一种针对PMU频率数据异常的检测方法技术

一种针对相量测量单元(PMU)频率数据异常的检测方法。所述方法包括：根据参考站与量测站监测的采样点，分别生成各自的频率序列数据；根据频率序列数据中元素的频率值，分别提取出由时间序号组成的极大值序列与极小值序列；根据参考站极大值序列与极小值序列，对量测站的极大值序列与极小值序列进行适配；分别合并参考站与量测站的极大值序列与极小值序列，以生成参考站与量测站的关键特征点序列；将参考站的关键特征点序列中的元素与量测站的关键特征点序列中的对应元素相减，得到差值序列；若差值序列的任一元素的绝对值均超过时延阈值，输出异常为频率存在时延。本公开可以精细化的检测各种异常情况。精细化的检测各种异常情况。精细化的检测各种异常情况。

【技术实现步骤摘要】
一种针对PMU频率数据异常的检测方法


[0001]本专利技术属于WAMS(Wide Area Measurement System)/PMU(Phasor Measurement Unit)数据质量评价领域，更具体的，涉及一种针对PMU频率数据异常的检测方法。

技术介绍

[0002]电力系统实时动态检测系统，又名WAMS，主要利用同步PMU采集上送的高精度、含统一时标的动态实时数据，对地域广阔的电力系统动态过程进行准确监测和分析。由于PMU数据具有采集精度高、传送密度大、时标精度高等特点，对电力系统动态分析以及后续事故处理具有重要意义。但PMU装置投运后，在WAMS系统中相应的PMU数据因受到PMU装置先天设计缺陷、设备老化、运行工况、外部设备干扰等因素影响，导致获取的量测数据存在不同程度的质量问题，进而表征为不同类型的数据偏差异常。目前针对PMU异常数据的问题分析检测仍停留在人工定期巡检阶段，且存在现场检测流程繁琐、检测困难的问题，因而无法及时发现导致异常数据的问题所在。
[0003]PMU装置可以获取到三相电压、电流的幅值与相角等同步采样数据，并由此计算出功率、频率等。其中，由于同一时刻区域电力系统各节点间的频率具有一定的互相参考价值，通过对其数据表征进行信息挖掘分析，可以找出存在数据质量问题的PMU数据通道，助力WAMS系统的日常人工巡检工作。
[0004]而目前针对PMU异常数据检测的方法主要分为两大类：1.基于系统状态估计(state estimation,SE)的方法；2.基于数据驱动的方法。如果系统范围的PMU量测对于计算网络潮流而言是冗余的，则可以有效地执行SE来检测PMU异常数据。但准确的网络参数和拓扑信息是保证SE方法有效的前提条件。在实际工程应用中，例如线路运行参数可能受外部环境等不确定因素影响发生改变，因此该类方法的性能往往无法得到很好的保证。而数据驱动方法基于系统各点正常量测数据在电力系统模型约束下的潜在关联关系(如区域系统内各节点频率数据的动态相似性)实现异常检测，其无需对较为复杂的电力系统模型进行显式建模，因此不存在传统SE方法的局限性。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，针对不同的PMU频率数据异常类型构建检测规则进行精细化检测，进而快速定位到存在质量问题的PMU数据通道，高效实现该PMU数据通道的问题检测及消缺处理。
[0006]本专利技术采用如下的技术方案。
[0007]一种针对PMU频率数据异常的检测方法，其中，所述相量测量单元包括参考站与量测站，所述方法包括：
[0008]步骤1，根据参考站与量测站监测的采样点，分别生成参考站与量测站的频率序列数据，所述频率序列数据中的元素包括：频率值与时间序号；
[0009]步骤2，根据频率序列数据中元素的频率值，分别提取出极大值序列与极小值序
列，其中，所述极大值序列与极小值序列中的每一个元素由时间序号组成；
[0010]步骤3，根据所述参考站极大值序列与极小值序列，对所述量测站的极大值序列与极小值序列进行适配；
[0011]步骤4，合并所述参考站的极大值序列与极小值序列，以生成所述参考站的关键特征点序列；
[0012]步骤5，合并所述量测站的极大值序列与极小值序列，以生成所述量测站的关键特征点序列；
[0013]步骤6，将所述参考站的关键特征点序列中的元素与所述量测站的关键特征点序列中的对应元素相减，得到差值序列；
[0014]步骤7，判断所述差值序列的任一元素的绝对值是否超过时延阈值；
[0015]步骤8，响应于所述差值序列的任一元素的绝对值超过预设阈值，输出异常为频率存在时延。
[0016]进一步的，所述步骤1还包括：
[0017]对所述频率序列数据中的每一个元素进行滤波去噪处理：对所述频率序列数据中的每一个元素进行滤波去噪处理：其中，x(i)是滤波去噪处理前频率序列数据中时间序号为i的元素的频率值，y(i)是滤波去噪处理后频率序列数据中时间序号为i的元素的频率值，k是滑动窗口的长度。
[0018]进一步的，滑动窗口的长度为600。
[0019]进一步的，所述步骤3具体包括：
[0020]在所述参考站中，分别获取极大值序列的第一个元素R
max
(1)与极小值序列的第一个元素R
min
(1)；
[0021]在所述量测站中，分别获取极大值序列的第一个元素E
max
(1)与极小值序列的第一个元素E
min
(1)；
[0022]若R
max
(1)小于R
min
(1)，且E
max
(1)大于E
min
(1)，进一步判断R
max
(1)与E
min
(1)，若R
max
(1)小于E
min
(1)，则删除所述参考站的极大值序列的第一个元素，若R
max
(1)大于E
min
(1)，则删除所述量测站的极小值序列的第一个元素；
[0023]若R
max
(1)大于R
min
(1)，且E
max
(1)小于E
min
(1)，进一步判断R
min
(1)与E
min
(1)，若R
min
(1)小于E
max
(1)，则删除所述参考站的极小值序列的第一个元素，若R
min
(1)大于E
max
(1)，则删除所述量测站的极大值序列的第一个元素；
[0024]在所述参考站中，分别获取极大值序列的最后一个元素R
max
(
‑
1)与极小值序列的最后一个元素R
min
(
‑
1)；
[0025]在所述量测站中，分别获取极大值序列的最后一个元素E
max
(
‑
1)与极小值序列的最后一个元素E
min
(
‑
1)；
[0026]若R
max
(
‑
1)小于R
min
(
‑
1)，且E
max
(
‑
1)大于E
min
(
‑
1)，进一步判断R
min
(
‑
1)与E
max
(
‑
1)，若R
min
(
‑
1)大于E
max
(
‑
1)，则删除所述参考站的极小值序列的最后一个元素，若R
min
(
‑
1)小于E
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对PMU频率数据异常的检测方法，其中，所述PMU包括参考站与量测站，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据参考站与量测站监测的采样点，分别生成参考站与量测站的频率序列数据，所述频率序列数据中的元素包括：频率值与时间序号；步骤2，根据频率序列数据中元素的频率值，分别提取出极大值序列与极小值序列，其中，所述极大值序列与极小值序列中的每一个元素由时间序号组成；步骤3，根据所述参考站极大值序列与极小值序列，对所述量测站的极大值序列与极小值序列进行适配；步骤4，合并所述参考站的极大值序列与极小值序列，以生成所述参考站的关键特征点序列；步骤5，合并所述量测站的极大值序列与极小值序列，以生成所述量测站的关键特征点序列；步骤6，将所述参考站的关键特征点序列中的元素与所述量测站的关键特征点序列中的对应元素相减，得到差值序列；步骤7，判断所述差值序列的任一元素的绝对值是否超过时延阈值；步骤8，响应于所述差值序列的任一元素的绝对值超过预设阈值，输出异常为频率存在时延。2.根据权利要求1所述的一种针对PMU频率数据异常的检测方法，其特征在于，所述步骤1还包括：对所述频率序列数据中的每一个元素进行滤波去噪处理：其中，x(i)是滤波去噪处理前频率序列数据中时间序号为i的元素的频率值，y(i)是滤波去噪处理后频率序列数据中时间序号为i的元素的频率值，k是滑动窗口的长度。3.根据权利要求2所述的一种针对PMU频率数据异常的检测方法，其特征在于：所述滑动窗口的长度为600。4.根据权利要求1所述的一种针对PMU频率数据异常的检测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：在所述参考站中，分别获取极大值序列的第一个元素R
max
(1)与极小值序列的第一个元素R
min
(1)；在所述量测站中，分别获取极大值序列的第一个元素E
max
(1)与极小值序列的第一个元素E
min
(1)；若R
max
(1)小于R
min
(1)，且E
max
(1)大于E
min
(1)，进一步判断R
max
(1)与E
min
(1)，若R
max
(1)小于E
min
(1)，则删除所述参考站的极大值序列的第一个元素，若R
max
(1)大于E
min
(1)，则删除所述量测站的极小值序列的第一个元素；若R
max
(1)大于R
min
(1)，且E
max
(1)小于E
min
(1)，进一步判断R
min
(1)与E
min
(1)，若R
min
(1)小于E
max
(1)，则删除所述参考站的极小值序列的第一个元素，若R
min
(1)大于E
max
(1)，则删除所述量测站的极大值序列的第一个元素；
在所述参考站中，分别获取极大值序列的最后一个元素R
max
(
‑
1)与极小值序列的最后一个元素R
min
(
‑
1)；在所述量测站中，分别获取极大值序列的最后一个元素E
max
(
‑
1)与极小值序列的最后一个元素E
min
(
‑
1)；若R
max
(
‑
1)小于R
min
(
‑
1)，且E
max
(
‑
1)大于E
min
(
‑
1)，进一步判断R
min
(
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张江南，黄子蒙，任鹏凌，吴坡，杨燕，贺勇，杨知方，余娟，刘书铭，王丹，周冰，阮冲，宫灿锋，张卓，李亚军，
申请(专利权)人：重庆大学国网河南省电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：