一种配电网电压数据处理方法技术

本发明专利技术属于配电电压监测技术领域，具体涉及一种配电网电压数据处理方法，包括以下步骤：A、配电网中节点设备将采集的电压数据存储；所述节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；B、对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；C、对有缺失值电压数据进行插补处理；所述插补处理采用多元回归方程模型进行插补。本发明专利技术通过对终端节点智能设备采集的电压数据进行预处理，将在将预处理后的数据传输至相应的电压质量监测平台，减轻后期数据分析的工作量，可以分析台区内部的电压智能，也可以应用至大数据平台的数据清洗。洗。洗。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网电压数据处理方法


[0001]本专利技术属于配电电压监测
，具体涉及一种配电网电压数据处理方法。

技术介绍

[0002]随着配网技术的发展，配电网基本覆盖了公用变压器首端电压及部分用户电压的在线监测，配变首端监测终端简称为TTU，用户侧监测终端简称为户表。并且随着供电电压监测管理系统的改造工作的推进以及智能电表的普及，低电压台区的监测数据的核实已经能够实现在线监测，但是目前缺少数据清洗及数据应用的方法。根据调研发现，TTU数据中存在由于表计接触不良、表计故障、参数设置错误、通讯故障、测量元件故障，受到复杂电磁环境的干扰等原因都会造成数据的异常、噪声以及丢失等问题。这些带有瑕疵数据的存在会导致低电压误判、线损计算结果不可靠和错误的负荷分析结果。因此，需要对配变首端监测终端的数据进行处理。
[0003]现有技术存在的问题：
[0004]现有技术公开号为：CN202011546318.1公开了一种配电变压器监测数据清洗方法，通过对TTU一个月数据进行数值区间上进行限定实现TTU监测数据中的异常数据，但是上述技术方案中仍存在精度不够精确的问题，其所公开的技术手段是通过对单个节点的数据进行初步的数据清洗，将清洗过的数据传输至大数据处理系统，这样无疑能够减轻系统的运载要求，为后续的电压质量评判、线损计算、负荷分析、大数据系统的数据分析提供方便，但在处理过程中，单个节点数据庞大，对接受节点数据的终端设备构成一定压力，使得后期数据分析工作量增加。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种配电网电压数据处理方法，能够通过对终端节点智能设备采集的电压数据进行预处理，将在将预处理后的数据传输至相应的电压质量监测平台，减轻后期数据分析的工作量，可以分析台区内部的电压智能，也可以应用至大数据平台的数据清洗。
[0006]本专利技术采取的技术方案具体如下：
[0007]一种配电网电压数据处理方法，包括以下步骤：
[0008]A：配电网中节点设备将采集的电压数据存储；所述节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；
[0009]B：对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；
[0010]C：对有缺失值电压数据进行插补处理；所述插补处理采用多元回归方程模型进行插补；
[0011]D：将无缺失值电压数据进行检测并通过预设的方法检测出其中的离群点，并将该离群点对应的节点信息以及时序信息进行关联并进行标记；
[0012]E：将台区中每个节点的经过插补处理以及离群点标记后的数据传输至台区电压数据管理平台实现对每个节点数据的采集。
[0013]所述电压数据组为以日为周期，以预设的采集频率采集的三相电压数据值生成的数据集；
[0014]所述有缺失值电压数据为采集的三相电压均为空的数据。
[0015]所述步骤三中又包括以下程序：
[0016]C1：采用皮尔森相关系数法找出该节点已经采集的与该有缺失值的数据组相关性比较高的无缺失值的数据组，生成训练样本集；将训练样本集分为训练集、测试集；所述相关性比较高包括三相电压中每相电压相关性均大于预设的范围；
[0017]C2：将训练集放入回归插补模型中进行训练，建立回归方程，计算回归系数以及拟合回归曲线。
[0018]所述步骤四中的离群点检测方法为：利用基于密度和距离双参数的离群点检测算法进行离群点检测，若可疑离群点的离群因子大于1.05，则判断为可疑故障点，并将该故障点做出标记。
[0019]其中，设定离群因子DDPOS(X
i
)大于1.4时，则判断该点为离群点，将无缺失值电压数据进行检测，检测出其中的离群点之前还包括对无缺失值电压数据进行有无异常点进行分析。
[0020]并且，异常点为明显超出该节点电压范围的个别点且该点后该节点的监测电压在预设的电压范围；将该异常点进行删除后归类为有缺失值电压数据进行处理。
[0021]本专利技术取得的技术效果为：
[0022]本专利技术，提出的数据处理方法不仅可以应用至类似电压监测系统大数据处理系统进行数据清洗去噪，同时可以利用至配电网的台区内的电压监测装置的初步数据处理，由于其计算需要运行内存要求低，可以实现电压数据的日常处理，降低后期的数据处理工作，对台区内的节点的电压质量的评估提供方便。
[0023]本专利技术，对配电网中各个节点设备采集的电压数据进行初步筛选，检测出缺失值和异常值；对缺失值采用多元线性回归模型进行插补，对异常值进行删除后进行插补。对没有缺失值的电压数据进行离群点进行识别，为后期的电压相关分析提供方便。
附图说明
[0024]图1是本专利技术中配电网电压数据处理的步骤结构示意图；
[0025]图2是本专利技术中插补处理流程的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本专利技术的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本专利技术进行具体说明。应当理解，以下文字仅仅用以描述本专利技术的一种或几种具体的实施方式，并不对本专利技术具体请求的保护范围进行严格限定。
[0027]如图1所示，一种配电网电压数据处理方法，包括以下步骤：
[0028]A：配电网中节点设备将采集的电压数据存储；节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；
[0029]B：对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；
[0030]C：对有缺失值电压数据进行插补处理；插补处理采用多元回归方程模型进行插补；
[0031]D：将无缺失值电压数据进行检测并通过预设的方法检测出其中的离群点，并将该离群点对应的节点信息以及时序信息进行关联并进行标记；
[0032]E：将台区中每个节点的经过插补处理以及离群点标记后的数据传输至台区电压数据管理平台实现对每个节点数据的采集。
[0033]进一步的，电压数据组为以日为周期，以预设的采集频率采集的三相电压数据值生成的数据集，有缺失值电压数据为采集的三相电压均为空的数据。
[0034]更进一步的，结合参阅附图2，步骤三中又包括以下程序：
[0035]C1：采用皮尔森相关系数法找出该节点已经采集的与该有缺失值的数据组相关性比较高的无缺失值的数据组，生成训练样本集；将训练样本集分为训练集、测试集；相关性比较高包括三相电压中每相电压相关性均大于预设的范围；
[0036]C2：将训练集放入回归插补模型中进行训练，建立回归方程，计算回归系数以及拟合回归曲线；
[0037]更进一步的，C2步骤中还具体包括：
[0038]i天采集的电压数据包括n个数据，每个数据组表示为其中表示第i天的第n时刻的三相电压数据，即
[0039]对每相的电压值均建立如下的回归方程：
[0040][0041]回归方程中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电网电压数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：A：配电网中节点设备将采集的电压数据存储；所述节点设备为电网各台区中部署的TTU装置、户表终端以及电压监测仪；B：对每个周期中每个节点的电压数据组分别进行识别分析，按照电压数据的有无缺失值将电压数据分为有缺失值电压数据与无缺失值电压数据；C：对有缺失值电压数据进行插补处理；所述插补处理采用多元回归方程模型进行插补；D：将无缺失值电压数据进行检测并通过预设的方法检测出其中的离群点，并将该离群点对应的节点信息以及时序信息进行关联并进行标记；E：将台区中每个节点的经过插补处理以及离群点标记后的数据传输至台区电压数据管理平台实现对每个节点数据的采集。2.根据权利要求1所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：所述电压数据组为以日为周期，以预设的采集频率采集的三相电压数据值生成的数据集；所述有缺失值电压数据为采集的三相电压均为空的数据。3.根据权利要求1所述的一种配电网电压数据处理方法，其特征在于：步骤三中又包括以下程序：C1：采用皮尔森相关系数法找出该节点已经采集的与该有缺失值的数据组...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍智鹏，刘元煌，李天楚，方铭，刘红岩，李献，陈林聪，陈川刚，韩武奇，赵海龙，万信书，邢博宇，
申请(专利权)人：海南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：