本發(fā)明屬于電網(wǎng)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種基于智能電表實(shí)采數(shù)據(jù)的低電壓診斷方法。

背景技術(shù)：

電壓是衡量電能質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)。各種用電設(shè)備都是按額定電壓來(lái)設(shè)計(jì)制造的，這些設(shè)備在額定電壓下運(yùn)行將取得最佳的效果，電壓過(guò)大地偏離額定值將對(duì)用戶(hù)產(chǎn)生不良影響。電力系統(tǒng)常見(jiàn)的用電設(shè)備是異步電動(dòng)機(jī)、各種電熱設(shè)備、照明燈以及近年來(lái)日漸增多的家用電器等，當(dāng)電壓過(guò)低時(shí)，用電設(shè)備效率會(huì)降低，影響生產(chǎn)的質(zhì)量和效率；當(dāng)電壓過(guò)高時(shí)，用電設(shè)備的壽命將會(huì)縮短。電壓偏移過(guò)大，除了影響用戶(hù)的正常工作以外，對(duì)電力系統(tǒng)本身也有不利影響。電壓降低，會(huì)使網(wǎng)絡(luò)中的功率損耗和能量損耗加大，電壓過(guò)低還可能危及電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性；而電壓過(guò)高時(shí)，各種電氣設(shè)備的絕緣可能受到損害。

隨著生產(chǎn)和生活水平的提高，農(nóng)村地區(qū)的用電量不斷增加。近年來(lái)，農(nóng)村配電網(wǎng)逐漸暴露出電壓偏低的問(wèn)題。在負(fù)荷集中使用的灌溉期、農(nóng)產(chǎn)品加工期、節(jié)假日期間容易出現(xiàn)“滿(mǎn)負(fù)載”甚至“過(guò)負(fù)載”的現(xiàn)象。由于農(nóng)村地域廣闊、用戶(hù)分散、線路供電半徑長(zhǎng)，農(nóng)村用電負(fù)荷的快速增長(zhǎng)，同時(shí)低壓配電網(wǎng)還存在著三相線路阻抗不對(duì)稱(chēng)、負(fù)荷三相不平衡、阻抗比較大等因素，在用電高峰期間，造成農(nóng)村低壓配電網(wǎng)電壓偏低，不能滿(mǎn)足低壓(380V/220V)電壓允許偏差值為+7％～-10％的要求。農(nóng)村“低電壓”問(wèn)題影響供電企業(yè)品牌形象，影響老百姓的切身利益，影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)的持續(xù)發(fā)展，“低電壓”治理工作迫在眉捷，急需研究低壓配電網(wǎng)的電壓調(diào)節(jié)問(wèn)題。

電力工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，電力建設(shè)投資巨大，有效利用投資、建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)是電力企業(yè)的中心工作。隨著企業(yè)管理集約化、精益化的推進(jìn)，近幾年公司大規(guī)模推廣應(yīng)用智能電表，積極開(kāi)展現(xiàn)代化配網(wǎng)建設(shè)，特別在2015年公司年度工作會(huì)議上明確提出，用2年時(shí)間完成“低電壓”綜合治理。

智能電表是智能電網(wǎng)的智能終端，它已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的電能表，智能電表除了具備傳統(tǒng)電能表基本用電量的計(jì)量功能以外，為了適應(yīng)智能電網(wǎng)和新能源的使用它還具有雙向多種費(fèi)率計(jì)量功能、用戶(hù)端控制功能、多種數(shù)據(jù)傳輸模式的雙向數(shù)據(jù)通信功能、防竊電功能等智能化的功能，智能電表代表著未來(lái)節(jié)能型智能電網(wǎng)最終用戶(hù)智能化終端的發(fā)展方向。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明提出了一種基于智能電表實(shí)采數(shù)據(jù)的低電壓診斷方法，能夠?qū)ε潆娋W(wǎng)中的低電壓原因進(jìn)行準(zhǔn)確分析，從而針對(duì)于造成低電壓的原因提出具有針對(duì)性的解決方案，保證治理后的電壓質(zhì)量滿(mǎn)足居民的生產(chǎn)和生活要求。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能電表實(shí)采數(shù)據(jù)的低電壓診斷方法，包括以下步驟：

通過(guò)智能電表采集數(shù)據(jù)；

橫向集成所述智能電表采集的所述數(shù)據(jù)，確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)；

根據(jù)所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建低電壓成因案例庫(kù)；

根據(jù)所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和所述低電壓成因案例庫(kù)，利用大數(shù)據(jù)特征比對(duì)方法，智能診斷低電壓成因及計(jì)算其概率。

進(jìn)一步的，所述智能電表采集的數(shù)據(jù)包括：線損數(shù)據(jù)、末端電壓數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)、業(yè)擴(kuò)數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)、用戶(hù)檔案和智能電表檔案。

進(jìn)一步的，所述橫向集成所述智能電表采集的所述數(shù)據(jù)，確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)具體為：

橫向集成所述智能電表采集的所述數(shù)據(jù)，多維度分析低電壓數(shù)據(jù)與地區(qū)、負(fù)荷、季節(jié)、用電類(lèi)型、用戶(hù)行業(yè)、電價(jià)類(lèi)型、用電量、線損、三相不平衡數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系，確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。

進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建低電壓成因案例庫(kù)具體為：

所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，隨機(jī)抽取所述聚類(lèi)下的低電壓用戶(hù)進(jìn)行實(shí)例分析，通過(guò)多種分析方式確定所述聚類(lèi)低電壓成因的分類(lèi)，并進(jìn)行低電壓成因概率計(jì)算，構(gòu)建低電壓成因案例庫(kù)。

進(jìn)一步的，所述通過(guò)多種分析方式確定所述聚類(lèi)低電壓成因的分類(lèi)具體為：

通過(guò)專(zhuān)家會(huì)診、現(xiàn)場(chǎng)排查和專(zhuān)題研究的分析方式確定所述聚類(lèi)低電壓成因的分類(lèi)。

進(jìn)一步的，當(dāng)有新增低電壓數(shù)據(jù)時(shí)，按所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)分析相關(guān)度和兼容度，對(duì)新增情況自動(dòng)合并與歸類(lèi)，對(duì)于無(wú)法合并或歸類(lèi)的形成新的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明可以獲得包括以下技術(shù)效果：

本發(fā)明可以充分利用在智能電網(wǎng)中的智能電表，科學(xué)快捷地利用其采集的龐大數(shù)據(jù)形成低電壓成因案例庫(kù)，再通過(guò)特征對(duì)比智能診斷低電壓成因及計(jì)算其概率。

當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品必不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有技術(shù)效果。

附圖說(shuō)明

此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是本發(fā)明實(shí)施例中基于智能電表實(shí)采數(shù)據(jù)的低電壓診斷方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

以下將配合附圖及實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施方式，藉此對(duì)本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來(lái)解決技術(shù)問(wèn)題并達(dá)成技術(shù)功效的實(shí)現(xiàn)過(guò)程能充分理解并據(jù)以實(shí)施。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能電表實(shí)采數(shù)據(jù)的低電壓診斷方法，如圖1所示，包括以下步驟：

S100：通過(guò)智能電表采集數(shù)據(jù)；

具體地，所述智能電表采集的數(shù)據(jù)包括：線損數(shù)據(jù)、末端電壓數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)、業(yè)擴(kuò)數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)、用戶(hù)檔案和智能電表檔案。

S200：橫向集成所述智能電表采集的所述數(shù)據(jù)，確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)；

具體地，所述橫向集成所述智能電表采集的所述數(shù)據(jù)，確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)具體為：

橫向集成所述智能電表采集的所述數(shù)據(jù)，多維度分析低電壓數(shù)據(jù)與地區(qū)、負(fù)荷、季節(jié)、用電類(lèi)型、用戶(hù)行業(yè)、電價(jià)類(lèi)型、用電量、線損、三相不平衡數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系，確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。

本實(shí)施例中，聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所有同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性，聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)，聚類(lèi)分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)，從實(shí)際應(yīng)用的角度看，聚類(lèi)分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)之一，而且聚類(lèi)能夠作為一個(gè)獨(dú)立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況，觀察每一簇?cái)?shù)據(jù)的特征，集中對(duì)特定的聚簇集合作進(jìn)一步地分析。

S300：根據(jù)所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建低電壓成因案例庫(kù)；

具體地，所述根據(jù)所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建低電壓成因案例庫(kù)具體為：

所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，隨機(jī)抽取所述聚類(lèi)下的低電壓用戶(hù)進(jìn)行實(shí)例分析，通過(guò)多種分析方式確定所述聚類(lèi)低電壓成因的分類(lèi)，并進(jìn)行低電壓成因概率計(jì)算，構(gòu)建低電壓成因案例庫(kù)。

所述通過(guò)多種分析方式確定所述聚類(lèi)低電壓成因的分類(lèi)具體為：

通過(guò)專(zhuān)家會(huì)診、現(xiàn)場(chǎng)排查和專(zhuān)題研究的分析方式確定所述聚類(lèi)低電壓成因的分類(lèi)。

S400：根據(jù)所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和所述低電壓成因案例庫(kù)，利用大數(shù)據(jù)特征比對(duì)方法，智能診斷低電壓成因及計(jì)算其概率。

本實(shí)施例中，可選地，當(dāng)有新增低電壓數(shù)據(jù)時(shí)，按所述聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)分析相關(guān)度和兼容度，對(duì)新增情況自動(dòng)合并與歸類(lèi)，對(duì)于無(wú)法合并或歸類(lèi)的形成新的聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。

本發(fā)明可以獲得包括以下技術(shù)效果：

本發(fā)明可以充分利用在智能電網(wǎng)中的智能電表，科學(xué)快捷地利用其采集的龐大數(shù)據(jù)形成低電壓成因案例庫(kù)，再通過(guò)特征對(duì)比智能診斷低電壓成因及計(jì)算其概率。

還需要說(shuō)明的是，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的商品或者系統(tǒng)不僅包括那些要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種商品或者系統(tǒng)所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系統(tǒng)中還存在另外的相同要素。

上述說(shuō)明示出并描述了本發(fā)明的若干優(yōu)選實(shí)施例，但如前所述，應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式，不應(yīng)看作是對(duì)其他實(shí)施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本文所述發(fā)明構(gòu)想范圍內(nèi)，通過(guò)上述教導(dǎo)或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識(shí)進(jìn)行改動(dòng)。而本領(lǐng)域人員所進(jìn)行的改動(dòng)和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應(yīng)在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。