一种基于时空联合的配电网量测数据清洗方法技术

一种基于时空联合的配电网量测数据清洗方法属于电力系统数据维护技术领域。本发明专利技术从时空双相关性衡量数据的相关关系，形成了基于时空的多级数据滤波清洗框架，并提出了基于变中心互相关熵无迹卡尔曼滤波算法的配电网量测数据时空联合清洗技术，能够有效地提高存在非零均值非高斯分布空间量测误差的量测数据的数据质量，为后续配电网实现边缘计算等功能提供高质量的数据源。提供高质量的数据源。提供高质量的数据源。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时空联合的配电网量测数据清洗方法


[0001]本专利技术属于电力系统数据维护
，特别是涉及到一种基于变中心互 相关熵无迹卡尔曼滤波算法的配电网量测数据时空联合清洗方法。

技术介绍

[0002]随着我国“碳达峰，碳中和”战略目标的提出、新能源发电的大量接入， 打破了较为传统的电力生产模式，电力生产的规划、管理和调度也日益复杂， 配电网的数据呈现多源异构、数据分散、规模大，变化快，类型多等特点。配 电数据的获取是进行配网运行分析的基础。FTU(馈线终端)，DTU(配电终端) 以及近年新兴的TTU(智能融合终端)的投入使用使得配电网多态量测数据的 采集得以有条不紊的实现。同时对上述量测数据进行有效地数据清洗可以为实 现配电网多类型保护与故障隔离透明化、在线安全校核等提供高质量的数据源。 因此配电网异常数据的清洗在实际工程应用中具有重要意义。
[0003]电网可以简化为发用电节点和功率传输网络构成的物理拓扑结构，各个节 点和线路之间通过复杂的物理连接存在着极强的相关关系；同时，由于电力系 统设备惯性及系统惯性的原因，在连续时段内，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时空联合的配电网量测数据清洗方法，其特征是:包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行：S1、通过K
‑
means聚类算法对同一线路的各量测设备的历史负荷数据进行分类，并针对每个量测设备分别计算其各类数据的平均值，从而分别获得各量测设备量测数据的参考时间序列，其中，所述量测数据的参考时间序列包括馈线终端FTU的量测数据的参考时间序列以及对应的智能融合终端TTU的量测数据参考时间序列；S2、通过闵可夫斯基距离计算公式获得待清洗序列与各个量测设备量测数据的参考时间序列的闵式距离，将获得的闵式距离进行比较,取距离最小的序列作为该待清洗序列的参考时间序列，获得与馈线终端FTU待清洗序列闵式距离最近的是TTU参考时间序列；S3、由K
‑
means算法聚类分别得到FTU量测数据和对应的TTU量测数据参考时间序列，根据参考时间序列拟合状态方程进行基于参考时间序列滤波；S4、对基于参考时间序列滤波后的FTU量测数据和TTU量测数据进行基于CC
‑
VC
‑
UKF变中心互相熵无迹卡尔曼滤波算法的滤波，获得FTU进行时空联合滤波清洗后的量测数据值，配电网量测数据清洗完成。2.根据权利要求1所述的一种基于时空联合的配电网量测数据清洗方法，其特征是：所述步骤S1中获得各量测设备量测数据的参考时间序列的具体步骤为：S11、在历史负荷数据中选择初始化的k个数据样本作为初始聚类中心a1,a2,
…
,a
k
；S12、针对历史负荷数据中每个样本x
i
计算它到k个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中；S13、针对每个类别，重新计算它的聚类中心其中，c
j
表示当前类别中的样本个数，x
m
表示当前类别中的样本；S14、重复步骤S12,S13迭代1...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙正龙，刘传林，刘柏晗，张林利，刘合金，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：