【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于中压配电网线损诊断，具体为一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法及系统。
技术介绍
1、线损是反映公司经营效益和管理水平的关键指标。传统配电网线损计算在空间维度是整线，时间维度是整天，难以精准定位线路线损异常时空区段，存在部分顽固高负损线路难以治理，存在疑难异常用电行为难以发现。随着配电自动化的持续建设及实用化水平不断提升，在馈线中间增加了大量量测终端，通过配电自动化量测数据与营配调数据的深度融合，可将传统的日线损计算拓展到空间上以自动化开关为分段、时间上以量测数据采样周期为时段的分时分段线损计算模式，有利于将异常现象放大到其所属区段中，提升了线损分析的精细度和准确度。
2、因此，研究基于多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法及相关技术具有重要的应用价值，可帮助相关部门精准定位线路线损异常时空区段，加快线损异常的定位和追踪，提供了线损问题治理有力抓手。
技术实现思路
1、专利技术目的：为解决当前配电网线损计算难以精准定位线路线损异常时空区段的问题，本专利技术提出了一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法及系统。
2、技术方案：一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，包括以下步骤；
3、步骤1：获取待诊断线路的拓扑结构、自动化开关的台账、配变的台账、待诊断线路参数和配变参数；以及获取待诊断线路的量测数据、自动化开关的量测数据和历史分级保护分合闸信号、配变的量测数据和历史停电事件；所述自动化开关和配变位于待诊断
4、步骤2：利用状态估计方法，对自动化开关进行可信度辨识，生成可信开关集合；
5、步骤3：遍历可信开关集合，利用剪枝法，生成以可信开关为根节点且不存在非根节点、非叶子节点的其他可信开关的单开关下游分段集合；
6、步骤4：遍历单开关下游分段集合，采用统计方法，计算单开关下游的分时分段统计线损率；遍历单开关下游分段集合，利用状态估计方法，计算单开关下游的分时分段理论线损率；
7、步骤5：对于任意一属于单开关下游分段集合的单开关下游分段，仅当其分时分段统计线损率与分时分段理论线损率之间的偏差大于线损两率偏差阈值时，将该单开关下游分段加入到线损异常单开关下游集合中，以此生成线损异常单开关下游集合；
8、步骤6：遍历线损异常单开关下游集合，基于配变的历史停电事件和自动化开关的历史分级保护分合闸信号，进行基于停电事件的段变关系异常诊断，得到段变关系异常的线损异常单开关下游分段，从段变关系异常的线损异常单开关下游分段中输出疑似段变关系异常配变集合；
9、步骤7：对段变关系正常的线损异常单开关下游分段进行基于状态估计方法和便携式量测终端的配变用电异常诊断，输出疑似用电异常配变集合。
10、进一步的，所述的利用状态估计方法，对自动化开关进行可信度辨识，生成可信开关集合，包括以下步骤：
11、从距离待诊断线路首端最近的自动化开关开始，遍历到距离待诊断线路末端最近的自动化开关结束，假设待诊断线路上第个自动化开关的上游为，利用加权最小二乘状态估计方法，对第个自动化开关的上游进行状态估计，估算出第个自动化开关的功率估计值序列和电流估计值序列；
12、将第个自动化开关的功率量测数据与功率估计值序列进行对比，仅当两者的功率偏差率小于功率偏差率阈值时，表示第个自动化开关的功率量测数据可用；
13、将第个自动化开关的电流量测数据与电流估计值序列进行对比，仅当两者的电流偏差率小于电流偏差率阈值时，则表示第个自动化开关的电流量测数据可用；
14、若第个自动化开关的功率量测数据和电流量测数据均可用，则表示第个自动化开关为可信开关，加入到可信开关集合中，将第个自动化开关的功率量测数据作为第个自动化开关的功率数据；
15、若第个自动化开关的功率量测数据可用但电流量测数据不可用，则表示第个自动化开关为可信开关，加入到可信开关集合中，将第个自动化开关的功率量测数据作为第个自动化开关的功率数据；
16、若第个自动化开关的电流量测数据可用但功率量测数据不可用，则表示第个自动化开关为可信开关，加入到可信开关集合中，将第个自动化开关的功率估计值序列作为第个自动化开关的功率数据；
17、若第个自动化开关的功率量测数据和电流量测数据均不可用，则表示第个自动化开关为不可信开关。
18、进一步的，所述的遍历可信开关集合，利用剪枝法，生成以可信开关为根节点且不存在非根节点、非叶子节点的其他可信开关的单开关下游分段集合，包括以下步骤：
19、判断待诊断线路的可信开关集合是否为空，若可信开关集合不为空，从距离待诊断线路末端最近的可信开关开始，遍历到距离待诊断线路首端最近的可信开关结束；若可信开关集合为空，则停止计算，将待诊断线路的拓扑结构加入到单开关下游分段集合；
20、当遍历到可信开关集合中的第个可信开关，若存在以第个可信开关为根节点且不存在非根节点、非叶子节点的其他可信开关的单开关下游分段时，且所述单开关下游分段内包含1个以上的配变，则将该单开关下游分段加入单开关下游分段集合中，该单开关下游分段从待诊断线路的拓扑结构中剪除，并将第个可信开关等效为待诊断线路拓扑中负荷叶子节点；否则，继续遍历可信开关集合的其他可信开关。
21、进一步的，所述的遍历单开关下游分段集合，采用统计方法，计算单开关下游的分时分段统计线损率，包括以下步骤：
22、假定单开关下游分段集合中的单开关下游分段以1个可信开关为根节点，分段内共有个配变和个视为负荷叶子节点的下游可信开关，获取个可信开关的功率数据和个配变的功率数据；
23、假定可信开关的功率数据和配变的功率数据在指定统计时间段内等间距采样，采样时间点记为；
24、对于第个可信开关，将流入单开关下游分段的功率数据设置为正向，流出单开关下游分段的功率数据设置为反向，则第个可信开关对于单开关下游分段在指定统计时间段的正向积分电量及反向积分电量分别为：
25、；
26、；
27、式中，为第个可信开关在采样时间点的功率数据；
28、对于第个配变对于单开关下游分段在指定统计时间段的正向积分电量及反向积分电量分别为：
29、；
30、；
31、式中，为第个配变在采样时间点的功率数据；
32、按照下式，计算单开关下游分段在指定统计时间段的输入电量、输出电量：
33、；
34、；
35、按照下式，计算单开关下游分段在指定统计时间段的分时分段统计线损率：
36、。
37、进一步的，所述的遍历单开关下游分段集合，利用状态估计方法，计算单开关下游的分时分段理论线损率，包括以下步骤：
38、利用加权最小二乘状态估计方法，对单开关下游分段集合中的单开关下游分段进行状态估计，估算出在采样时间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的利用状态估计方法，对自动化开关进行可信度辨识，生成可信开关集合，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历可信开关集合，利用剪枝法，生成以可信开关为根节点且不存在非根节点、非叶子节点的其他可信开关的单开关下游分段集合，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历单开关下游分段集合，采用统计方法，计算单开关下游的分时分段统计线损率，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历单开关下游分段集合，利用状态估计方法，计算单开关下游的分时分段理论线损率，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：对于任意一属于
7.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历线损异常单开关下游集合，基于配变的历史停电事件和自动化开关的历史分级保护分合闸信号，进行基于停电事件的段变关系异常诊断，得到段变关系异常的线损异常单开关下游分段，从段变关系异常的线损异常单开关下游分段中输出疑似段变关系异常配变集合，包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的对段变关系正常的线损异常单开关下游分段进行基于状态估计方法和便携式量测终端的配变用电异常诊断，输出疑似用电异常配变集合，包括以下步骤：
9.一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：包括；
10.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：所述的利用状态估计方法，对自动化开关进行可信度辨识，生成可信开关集合，包括以下步骤：
11.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：所述的遍历可信开关集合，利用剪枝法，生成以可信开关为根节点且不存在非根节点、非叶子节点的其他可信开关的单开关下游分段集合，包括以下步骤：
12.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：所述的遍历单开关下游分段集合，采用统计方法，计算单开关下游的分时分段统计线损率，包括以下步骤：
13.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：所述的遍历单开关下游分段集合，利用状态估计方法，计算单开关下游的分时分段理论线损率，包括以下步骤：
14.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：对于任意一属于单开关下游分段集合的单开关下游分段，仅当其分时分段统计线损率与分时分段理论线损率之间的偏差大于线损两率偏差阈值时，将该单开关下游分段加入到线损异常单开关下游集合中，以此生成线损异常单开关下游集合，包括以下步骤：
15.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：所述的遍历线损异常单开关下游集合，基于配变的历史停电事件和自动化开关的历史分级保护分合闸信号，进行基于停电事件的段变关系异常诊断，得到段变关系异常的线损异常单开关下游分段，从段变关系异常的线损异常单开关下游分段中输出疑似段变关系异常配变集合，包括以下步骤：
16.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：所述的对段变关系正常的线损异常单开关下游分段进行基于状态估计方法和便携式量测终端的配变用电异常诊断，输出疑似用电异常配变集合，包括以下步骤：
17.一种计算机设备，其特征在于，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计算机程序时实现权利要求1至8任意一项所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法的步骤。
18.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有诊断程序，所述诊断程序被至少一个处理器执行时实现权利要求1至8任意一项所述的一种多模型融...
【技术特征摘要】
1.一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的利用状态估计方法，对自动化开关进行可信度辨识，生成可信开关集合，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历可信开关集合，利用剪枝法，生成以可信开关为根节点且不存在非根节点、非叶子节点的其他可信开关的单开关下游分段集合，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历单开关下游分段集合，采用统计方法，计算单开关下游的分时分段统计线损率，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历单开关下游分段集合，利用状态估计方法，计算单开关下游的分时分段理论线损率，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：对于任意一属于单开关下游分段集合的单开关下游分段，仅当其分时分段统计线损率与分时分段理论线损率之间的偏差大于线损两率偏差阈值时，将该单开关下游分段加入到线损异常单开关下游集合中，以此生成线损异常单开关下游集合，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的遍历线损异常单开关下游集合，基于配变的历史停电事件和自动化开关的历史分级保护分合闸信号，进行基于停电事件的段变关系异常诊断，得到段变关系异常的线损异常单开关下游分段，从段变关系异常的线损异常单开关下游分段中输出疑似段变关系异常配变集合，包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断方法，其特征在于：所述的对段变关系正常的线损异常单开关下游分段进行基于状态估计方法和便携式量测终端的配变用电异常诊断，输出疑似用电异常配变集合，包括以下步骤：
9.一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：包括；
10.根据权利要求9所述的一种多模型融合的配电网分时分段线损精细诊断系统，其特征在于：所述的利用状态估计方法，对自动化开关进...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈锦铭，陈烨，袁宇波，刘建，叶迪卓然，杨景刚，焦昊，岑炳成，赵新冬，嵇建飞，马洲俊，周祉君，吴晨，陈静，李娟，黄哲忱，梁伟，罗拓，
申请(专利权)人：江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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