[发明专利]一种基于大数据的电能质量与可靠性分析方法

权利要求书

1.一种基于大数据的电能质量与可靠性分析方法，适用于包括大数据服务器和重点负载监测装置的电网，其特征在于，

所述重点负载监测装置监测目标电网内的重点负载的启闭状态，重点负载监测装置与大数据服务器通信连接，所述基于大数据的电能质量与可靠性分析方法对目标电网分别进行运行安全与质量诊断、供电设备运行质量分析、供电设备故障预警、供电设备检修策略优化和设备利用效率分析；所述运行安全与质量诊断包括电网裕量诊断、电网风险模拟和电网谐波分析，

所述电网裕量诊断的方法包括以下步骤：

A1）设定监测时长为一天的0时至24时，在监测时长内以时间间隔t₁从大数据服务器读取目标电网的实时负荷数据、运行机组数据、热备用数据、重点负载的启闭状态和额定功率；

A2）当由某次获取到的数据推断出，运行机组所提供的最大供电功率加上热备用功率小于实时负荷功率与全部未启动重点负载额定功率的和时，记录该时刻；

A3）计算记录的时刻数量占监测时长内数据读取总次数的百分比，当该百分比大于设定阈值时，电网运行安全的裕量诊断为裕量不合格，反之电网运行安全的裕量诊断为裕量合格；

所述重点负载的确定方法包括以下步骤：

B1）统计目标电网内的负载额定功率和历史启闭记录，将负载按额定功率由大到小的顺序排列作为负载表，将一天划分为24个时段，根据历史运行信息计算每个时段目标电网的平均负载；

B2）选择某个时段，按负载表依次判断每个负载，若该负载的历史启闭记录在该时段存在至少一次开启记录，则将该负载列入该时段的重点负载，若该负载的历史启闭记录在该时段均为关闭则跳过该负载，直到所列入的重点负载的总功率达到该时段平均负载的5%；

B3）重复步骤B2直到所有时刻被分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电能质量与可靠性分析方法，其特征在于，

所述电网风险模拟按照以下步骤工作：

C1）从目标电网大数据服务器读取目标电网拓扑结构、设备实时台账信息和历史故障信息；

C2）根据目标电网拓扑结构和设备实时台账信息建立电网运行的实时模型；

C3）根据历史故障信息，将历史设备故障在实时模型中重现，由模型推断出在目标电网中故障造成的结果，若故障导致目标电网中其他支路故障，则电网运行安全的风险管控诊断为风险管控不合格，反之将电网运行安全诊断为风险管控合格。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电能质量与可靠性分析方法，其特征在于，

所述电网谐波分析包括以下步骤：

D1）在目标电网设置若干个电压采集点，以20kHz频率对电压采集点采样获取时间长度为T₂的采样数据，将采样数据进行分段处理，每段长度为10⁴个数据值，数据分段之间有部分重叠；

D2）将分段后的数据段进行快速傅里叶变换得到该数据段的频率组成及其幅值，再将全部数据段的频率组成合并，各频率组成的幅值取各次结果的均值，合并后的频率组成及其幅值作为本周期内检测所得的电网电压波形的频谱；

D3）若其中存在高于50Hz的频率组成且其幅值大于50Hz频率组成幅值的2%，则目标电网谐波诊断为不合格，反之，目标电网谐波诊断为合格，所述时间长度T₂大于或等于10分钟。