【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力，特别是涉及一种配电网线变关系检测方法、装置、系统和设备。
技术介绍
1、配电网线变关系指的是配电网系统中各配电变压器和对应的馈线之间的隶属关系。一般会将配电网线变关系存储在该配电网对应的工程生产管理系统（powerproduction management system，简称pms）中，以用于基于线变关系实现对配电网的监控、管理和控制，提高配电网的可靠性、可用性和响应能力。
2、随着配电网中设备越来越复杂，且配电网运行方式的频繁调整，经常出现人为错误录入或者运行方式调整之后未及时更新，导致pms中存储的线变关系与配电网中的实际线变关系不一致的情况。因此，需要对pms系统中存储的线变关系是否存在异常进行检测。
3、相关技术中配电网线变关系检测方法是包括信号激励、状态估计和数据驱动等方式。然而上述配电网线变关系检测方法的实时性较差。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种实时性较好的配电网线变关系检测方法、装置、系统和设备。
2、第一方面，本申请提供了一种配电网线变关系检测方法，方法用于配电网线变关系检测系统中的服务端，配电网线变关系检测系统中还包括设置在各线变关系检测节点的计算机终端，方法包括：
3、根据目标台区中目标变压器对应的多个存储线变关系，确定多个目标检测节点；
4、获取目标变压器对应的第一电气数据和各目标检测节点对应的第二电气数据，第一电气数据和第二电气数据为各计算机终端通过无线
5、将第一电气数据和各第二电气数据输入至预先训练好的目标异常识别模型中，得到目标异常识别模型输出的异常识别结果，异常识别结果用于表征各存储线变关系是否异常。
6、在其中一个实施例中，将第一电气数据和各第二电气数据输入至预先训练好的目标异常识别模型中，得到异常识别模型输出的异常识别结果，包括：
7、将第一电气数据和各第二电气数据输入至目标异常识别模型中的相关系数计算层中，得到各存储线变关系对应的相关系数数据；
8、将各相关系数数据输入至目标异常识别模型中的识别分类层中，得到异常识别结果。
9、在其中一个实施例中，获取目标变压器对应的第一电气数据，包括：
10、获取目标变压器对应的计算机终端发送的第一采集数据；
11、对第一采集数据进行降噪处理，得到第一降噪数据；
12、对第一降噪数据进行异常数据识别和去除处理，得到第一中间数据；
13、对第一中间数据进行归一化处理，得到第一电气数据。
14、在其中一个实施例中，方法还包括：
15、获取训练数据集，训练数据集包括多个第一样本电气数据和各第一样本电气数据对应的线变关系样本集，线变关系样本集包括第一样本电气数据对应的多个第二样本电气数据和各第二样本电气数据对应的样本标签；
16、将第一样本电气数据和多个第二样本电气数据输入至初始异常识别模型，得到初始异常识别模型输出的异常识别训练结果；
17、根据异常识别训练结果和各样本标签，调整初始异常识别模型中的模型参数，得到中间异常识别模型；
18、将中间异常识别模型作为初始异常识别模型重新迭代执行得到初始异常识别结果和中间异常识别模型的过程，直至达到预设的迭代结束条件；
19、将达到预设的迭代结束条件时的中间异常识别模型作为目标异常识别模型。
20、在其中一个实施例中，将第一样本电气数据和多个第二样本电气数据输入至初始异常识别模型，得到初始异常识别模型输出的异常识别训练结果，包括：
21、将第一样本电气数据和多个第二样本电气数据输入至初始异常识别模型中的相关系数计算层，得到相关系数训练数据；
22、将相关系数训练数据输入至初始异常识别模型中的识别分类层，得到异常识别训练结果；
23、根据异常识别训练结果和各样本标签，调整初始异常识别模型中的模型参数，得到中间异常识别模型，包括：
24、根据异常识别训练结果和各样本标签调整初始异常识别模型中识别分类层的模型参数，得到中间异常识别模型。
25、在其中一个实施例中，线变关系样本集中的样本标签的获取过程包括：
26、对第一样本电气数据和线变关系样本集中的多个第二样本电气数据按照样本线变关系进行预处理，得到多个样本线变关系对应的样本相关系数；
27、将多个样本相关系数进行聚类处理，得到多个第一聚类结果，第一聚类结果包括至少一个样本相关系数；
28、从多个第一聚类结果确定疑似结果，疑似结果为第一聚类结果中包括的至少一个样本相关系数均小于预设系数阈值；
29、根据疑似结果从多个第二样本电气数据中确定疑似样本电气数据；
30、获取疑似样本电气数据对应的线变关系检测节点的三相不平衡装置的安装情况；
31、将没有安装三相不平衡装置的线变关系检测节点对应的第二样本电气数据标记为异常，将其余的第二样本电气数据标记为正常，得到各样本标签。
32、第二方面，本申请还提供了一种配电网线变关系检测装置，装置用于配电网线变关系检测系统中的服务端，配电网线变关系检测系统中还包括设置在各线变关系检测节点的计算机终端，装置包括：
33、目标节点确定模块，用于根据目标台区中目标变压器对应的多个存储线变关系，确定多个目标检测节点；
34、实时数据获取模块，用于获取目标变压器对应的第一电气数据和各目标检测节点对应的第二电气数据，第一电气数据和第二电气数据为各计算机终端通过无线通信技术实时发送至服务端；
35、异常识别模块，用于将第一电气数据和各第二电气数据输入至预先训练好的目标异常识别模型中，得到目标异常识别模型输出的异常识别结果，异常识别结果用于表征各存储线变关系是否异常。
36、第三方面，本申请还提供了配电网线变关系检测系统，系统包括设置在各线变关系检测节点的各计算机终端，与各计算机终端无线通信连接的服务端，其中，
37、计算机终端，用于采集对应的线变关系检测节点对应的电气数据并通过无线通信技术实时发送至服务端；
38、服务端，用于执行如权利要求1-6任一项的配电网线变关系检测方法。
39、在其中一个实施例中，计算机终端，用于与对应的线变关系检测节点处设置的电气测量设备连接，通过配置在计算机终端内的labview开发环境采集电气测量设备测量的电气数据。
40、第四方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述方法的步骤。
41、上述配电网线变关系检测方法、装置、系统和设备，方法用于配电网线变关系检测系统中的服务端，配电网线变关系检测系统中还包括设置在各线变关系检测节点的计算机终端，服务端根据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电网线变关系检测方法，其特征在于，所述方法用于配电网线变关系检测系统中的服务端，所述配电网线变关系检测系统中还包括设置在各线变关系检测节点的计算机终端，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一电气数据和各所述第二电气数据输入至预先训练好的目标异常识别模型中，得到所述异常识别模型输出的异常识别结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标变压器对应的第一电气数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一样本电气数据和所述多个第二样本电气数据输入至所述初始异常识别模型，得到所述初始异常识别模型输出的异常识别训练结果，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述线变关系样本集中的样本标签的获取过程包括：
7.一种配电网线变关系检测装置，其特征在于，所述装置用于配电网线变关系检测系统中的服务端，所述配电网线变关系检测系统中还包括设置在各线变关系检测节点的计算
8.一种配电网线变关系检测系统，其特征在于，所述系统包括设置在各线变关系检测节点的各计算机终端，与各计算机终端无线通信连接的服务端，其中，
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述计算机终端，用于与对应的所述线变关系检测节点处设置的电气测量设备连接，通过配置在所述计算机终端内的LabVIEW开发环境采集所述电气测量设备测量的电气数据。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配电网线变关系检测方法，其特征在于，所述方法用于配电网线变关系检测系统中的服务端，所述配电网线变关系检测系统中还包括设置在各线变关系检测节点的计算机终端，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一电气数据和各所述第二电气数据输入至预先训练好的目标异常识别模型中，得到所述异常识别模型输出的异常识别结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标变压器对应的第一电气数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一样本电气数据和所述多个第二样本电气数据输入至所述初始异常识别模型，得到所述初始异常识别模型输出的异常识别训练结果，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：周立明，孙艳杰，杨波，何治平，项伟，齐斌，李冰洁，
申请(专利权)人：北京天易数聚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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