【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于变电站的数据处理方法。
技术介绍
1、变电站中的各种设备和装置产生的大量数据，包括电流、电压、功率等参数的实时监测数据，以及设备状态、运行状态等信息，成为实现变电站的智能化管理和运维的重要基础，变电站的数据处理技术应运而生，提高变电站数据处理的自动化、智能化和高效性，为变电站的运维和管理提供更好的支持。
2、中国专利公开号：cn115330285a，公开了如下内容，该专利技术涉及数据处理
，公开了一种变电站数据处理方法及系统，其方法通过对上游终端下发的工作任务在预设的任务数据库中进行模糊查询，将查询到的任务数据构建成任务数据集合，将处理数据在任务数据集合中的每条任务数据进行逐一字段匹配，若匹配到相应的任务数据，则允许上游终端执行相应的处理数据，若匹配失败，则将处理数据中的关键信息在预设的历史数据库中与每条历史数据进行逐条匹配，确定匹配度最高的历史数据对应的执行结果生成执行参考指令发送至上游终端，提高了处理变电站数据的工作效率，有利于快速消缺。
3、但是，现有技术中，还存在以下问题：
4、在现有技术中，利用与历史数据中发生故障时所形成的电压变化曲线对比时没有针对性，数据处理效率低，以及，变电站的不同位置出现故障时电压变化情况有差异，不区分检测位置所确定出的故障类型的精度低。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于变电站的数据处理方法，用以克服在现有技术中，利用与历史数据中发生故障时所形成的电压变
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于变电站的数据处理方法，其包括：
3、步骤s1，构建样本数据，包括，基于变电站中同一检测位置相同故障类型的标准故障电压变化曲线的平均频率以及平均振幅确定对应故障类型的频率区间以及振幅区间，将故障类型对应的标准故障电压变化曲线、频率区间以及振幅区间记录至故障类型对应的数据集合，将所述检测位置的各故障类型对应的数据集合存储至检测位置对应的位置数据库中；
4、步骤s2，基于获取的检测位置的实际电压变化曲线的实际频率以及实际振幅的变化情况计算波动表征值，以判定是否进行故障分析；
5、步骤s3，进行故障分析，包括，
6、基于预设时长内的实际电压变化曲线段的实际平均频率与对应位置数据库的数据集合中频率区间的对比结果，结合所述实际电压变化曲线段的实际平均振幅与所述数据集合中的振幅区间的对比结果，以判定所述实际电压变化曲线段与所述数据集合是否存在关联关系，以确定进行故障分析时的故障分析方式，
7、基于各所述对比结果确定所述实际电压变化曲线段与存在关联关系的数据集合的关联表征参量，以确定最关联数据集合，基于所述实际电压变化曲线段与所述最关联数据集合中的标准故障电压变化曲线的对比结果确定所述实际电压变化曲线段与所述最关联数据集合的重合度，以判定故障类型；
8、或，基于所述实际电压变化曲线段与所述位置数据库中的所有标准故障电压变化曲线的对比结果确定所述实际电压变化曲线段与各数据集合的重合度，以基于重合度中的最大值判定故障类型。
9、进一步地，在所述步骤s1中，基于变电站中同一检测位置相同故障类型的标准故障电压变化曲线的平均频率以及平均振幅确定对应故障类型的频率区间以及振幅区间的过程包括，
10、设定若干频率区间段，记录各标准故障电压变化曲线对应平均频率处于不同区间段内的数量，将最大数量对应的频率区间段确定为频率区间；
11、设定若干振幅区间段，记录各标准故障电压变化曲线对应平均振幅处于不同区间段内的数量，将最大数量对应的振幅区间段确定为振幅区间。
12、进一步地，在所述步骤s2中，基于获取的检测位置的实际电压变化曲线的实际频率以及实际振幅的变化情况计算波动表征值，其中，
13、按照公式(1)计算波动表征值k，
14、
15、公式(1)中，△p表示所述实际电压变化曲线中各相邻的实际频率的差值的平均值，△p0表示预设的频率参量，△h表示所述实际电压变化曲线中各相邻的实际振幅的差值的平均值，△h0表示预设的振幅参量。
16、进一步地，在所述步骤s2中，基于所述波动表征值判定是否进行故障分析的过程包括，
17、将所述波动表征值与预设的波动阈值进行对比，
18、若所述波动表征值大于等于所述波动阈值，判定进行故障分析。
19、进一步地，在所述步骤s3中，基于预设时长内的实际电压变化曲线段的实际平均频率与对应位置数据库的数据集合中频率区间的对比结果，结合所述实际电压变化曲线段的实际平均振幅与所述数据集合中的振幅区间的对比结果，判定所述实际电压变化曲线段与所述数据集合是否存在关联关系的过程包括，
20、将所述实际平均频率与所述频率区间进行对比，以及，将所述实际平均振幅与所述振幅区间进行对比，
21、若所述实际平均频率处于所述频率区间或/和所述实际平均振幅处于所述振幅区间，判定所述实际电压变化曲线段与所述数据集合存在关联关系；
22、若所述实际平均频率不处于所述频率区间且所述实际平均振幅不处于所述振幅区间，判定所述实际电压变化曲线段与所述数据集合不存在关联关系。
23、进一步地，在所述步骤s3中，基于所述实际电压变化曲线段与数据集合关联关系的判定结果确定进行故障分析时的故障分析方式的过程包括，
24、若所述实际电压变化曲线段与所述数据集合存在关联关系，则基于所述实际电压变化曲线段与所述最关联数据集合中的标准故障电压变化曲线的对比结果确定所述实际电压变化曲线段与所述最关联数据集合的重合度，以判定故障类型；
25、若所述实际电压变化曲线段与所述数据集合不存在关联关系，则确定所述实际电压变化曲线段与各数据集合的重合度，以基于重合度中的最大值判定故障类型。
26、进一步地，在所述步骤s3中，基于各所述对比结果确定所述实际电压变化曲线段与存在关联关系的数据集合的关联表征参量的过程包括，
27、若所述实际平均频率处于数据集合的频率区间内，则获取所述数据集合内存储的若干标准故障电压变化曲线，获取标准故障电压变化曲线对应平均频率处于所述频率区间内的数量与标准故障电压变化曲线的第一比值，将所述第一比值确定为实际电压变化曲线段与所述数据集合的关联表征参量；
28、若所述实际平均振幅处于数据集合的振幅区间内，则获取所述数据集合内存储的若干标准故障电压变化曲线，获取标准故障电压变化曲线对应平均振幅处于所述振幅区间内的数量与标准故障电压变化曲线的第二比值，将所述第二比值确定为实际电压变化曲线段与所述数据集合的关联表征参量；
29、若所述实际平均频率处于所述频率区间且所述实际平均振幅处于所述振幅区间，将所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于变电站的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S1中，基于变电站中同一检测位置相同故障类型的若干标准故障电压变化曲线的平均频率以及平均振幅确定对应故障类型的频率区间以及振幅区间的过程包括，
3.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S2中，基于获取的检测位置的实际电压变化曲线的实际频率以及实际振幅的变化情况计算波动表征值，其中，
4.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S2中，基于所述波动表征值判定是否进行故障分析的过程包括，
5.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S3中，判定所述实际电压变化曲线段与所述数据集合是否存在关联关系的过程包括，
6.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S3中，基于所述实际电压变化曲线段与数据集合关联关系的判定结果确定进行故障分析时的故障分析方式的过程包括，
7.根据权利要求1
8.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S3中，基于所述关联表征参量确定最关联数据集合的过程包括，
9.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S3中，确定重合度的过程包括，
10.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤S3中，判定故障类型的过程包括，
...【技术特征摘要】
1.一种基于变电站的数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤s1中，基于变电站中同一检测位置相同故障类型的若干标准故障电压变化曲线的平均频率以及平均振幅确定对应故障类型的频率区间以及振幅区间的过程包括，
3.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤s2中，基于获取的检测位置的实际电压变化曲线的实际频率以及实际振幅的变化情况计算波动表征值，其中，
4.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤s2中，基于所述波动表征值判定是否进行故障分析的过程包括，
5.根据权利要求1所述的基于变电站的数据处理方法，其特征在于，在所述步骤s3中，判定所述实际电压变化曲线段与所述数据集合是否存在关联关系的过程包...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟令雯，高正浩，左宇，张庆伟，蒋文辉，班国邦，辛明勇，余思伍，郭思琪，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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