数据的最大值和最小值。4.根据权利要求1所述的一种基于风险评估模型的低压配电网连锁故障预警方法，其特征在于，所述步骤2中采用改进的G
‑
ReliefF算法进行低压配电网故障特征的最优化选择具体包括如下内容：1)样本近邻的计算公式为式中：特征A、B分别用n维数组表示，A＝{a1,a2,
…
,a
n
}，B＝{b1,b2,
…
,b
n
}每个样本为n维空间的一个点；
2)样本特征差计算公式为式中样本R1和样本R2在特征A上的差用diff(A,R1,R2)表示；3)特征权重计算公式为式中：diff(A,R1,H
j
)代表样本R和H
j
关于特征A的差异；H
j
与M
j
分别代表训练集中与样本R距离最近的同类样本与不同类样本；m代表抽样次数；K代表近邻样本数；P(C)是第C类样本数占样本总数的比例；4)配电网主要故障特征矩阵配电网主要故障特征种类为m
*
，每个评价对象包含的评价指标个数为n；特征矩阵中选择作为“参考序列”，剩余特征分别作为“比较序列”；5)关联相关系数第k时刻比较序列X
Ti
与参考序列X
To
的相对差值作为X
Ti
对X
To
在k时刻的关联相关系数，记为式中：Δ
0i
(min)＝min
(i)
min
(k)
|X
To
(k)
‑
X
Ti
(k)|称为两级最小差，即X
To
与所有X
Ti
的最小绝对差值中再选出一个最小的差值；Δ
0i
(max)＝max
(i)
max
(k)
|X
To
(k)
‑
X
Ti
(k)|称为两级最大差，即X
To
与所有X
Ti
的最大绝对差值中再选出一个最大的差值；|X
To
(k)
‑
X
Ti
(k)|＝Δ
0i
(k)称为参考序列与比较序列在第k时刻的绝对差值；P为分辨系数，主观上体现研究者对Δ
0i
(max)的重视程度，在客观上反映系统各个因子对关联度的间接影响程度；6)故障特征评价指标综合考虑特征的重要性与冗余性，定义如下的特征评价指标：其中，为归一化后的Relief权重，该值越大，表示该特征与配电网故障之间的关系越密切；ρ
i,j
∈[0,1]为序列之间的相关性指标，ρ
i,j
的值越大，表示特征f
i
与已选特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：周顺，刘继，曹康栖，孟亚宏，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司滨海县供电分公司国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：