一种高铁电能质量数据处理系统的制作方法

本发明涉及电能质量监测技术领域，具体涉及一种高铁电能质量数据处理系统。

背景技术

电气化高速铁路机车属于非线性和冲击性负荷，其给电网主要带来负序和谐波等电能质量影响；同时不同车型的机车运行时引起电网的电能质量特性不同，特别是谐波特性。这些不仅对电网中其它设备造成不利影响，而且对自身运行的稳定性和可靠性构成威胁。电气化铁道的电力机车为波动性很大的大功率单相整流负荷，而且由于列车在运行过程中的加速、惰行、制动的各种状态，以及线路坡度、弯道半径、气象条件、司机操作等因素以及供电臂上列车数量的变化，牵引负荷随机波动。因此，在进行电能计量的分析时，必须充分考虑到电力机车的负荷特性。采用不同的交-直电力机车，其产生的谐波含量不同。为了进一步研究某车型投运后的电能质量特性，评估其给电网带来的影响，有必要提出一种具有电能质量数据分析处理功能的高铁电能质量数据处理系统。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种高铁电能质量数据处理系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种高铁电能质量数据处理系统，包括数据采集单元、数据预处理单元、归一化单元、聚类单元、异常点检测单元、电能质量数据库；

数据采集单元通过在线的电能质量监测仪获取高铁牵引站的电能质量数据；

数据预处理单元依据有车运行时的电能质量数据以及高铁在供电臂的运行时间，筛选出供电臂上仅有一辆车运行的电能质量数据，并对电能质量数据进行预处理；

归一化单元针对预处理后的电能质量数据，计算出一辆高铁的运行时间和电能质量指标的统计值，将高铁在供电臂的运行时间和电能质量指标的统计值作为样本电能质量数据，并进行归一化处理；

聚类单元对进行归一化处理后的样本电能质量数据进行聚类，以获取不同车型的电能质量数据分类；

异常点检测单元对聚类处理后的电能质量数据进行异常点检测，得到异常点集并发送到电能质量数据库中进行存储。

优选地，所述高铁牵引站的电能质量数据包括电压偏差、电流、负序电流、频率偏差、有功功率、无功功率、电量、谐波、间谐波、相角、电压波动与闪变、三相不平衡度、电压暂升、电压暂降和电压短时中断。

优选地，所述仅有一辆车运行的电能质量数据包括有功功率、负序电流和相角。

优选地，所述筛选出供电臂上仅有一辆车运行时的电能质量数据，包括：

(1)当有车运行时的电能质量数据同时大于预设阀值时，则视为供电臂有车的时刻，将供电臂有车的时刻由前到后进行排序得到有车时段的时间序列；

(2)根据有车时间序列，计算出各连续有车时段的时间长度；

(3)判断各连续有车时段的时间长度与最短通行时间的大小，对连续有车时段进行划分；

(4)判断各连续有车时段的时间长度与最长通行时间的大小，将连续有车时段划分为多辆车运行的有车时段和仅有一辆车运行的有车时段，进而得出供电臂上仅有一辆车运行时的电能质量数据。

本发明的有益效果为：实现了对采集的电能质量数据的智能处理，为研究某类型高铁运行过程中给电网带来的电能质量问题提供了基础。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明一个示例性实施例的高铁电能质量数据处理系统的结构示意框图。

附图标记：

数据采集单元1、数据预处理单元2、归一化单元3、聚类单元4、异常点检测单元5、电能质量数据库6。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例提供的一种高铁电能质量数据处理系统，包括数据采集单元1、数据预处理单元2、归一化单元3、聚类单元4、异常点检测单元5、电能质量数据库6；数据采集单元1通过在线的电能质量监测仪获取高铁牵引站的电能质量数据；数据预处理单元2依据有车运行时的电能质量数据以及高铁在供电臂的运行时间，筛选出供电臂上仅有一辆车运行的电能质量数据，并对电能质量数据进行预处理；归一化单元3针对预处理后的电能质量数据，计算出一辆高铁的运行时间和电能质量指标的统计值，将高铁在供电臂的运行时间和电能质量指标的统计值作为样本电能质量数据，并进行归一化处理；聚类单元4对进行归一化处理后的样本电能质量数据进行聚类，以获取不同车型的电能质量数据分类；异常点检测单元5对聚类处理后的电能质量数据进行异常点检测，得到异常点集并发送到电能质量数据库6中进行存储。

其中，所述高铁牵引站的电能质量数据包括电压偏差、电流、负序电流、频率偏差、有功功率、无功功率、电量、谐波、间谐波、相角、电压波动与闪变、三相不平衡度、电压暂升、电压暂降和电压短时中断。

其中，所述仅有一辆车运行的电能质量数据包括有功功率、负序电流和相角。

在一个实施例中，所述筛选出供电臂上仅有一辆车运行时的电能质量数据，包括：

(1)当有车运行时的电能质量数据同时大于预设阀值时，则视为供电臂有车的时刻，将供电臂有车的时刻由前到后进行排序得到有车时段的时间序列；

(2)根据有车时间序列，计算出各连续有车时段的时间长度；

(3)判断各连续有车时段的时间长度与最短通行时间的大小，对连续有车时段进行划分；

(4)判断各连续有车时段的时间长度与最长通行时间的大小，将连续有车时段划分为多辆车运行的有车时段和仅有一辆车运行的有车时段，进而得出供电臂上仅有一辆车运行时的电能质量数据。

本发明上述实施例实现了对采集的电能质量数据的智能处理，为研究某类型高铁运行过程中给电网带来的电能质量问题提供了基础。

在一个实施例中，对电能质量数据进行预处理，具体包括：对存在0值或负值的电能质量数据进行预处理，将0值或负值替换为预先设定的替代值。

本实施例能够防止电能质量数据中的0值或负值对后续的电能质量数据聚类处理造成影响。

在一个实施例中，所述对进行归一化处理后的样本电能质量数据进行聚类，具体包括：

(1)提取样本电能质量数据的设定时间段的电能质量数据作为一个电能质量数据集，设为y；

(2)在第一次迭代时，随机选择电能质量数据集y中的一个未标记的电能质量数据作为第一个簇中心点r1，计算其余电能质量数据与该簇中心点r1之间的相似度，若电能质量数据yi与簇中心点r1之间的相似度大于设定的相似度阈值，则将电能质量数据yi分配到该簇中心点r1，并进行标记；

(3)令迭代次数λ加1，随机选择电能质量数据集y中的一个未标记的电能质量数据作为另一个簇中心点rλ+1，计算其余电能质量数据与该簇中心点rλ+1之间的相似度；

若电能质量数据yj未标记且与rλ+1之间的相似度大于设定的相似度阈值，则将电能质量数据yj分配到该簇中心点rλ+1，并进行标记；

若电能质量数据yj已标记且满足再分配条件，则将电能质量数据yj分配到该簇中心点rλ+1，并进行标记，否则对电能质量数据yj不作任何操作；

(4)重复(3)直至迭代次数λ达到设定的阈值或者所有的电能质量数据皆已被标记，执行(5)；

(5)更新每个簇的簇中心点为该簇中所有电能质量数据的均值，分配每个非簇中心点到与它相似度最高的簇中心点所在的簇，当所有的簇中心点都不再更新时，算法停止；

其中，设定再分配条件为：

s[d(yx,rλ+1)-dt]×[d(yx,rλ+1)-λd(yx,rx0)]>0

式中，d(yx,rλ+1)表示电能质量数据yx与簇中心点rλ+1之间的相似度，dt为所述设定的相似度阈值，s[d(yx,rλ+1)-dt]为设定的判断取值函数，当d(yx,rλ+1)-dt>0时，s[d(yx,rλ+1)-dt]＝1，当d(yx,rλ+1)-dt≤0时，s[d(yx,rλ+1)-dt]＝0；d(yx,rx0)为电能质量数据yx与其所分配的簇中心点之间的相似度，λ为设定的调节系数，取值范围为(1,1.3)。

本实施例设定了对数据预处理单元预处理后的电能质量数据进行聚类处理的具体机制，该机制能够简单快捷地完成电能质量数据的聚类，不需要预先指定簇的个数。

本实施例创新性地设定了再分配条件，通过将满足再分配条件的电能质量数据重新分配到新的簇中心点中，能够使得每一个电能质量数据都能够分配给与它最相似的簇，相比于传统的k-means聚类方式，能够获得更好的聚类效果。

其中，电能质量数据与簇中心点之间的相似度可以采用现有的相似度函数进行计算，例如采用余弦相似性、皮尔逊相关系数等进行度量。

在一个优选实施例中，设定电能质量数据与簇中心点之间的相似度的计算公式为：

式中，d(yx,rk)表示电能质量数据yx与簇中心点rk之间的相似度，yxα表示电能质量数据yx的第α维属性值，rkα表示簇中心点rk的第α维属性值，β为电能质量数据的维数，min表示取最小值，max表示取最大值，f(yxα,rkα)为设定的比较取值函数，当yxα＝rkα时，f(yxα,rkα)＝0，当yxα≠rkα时，f(yxα,rkα)＝1。

本实施例创新性地设定了相似度的计算公式，提出了一种新的相似度度量机制，通过该计算公式得到的相似度来衡量两个电能质量数据之间的相似性，能够使得相似度的计算不受到电能质量数据的维度影响，从而避免任何不必要的数据转换，使得对电能质量数据的聚类更加简单快捷，提高高铁电能质量数据处理系统的效率。

在一个实施例中，对聚类处理后的电能质量数据进行异常点检测，具体包括：

(1)若聚类后存在一个簇的电能质量数据个数低于设定的个数阈值，则将该簇视为异常簇，将异常簇中的所有电能质量数据视为异常电能质量数据；

(2)计算其他正常簇的簇中心点与异常簇的簇中心点之间的相似度；

(3)若存在一个异常簇的簇中心点与正常簇的簇中心点之间的相似度大于设定的簇相似度阈值，则将该正常簇作为待检测簇，并利用该异常簇的电能质量数据来检测待检测簇中的电能质量数据，设该异常簇的电能质量数据集合为yδ＝{y1,y5,..,yδ}，当待检测簇中的电能质量数据yc满足异常条件时，将电能质量数据yc视为异常电能质量数据。

其中，设定异常条件为：

式中，ycα表示电能质量数据yc的第α维属性值，yθα表示电能质量数据yθ的第α维属性值，yθ∈yδ，β为电能质量数据的维数，dt为另一设定的相似度阈值，为设定的取小值函数，当时，当时，为设定的取大值函数，当时，当时，

由于规模性较小的簇中的电能质量数据之间相对较为松散，而且相对于其他电能质量数据较为孤立，因此现有技术中通常将规模较小的簇中的数据视为异常数据。基于此，本实施例对聚类处理后的电能质量数据进行异常点检测，从中创新性地提出了用于检测电能质量数据是否为异常的异常条件，该异常条件根据电能质量数据与相似度最高的异常簇的电能质量数据均值之间的相似度阈值来判断该电能质量数据是否为异常电能质量数据，能够使得检测不受到维度的影响，检测方式简单有效，具备一定的检测精度，从而在整体上提高高铁电能质量数据处理系统的数据处理效率和精度。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。