【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电网状态评估，特别涉及一种配电网状态评估方法、装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
1、状态评估作为配电管理系统的重要技术环节，通过利用数据采集与监视控制系统、广域测量系统等量测设备中采集的实时量测信息对系统状态进行实时推断，但现有技术中的量测信息都是由数据采集与监视控制系统进行采集，在数据采集与传送环节会受到量测噪声和传递噪声等非高斯噪声的干扰，导致量测信息中存在异常数据，滤波模型的精度较低。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种配电网状态评估方法、装置、电子设备、存储介质，能够提升配电网滤波模型的精度。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种配电网状态评估方法，包括：
3、获取配电网的历史信息、量测信息以及所述量测信息的时序规律信息，根据所述历史信息、所述量测信息和所述时序规律信息构建原始量测数据集；
4、根据所述原始量测数据集构建第一模型，根据原始量测信息构建异常量测模型，所述第一模型和所述异常量测模型根据所述配电网的原始量测信息计算所述配电网的评估值；
5、根据所述评估值和所述配电网的真实状态信息值的差值构建分布规律映射模型，其中，所述分布规律映射模型至少包括所述配电网的未知噪声分布信息；
6、所述分布规律映射模型获取所述分布规律映射模型的参数值，根据所述参数值构建第二模型；
7、所述第二模型根据所述量测信息对所述配电网状态进行
8、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述原始量测数据集构建第一模型后，所述方法还包括：
9、通过所述第一模型获取所述原始量测数据集的多个本征模函数和一个残余分量数据集；
10、根据所述本征模函数和所述残余分量数据集获取所述原始量测数据集的时序特征信息，并获取所述时序特征信息的去噪信息集；
11、根据所述去噪信息集构建异常量测模型。
12、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述去噪信息集构建异常量测模型，包括：
13、获取所述配电网的状态数据信息和所述原始量测数据集的单一时段量测信息的所有极值点，获取所述极值点的第一极值和第二极值；
14、根据所述第一极值和所述第二极值获取所述状态数据信息的第一均值曲线和第二均值曲线；
15、计算所述单一时段量测信息和所述第一均值曲线的差值，获取所述原始量测信息的去低频量测分量；
16、计算所述去低频量测分量和所述第二均值曲线的差值，获取所述原始量测信息的中间过程分量；
17、根据所述去低频量测分量计算所述单一时段量测信息的一阶imf分量，根据所述中间过程分量计算所述单利时间段量测信息的剩余分量；
18、所述根据所述低频量测分量、所述中间过程分量、所述一阶imf分量和所述剩余分量构建异常量测模型，通过所述异常量测模型对所述第一模型进行降噪处理。
19、在本专利技术的一些实施例中，所述第一模型和所述异常量测模型根据所述配电网的原始量测信息计算所述配电网的评估值，包括：
20、所述异常量测模型对所述原始量测信息添加高斯白噪声，获取初始白噪声分量和高斯白噪声分量；
21、根据所述一阶白噪声imf分量和所述剩余白噪声分量获取白噪声量测信息，对所述原始量测信息中的原始噪声进行掩盖，其中，所述高斯白噪声的均值为零。
22、在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述参数值构建第二模型，包括：
23、获取所述配电网的历史量测数据信息、配电网状态数据信息和残差噪声信息，根据预设的核岭回归模型学习所述历史量测数据信息和所述配电网状态数据信息的映射关系，获取所述历史量测数据信息和所述配电网状态数据信息的数据集合；
24、根据所述数据集合和所述残差噪声信息构建所述第二模型。
25、在本专利技术的一些实施例中，所述通过所述异常量测模型对所述第一模型进行降噪处理，包括：
26、所述异常量测模型根据所述一阶imf分量和所述原始量测信息的嵌入维数对所述一阶imf进行合并，获取所述原始量测信息的向量序列；
27、获取所述向量序列的第一极值和第二极值，计算所述第一极值和所述第二极值差值的绝对值；
28、根据所述绝对值计算所述一阶imf分量的矢量比值，根据所述矢量比值计算所述一阶imf分量的矢量平均值；
29、根据所述矢量比值和所述矢量平均值计算所述向量序列的样本熵。
30、在本专利技术的一些实施例中，所述第二模型根据所述量测信息对所述配电网状态进行评估，包括：
31、所述分布规律映射模型对所述量测信息进行不良状态检测；
32、当所述量测信息不存在异常数据时，所述量测信息输入至所述第二模型中，获取分解量测去噪信息，所述第二模型根据预设时刻信息对所述量测信息进行状态评估，获取所述量测信息的状态评估信息；
33、所述第二模型对所述状态评估信息进行残差评估并整合；
34、当所述量测信息存在异常数据时，根据所述原始量测信息构建的异常量测模型预测所述预设时刻的所述量测信息，获取异常量测信息；
35、所述异常量测模型对所述异常量测信息进行重建，获取重建量测信息；
36、所述第二模型对所述时刻的所述重建量测信息进行状态评估。
37、第二方面，本专利技术实施例提供了一种配电网状态评估装置，包括少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如上述第一方面所述的配电网状态评估方法。
38、第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括有如上述第二方面所述的配电网状态评估装置。
39、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上述第一方面所述的配电网状态评估方法。
40、根据本专利技术实施例的配电网状态评估方法，至少具有如下有益效果：
41、获取配电网的历史信息、量测信息以及量测信息的时序规律信息，根据历史信息、量测信息和时序规律信息构建原始量测数据集；根据原始量测数据集构建第一模型，根据原始量测信息构建异常量测模型，第一模型和异常量测模型根据配电网的原始量测信息计算配电网的评估值；根据评估值和配电网的真实状态信息值的差值构建分布规律映射模型，其中，分布规律映射模型至少包括配电网的未知噪声分布信息；分布规律映射模型获取分布规律映射模型的参数值，根据参数值构建第二模型；第二模型根据所述量测信息对配电网状态进行评估。通过构建第一模型对量测信息进行降噪处理，从而降低量测信息的平均误差和均方根误差，使得量测信息更为接近真实量测值，根据配电系统真实状态与第一模型评估结果之间的误差，构建系统中未知噪声的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电网状态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网状态评估方法，其特征在于，根据所述原始量测数据集构建第一模型后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的配电网状态评估方法，其特征在于，所述根据所述去噪信息集构建异常量测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的配电网状态评估方法，其特征在于，所述第一模型和所述异常量测模型根据所述配电网的原始量测信息计算所述配电网的评估值，包括：
5.根据权利要求1所述的配电网状态评估方法，其特征在于，根据所述参数值构建第二模型，包括：
6.根据权利要求3所述的配电网状态评估方法，其特征在于，所述通过所述异常量测模型对所述第一模型进行降噪处理，包括：
7.根据权利要求1所述的配电网状态评估方法，其特征在于，所述第二模型根据所述量测信息对所述配电网状态进行评估，包括：
8.一种配电网状态评估装置，其特征在于，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被
9.一种电子设备，其特征在于，包括权利要求8所述的配电网状态评估装置。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至7任一项所述的配电网状态评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网状态评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网状态评估方法，其特征在于，根据所述原始量测数据集构建第一模型后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的配电网状态评估方法，其特征在于，所述根据所述去噪信息集构建异常量测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的配电网状态评估方法，其特征在于，所述第一模型和所述异常量测模型根据所述配电网的原始量测信息计算所述配电网的评估值，包括：
5.根据权利要求1所述的配电网状态评估方法，其特征在于，根据所述参数值构建第二模型，包括：
6.根据权利要求3所述的配电网状态评估方法，其特征在于，所述通过所述异常量测模型对所述第一模型进行降噪处理，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：张维，田巍巍，周荣乐，蔡新华，李志，郑志曜，李星，
申请(专利权)人：珠海许继电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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