【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电线路异常排查，尤其涉及一种异常线路确定方法及装置。
技术介绍
1、配电线路是指从降压变电站把电力送到配电变压器或将配电变电站的电力送到用电单位的线路，配电线路具有电压等级多，网络结构复杂，设备类型多样，作业点多面广，安全环境相对较差等特点，因此配电网的安全风险因素也相对较多。另外，由于配电网的功能是为各类用户提供电力能源，这就对配网的安全可靠运行提出更高要求。
2、配电线路通常定期对配电线路进行巡视可以掌握线路的运行状况，及时发现缺陷和沿线威胁线路安全运行的隐患，从而提高供电可靠性，减少线路事故的发生。
3、然而对于一些异常，例如间歇性故障，通过常规的巡检技术手段难以发现。现有技术中，对于异常线路的排查做出了各种努力，例如，将可能导致线路故障的所有原因作为分析判据，参考本区域配电网往期发生故障的原因作为经验值，根据历史发生概率进行静态系数赋值，当故障发生时，根据已知因素进行动态系数赋值，通过静态系数和动态系数的加权计算，对可能发生故障的原因进行概率排序，在配电线路故障产出并确认后循环一次，如此反复更新故障概率的静态系数。该方法能够得出初步故障原因分析结论，用于指导线路巡查人员有重点的查找故障点，故障排查结束后，根据实际故障原因，进一步修正静态系数赋值，从而实现算法的自学习，为以后故障概率判断提供更为准确的数据。
4、该方法通过所有原因进行分析，通过故障概率查找故障点，由于线路复杂性，原因数量多，不能准确的确定异常线路，尤其是诸如带有间歇性异常的线路。
5、基于此，
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种异常线路确定方法及装置，以解决现有技术中不能准确确定异常线路的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种异常线路确定方法，包括：
3、获取多个波形数据集，其中，波形数据集表征馈线电流的波动性，馈线与目标母线连接，所述多个波形数据集对应于相同的时段；
4、根据所述多个波形数据集提取多个波形特性向量组，其中，波形特性向量组包括多个波形特征向量，所述多个波形特征向量基于波形数据集划分出的多个数据段获得；
5、根据所述多个波形特性向量组将多个馈线中的每个馈线划分出多个状态；
6、根据馈线多个状态的概率、母线多个状态的概率以及母线异常时馈线状态的概率，确定异常馈线。
7、在一种可能的实现方式中，所述根据所述多个波形数据集提取多个波形特性向量组，包括：
8、对于所述多个波形数据集中的每个波形数据集，执行如下步骤：
9、获取基本周期，其中，所述基本周期基于电流的基本波动周期确定；
10、根据所述基本周期以及第一时段的长度，将波形数据集划分为多个第一数据段，其中，所述第一时段为所述波形数据集所对应的时段，第一数据段的时长为所述基本周期时长的整数倍；
11、对于所述多个第一数据段中的每个第一数据段通过波形变换的方式，提取多个波形特征，并将所述多个波形特征构建为波形特征向量，从而获得多个波形特征向量；
12、将所述多个波形特征向量构建为波形特征向量组。
13、在一种可能的实现方式中，所述对于所述多个第一数据段中的每个第一数据段通过波形变换的方式，提取多个波形特征，包括：
14、对于所述多个第一数据段中的每个第一数据段，根据第一公式，提取多个波形特征，其中，所述第一公式为：
15、
16、式中，iff(fk)为第fk个特征值，wn为第一数据段中数据的总数量，idw(wn)为第一数据段的第wn个数据，e为自然常数，j为虚数单位，ω0为基本周期对应的频率，pn为基本周期时长内第一数据段内数据的数量，π为圆周率。
17、在一种可能的实现方式中，所述根据所述多个波形特性向量组将多个馈线中的每个馈线划分出多个状态，包括：
18、对于所述多个波形特性向量组中的每个波形特性向量组，执行如下步骤：
19、获取第一预设分类数量；
20、根据多个第一波形特性向量之间的差异性以及所述第一预设分类数量，确定预分类细分数量，其中，所述预分类细分数量与所述多个第一波形特性向量之间的差异性正相关，第一波形特性向量基于波形特性向量组获取；
21、根据所述预分类细分数量确定分类间隔，并根据所述分类间隔对所述多个第一波形特性向量进行分类，从而获得多个类；
22、根据所述多个类划分馈线的多个状态。
23、在一种可能的实现方式中，所述根据多个第一波形特性向量之间的差异性以及所述第一预设分类数量，确定预分类细分数量，包括：
24、根据所述多个第一波形特性向量获取多个范数；
25、计算目标倍数与所述第一预设分类数量的积，并将所述积作为预分类细分数量，其中，所述目标倍数为所述多个范数中最大范数相对最小范数的倍数。
26、在一种可能的实现方式中，所述根据所述预分类细分数量确定分类间隔，并根据所述分类间隔对所述多个第一波形特性向量进行分类，从而获得多个类，包括：
27、计算所述多个第一波形特性向量的模，从而获得多个模；
28、根据极差以及所述预分类细分数量，确定分类间隔，其中，所述极差为所述多个模中最大模与最小模的差；
29、从多个未归类的第一波形特性向量中，随机指定一个向量，作为归类中心；
30、计算所述归类中心到多个未归类的第一波形特性向量距离，从而获得多个距离；
31、若所述多个距离中存在小于或等于所述分类间隔的距离，则将小于或等于所述分类间隔的距离所对应的第一波形特性向量归入到所述归类中心所在的类，并将小于或等于所述分类间隔的距离所对应的第一波形特性向量作为归类中心，并跳转至所述计算所述归类中心到多个未归类的第一波形特性向量距离，从而获得多个距离的步骤；
32、否则，跳转至所述从多个未归类的第一波形特性向量中，随机指定一个向量，作为归类中心的步骤。
33、在一种可能的实现方式中，所述根据所述多个类划分馈线的多个状态，包括：
34、对于多个第一波形特性向量中的每个第一波形特征向量，执行如下步骤：
35、根据第一波形特征向量以及波形特性向量组，确定第一时间节点，其中，所述第一时间节点为第一波形特征向量来源数据的时间节点；
36、根据第一波形特征向量所属的类，确定馈线在所述第一时间节点的状态。
37、在一种可能的实现方式中，所述根据馈线多个状态的概率、母线多个状态的概率以及母线异常时馈线状态的概率，确定异常馈线，包括：
38、统计多个馈线的状态概率以及母线异常状态的概率；
39、对于所述多个馈线中的每个馈线，统计在母线异常时馈线的多种状态，根据所述母线异常时馈线的多种状态计算馈线的多个母线异常条件状态概率，并将所述多个母线异常条件状态概率本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种异常线路确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据所述多个波形数据集提取多个波形特性向量组，包括：
3.根据权利要求2所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述对于所述多个第一数据段中的每个第一数据段通过波形变换的方式，提取多个波形特征，包括：
4.根据权利要求1所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据所述多个波形特性向量组将多个馈线中的每个馈线划分出多个状态，包括：
5.根据权利要求4所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据多个第一波形特性向量之间的差异性以及所述第一预设分类数量，确定预分类细分数量，包括：
6.根据权利要求4所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据所述预分类细分数量确定分类间隔，并根据所述分类间隔对所述多个第一波形特性向量进行分类，从而获得多个类，包括：
7.根据权利要求4所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据所述多个类划分馈线的多个状态，包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的异常线路确定方法，其特征
9.根据权利要求8所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据所述多个概率数组、所述多个馈线的状态概率以及所述母线异常状态的概率，确定多个馈线状态条件概率，包括：
10.一种异常线路确定装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种异常线路确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据所述多个波形数据集提取多个波形特性向量组，包括：
3.根据权利要求2所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述对于所述多个第一数据段中的每个第一数据段通过波形变换的方式，提取多个波形特征，包括：
4.根据权利要求1所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据所述多个波形特性向量组将多个馈线中的每个馈线划分出多个状态，包括：
5.根据权利要求4所述的异常线路确定方法，其特征在于，所述根据多个第一波形特性向量之间的差异性以及所述第一预设分类数量，确定预分类细分数量，包括：
6.根据权利要求4所述的异...
【专利技术属性】
技术研发人员：安益辰，陈磊，王梦娣，杨少戈，李建超，张珺，李乾，王杉杉，袁静媛，张硕，李帅，杜韦华，孙昊，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。