【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网，尤其涉及一种配电网故障风险预警系统。
技术介绍
1、目前，在大数据环境的出现与配电网由被动向主动的模式转变为电力技术发展带来了新的机遇与挑战。配电网需要通过各层次电力数据的融合以实现对配电网的智能调节，从而替身供电可靠性，降低能耗，减少环境因素对系统稳态的影响。然而配电网的故障信息来源众多，且在时间和空间上均存在幂律分布的特性，在对配网故障信息进行统筹和研判时，需要考虑这两个特征，为不同时空的故障数据选择合适的辅助决策方法。由于传统的检修方式为定期检修，每一段时间召集大量的检查工人进行大规模的检查，不仅需要采集配电网的各项工作数据，还要观察其工作状态，最后人工检查各大设备是否存在隐患，根据这些耗费大量人力物力而得到的数据来判断配电网是否能够安全稳固的运行下去，这种方式对故障的检测都是后知后觉的，只能在故障发生之后才能被检测出来，且获取的信息往往是滞后的，而信息滞后会导致更大的经济损失，或者导致严重事故产生。因此，有必要提供一种可以融合多源数据和准确判别故障的配电网故障风险预警系统。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种可以配电网生产运行效率、配电网快速维修的能力和配电网服务的可靠性的配电网故障风险预警系统，来解决上述存在的技术问题，具体采用以下技术方案来实现。
2、本专利技术提供了一种配电网故障风险预警系统，包括：
3、数据获取模块，用于获取配电网的故障抢修数据，对故障信息进行数据预处理得到故障信息，其中，数据预处理包括检测
4、模型建立模块，用于将故障信息输入至已训练的聚类模型中进行异常检测得到故障预测特征，其中，对配电网多维大数据进行异常检测时，需要对任意配电网待测数组x，设置核心距离ε和可达距离pts以作为聚类分析的参考，核心距离表示邻域，可达距离表示满足该段数据的个数最小值，对x∈x，若x0表示该数组核心点，有距离的表达式为其中i＝1,2,3...，约束条件表示为引入异常数据识别准确率作为算法的评价指标，其表达式为其中na表示样本中非异常的全体样本数量，n表示待测样本总数；
5、故障预警模块，用于根据故障预测特征进行分类预测并对故障预测特征进行融合以完成故障风险预警。
6、作为上述技术方案的进一步改进，故障预警模块包括特征量选取单元，特征量选取单元用于选取配电网中的电流值、开关状态和台区失电比的故障特征量，故障特征量对于的故障类型包括台区故障、支路故障和主线故障；
7、故障信息融合单元的指标处理用于电流数据处理和开关信息处理，电流数据处理包括：判断配电网的保护区内是否存在故障，预设系统故障点的幅值变化率为其中i表示第i个元件，j表示j时刻，幅值变化率的概率为对第j个元件取故障时刻前后各一周期的电气量值做积分得到故障信息熵值为
8、开关信息处理包括：对开关量信息构建研判模型的表达式为其中r与r*表示保护开关的实际状态与所需期望状态，c与c*表示断路器的实际状态与所需期望状态，m表示主保护，s表示近后备，l表示远后备，k表示第k台保护装置，i表示第i台断路器。
9、作为上述技术方案的进一步改进，故障信息融合单元的指标处理还用于停电事件处理，停电事件处理包括：
10、将配电线路的所有用户划分为不同的供电台区，并按潮流的反方向进行回溯，将每个台区和母线之间的所有设备分组为一个数学阵列，数组的元素为其对应供电链路中的设备编号，即用数组元素对应供电链路中的设备；
11、遍历每个链路数组，根据故障情况对数组进行分类，得到停电事件数据集vd下的子空间分组l1、l2和l3，并得出r、s和t几个簇族，计算每类链路中各个簇的隶属函数的表达式为其中uα,i、uβ,j、ur,k∈[0,1]，和通过最大隶属度筛选后，新的样本数据点构成的隶属度矩阵为umax，则停电事件在每种链路数组分类下的隶属度的表达式为
12、作为上述技术方案的进一步改进，故障信息融合单元还用于在单平台内按照周期对数据进行时域融合，并在多平台间进行空域融合以得出结果即对故障状况的综合判断。
13、作为上述技术方案的进一步改进，故障预警模块采用前推回代算法辅助故障时的潮流计算，即在每次故障后潮流计算时，都以预设各节点电压为额定电压开始进行回代与前推两个过程，并进行迭代得到新的潮流模型，具体步骤如下：
14、计算自负荷功率末端推向母线端，每个单独元件中的功率损耗得到每个分支线路电流和功率损耗并进行回代，以计算出此时始端的功率；
15、根据设定的始端电压和求得的始端功率，由始端开始向末端推算每一段的电压降落值，前推求出每一个节点的电压；
16、迭代以上两个步骤，直到每个节点的功率差值满足配电网的允许条件。
17、作为上述技术方案的进一步改进，对故障信息进行数据预处理得到故障信息，包括：
18、获取配电侧和业务侧的数据文件，对配电侧模型进行简化和合并得到与业务侧设备关联关系相一致的数据文件；
19、设定判断配电侧和业务侧的设备是否为相同设备的关键属性，遍历配电侧简化数据文件和业务侧的数据文件得到共有变电站；
20、校验共有变电站属性数据和共有变电站对应的馈线得到共有馈线，并校验共有馈线属性数据和共有馈线对应的配电变压器得到共有配电变压器；
21、校验共有配电变压器属性数据和共有配电变压器对应的用户得到共有用户，校验共有用户属性数据得到配电网的抢修数据。
22、作为上述技术方案的进一步改进，检测故障信息的完整性包括：
23、采用系统数据间隐藏关系不明确的特性对配网故障信息数据完整性的检测采用em算法完成，预设每个需要测试的样本为一个元组(xi,zi)，其中，xi表示第i个样本的观测值，zi表示第i个样本的标签，其中e步为对于每一个i，计算表达式为qi(z(i)):＝p(z(i)|x(i)；θ)，m步的计算表达式为通过两步迭代对比数据与样本之间的差距得到数据样本的缺失情况。
24、作为上述技术方案的进一步改进，检测故障信息的相关性包括：
25、通过时效相关来检测不同时序上的数据之间是否具有关联性，以判断不同时序的数组间是否存在显著差异，使用t检验来检测样本，先计算统计量t值，再计算出自由度并查找t值表得到理论t值，比较计算的t值与理论t值，推断发生的概率得到差异显著程度；
26、若确定总体中样本的平均数据与预设总体均值之间的差异程度，则引入统计量t的计算表达式为其中表示样本的平均数，u0表示总体的平均数，s表示样本的方差，n表示样本容量，若判断两组样本平均数之间的差异程度，则引入统计量t值的计算表达式为其中分别表示第一样本、第二样本的平均数，s1、s2分别表示第一样本、第二样本的标准差，n1、n2分别表示第一样本、第二样本的容量。通过对t值的分析以得到数据样本在时序上的差异情况，从而得到整体数据的有效情况。
27、作为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电网故障风险预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障预警模块包括特征量选取单元，特征量选取单元用于选取配电网中的电流值、开关状态和台区失电比的故障特征量，故障特征量对于的故障类型包括台区故障、支路故障和主线故障；
3.根据权利要求2所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障信息融合单元的指标处理还用于停电事件处理，停电事件处理包括：
4.根据权利要求2所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障信息融合单元还用于在单平台内按照周期对数据进行时域融合，并在多平台间进行空域融合以得出结果即对故障状况的综合判断。
5.根据权利要求2所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障预警模块采用前推回代算法辅助故障时的潮流计算，即在每次故障后潮流计算时，都以预设各节点电压为额定电压开始进行回代与前推两个过程，并进行迭代得到新的潮流模型，具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，对故障信息进行数据预处理得到故障信息，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种配电网故障风险预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障预警模块包括特征量选取单元，特征量选取单元用于选取配电网中的电流值、开关状态和台区失电比的故障特征量，故障特征量对于的故障类型包括台区故障、支路故障和主线故障；
3.根据权利要求2所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障信息融合单元的指标处理还用于停电事件处理，停电事件处理包括：
4.根据权利要求2所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障信息融合单元还用于在单平台内按照周期对数据进行时域融合，并在多平台间进行空域融合以得出结果即对故障状况的综合判断。
5.根据权利要求2所述的配电网故障风险预警系统，其特征在于，故障预警模块采用前推回代算法辅助故障时的潮流计算，即在每次故障后潮流计算时，都以预设各节点电压为额定电压开始进行回代与前推两个过程，并进行迭代得到新的潮流模型，具体步骤如下：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：许淳，杨显志，朱艺伟，杨晨，林加毅，张维，
申请(专利权)人：南方电网数字电网科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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