【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统运行及控制，尤其涉及一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法及装置。
技术介绍
1、由于电力系统是大规模、复杂且非线性的，其运行数据受多种因素影响，如设备故障、信号干扰、测量误差等，很容易产生坏数据。这些坏数据如果不进行有效辨识和处理，将会严重影响电力系统的安全和稳定运行。
2、现有电力系统数据辨识方法包括基于残差的方法、统计方法以及机器学习方法。
3、其中，基于残差的方法，通过将将一组系统变量的实测值与从潮流模型计算出的期望值进行比较，测量值和期望值之间的任何显著差异都被认为是由于坏数据造成的，并被标记为进一步调查。该方法简单且计算效率高，但其在区分不同类型的坏数据方面能力有限，容易受到模型误差的影响。
4、统计方法涉及对度量的统计属性建模，并使用该模型来检测异常值。该方法可以有效检测基于残差的方法检测不到的坏数据，但需要大量的数据才能有效，且对统计模型的选择很敏感。
5、机器学习方法在坏数据辨识方面越来越受欢迎，其通过在已知的好数据集和坏数据集上训练机器学习模型，并使用该模型识别新数据集中的坏数据。这种方法可以非常精确和灵活，且可以针对特定类型的坏数据进行定制；然而，其需要大量的训练数据，计算成本很高，并且，由于难以选择合理化的辨识判据阈值，导致辨识效果不佳。
6、因此，如何解决现有电力系统数据辨识方法不能准确识别出低质量数据，且效率低下的问题，是电力系统运行及控制
亟待解决的重要课题。
技术实现思路b>
1、本专利技术提供一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法及装置，用以克服现有电力系统数据辨识方法不能准确识别出低质量数据，且效率低下的缺陷，能够准确识别包含坏数据的测量节点，有利于运行人员排查故障。
2、一方面，本专利技术提供一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，包括：获取电力系统拓扑结构对应的邻接矩阵，所述邻接矩阵映射有相应节点的测量数据；基于所述邻接矩阵，计算得到所述测量数据的频域值；对所述测量数据的频域值进行聚类处理，得到所述电力系统数据的质量评估结果。
3、进一步地，所述基于所述邻接矩阵，计算得到所述测量数据的频域值，包括：确定所述邻接矩阵对应的度矩阵；根据所述邻接矩阵和所述度矩阵，构建拉普拉斯矩阵；基于所述拉普拉斯矩阵，获取所述测量数据的频域值。
4、进一步地，所述基于所述拉普拉斯矩阵，获取所述测量数据的频域值，包括：计算所述拉普拉斯矩阵的特征向量和特征值；按照预设排序规则对所述拉普拉斯矩阵的特征向量进行排序，确定特征向量矩阵；根据所述测量数据和所述特征向量矩阵，计算得到所述测量数据的频域值。
5、进一步地，所述对所述测量数据的频域值进行聚类处理，包括：采用dbscan聚类算法，对所述测量数据的频域值进行分类，确定每一测量数据对应的分类标签；根据所述分类标签，确定每一测量数据对应的质量评估结果。
6、进一步地，所述测量数据的频域值的计算公式如下：
7、x＝u-1x
8、其中，x为测量数据的频域值，u为特征向量矩阵，x为测量数据。
9、进一步地，获取电力系统拓扑结构对应的邻接矩阵，包括：基于图lasso识别所述电力系统拓扑结构；根据所述电力系统拓扑结构，确定其对应的所述邻接矩阵。
10、第二方面，本专利技术还提供一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估装置，包括：数据获取模块，用于获取电力系统拓扑结构对应的邻接矩阵，所述邻接矩阵映射有相应节点的测量数据；数据处理模块，用于基于所述邻接矩阵，计算得到所述测量数据的频域值；数据评估模块，用于对所述测量数据的频域值进行聚类处理，得到所述电力系统数据的质量评估结果。
11、第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的基于图信号处理的电力系统的质量评估方法。
12、第四方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的基于图信号处理的电力系统的质量评估方法。
13、第五方面，本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的基于图信号处理的电力系统的质量评估方法。
14、本专利技术提供的一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，通过获取电力系统拓扑结构对应的邻接矩阵，邻接矩阵映射有相应节点的测量数据，并基于邻接矩阵，计算得到测量数据的频域值，进而对测量数据的频域值进行聚类处理，得到电力系统数据的质量评估结果。该方法通过将电力系统拓扑结构对应邻接矩阵的时域节点特征转换为频域特征，用更少的特征表示原始节点特征，减少了模型复杂度和训练时间，克服了现有电力系统数据辨识方法不能准确识别出低质量数据，且效率低下的缺陷，能够准确识别包含坏数据的测量节点，有利于运行人员排查故障。
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1.一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述邻接矩阵，计算得到所述测量数据的频域值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述拉普拉斯矩阵，获取所述测量数据的频域值，包括：
4.根据权利要求1所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述对所述测量数据的频域值进行聚类处理，包括：
5.根据权利要求1所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述测量数据的频域值的计算公式如下：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，获取电力系统拓扑结构对应的邻接矩阵，包括：
7.一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述邻接矩阵，计算得到所述测量数据的频域值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述拉普拉斯矩阵，获取所述测量数据的频域值，包括：
4.根据权利要求1所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述对所述测量数据的频域值进行聚类处理，包括：
5.根据权利要求1所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法，其特征在于，所述测量数据的频域值的计算公式如下：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于图信号处理的电力系统数据的质量评估方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳劲松，肖谭南，刘舒，陈颖，黄兴德，赖笑慷，周敏，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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