一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法技术

本发明专利技术提供了一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，属于配电网线路故障的感知诊断定位技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：S1：获取复杂配电网线路上各个节点配电线路的静态数据和动态数据，其中静态数据包括用户档案、图形拓扑数据，动态数据包括线路负荷曲线、功率因数数据；S2：对线路异常数据通过异常数据聚类算法分析出不同故障的异常数据聚类特征；S3：针对不同异常数据聚类特征给出不同的故障修复方案；本发明专利技术应用于复杂配电网线路。应用于复杂配电网线路。应用于复杂配电网线路。

【技术实现步骤摘要】
一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法


[0001]本专利技术提供了一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，属于配电网线路故障的感知诊断定位


技术介绍

[0002]随着多类型分布式电源接入比例不断增加，电力电子负荷及“煤改电”负荷也日益增多，配电网结构日渐复杂，呈现多源和电力电子化趋势，影响配网故障的实时感知和定位识别。目前关于复杂配电网电路故障的诊断和排查主要还是采用人工调取系统记录的数据，然后通过人工计算或实地排查对故障进行确认和故障修复，效率较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术为了克服现有技术中存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法的改进。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，包括如下步骤：S1：获取复杂配电网线路上各个节点配电线路的静态数据和动态数据，其中静态数据包括用户档案、图形拓扑数据，动态数据包括线路负荷曲线、功率因数数据；S2：对线路异常数据通过异常数据聚类算法分析出不同故障的异常数据聚类特征；S3：针对不同异常数据聚类特征给出不同的故障修复方案。
[0005]所述步骤S1中获取的数据主要通过用户电能表、各个节点配电线路的采集终端、台区关口和高压用户计费表计，获取的数据包括复杂配网线路上各个节点配电线路日、月线损数据、公变台区日、月线损数据。
[0006]所述线路异常数据包括电能表开盖记录异动、电流越限、功率异常。r/>[0007]所述异常数据聚类特征包括表底跳变故障、采集终端故障、长期高损线路窃电故障。
[0008]所述表底跳变故障通过对用户电能表或台区关口和高压用户计费表计的数据，取一段时间的数据进行线性回归，计算出日跳变、月跳变、正跳变和负跳变异常数据，生成表底跳变故障清单。
[0009]所述表底跳变故障具体判断逻辑如下：按计量点类型分类进行计算，类型包括：高供低计、高供高计、低供低计；当电表的综合倍率为1时，高供低计、低供低计的正负跳变按照正向有功、反向有功差值按大于1000计算；当电表的综合倍率为不为1时，高供低计、低供低计的正负跳变按照正向有功、反向有功差值大于99计算；不涉及综合倍率时，高供高计的正负跳变按照正向有功、 反向有功差值大于36计
算；超容跳变研判逻辑：计量点容量乘以24小时再乘以80%，与日电量进行对比，小于日电量研判为超容跳变，月跳变按日计算逻辑乘以30计算。
[0010]所述采集终端故障包括换表记录错误和数据解析异常，所述采集终端故障通过对电能表冻结数据进行提取，当采集终端无法直接调取电能表冻结数据，电能表会将缓存的历史数据或曲线数据传输至采集终端导致跳变。
[0011]所述长期高损线路窃电故障通过电能表开盖记录进行定位，结合历史线损率曲线和线路下用户开盖记录，研判关联用户，即线损曲线拐点和开盖记录吻合用户，生成预警清单，或者根据容荷对比通过对线路下面所带的高压用户进行日、月用电量与报装容量进行比对分析，分析容荷比超大的用户，同时，容荷比按照最大值和平均值进行联合分析，定位异常用户。
[0012]本专利技术相对于现有技术具备的有益效果为：本专利技术提供的用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法通过对配网配电线路内的电气设备采集回传信息，减少人工研判分析的工作量，提高线损异常数据治理的效率开展异常数据聚类分析整合，提出基于客户档案、图形拓扑等静态数据以及负荷曲线、功率因数等动态数据，形成一套配网线路线损异常监测、异动定位、归真分析、辅助决策的智能研判体系，助力提升线损管理智能化水平，提高配网线路线损异常数据治理效率。
附图说明
[0013]下面结合附图对本专利技术做进一步说明：图1为本专利技术方法的流程图。
具体实施方式
[0014]如图1所示，本专利技术一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，包括如下步骤：S1：获取复杂配电网线路上各个节点配电线路的静态数据和动态数据，其中静态数据包括用户档案、图形拓扑数据，动态数据包括线路负荷曲线、功率因数数据；S2：对线路异常数据通过异常数据聚类算法分析出不同故障的异常数据聚类特征；S3：针对不同异常数据聚类特征给出不同的故障修复方案。
[0015]所述步骤S1中获取的数据主要通过用户电能表、各个节点配电线路的采集终端、台区关口和高压用户计费表计，获取的数据包括复杂配网线路上各个节点配电线路日、月线损数据、公变台区日、月线损数据。
[0016]所述线路异常数据包括电能表开盖记录异动、电流越限、功率异常。
[0017]所述异常数据聚类特征包括表底跳变故障、采集终端故障、长期高损线路窃电故障。
[0018]所述表底跳变故障通过对用户电能表或台区关口和高压用户计费表计的数据，取一段时间的数据进行线性回归，计算出日跳变、月跳变、正跳变和负跳变异常数据，生成表底跳变故障清单。
[0019]所述表底跳变故障具体判断逻辑如下：按计量点类型分类进行计算，类型包括：高供低计、高供高计、低供低计；当电表的综合倍率为1时，高供低计、低供低计的正负跳变按照正向有功、反向有功差值按大于1000计算；当电表的综合倍率为不为1时，高供低计、低供低计的正负跳变按照正向有功、反向有功差值大于99计算；不涉及综合倍率时，高供高计的正负跳变按照正向有功、 反向有功差值大于36计算；超容跳变研判逻辑：计量点容量乘以24小时再乘以80%，与日电量进行对比，小于日电量研判为超容跳变，月跳变按日计算逻辑乘以30计算。
[0020]所述采集终端故障包括换表记录错误和数据解析异常，所述采集终端故障通过对电能表冻结数据进行提取，当采集终端无法直接调取电能表冻结数据，电能表会将缓存的历史数据或曲线数据传输至采集终端导致跳变。
[0021]所述长期高损线路窃电故障通过电能表开盖记录进行定位，结合历史线损率曲线和线路下用户开盖记录，研判关联用户，即线损曲线拐点和开盖记录吻合用户，生成预警清单，或者根据容荷对比通过对线路下面所带的高压用户进行日、月用电量与报装容量进行比对分析，分析容荷比超大的用户，同时，容荷比按照最大值和平均值进行联合分析，定位异常用户。
[0022]本专利技术提供的用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法的核心思想是通过对复杂配网线路上各个节点配电线路日、月线损数据，开展异常数据聚类分析，提出基于电压、电流、功率因数以及表码等大数据的智能研判分析策略，研判线路有问题后清查线路内各个台区节点高压用户计费的表计电脑表有无问题，并据此全面核查、分析所有台区关口和高压用户计费表计；另外针对公变台区日、月线损数据，并结合用户静态档案数据和负荷动态曲线，开展联动分析，提出基于开盖记录异动、电流越限、功率异常等的智能研判分析策略（包含并不限于开展反窃电分析等工作），并据此对所有低压用户开展全面核查、分析感知定位故障点。
[0023]其中异常数据聚类分析中的异常数据包括：电压异常包括：某一相或者几相电压为0，某一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取复杂配电网线路上各个节点配电线路的静态数据和动态数据，其中静态数据包括用户档案、图形拓扑数据，动态数据包括线路负荷曲线、功率因数数据；S2：对线路异常数据通过异常数据聚类算法分析出不同故障的异常数据聚类特征；S3：针对不同异常数据聚类特征给出不同的故障修复方案。2.根据权利要求1所述的一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，其特征在于：所述步骤S1中获取的数据主要通过用户电能表、各个节点配电线路的采集终端、台区关口和高压用户计费表计，获取的数据包括复杂配网线路上各个节点配电线路日、月线损数据、公变台区日、月线损数据。3.根据权利要求1所述的一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，其特征在于：所述线路异常数据包括电能表开盖记录异动、电流越限、功率异常。4.根据权利要求1所述的一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，其特征在于：所述异常数据聚类特征包括表底跳变故障、采集终端故障、长期高损线路窃电故障。5.根据权利要求4所述的一种用于复杂配电网线路故障的感知诊断定位方法，其特征在于：所述表底跳变故障通过对用户电能表或台区关口和高压用户计费表计的数据，取一段时间的数据进行线性回归，计算出日跳变、月跳变、正跳变和负跳变异常数据，生成表底跳变故障清单。6.根据权利要求5所述的一种用于复杂配电网线路故障的感...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵亮亮，冯景，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司吕梁供电公司，
类型：发明
国别省市：