一种关联分析与电力计算相结合的电压暂降源定位方法
【专利摘要】本发明涉及一种关联分析与电力计算相结合的电压暂降源定位方法，该方法包括如下步骤：1）采集电能质量监测点的电压暂降数据；2）分析电压暂降数据，得到疑似电压暂降源集合；3）利用电网参数，建立电力计算模型，参考疑似电压暂降源集合建立电压暂降源计算将各个节点电压结果；4）将电力计算结果与电压暂降数据对比，得到电压暂降源。本发明利用现有电能质量监测点采集的数据，分析得到电压暂降源，再利用电力计算来验证疑似电压暂降源，有效排除数据分析产生的误差，提高了结果的准确性。
【专利说明】一种关联分析与电力计算相结合的电压暂降源定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电能质量【技术领域】，特别涉及一种关联分析与电力计算相结合的电压 暂降源定位方法。
【背景技术】
[0002] 近二十年来，随着计算机应用技术、自动控制技术和大功率电力电子技术等高新 技术的快速发展，基于计算机、微处理器的高度自动化新型用电设备广泛使用。相对传统用 电设备，他们对电能质量异常敏感。在电能质量的各种问题中，电压暂降是造成用电设备不 能正常工作的主要原因，通常可认为电能质量问题引起的设备运行故障中，有70%?90% 是电压暂降引起的。
[0003] 电压暂降不仅与系统电网有关，有时候用户内部电网故障与电力用户负荷也会引 起电压暂降。电压暂降给电力用户造成的巨大经济损失的责任如何分担，如何更好地深入 地研究电压暂降发生机理，都需要电压暂降的定位。目前的电压暂降源定位，主要是确定引 起电压暂降源位于监测装置的哪一侧，主要方法有：基于扰动功率和扰动能量的定位法、基 于阻抗实部的定位法、基于暂降分类的定位法等。这些方法缺少很充分的理论依据，其可靠 性和准确性都有有待于进一步提商。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题是提供了一种利用电能质量监测数据的关联分析与电 力计算相结合的电压暂降源定位方法，摆脱了以往定位方法仅确定电压暂降源在监测装置 上下游的思路，可以得到电压暂降源的具体位置。
[0005] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种关联分析与电力计算相结合的电压暂 降源定位方法，该方法包括以下步骤：
[0006] 步骤1，从电能质量监测数据中提取出电压暂降数据；
[0007] 步骤2,数据处理，以节点为列转化数据，根据时间轴对齐数据，空数据填充，得到 电压暂降记录数据库；
[0008] 步骤3,采用FP-growth算法进行节点关联性挖掘,得到节点之间的关联规则；
[0009] 步骤4,去除非兴趣规则，对剩余的规则进行分析与评估；
[0010] 步骤5,如果评估满足要求，则经过关联规则解释得到疑似电压暂降源，如果不满 足评估要求，则回到步骤3对电压暂降记录数据库中其他的节点数据进行关联分析，直至 分析完毕，得到全部疑似电压暂降源集合；
[0011] 步骤6，根据电网参数，生成电网计算模型；
[0012] 步骤7,在疑似电压暂降源集合中选取电压暂降源信息，在电网计算模型中设置电 压暂降源，做电力计算；
[0013] 步骤8,将电力计算得到的各个节点电压结果，与筛选后的电压暂降监测数据做对 t匕，根据其一致度判断，疑似电压暂降源是否为真正的电压暂降源；
[0014] 步骤9,跳回步骤7,直至疑似电压暂降源集合中所有电压暂降源信息参与计算完 毕，得到电压暂降源集合，完成电压暂降源定位。
[0015] 本发明把所有电能质量监测点在同一时刻上的电压暂降问题监测记录作为一个 事务，同一时刻同一问题的不同相，即A、B、C三相的记录记为不同的事务；关联分析的结果 以关联规则集合来体现，每条关联规则又体现项集之间的时间秩序关系。
[0016] 优选地，对于来电能质量监测系统的电压暂降数据，通过反复扫描数据表，将同一 时间点上所有结点的数据写入新数据表的同一条记录，对发生电压暂降节点的字段记为1， 未发生电压暂降节点对应的列填入缺省数值0。
[0017] 优选地，根据电网的拓扑结构，采集线路、变压器、电抗器、电容器、负荷参数，建立 电网模型。
[0018] 优选地，根据疑似电压暂降源的深度、持续时间、位置信息建立谐波模型，计算谐 波分布结果。
[0019] 优选地，步骤9设置循环，直至疑似电压暂降源集合中所有电压暂降源信息参与 计算完毕。
[0020] 本发明采用的定位方法，其有益效果为：
[0021] 1、本发明利用现有电能质量监测点采集的数据，不需要单独装设硬件产品，合理 利用了电网已有设备；
[0022] 2、该方法利用电能质量监测数据分析出电压暂降源的位置，并采用电力计算来验 证分析结果，定位结果具有很高的准确性。
【专利附图】
【附图说明】
[0023] 图1为本发明电压暂降源定位方法的流程图。
【具体实施方式】
[0024] 本发明公开了一种关联分析与电力计算相结合的电压暂降源定位方法，该方法包 括以下步骤：
[0025] 步骤1，从电能质量监测数据中提取出电压暂降数据；
[0026] 步骤2,数据处理，以节点为列转化数据，根据时间轴对齐数据，空数据填充，得到 电压暂降记录数据库；
[0027] 步骤3,采用FP-growth算法进行节点关联性挖掘,得到节点之间的关联规则；
[0028] 步骤4,去除非兴趣规则，对剩余的规则进行分析与评估；
[0029] 步骤5,如果评估满足要求，则经过关联规则解释得到疑似电压暂降源，如果不满 足评估要求，则回到步骤3对电压暂降记录数据库中其他的节点数据进行关联分析，直至 分析完毕，得到全部疑似电压暂降源集合；
[0030] 步骤6,根据电网参数，生成电网计算模型；
[0031] 步骤7,在疑似电压暂降源集合中选取电压暂降源信息，在电网计算模型中设置电 压暂降源，做电力计算；
[0032] 步骤8,将电力计算得到的各个节点电压结果，与筛选后的电压暂降监测数据做对 t匕，根据其一致度判断，疑似电压暂降源是否为真正的电压暂降源；
[0033] 步骤9,跳回步骤7,直至疑似电压暂降源集合中所有电压暂降源信息参与计算完 毕，得到电压暂降源集合，完成电压暂降源定位。
[0034] 关联分析用于发现项集中项的关联，因次把每个电能质量监测点抽象为项集的一 项，该监测点的电压暂降数据表现为电压暂降二维数据表中的一列；
[0035] 把所有电能质量监测点在同一时刻上的电压暂降问题监测记录作为一个事务；
[0036] 同一时刻同一问题的不同相（A，B，C)的记录记为不同的事务；
[0037] 关联分析的结果以关联规则集合来体现，每条关联规则又体现项集之间的时间秩 序关系（因果关系），在本发明中解释为节点（集）与节点（集）之间在电压暂降问题上的 影响关系。
[0038] 对于来电能质量监测系统的电压暂降数据，通过反复扫描数据表，将同一时间点 上所有结点的数据写入新数据表的同一条记录，对发生电压暂降节点的字段记为1，未发生 电压暂降节点对应的列填入缺省数值0。
[0039] 使用非监督学习中的属性过滤器Numeric To Nominal对数据值型数据（0,1)进 行离散化处理。之后，选择Associator中的FP-growth算法进行节点关联性挖掘。
【权利要求】
1. 一种关联分析与电力计算相结合的电压暂降源定位方法，其特征在于：包括以下步 骤： 步骤1，从电能质量监测数据中提取出电压暂降数据； 步骤2,数据处理，以节点为列转化数据，根据时间轴对齐数据，空数据填充，得到电压 暂降记录数据库； 步骤3,采用FP-growth算法进行节点关联性挖掘,得到节点之间的关联规则； 步骤4,去除非兴趣规则，对剩余的规则进行分析与评估； 步骤5,如果评估满足要求，则经过关联规则解释得到疑似电压暂降源，如果不满足评 估要求，则回到步骤3对电压暂降记录数据库中其他的节点数据进行关联分析，直至分析 完毕，得到全部疑似电压暂降源集合； 步骤6，根据电网参数，生成电网计算模型； 步骤7,在疑似电压暂降源集合中选取电压暂降源信息，在电网计算模型中设置电压暂 降源，做电力计算； 步骤8,将电力计算得到的各个节点电压结果，与筛选后的电压暂降监测数据做对比， 根据其一致度判断，疑似电压暂降源是否为真正的电压暂降源； 步骤9,跳回步骤7,直至疑似电压暂降源集合中所有电压暂降源信息参与计算完毕， 得到电压暂降源集合，完成电压暂降源定位。
2. 根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于：把所有电能质量监测点在同一时刻 上的电压暂降问题监测记录作为一个事务，同一时刻同一问题的不同相，即A、B、C三相的 记录记为不同的事务。
3. 根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于：关联分析的结果以关联规则集合来 体现，每条关联规则又体现项集之间的时间秩序关系。
4. 根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于：对于来电能质量监测系统的电压暂 降数据，通过反复扫描数据表，将同一时间点上所有结点的数据写入新数据表的同一条记 录，对发生电压暂降节点的字段记为1，未发生电压暂降节点对应的列填入缺省数值0。
5. 根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于：根据电网的拓扑结构，采集线路、变 压器、电抗器、电容器、负荷参数，建立电网模型。
6. 根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于：根据疑似电压暂降源的深度、持续时 间、位置信息建立谐波模型，计算谐波分布结果。
7. 根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于：步骤9设置循环，直至疑似电压暂降 源集合中所有电压暂降源信息参与计算完毕。
【文档编号】G01R31/08GK104155580SQ201410409016
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年8月19日 优先权日:2014年8月19日
【发明者】曹军威, 王淼, 邓珂琳, 许延祥, 许杏桃, 李群, 陈兵, 袁晓冬 申请人:国家电网公司, 江苏省电力公司, 江苏省电力公司电力科学研究院, 清华大学