【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及低压配电线路，具体涉及低压配电线路信道监测与智能诊断方法。
技术介绍
1、随着信息化水平的不断提高，电力企业在日常的管理过程中积累了海量的用电信息，比如电力信息系统、继电保护系统、电网运营系统等不同设备中的用电信息。这些计量设备中存有的海量的电力数据占据着电网计算机存储系统大量的内存，降低了计算机的运行效率，并增加了电网整体的运行负担。
2、而传统的数据管理方法仅仅只是对获取的数据进行简单的分析，并不能帮助电力企业从这些数据中获取有研究价值、有意义的信息，造成了电网资源的极大浪费。
3、所以亟需利用数据提取技术对这些庞大的电力数据进行深度的提取分析，从中获取对电力企业运行和管理具有指导性和有帮助的用电信息是极其重要和有意义的。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供低压配电线路信道监测与智能诊断方法，以解决现有技术中的上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、根据本专利技术的第一方面，低压配电线路信道监测与智能诊断方法，包括如下步骤：
4、s1：过零检测电路芯片，通过检测输入端电压得到电力线过零检测信号，提供给应用控制系统，当输入端电压大于阈值时，输出端呈现高阻态，其内部迟滞处理使芯片更容易地将电力线上的毛刺滤除，有效防止电力线上噪声导致的错误过零检测信号，并可以实现额外提供市电峰值变化信息特征，从而可以进一步分析市电波动情况，形成台区特征信息；
5、s2：芯片内部集成了
6、s3：当市电峰值变大，过零点会向右偏移，峰值电压变小，会向左偏移，通过计算前后过零点的相对位置，可以得到相邻两个工频周期内电压波动信息，从而可以用于电网用电质量、台区识别应用，检测是否有工频过零信号是检测停电的主要条件，若连续3个工频周期没有检测到过零信号和电压变化则判断为停电，整台区停电事件定义:当集中器产生终端自身停电事件后，30s内接收到本台区上报的5条以上电能表停电事件，即生成整台区停电事件。
7、进一步地，还包括漏电检测算法，具体如下：
8、p1：根据电工基础，电能表中每个测量元件计量的功率
9、
10、式中,u——测量元件的电压值；
11、i——测量元件的电流值；
12、——u与i的相位角；
13、p2：若其用电正常：
14、则计量到的电压值相对稳定；
15、计量到的电流随时变化，但是三相基本平衡；
16、相位角不会突变，功率因数在一定范围内变化；
17、用户的日线损、月线损在一定范围波动；
18、p3：若异常用电：
19、在供电企业的供电设施上擅自接线用电；
20、绕越供电企业的用电计量装置用电；
21、伪造或者开启法定的或授权的计量检定机构加封的用电计量装置封印用电；
22、故意损坏供电企业用电计量装置；
23、故意使供电企业用电计量装置不准或者失效；
24、采用其他方法窃电。
25、进一步地，还包括建立回路阻抗模型；
26、用户所获得的电能经过主干路阻抗，流经分支d处，经过d-a段的阻抗，最后经阻抗流至用户，为用户供电。参考图中曲线所示的回路示意路线，根据kvl定律，列写回路电压方程：
27、
28、考虑任意时刻，线路阻抗的大小远小于用户负荷的等值阻抗，因此忽略线路阻抗引起的用户电压在不同时刻的角度偏差，且假设在t1与t2时刻的电压相角均为0，则将上式等效为：
29、
30、针对上式构建各时间断面阻抗约束判定条件，构建等效假设检验模型，即：
31、
32、可以看出，通过以上模型推导，将阻抗相量数学模型等效简化标量数学模型，简化计算难度和数据需求，高频采集的用电信息采集系统即可满足计算需要。
33、进一步地，持续分析自变量与因变量之间的线性关系，拟合出它们之间的关系，通常以最小二乘法做拟合效果检验，二元线性回归一般模型如下式所示：
34、yi＝βxli+γx2i+εi
35、在上式的基础上增加阻抗偏差z，改写为二元线性回归模型：
36、
37、进一步地，还包括建立回路阻抗；
38、为保障回归计算数据真实有效，一方面，用户终端采集的数据需要真实有效；另一方面，为满足假设条件，即用户侧两个时刻的电压相角相差很小，建立针对不同时刻电压、电流以及功率因数的筛选规则；
39、对于用户的功率因数η(t)＝cos(φt)，要求满足
40、η(t)∈[0.9,1]
41、这里主要是保证用户负载的属于常规类型，降低因为用户功率因数偏低引起的用户端电压相角偏差过大；
42、对于用户的电流值i(t)，这里为排除用户非正常用电的情况，要求电流需要设定下限，这里保证满足
43、i(t)≥1a
44、3)对于用户的电压u(t)，要求满足在额定电压的-10％～+7％范围内，即
45、v(t)∈[198v,236v]。
46、进一步地，将用户每种用电异常模型设定不同分值，用户一天当中出现用电异常模型的次数与该模型对应分值的乘积的累计值，就是用户的“嫌疑系数”。
47、嫌疑系数的计算公式
48、嫌疑系数＝∑(用电异常分值*异常次数)
49、用电异常分值：用电异常模型对应的分值。出现该用电异常后判断为窃电行为的概率越高，分值越高；
50、异常次数：指用户在一天连续监测中，出现各类用电异常模型中元素种类的总次数。
51、本专利技术具有如下优点：
52、1、通过对不同地区的环境条件、居民类别、表龄、生产厂家、安全类型等进行分类分析，生成典型案例，拟采用人工智能算法，建立设备运行状态评估模型数据库；
53、2、对输入、输出特征参数进行选择，建立设备运行状态评估模型，生成典型案例专家库，并实对现发展状况的预判，达到预警的目的。
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1.低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，还包括漏电检测算法，具体如下：
3.根据权利要求2所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，还包括建立回路阻抗模型；
4.根据权利要求3所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，持续分析自变量与因变量之间的线性关系，拟合出它们之间的关系，以最小二乘法做拟合效果检验，二元线性回归一般模型如下式所示：
5.根据权利要求1所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，还包括建立回路阻抗；
6.根据权利要求1所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，将用户每种用电异常模型设定不同分值，用户一天当中出现用电异常模型的次数与该模型对应分值的乘积的累计值，就是用户的“嫌疑系数”。
【技术特征摘要】
1.低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，还包括漏电检测算法，具体如下：
3.根据权利要求2所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，还包括建立回路阻抗模型；
4.根据权利要求3所述的低压配电线路信道监测与智能诊断方法，其特征在于，持续分析自变量与因变量之间的线...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞博，蒙静，孙燕，莫日根，王静宜，杜晶，焦子航，陆燕，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司阿拉善供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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