【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般地涉及数据处理。更具体地，本专利技术涉及一种基于态势感知的变电站安全监测预警方法及系统。
技术介绍
1、随着电力系统向智能电网的发展，基于态势感知的监测系统是构建智能电网的重要组成部分，有助于实现电网的高效、可持续和智能化发展。态势感知是指对环境中的信息进行及时、全面的感知和分析，以获取对环境状态的整体认识。在电力系统中，通过态势感知技术可以更全面地了解系统运行状态。其可以对电力系统状态进行实时监测，实时监测和预警系统的引入有助于减少突发故障引起的停电时间，从而减少维修和恢复电网正常运行的成本，使得问题能够更早地被发现和处理，提高了监测的实时性和准确性。总体而言，基于态势感知的变电站安全监测预警方法及系统的研发旨在提高电力系统的安全性、可靠性和智能化水平，为电力行业的可持续发展提供支持。
2、现有技术中在基于态势感知对变电站进行安全检测前首先采用中值滤波法对采集的电力设备运行数据进行去噪，然后识别采集的数据中是否存在异常数据，以此来判断变电站是否存在故障。但是在对采集的数据进行中值滤波时噪声数据的存在会影响当前数据的排序结果，进而影响当前数据滤波窗口内中值数据结果的准确性，最终影响到当前数据的滤波去噪结果，导致当前数据的异常识别结果不准确，最终导致对变电站的安全监测预警精确度较差。
技术实现思路
1、为解决上述一个或多个技术问题，本专利技术在如下的多个方面中提供方案。
2、在第一方面中，本专利技术提供了一种基于态势感知的变电站安全监测预警方法，
3、实时采集变电站的电力设备运行数据；
4、从采集的所有电力设备运行数据中筛选待滤波数据，并分别设置每个待滤波数据对应的滤波窗口；
5、对滤波窗口内的整体数据进行最小二乘拟合，并分别计算各个非待滤波数据在其参与拟合时的残差与不参与拟合时的残差；
6、对于每个非待滤波数据，计算其参与拟合时的残差以及不参与拟合时的残差二者之间的差值，依据所述二者之间的差值以及该待滤波数据参与拟合时窗口内数据的整体平稳度计算其可靠程度，所述可靠程度用于表征在进行最小二乘拟合时相应的非待滤波数据的重要性；
7、依据各个非待滤波数据的可靠程度计算各个非待滤波数据的波动幅度，所述波动幅度用于表征非待滤波数据与滤波窗口内所有数据整体之间的离散度；
8、分别依据各个非待滤波数据的波动幅度计算各个非待滤波数据加权后的值，并依据各个非待滤波数据加权后的值对所有非待滤波数据进行排序，进而获取各个滤波窗口内的中值数据，并将其作为对应的待滤波数据滤波后的数据，从而实现对所述电力设备运行数据的滤波去噪；
9、对去噪后的电力设备运行数据进行识别，响应于所述电力设备运行数据包含异常数据，进行预警。
10、在一个实施例中，所述筛选待滤波数据包括：遍历采集的电力设备运行数据，依据各个电力设备运行数据的噪声表现结合其连接的负载的运行参数，分别计算各个电力设备运行数据被筛选为待滤波数据的可能性评价值；将可能性评价值大于预设的可能性阈值的电力设备运行数据作为待滤波数据。
11、在一个实施例中，对于数据i来说，其被筛选为待滤波数据的可能性li评价值的计算表达式为：
12、
13、式中，xi为当前数据i的数值，xr为在当前数据i的左右两侧所选取的2α个数据中的第r个数据的数值，ui为当前数据i在数据采集时刻对应的负载运行参数，ur为数据r在数据采集时刻对应的负载运行参数，norm()为归一化函数。
14、在一个实施例中，对于非待滤波数据t，其参与拟合时窗口内数据整体平稳度的计算表达式为：
15、
16、式中，nci为当前待滤波数据i的滤波窗口内数据个数，xt为非待滤波数据t的数值，lt为非待滤波数据t被筛选为待滤波数据的可能性，xm为当前待滤波数据i的窗口内除非待滤波数据t之外的第m个数据的数值，lm为除非待滤波数据t之外的第m个数据被筛选为待滤波数据的可能性，wt为非待滤波数据t在参与数据拟合时待滤波窗口内所有数据的整体平稳度。
17、在一个实施例中，非待滤波数据t的数据可靠程度kt的计算表达式为：
18、
19、式中，sset为非待滤波数据t在参与数据拟合时的残差，sset′为非待滤波数据t在不参与数据拟合时的残差，wt为非待滤波数据t在参与数据拟合时待滤波窗口内所有数据的整体平稳度。
20、在一个实施例中，对于非待滤波数据t，其波动幅度qt的计算表达式为：
21、
22、式中，σci为非待滤波数据t所在滤波窗口内整体数据的方差，nci为非待滤波数据t所在滤波窗口内数据个数，xt为非待滤波数据t的数值，xm为非待滤波数据t所在窗口内除非待滤波数据t之外的第m个剩余数据的数值，kt为非待滤波数据t的可靠程度。
23、在一个实施例中，对于非待滤波数据t，其加权后的值x′t的计算表达式为：
24、
25、式中，xt为非待滤波数据t的数值,qt为非待滤波数据t的波动幅度，nci为非待滤波数据t所在滤波窗口内的数据个数。
26、在一个实施例中，对去噪后的电力设备运行数据进行识别时采用局部离群因子法。
27、在一个实施例中，所述滤波窗口的长度为1*9。
28、在第二方面中，本专利技术提供了一种基于态势感知的变电站安全监测预警系统，包括存储器和处理器，所述存储器内存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现本专利技术的基于态势感知的变电站安全监测预警方法。
29、本专利技术的技术效果为：现有技术中基于态势感知技术对变电站设备进行监测的方法是首先对采集的数据进行中值滤波，然后识别滤波后的数据中是否有异常数据，但是在对数据进行中值滤波时由于噪声的存在，导致排序结果不准确，从而导致对变电站故障判断结果不够精准。本专利技术的基于态势感知的变电站安全监测预警方法在对变电站进行安全监测时首先采用中值滤波对数据进行去噪，其在去噪过程中，筛选待滤波数据进行滤波并调整滤波窗口内数据排序结果，提高了中值滤波过程中中值获取结果的准确性，从而大大减小了噪声数据对排序结果准确性的影响，进而提高对噪声数据的滤波结果准确性，最终提高了对变电站异常数据监测结果的准确性，因此采用本专利技术的方法可以精准地对变电站进行安全监测与预警。
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1.一种基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，所述筛选待滤波数据包括：
3.如权利要求2所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，对于数据i来说，其被筛选为待滤波数据的可能性Li评价值的计算表达式为：
4.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，对于非待滤波数据t，其参与拟合时窗口内数据整体平稳度的计算表达式为：
5.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，非待滤波数据t的数据可靠程度Kt的计算表达式为：
6.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，对于非待滤波数据t，其波动幅度Qt的计算表达式为：
7.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，对于非待滤波数据t，其加权后的值x′t的计算表达式为：
8.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，对去噪后的电力
9.如权利要求1～8任意一项所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，所述滤波窗口的长度为1*9。
10.一种基于态势感知的变电站安全监测预警系统，包括存储器和处理器，所述存储器内存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现权利要求1～9任意一项所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，所述筛选待滤波数据包括：
3.如权利要求2所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，对于数据i来说，其被筛选为待滤波数据的可能性li评价值的计算表达式为：
4.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，对于非待滤波数据t，其参与拟合时窗口内数据整体平稳度的计算表达式为：
5.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在于，非待滤波数据t的数据可靠程度kt的计算表达式为：
6.如权利要求1所述的基于态势感知的变电站安全监测预警方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱天敬，乔辉，刘国平，尹子会，苗俊杰，马帅，张斌，郝谦，赵志峰，王海轮，张聪聪，蒋云峰，马伟，田如钢，李征，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司邢台供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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