本發(fā)明涉及配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)的方法和裝置。

背景技術(shù)：

電網(wǎng)運行中的負(fù)荷數(shù)據(jù)有著多種重要用途，比如負(fù)荷預(yù)測、可開放容量管理、運行方式優(yōu)化、經(jīng)濟運行分析、規(guī)劃設(shè)計等。目前，各地區(qū)配網(wǎng)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)不同程度地存在薄弱環(huán)節(jié)，負(fù)荷數(shù)據(jù)的質(zhì)量較差，對配網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)一般采用多維系統(tǒng)分析的方式進行，數(shù)據(jù)掌握不全面，人員工作量大、效率低下、而且效果欠佳。

基于配網(wǎng)自動化系統(tǒng)，充分挖掘其大數(shù)據(jù)運用的潛力，利用系統(tǒng)中的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)、設(shè)備參數(shù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)等各類信息，開發(fā)出一套高效易用的自動負(fù)荷校準(zhǔn)方法，具有重大意義和價值：可以為配電網(wǎng)架建設(shè)、優(yōu)化運行方式、提升供電能力、提高對應(yīng)管理水平和工作效率等方面形成重要支撐。

在現(xiàn)有技術(shù)中，一般借助多維分析系統(tǒng)進行配電網(wǎng)負(fù)荷管理，其中大量的數(shù)據(jù)收集整理工作和分析決策工作都依賴人工進行。計算采用的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，或者依賴人工核對；未考慮配網(wǎng)運行方式調(diào)整導(dǎo)致的負(fù)荷變化等。總體而言，配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)一般是在人工介入下有限利用配網(wǎng)歷史負(fù)載數(shù)據(jù)，有些情況下甚至是用限流值等靜態(tài)數(shù)據(jù)進行粗略估算，難以體現(xiàn)電網(wǎng)運行的動態(tài)變化，計算結(jié)果屬于概略計算，準(zhǔn)確性低；人員工作量大，效率較低且容易出錯。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明利用配電網(wǎng)的模型數(shù)據(jù)和歷史運行數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，對配電設(shè)備的負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)進行自動校準(zhǔn)，確保配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)的合理性和可用性。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案一方面為一種基于大數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)方法，包括以下步驟：A、基于配電自動化系統(tǒng)獲取用于負(fù)荷校準(zhǔn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；B、對所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的異常負(fù)荷數(shù)據(jù)采用差異化的一個或多個數(shù)據(jù)分析方法進行辨識與修正，其中，所述異常負(fù)荷數(shù)據(jù)包括導(dǎo)致負(fù)荷曲線形狀發(fā)生異常改變的形狀畸變數(shù)據(jù)、在相鄰時段數(shù)據(jù)間的突然變化的負(fù)荷毛刺數(shù)據(jù)以及由故障導(dǎo)致的缺失性數(shù)據(jù)三者中的至少一者。

在步驟A中所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括：變電站設(shè)備數(shù)據(jù)、中壓配電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)、配電網(wǎng)的拓?fù)溥B接關(guān)系數(shù)據(jù)、變電站歷史數(shù)據(jù)、中壓配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)和中壓開關(guān)及配變的歷史負(fù)荷曲線。

作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟B包括：通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析對受到特定事件影響的畸變負(fù)荷曲線進行過濾，根據(jù)開關(guān)分合狀態(tài)變換的歷史數(shù)據(jù)，對采樣數(shù)據(jù)中非標(biāo)準(zhǔn)運行方式下的數(shù)據(jù)進行過濾。

優(yōu)選地，所述步驟B還包括：根據(jù)開關(guān)分合狀變的歷史數(shù)據(jù)進一步對電網(wǎng)拓?fù)溥M行分析以確定受到所述特定事件影響的區(qū)域。

作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟B包括：采用平均標(biāo)幺值法剔除所述形狀畸變負(fù)荷曲線。

優(yōu)選地，所述步驟B還包括：首先計算各天的負(fù)荷標(biāo)幺曲線的平均值獲得平均標(biāo)幺曲線，然后計算各天的負(fù)荷標(biāo)幺曲線與平均標(biāo)幺曲線的距離，按照距離大小排序分析畸變程度確定形狀畸變負(fù)荷曲線。優(yōu)選地，所述步驟B還包括，在計算負(fù)荷標(biāo)幺曲線的過程中獲得考察樣本。

作為本發(fā)明的進一步改進，所述步驟B包括：采用3σ準(zhǔn)則法剔除負(fù)荷毛刺數(shù)據(jù)；通過插值法補全缺失性數(shù)據(jù)。

本發(fā)明另一方面提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)裝置，包括：數(shù)據(jù)獲取模塊，基于配電自動化系統(tǒng)獲取用于負(fù)荷校準(zhǔn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模塊，用于對所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的異常負(fù)荷數(shù)據(jù)采用差異化的一個或多個數(shù)據(jù)分析方法進行辨識與修正，其中所述異常負(fù)荷數(shù)據(jù)包括導(dǎo)致負(fù)荷曲線形狀發(fā)生異常改變的形狀畸變數(shù)據(jù)、在相鄰時段數(shù)據(jù)間的突然變化的負(fù)荷毛刺數(shù)據(jù)以及由故障導(dǎo)致的缺失性數(shù)據(jù)三者中的至少一者。

本發(fā)明的有益效果為：為配電網(wǎng)架建設(shè)、優(yōu)化運行方式、提升供電能力、提高對應(yīng)管理水平和工作效率等方面形成重要支撐；運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從多個維度對配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)進行智能辨識和異常修正，保證了負(fù)荷數(shù)據(jù)的有效性，提高了負(fù)荷校準(zhǔn)的質(zhì)量和效率。本發(fā)明的方法簡潔有效，適合于工程化實際應(yīng)用。

附圖說明

圖1所示為根據(jù)本發(fā)明的方法的總體流程框圖。

具體實施方式

參照圖1所示的根據(jù)本發(fā)明的基于大數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)方法的總體流程框圖。

在步驟A中，基于配電自動化系統(tǒng)(DAS)進行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取。配電自動化系統(tǒng)是一種可以使配電企業(yè)在遠(yuǎn)方以實時方式監(jiān)視、協(xié)調(diào)和操作配電設(shè)備的自動化系統(tǒng)；其內(nèi)容包括配電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視(SCADA系統(tǒng))、配電地理信息系統(tǒng)(GIS)和需求側(cè)管理(DSM)幾個部分。

配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)全部從配電自動化系統(tǒng)中進行自動抽取，不需要進行人工數(shù)據(jù)維護，降低系統(tǒng)維護成本。配電自動化系統(tǒng)中包含海量數(shù)據(jù)信息，負(fù)荷校準(zhǔn)主要需要利用以下數(shù)據(jù)：a.變電站設(shè)備數(shù)據(jù)：主變、母線、出線的設(shè)備參數(shù)(型號、容量、限流值等)；b.中壓配電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)：各線路段、中壓開關(guān)、配變的設(shè)備(型號、容量、限流值等)；c.配電網(wǎng)的拓?fù)溥B接關(guān)系；d.變電站歷史數(shù)據(jù)：主變、母線、出線的歷史負(fù)荷曲線；e.中壓配電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)：中壓開關(guān)、配變的歷史負(fù)荷曲線。

實際數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，異常負(fù)荷數(shù)據(jù)的產(chǎn)生往往是隨機的，主要以形狀畸變數(shù)據(jù)、負(fù)荷毛刺數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等多種異常類型存在于數(shù)據(jù)庫中。本發(fā)明對各種異常數(shù)據(jù)采用差異化的數(shù)據(jù)處理。

在步驟B中，通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析過濾受特定事件影響的畸變負(fù)荷曲線，其中形狀畸變數(shù)據(jù)是指量測系統(tǒng)正常情況下，由于特定事件的發(fā)生導(dǎo)致負(fù)荷曲線形狀發(fā)生異常改變的情況，表現(xiàn)為正常數(shù)據(jù)疊加特定事件引起的負(fù)荷波動而產(chǎn)生的負(fù)荷畸變。

引起負(fù)荷畸變的特定事件可能是線路故障、設(shè)備檢修、大用戶投切、極端天氣狀況(如高溫、臺風(fēng)等)，或者其他可以導(dǎo)致電力負(fù)荷異常波動的情形。這類事件發(fā)生時往往伴隨著電網(wǎng)運行方式的改變(主要表現(xiàn)為線路上開關(guān)合分狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變)。因此，引入配電網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析，根據(jù)開關(guān)分合狀變的歷史數(shù)據(jù)，可以把采樣數(shù)據(jù)中非標(biāo)準(zhǔn)運行方式下的數(shù)據(jù)(即因特定事件影響而導(dǎo)致負(fù)荷畸變的數(shù)據(jù))過濾出來。比如某條線路在某一天執(zhí)行了停電檢修作業(yè)，該線路的開關(guān)會在當(dāng)天產(chǎn)生分閘/合閘等歷史事件記錄。所以，通過追溯配電開關(guān)歷史變位事件記錄，并對事件發(fā)生時的電網(wǎng)拓?fù)溥M行分析，就可以確定哪些區(qū)域的負(fù)荷受到了該事件的影響，從而實現(xiàn)對受特定事件影響的畸變負(fù)荷的過濾處理。

在優(yōu)選的實施例中，采用平均標(biāo)幺值法剔除形狀嚴(yán)重畸變負(fù)荷曲線。根據(jù)前述步驟B的方法，通過關(guān)聯(lián)的開關(guān)事件記錄和拓?fù)浞治鲆芽蛇^濾絕大多數(shù)的形狀畸變數(shù)據(jù)。為了確保對形狀畸變數(shù)據(jù)的識別萬無一失，本發(fā)明在此基礎(chǔ)上，采用“平均標(biāo)幺值”法對畸變負(fù)荷曲線實施二次識別剔除。

通常電力負(fù)荷具有以下性質(zhì)：電力負(fù)荷既有規(guī)律性又有隨機性,在一定時期內(nèi),同一個時刻點的負(fù)荷大致呈正態(tài)分布。相鄰時段之間的負(fù)荷具有粘性,即不會發(fā)生突變,這是進行異常負(fù)荷數(shù)據(jù)校驗的基礎(chǔ)。相同或近似相關(guān)因素(如天氣)情況下的負(fù)荷特性相同或相似。根據(jù)電力負(fù)荷的這些特性，可以采用平均標(biāo)幺值法對形狀嚴(yán)重畸變負(fù)荷曲線的剔除。

在實際工程應(yīng)用中,先計算各天負(fù)荷標(biāo)幺曲線的平均值獲得平均標(biāo)幺曲線,再計算各天標(biāo)幺曲線與平均標(biāo)幺曲線的距離,按照距離大小排序分析畸變程度,這是一種行之有效的方法。具體算法如下：

假定需檢測負(fù)荷數(shù)據(jù)的天數(shù)為d,每天有t個時段,考察樣本按下式獲得：

式中：L為負(fù)荷樣本向量；Ld為第d天的負(fù)荷樣本；L^*_d,t為第d天t時段的標(biāo)幺負(fù)荷；L_d,t為第d天t時段的負(fù)荷；Lmax,d為第d天的最大負(fù)荷；L^*avg是各天負(fù)荷標(biāo)幺曲線的平均值；L^*avg_t是t時段的平均標(biāo)幺負(fù)荷；D^*avg_d是第d天標(biāo)幺曲線與平均標(biāo)幺曲線的距離。D^*avg_d越大，意味著該天的負(fù)荷曲線偏離平均負(fù)荷曲線越遠(yuǎn)。實際工程中，可以按照D^*avg_d排序，把D^*avg_d最大的一批負(fù)荷樣本予以剔除。

負(fù)荷毛刺數(shù)據(jù)會在數(shù)值上表現(xiàn)為在相鄰時段數(shù)據(jù)間的突然增大或減小，后續(xù)數(shù)值又回歸至正常值附近。突變幅度可大可小，負(fù)荷數(shù)據(jù)中的極大極小值一般屬于突變幅度過大的毛刺。毛刺數(shù)據(jù)的產(chǎn)生多是因為采集系統(tǒng)受到短暫擾動等發(fā)生異常，或是受到?jīng)_擊負(fù)荷(例如合環(huán)沖擊電流)等因素的影響。在剔除形狀嚴(yán)重畸變的負(fù)荷曲線后,對剩余的曲線實施去毛刺操作。

對于超過設(shè)備量測正常范圍的極大極小值，可以通過有效值范圍檢查得以簡單識別。對于更通常情況下的毛刺類的異常數(shù)據(jù)點，基于采樣數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律采用“3σ準(zhǔn)則”進行識別和校正。3σ準(zhǔn)則又稱為拉依達準(zhǔn)則，它是先假設(shè)一組檢測數(shù)據(jù)只含有隨機誤差，對其進行計算處理得到標(biāo)準(zhǔn)偏差，按一定概率確定一個區(qū)間，認(rèn)為凡超過這個區(qū)間的誤差，就不屬于隨機誤差而是粗大誤差，含有該誤差的數(shù)據(jù)應(yīng)予以剔除。

在根據(jù)本發(fā)明的實施例中，基于“3σ準(zhǔn)則”去毛刺的優(yōu)選方法如下：

對于觀測數(shù)據(jù)序列{y₁,y₂,…,y_j-1}，描述該序列數(shù)據(jù)的變化特征為

d_j＝2y_j-(y_j+1+y_j-1)(j＝2,3,…,N-1) (7)

這樣，由N個觀測數(shù)據(jù)可得N-2個d_j。這時，由d_j值可計算序列數(shù)據(jù)變化的統(tǒng)計均值和均方差

根據(jù)d_j偏差的絕對值與均方差的比值

一般地，當(dāng)q_j>3時，則認(rèn)為y_i是異常值(即所謂“3σ準(zhǔn)則”)。

當(dāng)y_i被識別出為異常值時，可采用插值法對y_i進行校正。最簡單的線性插值公式如下：

y_i＝(y_i-1+_i+1)/2 (11)

在優(yōu)選的實施例中，通過插值法補全缺失數(shù)據(jù)，這類異常數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的表現(xiàn)為空值，多為采集系統(tǒng)/通信裝置故障等原因?qū)е隆Ｈ笔?shù)據(jù)點可以利用公式(11)進行插值補全。

在另外的實施例中，還提供基于大數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)負(fù)荷校準(zhǔn)裝置，該裝置可以基于現(xiàn)有的計算設(shè)備硬件，比如個人計算機、運算服務(wù)器等，來執(zhí)行非臨時性介質(zhì)中的預(yù)存指令來實施上述的方法。

以上所述，只是本發(fā)明的較佳實施例而已，本發(fā)明并不局限于上述實施方式，只要其以相同的手段達到本發(fā)明的技術(shù)效果，都應(yīng)屬于本發(fā)明的保護范圍。在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)其技術(shù)方案和/或?qū)嵤┓绞娇梢杂懈鞣N不同的修改和變化。