一种考虑计量因素干扰的低电压运行辨识方法

技术领域

本发明涉及电力计量技术领域，具体涉及一种考虑计量因素干扰的低电压运行辨识方法。

背景技术

近年来随着电力用户用电负荷不断增加，使得配电网供电低电压现象时有发生，尤其在用电高峰时段，一些老旧线路、老旧台区由于受到线路老化、线径较细、三相不平衡、供电结构不合理等技术因素影响，低电压运行现象较为突出，导致电能质量下降，严重者已影响到用户正常用电。如何有效对低电压运行现象进行精准预判，做好事先处理，避免造成不必要供电问题发生，有利于电网企业提升客户优质服务、优化营商环境，是当前刻不容缓亟需解决的问题。

现有技术中，通常利用现有监控设施实现对低电压问题的实时监控阶段，电力行业现有针对台区低电压运行现象的监测诊断方法，大多基于经验进行判断，或利用加装硬件设施的方法实现目标，而目前的监控手段仅能用于监控，缺乏联动性分析，不能精准的区分采集因素造成的电压数据低还是真正的低电压运行现象，粗糙的诊断技术应用，不能很好的定位低电压运行现象给实际业务工作开展带来诸多不便。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的问题，提供了一种考虑计量因素干扰的低电压运行辨识方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提出了一种考虑计量因素干扰的低电压运行辨识方法，包括：

S1：设置采集时间间隔T

S2：设置低电压阀值，对电压曲线数据进行初步筛选，对初步筛选出的存在低电压运行现象的用户进行输出，形成初筛数据集；

S3：对初筛数据集内的用户进行电压与负荷的联动性分析，对电压与负荷电流是否具有联动性进行记录；

S4：对初筛数据集内的用户相关邻近用户电压情况进行分析，对是否典型邻近户，邻近户有无低电压运行现象进行记录；

S5：根据初筛数据集、电压负荷联动性分析结果及邻近户电压运行情况，对初筛数据集内的用户进行低电压运行综合诊断，给出是否低电压运行的明确结论，并根据该结论对存在低电压现象的用户进行输出，形成低电压用户集。

优选的，S2中，初步筛选方法，包括以下步骤：

S11：针对低压用电户设置低电压阀值U

S12：设置连续时长范围T，T不小于1小时；

S13：取用户1日内N

S14：重复步骤S13，对所选台区下所有用户进行低电压初步筛选，输出低电压初筛结果，初筛数据集为：

C

其中，C

优选的，S3中，电压负荷联动性分析方法，包括以下步骤：

S21：负荷波动时段选择；

S22：电压随负荷变化幅度求解；

S23：联动性离散户分析；

S24：重复S21-S23，完成台区下初筛数据集内所有低电压用户的电压负荷联动性分析，并记录联动性分析结果。

优选的，S21中，所述负荷波动时段选择：取台区总表对应日期若干个点电流曲线，各相电流按从大到小排序，取电流数值前N个对应的时间点即为高负荷点，取电流数值后N个对应的时间点即为低负荷点。

优选的，S22中，所述电压随负荷变化幅度求解：取一用户负荷波动时段，该用户电压变化幅度记为ΔU，则：

其中，

优选的，S23中，联动性离散户分析：计算各户电压变化幅度平均值R

其中，N表示为台区下某相用户数，ΔU

离散系数表示为：

其中，若K

优选的，S4中，邻近户关联分析方法，具体包括以下步骤：

S31：对初筛数据集内的用户，同接入点下同相用户定为邻近户，其中邻近户包含初筛低电压运行用户本身；

S32：邻近典型户识别，邻近户中根据GIS拓扑数据，计算用户至所在台区供电变压器端的供电距离，供电距离为各供电线路端长度之和，其中最大者，记为邻近典型户；

S33：选取初筛数据集内某一初选低电压运行户，判断其是否为邻近典型户，并记录判断结果；

S34：判断该初选低电压运行户，其它邻近户中是否存在初选低电压运行户，该邻近户不包括该初选低电压运行户本身，并记录判断结果；

S35：重复S33-S34，完成所有初选低电压运行户的邻近户相关性分析。

优选的，S5中，低电压运行综合研判方法，包括以下步骤：

S41：判断初选低电压运行户是否为电压负荷联动离散户，若该户为电压负荷联动离散户，则判定该户为计量异常用户而非低电压运行，若该户非电压负荷联动离散户，则转入S42；

S42：若该初选低电压户非电压负荷联动离散户，则继续判断该户是否为邻近典型户，若是邻近典型户，则判定该户为低电压运行户，若非邻近典型户，则转入S43；

S43：若该初选低电压户非邻近典型户，则判断该户邻近户中是否存在初选低电压用户，该邻近户不包括该初选低电压运行户本身，若存在，则判定该户为低电压运行户，若不存在，则判定该户为计量异常用户；

S44：重复S41-S43，直至完成计算台区下所有初选低电压用户的综合判断，给出计算台区下各户低电压运行的判定结果，并根据判定结果对存在低电压现象的用户进行输出，形成低电压用户集。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明通过设置合理的低电压阀值与时间间隔，对电压曲线数据进行初步筛选，输出可能存在低电压运行现象的用户范围；对筛选出的用户进行电压与负荷的联动性分析，对电压与负荷电流是否具有联动性进行记录；对筛选出的用户相关邻近用户电压情况进行分析，对是否典型邻近户，邻近户有无低电压运行现象进行记录；根据用户筛选范围及电压负荷联动性分析结果，邻近户电压运行情况，对选定用户进行低电压运行综合诊断，给出是否低电压运行的明确结论，具有简单可靠、精准度高等优点，对计量因素造成的电压采集数据异常有很好的辨识能力，可有效提升台区低电压运行诊断准确性，实现对用户低电压运行现象的精准辨识。

2.本发明对电压运行数据较低的用户，进行电压负荷联动性分析，邻近用户运行电压关联性分析，充分考虑自身属性变化情况与邻近户电压运行情况，在低电压运行辨识准确性方面有较大提升，可精准辨识台区下单一用户的低电压运行行为，排除计量因素造成的数据干扰，进而给出台区下低电压运行户的范围，该方法计算过程简单可靠，可有效指导低电压业务的现场消缺工作，提升现场工作效率。

3.本发明通过电压负荷联动性分析，邻近用户电压运行情况关联性分析，实现对用户低电压运行现象的精准辨识，可有效排除计量因素影响，精准辨识台区供电用户低电压运行现象，提升台区低电压运行感知能力，为客户优质服务、优化营商环境、配电网改造提供基础依据，技术研究意义重大。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明方法流程示意图；

图2是本发明电压负荷联动性识别示意图；

图3是本发明邻近户定义范围示意图；

图4是本发明综合研判逻辑图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

如图1-4所示，本实施例提出了一种考虑计量因素干扰的低电压运行辨识方法，包括：

S1：设置采集时间间隔T

S2：设置低电压阀值，对电压曲线数据进行初步筛选，对初步筛选出的存在低电压运行现象的用户进行输出，形成初筛数据集；

S3：对初筛数据集内的用户进行电压与负荷的联动性分析，对电压与负荷电流是否具有联动性进行记录；

S4：对初筛数据集内的用户相关邻近用户电压情况进行分析，对是否典型邻近户，邻近户有无低电压运行现象进行记录；

S5：根据初筛数据集、电压负荷联动性分析结果及邻近户电压运行情况，对初筛数据集内的用户进行低电压运行综合诊断，给出是否低电压运行的明确结论，并根据该结论对存在低电压现象的用户进行输出，形成低电压用户集。

S2中，初步筛选方法，包括以下步骤：

S11：对用户低电压初步筛选时，根据合理的电压阀值与持续时间长度，对用户是否可能发生低电压运行现象进行初步筛选，并记录计算台区的筛选结果，用于后续综合研判。

针对低压用电户设置低电压阀值U

S12：设置连续时长范围T，T默认1小时，建议值T不小于1小时，可根据需要适当调整。

S13：取用户1日内N

其中，N

S14：重复步骤S13，对所选台区下所有用户进行低电压初步筛选，输出低电压初筛结果，初筛数据集为：

C

其中，C

S3中，电压负荷联动性分析方法，对初选低电压用户电压与负荷联动性进行分析，记录联动性分析结果，用于后续综合研判，包括以下步骤：

S21：负荷波动时段选择；

S22：电压随负荷变化幅度求解；

S23：联动性离散户分析；

S24：重复S21-S23，完成台区下初筛数据集内所有低电压用户的电压负荷联动性分析，并记录联动性分析结果。

S21中，负荷波动时段选择：取台区总表对应日期若干个点电流曲线，各相电流按从大到小排序，取电流数值前N个对应的时间点即为高负荷点，取电流数值后N个对应的时间点即为低负荷点。

其中，取台区总表对应日期的96点电流曲线，N默认20，建议取值在20至30之间，以A相为例，取电流数值前20个对应的时间点即为高负荷点，取电流数值后20个对应的时间点即为低负荷点。

S22中，电压随负荷变化幅度求解：取一用户负荷波动时段，具体取某A相用户，该用户电压变化幅度记为ΔU，则：

其中，

S23中，联动性离散户分析：计算各户电压变化幅度平均值R

其中，N表示为台区下某相用户数，在本实施例中，具体表示为A相用户数，ΔU

离散系数表示为：

其中，若K

S4中，对初选低电压用户相关邻近户电压运行情况进行分析，并记录邻近户低电压情况，用于后续综合研判，邻近户关联分析方法，具体包括以下步骤：

S31：对初筛数据集内的用户，同接入点下同相用户定为邻近户，其中邻近户包含初筛低电压运行用户本身，邻近关系辨识结果示意如图3所示；

S32：邻近典型户识别，邻近户中根据GIS拓扑数据，计算用户至所在台区供电变压器端的供电距离，供电距离为各供电线路端长度之和，其中最大者，记为邻近典型户，邻近典型户辨识结果示意如图3所示；

S33：选取初筛数据集内某一初选低电压运行户，判断其是否为邻近典型户，并记录判断结果；

S34：判断该初选低电压运行户，其它邻近户中是否存在初选低电压运行户，该邻近户不包括该初选低电压运行户本身，并记录判断结果；

S35：重复S33-S34，完成所有初选低电压运行户的邻近户相关性分析。

S5中，低电压运行综合研判方法，包括以下步骤：

S41：判断初选低电压运行户是否为电压负荷联动离散户，若该户为电压负荷联动离散户，则判定该户为计量异常用户而非低电压运行，若该户非电压负荷联动离散户，则转入S42；

S42：若该初选低电压户非电压负荷联动离散户，则继续判断该户是否为邻近典型户，若是邻近典型户，则判定该户为低电压运行户，若非邻近典型户，则转入S43；

S43：若该初选低电压户非邻近典型户，则判断该户邻近户中是否存在初选低电压用户，该邻近户不包括该初选低电压运行户本身，若存在，则判定该户为低电压运行户，若不存在，则判定该户为计量异常用户；

S44：重复S41-S43，直至完成计算台区下所有初选低电压用户的综合判断，给出计算台区下各户低电压运行的判定结果，并根据判定结果对存在低电压现象的用户进行输出，形成低电压用户集。

依据S3-S4中的辨识结果，对初筛低电压运行户是否真实存在低电压运行现象进行综合判断，研判逻辑如图4所示，给出是否低电压运行的明确结论。

表1：研判结论表

供电线路电压具有由源端至末端逐渐递减的特性，即在供电线路邻近位置的供电用户，其相同时刻运行电压具有很强的相似性，另一方面非采集因素造成的低电压运行，受负荷影响较大，当负荷较小时供电电压水平会迅速恢复。因此通过电压负荷联动性分析，邻近用户电压运行情况关联性分析，实现对用户低电压运行现象的精准辨识，技术研究意义重大。

通过设置合理的低电压阀值与时间间隔，对电压曲线数据进行初步筛选，输出可能存在低电压运行现象的用户范围；对筛选出的用户进行电压与负荷的联动性分析，对电压与负荷电流是否具有联动性进行记录；对筛选出的用户相关邻近用户电压情况进行分析，对是否典型邻近户，邻近户有无低电压运行现象进行记录；根据用户筛选范围及电压负荷联动性分析结果，邻近户电压运行情况，对选定用户进行低电压运行综合诊断，给出是否低电压运行的明确结论，具有简单可靠、精准度高等优点，对计量因素造成的电压采集数据异常有很好的辨识能力，可有效提升台区低电压运行诊断准确性，实现对用户低电压运行现象的精准辨识。

通过对电压运行数据较低的用户，进行电压负荷联动性分析，邻近用户运行电压关联性分析，充分考虑自身属性变化情况与邻近户电压运行情况，在低电压运行辨识准确性方面有较大提升，可精准辨识台区下单一用户的低电压运行行为，排除计量因素造成的数据干扰，进而给出台区下低电压运行户的范围，该方法计算过程简单可靠，可有效指导低电压业务的现场消缺工作，提升现场工作效率。

通过电压负荷联动性分析，邻近用户电压运行情况关联性分析，实现对用户低电压运行现象的精准辨识，可有效排除计量因素影响，精准辨识台区供电用户低电压运行现象，提升台区低电压运行感知能力，为客户优质服务、优化营商环境、配电网改造提供基础依据，技术研究意义重大。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。