一种电压互感器误差状态预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种电压互感器误差状态预测方法及系统，该方法包括：采集电压互感器的历史误差估计值和运维记录，根据距离当前最近一次运维时间，将历史误差估计值按时间分段，若最近一次的运维时间间隔超过预设值，则对运维前一分段的历史误差估计值进行修正；将分段的历史误差估计值作为训练集对wavenet网络进行训练，通过训练后的wavenet网络预测待测电压互感器误差；基于待测电压互感器误差预测值计算误差真值超出预定阈值区间的超差概率，根据所述超差概率所处的阈值范围，对待测电压互感器进行预警提示。通过该方案可以实现运维状态下，电压互感器误差评估数据的正常沿用，避免运维对电压互感器状态预测的影响，并保障预测结果准确可靠。结果准确可靠。结果准确可靠。

【技术实现步骤摘要】
一种电压互感器误差状态预测方法及系统


[0001]本专利技术属于电力计量监测领域，尤其涉及一种电压互感器误差状态预测方法及系统。

技术介绍

[0002]电压互感器（PT）是电力系统中二次设备获取电气一次回路电压信息的传感器，可以用来变换电压，也可以用来测量线路的电压、功率和电能，或者用来在线路发生故障时保护线路中的贵重设备、电机和变压器。作为测量设备，电压互感器的测量准确度十分重要，因此需要对运行中电压互感器的误差状态做出及时地预测，以便相关运行维护人员能够及时进行检修维护工作，减少电能计量的损失和保证测控保护装置的正常运行，对保证电力系统的安全稳定和经济运行具有重要意义。
[0003]在实际情况中，变电站互感器会进行定期或不定期的维修，而电压互感器已经被维修过会产生较大的变化。由于电压互感器待预测时刻的状态与历史状态数据、历史运行状态下的扰动等都有关，而运维的进行会改变原有的规律，导致不能直接沿用历史数据。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种电压互感器误差状态预测方法及系统，用于解决现有PT误差状态预测方法中，运维过程导致历史数据无法正常沿用的问题。
[0005]在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种电压互感器误差状态预测方法，包括：采集电压互感器的历史误差估计值和运维记录，根据距离当前最近一次运维时间，将历史误差估计值按时间分段，若最近一次的运维时间间隔超过预设值，则对运维前一分段的历史误差估计值进行修正；将分段的历史误差估计值作为训练集对wavenet网络进行训练，通过训练后的wavenet网络预测待测电压互感器误差；基于待测电压互感器误差预测值计算误差真值超出预定阈值区间的超差概率，根据所述超差概率所处的阈值范围，对待测电压互感器进行预警提示。
[0006]在本专利技术实施例的第二方面，提供了一种电压互感器误差状态预测系统，包括：采集分段模块，用于采集电压互感器的历史误差估计值和运维记录，根据距离当前最近一次运维时间，将历史误差估计值按时间分段，若最近一次的运维时间间隔超过预设值，则对运维前一分段的历史误差估计值进行修正；训练预测模块，用于将分段的历史误差估计值作为训练集对wavenet网络进行训练，通过训练后的wavenet网络预测待测电压互感器误差；状态预警模块，用于基于待测电压互感器误差预测值计算误差真值超出预定阈值区间的超差概率，根据所述超差概率所处的阈值范围，对待测电压互感器进行预警提示。
[0007]在本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时
实现如本专利技术实施例第一方面所述方法的步骤。
[0008]在本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
[0009]本专利技术实施例中，基于分段聚合和wavenet神经网络，来预测电压互感器误差，结合超差概率进行状态预警，从而解决解决运维状态下电压互感器的历史误差估计数据无法正常沿用的问题，不仅能将互感器调整至运维后的全新状态，又不会完全丢失该互感器的特性与规律数据，进而能基于历史误差评估对当前运行中电压互感器的误差状态进行预测，并能保障预估结果的准确性、可靠性。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他附图。
[0011]图1为本专利技术一个实施例提供的一种电压互感器误差状态预测方法的流程示意图；图2为本专利技术一个实施例提供的一种电压互感器误差状态预测系统的结构示意图；图3为本专利技术的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0012]为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0013]应当理解，本专利技术的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述，意指覆盖不排他的包含，如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外，“第一”“第二”用于区分不同对象，并非用于描述特定顺序。
[0014]请参阅图1，本专利技术实施例提供的一种电压互感器误差状态预测方法的流程示意图，包括：S101、采集电压互感器的历史误差估计值和运维记录，根据距离当前最近一次运维时间，将历史误差估计值按时间分段，若最近一次的运维时间间隔超过预设值，则对运维前一分段的历史误差估计值进行修正；所述历史误差评估值可以通过误差评估算法评估得到，比如，基于互感器历史校验以及互感器节点偏差间的皮尔逊相关系数等对电压互感器进行误差评估，可以得到误差估计值，实时记录误差估计值。本实施例中，可以每一天记录一个误差估计值，形成误差估
计值时间序列。所述运维记录为电压互感器检修、维护相关数据，可以包括维修项目、时间等。
[0015]根据当前最近一次的运维时间，对历史误差估计值时间序列进行划分，分为维修前的误差估计值和维修后的误差估计值。基于时间分段，根据维修前后误差变化可以对维修前的误差估计值进行修正。
[0016]优选的，当与最近一次运维时间的间隔超过预设值，则在预定值限定的时间范围内，计算最近一次运维前后误差估计值均值，将运维前后误差估计值均值的差作为修正值，对最近一次运维前时间分段的历史误差评估值进行修正。如预定值为5天，即最近一次运维时间超过五天，则进行分段误差估计值修正。
[0017]示例性的，记当日为d，待测日即为d+1，搜索该电压互感器最近一次运维在x日，运维至当日经过时间为（d
‑
x），以x日为界，x至d为一个分段，该段误差估计值序列记作Y1，将x日前（d
‑
x）日，到第x日的误差估计值序列记作Y2，x日前（d
‑
x）日之前的数据舍弃，若d
‑
x<n（即离上次运维小于n天），则不发送风险预警信息，优选的，n=5；否则记录从x+1日至x+n日采集计算误差估计值数据（即Y1序列前n日误差估计值均值），计算该n日误差估计值均值f
a1
，同理计算Y2序列前n日误差估计值均值f
a2
，计算运维改进差值p=f
a1
‑
f
a2
，将Y2减去p得到误差估计值的修正值Y2’
即，合并两段序列得到训练序列Y
r
，即，用于参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电压互感器误差状态预测方法，其特征在于，包括：采集电压互感器的历史误差估计值和运维记录，根据距离当前最近一次运维时间，将历史误差估计值按时间分段，若最近一次的运维时间间隔超过预设值，则对运维前一分段的历史误差估计值进行修正；将分段的历史误差估计值作为训练集对wavenet网络进行训练，通过训练后的wavenet网络预测待测电压互感器误差；基于待测电压互感器误差预测值计算误差真值超出预定阈值区间的超差概率，根据所述超差概率所处的阈值范围，对待测电压互感器进行预警提示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对运维前一分段的历史误差估计值进行修正包括：当与最近一次运维时间的间隔超过预设值，则在预定值限定的时间范围内，计算最近一次运维前后误差估计值均值，将运维前后误差估计值均值的差作为修正值，对最近一次运维前时间分段的历史误差评估值进行修正。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待测电压互感器误差预测值计算误差真值超出预定阈值区间的超差概率包括：计算待测电压互感器误差真值超出预定阈值区间的超差概率：；；式中，表示超差风险概率，f
g
表示误差预测值，表示标准差，表示误差真值，且服从正态分布，a表示预定阈值，x表示随机变量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述超差概率所处的阈值范围，对待测电压互感器进行预警提示包括：确定待测电压互感器超差概率对应的状态阈值为P1、P2；当电压互感器误差预测值处于[0，P1]区间，则提示电压互感器状态正常；当电压互感器误差预测值处于[P1，P2]区间，则输出电压互感器状态告警信息；当电压互感器误差预测值处于[P2，1]区间，则输出电压互感器状态异常信息。5.一种电压互感器误差状态预测系统，其特征在于，包括:采集分段模块，用于采集电压互感器的历史误差估计值和运维记录，根据距离当前最近一次运维时间，将历史误差估计值按时间分段，若最近一次的运维时间间隔超过预设值，则对运维前一分段的历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：任波，刘思成，何质质，杨文锋，代洁，陈应林，陈勉舟，
申请(专利权)人：武汉格蓝若智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：