低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取多个低压台区的观测数据；构建评估指标体系；对每个低压台区的观测数据进行处理；对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；获取多个待分析低压台区的观测数据；基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；对筛选出的低压问题台区进行建模；对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。本发明专利技术构建一套能够全面、简洁地评价低压台区的低压原因的评价指标体系，便于对低压台区的低压原因进行分析。低压原因进行分析。低压原因进行分析。

【技术实现步骤摘要】
低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及一种低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质，属于输电线路检修控制


技术介绍

[0002]配电网是电力传输中的重要环节之一，而低压配电网是配电网中的最后一环，直接与负荷连接，把上级电源的电能输送给负荷。因此，低压配电网可以直接影响到整个电网的运行状态以及整体经济效益。
[0003]随着家用电器的大量使用和各行业的快速发展，用电量大幅增加，运行中的线路不能满足现在的用电需求；此外，部分低压配电网的运行管理不到位，导致大量单相负荷无序接入低压配电网，使三相负荷严重不平衡，从而引起低压台区的电压质量偏低和严重的线路损耗等问题，其中低压台区的电压质量偏低问题直接影响到用户的日常生活，要想彻底改变电压质量，就需要根据低压台区的低压原因对低压配电网进行优化改造。
[0004]值得注意的是：低压台区的电压偏低问题是一个系统性问题，供电半径过长、负荷过重、三相不平衡、线径过小等因素都可能造成低压台区的电压偏低，难以综合全面考虑；同时，由于低压台区众多，如何快速方便地从众多低压台区中筛选出问题低压台区，并对低压原因进行分析是现有技术中待解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质，其构建一套能够全面、简洁地评价低压台区的低压原因的评价指标体系，便于对低压台区的低压原因进行分析。
[0006]本专利技术的第一个目的在于提供一种低压问题分析方法。
[0007]本专利技术的第二个目的在于提供一种低压问题分析系统。
[0008]本专利技术的第三个目的在于提供一种计算机设备。
[0009]本专利技术的第四个目的在于提供一种存储介质。
[0010]本专利技术的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0011]一种低压问题分析方法，所述方法包括：
[0012]获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；
[0013]构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标；
[0014]对每个低压台区的观测数据进行处理；
[0015]对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；
[0016]根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；
[0017]获取多个待分析低压台区的观测数据；
[0018]基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；
[0019]对筛选出的低压问题台区进行建模；
[0020]对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。
[0021]进一步的，所述对每个低压台区的观测数据进行处理，具体包括：
[0022]对每种原始指标数据进行分类，得到多个分类结果，所述分类结果为正向指标数据、逆向指标数据、区间型指标数据其中之一；
[0023]对正向指标数据、逆向指标数据和区间型指标数据进行预处理，直至将所有分类结果预处理完成；
[0024]重复上述过程，直至将每个低压台区的观测数据处理完成。
[0025]进一步的，所述对正向指标数据进行预处理，具体包括：
[0026]若正向指标数据是无量纲的指标数据，则对正向指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第一逆向指标数据；
[0027]若正向指标数据不是无量纲的指标数据，则对正向指标数据进行基于线性比例法的无纲量处理，并对无纲量的正向指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第二逆向指标数据；
[0028]所述对逆向指标数据进行预处理，具体包括：
[0029]对逆向指标数据进行基于线性比例法的无纲量处理，得到无纲量的第三逆向指标数据；
[0030]所述对区间型指标数据进行预处理，具体包括：
[0031]对区间型指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第四逆向指标数据，如下式：
[0032][0033]其中，m＝min{X
i
(1),X
i
(2),
······
,X
i
(j)}，M＝max{X
i
(1),X
i
(2),
······
,X
i
(j)}，[q1,q2]表示最优区间，i＝1,2,3,
······
n，X
i
(j)表示第j个低压台区第i种原始指标数据。
[0034]进一步的，所述对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，具体包括：
[0035]基于两步聚类分析法，对处理后的每个低压台区的观测数据进行预聚类分析，得到预聚类分析结果，并对预聚类分析结果进行进一步聚类分析，得到聚类分析结果。
[0036]进一步的，所述预聚类分析结果包括粗略估计出的聚类数目；所述聚类分析结果包括最优聚类数目；
[0037]所述对预聚类分析结果进行进一步聚类分析，得到聚类分析结果，具体包括：
[0038]将多个类别的对数似然函数定义为下式：
[0039][0040]以d(j,s)为参考，在2，3，4，
…
，J中得到一个合理的聚类数目，如下式：
[0041][0042]其中，d
min
(C
j
)表示粗略估计出的聚类数目时，每个类别之间的对数似然距离的最小值；R2(J)表示类合并过程中类间差异性最小值变化的相对指标；J表示粗略估计出的聚类数目；
[0043]依次计算R2(J
‑
1)、R2(J
‑
2)到R2(2)的值，得到最大值和次大值；
[0044]若最大值超过预设值，则选取最大值所对应的类别作为最优聚类数目；否则，选取次大值所对应的类别作为最优聚类数目；
[0045]每个所述类别通过多个聚类变量进行进一步聚类而得。
[0046]进一步的，在所述对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析的过程中，剔除定性的聚类变量，剔除后的聚类变量不参与聚类分析。
[0047]进一步的，多种所述原始指标数据包括首端电压最大值、首端电压最小值、首端电压合格率、末端电压最大值、末端电压最小值和末端电压合格率。
[0048]本专利技术的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0049]一种低压问题分析系统，所述系统包括：
[0050]第一获取单元，用于获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；
[0051]构建单元，用于构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低压问题分析方法，应用于低压台区，其特征在于，所述方法包括：获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标；对每个低压台区的观测数据进行处理；对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；获取多个待分析低压台区的观测数据；基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；对筛选出的低压问题台区进行建模；对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。2.根据权利要求1所述的低压问题分析方法，其特征在于，所述对每个低压台区的观测数据进行处理，具体包括：对每种原始指标数据进行分类，得到多个分类结果，所述分类结果为正向指标数据、逆向指标数据、区间型指标数据其中之一；对正向指标数据、逆向指标数据和区间型指标数据进行预处理，直至将所有分类结果预处理完成；重复上述过程，直至将每个低压台区的观测数据处理完成。3.根据权利要求2所述的低压问题分析方法，其特征在于，所述对正向指标数据进行预处理，具体包括：若正向指标数据是无量纲的指标数据，则对正向指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第一逆向指标数据；若正向指标数据不是无量纲的指标数据，则对正向指标数据进行基于线性比例法的无纲量处理，并对无纲量的正向指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第二逆向指标数据；所述对逆向指标数据进行预处理，具体包括：对逆向指标数据进行基于线性比例法的无纲量处理，得到无纲量的第三逆向指标数据；所述对区间型指标数据进行预处理，具体包括：对区间型指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第四逆向指标数据，如下式：其中，m＝min{X
i
(1),X
i
(2),
……
,X
i
(j)}，M＝max{X
i
(1),X
i
(2),
……
,X
i
(j)}，[q1,q2]表示最优区间，i＝1,2,3,
……
n，X
i
(j)表示第j个低压台区第i种原始指标数据。4.根据权利要求1所述的低压问题分析方法，其特征在于，所述对处理后的每个低压台
区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，具体包括：基于两步聚类分析法，对处理后的每个低压台区的观测数据进行预聚类分析，得到预聚类分析结果，并对预聚类分析结果进行进一步聚类分析，得到聚类分析结果。5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪海生，许陈德，刘哲，王伟超，秦洋，陈菁，林茵茵，余文铖，邓祺，庄仲，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：