[发明专利]一种基于计量自动化系统的配电网失压故障诊断方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于计量自动化系统的配电网失压故障诊断方法和装置，解决了目前主要通过人工周期性排查的方式对配电网失压故障进行检测，造成的运维效率低下、故障检测误差大等问题。本发明的基于计量自动化系统的配电网失压故障诊断方法包括：实时抽取计量自动化系统的待诊断电压数据并输入到包括突变失压指标、趋势失压指标和断续失压指标的预置训练建模模型进行处理，得到是否失压的诊断结果。

技术领域

本发明涉及配电网故障诊断方法领域，尤其涉及一种基于计量自动化系统的配电网失压故障诊断方法和装置。

背景技术

在当前国内的配电网中，主要由线路、变压器等一次设备组成，其失压故障可能导致下一层用户线路失压，最终导致相应线路下的整片计量装置失压，甚至引发大面积停电等不良影响。同时，计量装置的失压故障也将导致电能计量差错，为后续电量追补带来一定难度，为电力部门造成经济损失。

目前主要通过人工周期性排查的方式对配电网失压故障进行检测，造成了运维效率低下、故障检测误差大等问题。

发明内容

本发明实施例提供的一种基于计量自动化系统的配电网失压故障诊断方法及装置，解决了目前主要通过人工周期性排查的方式对配电网失压故障进行检测，造成的运维效率低下、故障检测误差大等问题。

本发明实施例提供的一种基于计量自动化系统的配电网失压故障诊断方法包括：

实时抽取计量自动化系统的待诊断电压数据并输入到包括突变失压指标、趋势失压指标和断续失压指标的预置训练建模模型进行处理，得到是否失压的诊断结果。

可选地，实时抽取计量自动化系统的待诊断电压数据并输入到包括突变失压指标、趋势失压指标和断续失压指标的预置训练建模模型进行处理，得到是否失压的诊断结果，具体包括：

S1：从计量自动化系统中抽取预置时间段内的失压故障电压历史数据，并将所述失压故障电压历史数据进行数据变换，得到包括突变失压指标、趋势失压指标和断续失压指标的失压故障电压历史数据建模样本数据；

S2：通过BP神经网络模型对所述建模样本数据进行训练建模得到所述预置训练建模模型；

S3:然后通过所述预置训练建模模型对实时抽取的所述待诊断电压数据进行处理，得到是否失压的诊断结果。

可选地，所述突变失压指标为：

V₁:代表电压是否发生突变，逻辑变量，用0和1分别表示发生与不发生两种状态；

其中：α为突降幅度，不同的电压等级需要设置不同的α值，Un为常态电压，即设备正常运行状态时的电压；

T₁：代表电压发生突变的最大持续时间是否大于预设值，为逻辑变量，用0和1分别表示是与否两种状态；

其中：t为V₁所指突变的持续时间，β为预设值，不同的电压等级需要设置不同的β值。

可选地，所述趋势失压指标为：

代表平均电压系数，用于衡量当前的电压状态；

其中：为计算数据周期内第i相电压均值，Un为常态电压；

k_i：代表电压变化曲线斜率，可通过对数据周期内电压变化与时间拟合一元一次方程得到；

U_i＝χ_i+k_it