CN109949178B - 一种基于支持向量机中压配网停电事件判断及补全方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于支持向量机中压配网停电事件判断及补全方法，属于配电网运行技术领域。该方法共包括4个环节，分别是配网模型构建，向量机构建，向量机求解分析及故障类型的判断及合并。本发明基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，确定停电事件的最终的停电节点和类型，并对中压配电网漏采、误采的停电事件进行补全，解决了中低压配网停电事件统计中的漏报、误报、谎报问题，提升配电网供电可靠性的统计准确性。

Description

一种基于支持向量机中压配网停电事件判断及补全方法

技术领域

本发明属于配电网运行技术领域，具体涉及一种基于支持向量机中压配网停电事件判断及补全方法。

背景技术

当前配电网规模大、覆盖面广，设备运行环境比较恶劣，采集装置质量参差不齐，部分终端对停电事件存在漏报的情况，推送至电能质量系统的停电用户数据完整率不足70％。部分电力公司出于考核压力甚至会出现谎报的现象。但通过对中压停电事件漏报跟踪分析，发现装置本身功能问题最为突出，约占到80％，如终端规约未及时升级，恶劣环境中运行导致电池天线老化、SIM卡损坏等缺陷或故障，导致无法采集上传停上电事件。这部分装置虽然无法上传停上电事件，但是绝大多数事件点及邻近事件点能够采集到电压、电流等负荷运行数据信号，能够帮助甄别用户实际停电发生情况，可以作为事件补全的突破点。

针对上述问题，现有技术中解决方案是，以用电信息采集系统、营销系统、95598系统、PMS系统以及配网运维管控平台等系统为基础，进行业务系统数据综合集成，开发中压停电事件智能补全模块(简称补全模块)，对中压电网停电事件进行分析补全后重新上传至国网电能质量在线监测系统。建设初期该模块主要致力在将各业务系统数据进行集成并进行停电事件分析和补全，但停电事件补全规则仅基于简单的逻辑规则和工程经验，如线路上游停电下游一定停电，某线路70％用户停电即认为全线停电等，经验补全法对电网拓扑档案信息依赖性高，并且补全的准确性和智能性仍需进一步提升。

本发明针对这一问题，研究了一种基于支持向量机中压配网停电事件补全方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于支持向量机中压配网停电事件判断及补全方法，确定最终的停电节点，避免中低压配电网停电事件统计的漏报、误报、谎报，提升供电可靠性的统计准确性。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，其特征是，包括以下过程：

S1，获取中压配网的电网模型结构，根据配网节点处设备划分配网节点类型；

S2，在每个配网节点处建立与节点类型相对应的向量机，各向量机的输入为各节点处的量测点潮流数据，向量机的输出为各节点处是否发生停电事件；

S3，利用各配网节点处的训练好的向量机，根据各节点处的量测点潮流数据判断出各节点处是否发生停电事件；

S4，将所有配网节点的是否停电判断结果，根据电网模型结构逐级向上合并，确定最终的停电节点。

进一步的，配网节点类型包括：变压器节点、出线柜节点、环网柜节点、专变节点和公变节点五个类型。

进一步的，五种配网节点类型具体描述如下：

1)变压器节点，110/10kV变压器二次侧出线的根节点处，定义为变压器节点，记为节点类型A；

2)出线柜节点，配电房出线柜内每条出线的根节点处，定义为出线柜节点，记为节点类型B；

3)环网柜节点，中压配电网每条出线上若干个环网柜位置，定义为环网柜节点，记为节点类型C；

4)专变节点，10/380V用户专用变压器处，定义为专变节点，记为节点类型D；

5)公变节点，10/380V公用变压器处，定义为公变节点，记为节点类型E。

进一步的，每一个节点类型都建立一个对应的向量机，各类向量机量测点的选择及量测点采集的潮流数据类型分别如下：

1)向量机A：量测点为：变电器下，每个出线柜内各随机选取一条分支出线，每个出线的首端各选取一个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据_：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

2)向量机B：量测点：为该出线首、末、中各选取一个专或公变量测点，另外在与该出线相邻的2条出线上，各选择选一个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

3)向量机C：量测点：为判断点前后各选一个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

4)向量机D：量测点：为专变用户所有的专变节点箱变均是量测点，另外在该专变节点的邻近，再选择邻近1个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：箱变点专变用户自身专变节点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；专变用户邻近量测点选取平均电压、电流、功率；

5)向量机E：量测点为：单个公变的量测点，邻近选择1专变或公变量测点；

初始输入的潮流数据：箱变点的当日96点量测数据；最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；邻近量测点选取平均电压、电流、功率。

进一步的，初始输入数据在输入向量机前，对初始输入数据分别进行数据归一化处理和数据降维处理后。

进一步的，配网节点对应的停电类型分别为：变压器节点对应停电类型A、出线柜节点对应停电类型B、环网柜节点对应停电类型C、专变节点对应停电类型D，公变节点对应停电类型E。

进一步的，事件类型的包含关系是停电类型

或/>

相应的，本发明提供了一种基于支持向量机中压配网停电事件补全方法，其特征是，包括以下过程：

采集中压配网中故障点的停电事件；

采用上述停电事件判断方法，确定最终的停电节点；

将采集的故障点与确定的停电节点进行对比，根据比对结果补全停电事件。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，利用节点潮流运行数据进行分析，确定最终的停电节点，解决中压配电网停电事件的漏采、误采问题，避免停电事件统计的漏报、误报、谎报，提升供电可靠性的统计准确性。

附图说明

图1是本发明基于支持向量机的中压配网停电事件补全流程图；

图2是本发明补全模块与相关系统间的业务框架图；

图3是本发明节点及停电类型示意图；

图4是本发明算例中E类向量机的降维结果图；

图5是本发明算例中E类向量机的参数寻优过程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本发明的一种基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，该方法共包括4个环节，分别是配网模型构建，向量机构建，向量机求解分析及故障类型的判断及合并。参见图1所示，包括以下步骤：

步骤S1，获取中压配网的电网模型结构，根据配网节点处设备划分配网节点类型。

集成PMS中配网拓扑数据、公变台账数据及用电信息采集系统中的专变台账数据，来构建中压配网的电网模型结构。

电网模型的构建，来源于与其他系统的数据交互，系统间的业务框架图如图2所示，其中各个系统的角色描述如下：

1)用电信息采集系统：提供线路、专公变台区用户档案；终端原始停上电事件，用户电压、电流、功率等负荷信息，及业扩报装流程信息。

2)PMS(工程生产管理系统)：提供线路、公变设备基础台账，电网拓扑模型，提供10kV馈线出现开关状态信息、馈线电流。

3)95598：提供向外发布的计划、故障停电，及故障抢修处理结果等信息。

4)光纤信道监测：提供光纤通信的集中器掉电信息，即台区停电事件。

5)电能质量系统：专变基础台帐信息来自营销，公变基础台帐信息来自PMS系统，电能质量实现与营销、PMS档案台账对应；中压用户停电事件接收用电信息采集系统自动推送的停电事件，人工进行停电性质和原因判断与选择；统计供电可靠性指标。

中压配电网的抽象电路模型，如图3所示，起点为110/10kV变压器，网络中有若干出线，每条出线分成若干段，然后段分支线连接若干公变或专变。后面支路中连接有出线柜、环网柜、公用变压器、专用变压器等设备。本发明根据不同设备在故障时的影响面不一样，给他们划分了不同的节点类型。不同的节点类型的故障范围不一样，提取设备关键位置抽象成电路节点。将配网节点划分为变压器节点、出线柜节点、环网柜节点、专变节点和公变节点五个类型；具体描述如下：

1)变压器节点，110/10kV变压器二次侧出线的根节点处，定义为变压器节点，记为节点类型A；

2)出线柜节点，配电房出线柜内每条出线的根节点处，定义为出线柜节点，记为节点类型B；

3)环网柜节点，中压配电网每条出线上若干个环网柜位置，定义为环网柜节点，记为节点类型C；

4)专变节点，10/380V用户专用变压器处，定义为专变节点，记为节点类型D；

5)公变节点，10/380V公用变压器处，定义为公变节点，记为节点类型E。

步骤S2，在每个配网节点处建立与节点类型相对应的向量机，各向量机的输入为各节点处的量测点潮流数据，向量机的输出为各节点处是否发生停电事件。

根据配网中5种节点类型处故障，对应5种停电类型，对应关系如下描述：

1)停电类型A，对应变电站节点处停电——由于变压器设备故障或上级停电，导致整个中压变压器辐射区全停电；

2)停电类型B，对应出线柜节点停电——线路首端出线柜开关断开，导致整条线路失电；

3)停电类型C，对应环网柜节点停电——线路中间某环网柜开关跳闸，导致线路某一段停电；

4)停电类型D，对应专变节点停电——单台专变用户专变停电，多台专变用户所有专变均停电；

5)停电类型E，对应公变节点停电——公变台区停电。

根据五种停电类型在对应的各节点处分别建立五类向量机，如图1中对应的A、B、C、D、E类向量机，每一个节点类型都建立一个对应的向量机。同一个节点的节点类型、停电类型和向量机类型都是对应的，所以用同一个字母表示。向量机是一个机器学习方法，输入一些数据量，进行分析判断，输出结果是0或1，即判断该节点到底是停电还是未停电。

每个类型的向量机的输入数据各不一样，各类向量机量测点的选择及量测点采集的数据类型分别如下：

1)向量机A：量测点为：变电器下，每个出线柜内各随机选取一条分支出线，每个出线的首端各选取一个专或公变量测点。

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据_：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

2)向量机B：量测点：为该出线首、末、中各选取一个专或公变量测点，另外在与该出线相邻的2条出线上，各选择选一个专或公变量测点。

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

3)向量机C：量测点：为判断点前后各选一个专或公变量测点。

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

4)向量机D：量测点：为专变用户所有的专变节点箱变(一个专变用户可能包含1个专变，也可能包含多个专变)均是量测点，另外在该专变节点的邻近，再选择邻近1个专或公变量测点。

初始输入的潮流数据：箱变点专变用户自身专变节点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；专变用户邻近量测点选取平均电压、电流、功率。

5)向量机E：量测点为：单个公变的量测点，邻近选择1专变或公变量测点。

初始输入的潮流数据：箱变点的当日96点量测数据；最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；邻近量测点选取平均电压、电流、功率。

步骤S3，利用各配网节点处的训练好的向量机，根据各节点处的量测点潮流数据判断出各节点处是否发生停电事件。

向量机求解分析，包括数据归一化处理、数据降维和SVM运行分析三个流程，其中向量机参数训练和向量机测试判断均需要这三个环节的处理。

向量机参数训练过程，包括以下处理过程：

1)针对各类型向量机，获取向量机的初始输入数据；

2)数据归一化处理，电力系统中样本电流、电压、功率每一个维度的量纲不同且差距很大，对每一维度进行[0,1]归一化，并根据数据波动对归一化结果进行筛选，消除个别离群值对归一化的影响；

3)数据降维分析，以涵盖原信息量95％以上的为原则，采用局部线性嵌入LLE(Locally linear embedding)数据降维方法进行数据降维，降维后的低维数据组作为向量机的训练输入；如图4所示，图中柱状图代表降维后前4维成分，每维成分的涵盖原总信息的百分比，折线代表累计涵盖原总信息的百分比，4维累计百分比达99.2％，因此对E类向量机，13维数据可以将至4维。

4)向量机参数训练，利用网格参数寻优的方法找到最优的惩罚因子c，及核参量γ，并代入向量机模型。如图5所示为E类向量机惩罚因子和核参量的训练过程，图中显示E型向量机最佳惩罚因子c＝0.125,最佳核参量g＝0.5。

向量机测试判断过程，包括以下处理过程：

1)针对各类型向量机，从用电信息采集系统获取向量机初始输入数据；

2)数据归一化处理，电力系统中样本电流、电压、功率每一个维度的量纲不同且差距很大，对每一维度进行[0,1]归一化，并根据数据波动对归一化结果进行筛选，消除个别离群值对归一化的影响；

3)数据降维分析，以涵盖原信息量95％以上的为原则进行数据降维，降维后的低维数据组作为向量机的训练输入；

4)将降维后的数据代入向量机模型中，进行测试判断，确定配网节点是否发生停电故障，是为1，否为-1。

步骤S4，将所有配网节点的是否停电判断结果，根据电网模型结构逐级向上合并，确定最终的停电节点。

1次停电事件故障点只有1个，但是会导致电网中的多个节点都停电，前面是把各个节点的停电与否判断，下面一个步骤是根据上述的各个节点的情况进一步分析，从而找出最终的故障点，即确定最终的停电事件。

按照事件类型影响面的包含关系，分别是

或/>

D、E事件是并列的末端停电事件，对停电故障事件进行合并。具体合并原则是前级事件合并后级事件，即若A事件发生，则B、C、D、E事件肯定都发生，最后输出的结果是A；或者若C发生，则部分D或E事件会发生，则结果输出仍为C事件。

根据最终输出的停电事件类型，确定最终的停电节点。

用电信息采集系统采集了停电事件，但可能采错，也可能漏采。因此，本发明还提供了一种基于支持向量机中压配网停电事件补全方法，就是通过判断后将采错的纠正，漏采的补充，具体过程为：

获取用电信息采集系统中原来的停电事件记录表，包括：

1)各采集终端节点上送的停电事件，即所有D类及E类节点位置；

2)根据各终端上送的停电事件，结合电网拓扑结合，综合判断故障点位置，形成中压配网最终停电事件类型；

对用电信息采集系统中的停电事件记录表进行补全，包括：

1)利用E类型及D类向量机的判断结果，与各采集终端节点上送的停电事件进行结果比对，进行补全；

2)利用向量机综合确定最终的停电节点，确定停电事件类型，与用电信息采集系统中原有的停电事件类型进行结果比对，进行补全。

将采集的故障点与确定的停电节点进行对比，若出现采错或漏采，则对采错的纠正，漏采的补充。例如，采集到停电事件是B类型，而采用向量机判断出停电事件是B类型或C类型，则判断系统采错停电事件，重新采集正确的停电事件A；若采集到停电事件是B类型，而采用向量机判断出停电事件是A类型，则判断系统漏采停电事件，补充采集停电事件A。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，其特征是，包括以下过程：

S1，获取中压配网的电网模型结构，根据配网节点处设备类型划分配网节点类型；

S2，在每个配网节点处建立与节点类型相对应类型的向量机，各向量机的输入为各处节点的对应量测点的潮流数据，向量机的输出为各节点处是否发生停电事件；

S3，利用各配网节点处的训练好的向量机，根据各节点处的对应量测点潮流数据判断出各节点处是否发生停电事件；

S4，将所有配网节点的是否停电判断结果，根据电网模型结构逐级向上合并，确定最终的停电节点；

配网节点类型包括：变压器节点、出线柜节点、环网柜节点、专变节点和公变节点五个类型；

每一个节点类型都建立一个对应的向量机，各类向量机的量测点的选择及量测点采集的数据类型分别如下：

1)向量机A：量测点为：变电器下每个出线柜内各随机选取一条分支出线，每个出线的首端各选取一个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据_：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

2)向量机B：量测点：为该出线首、末、中各选取一个专或公变量测点，另外在与该出线相邻的2条出线上，各选择选一个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

3)向量机C：量测点：为判断点前后各选一个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：各量测点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；

4)向量机D：量测点：为专变用户所有的专变节点箱变均是量测点，另外在该专变节点的邻近，再选择邻近1个专或公变量测点；

初始输入的潮流数据：箱变点专变用户自身专变节点的当日96点量测数据：最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；专变用户邻近量测点选取平均电压、电流、功率；

5)向量机E：量测点为：单个公变的量测点，邻近选择1专变或公变量测点；

初始输入的潮流数据：箱变点的当日96点量测数据；最大电压、电流及功率；平均电压、电流及功率；最小电压、电流及功率；邻近量测点选取平均电压、电流、功率。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，其特征是，五个节点类型具体描述如下：

1)变压器节点，110/10kV变压器二次侧出线的根节点处，定义为变压器节点，记为节点类型A；

2)出线柜节点，配电房出线柜内每条出线的根节点处，定义为出线柜节点，记为节点类型B；

3)环网柜节点，中压配电网每条出线上若干个环网柜位置，定义为环网柜节点，记为节点类型C；

4)专变节点，10/380V用户专变处，定义为专变节点，记为节点类型D；

5)公变节点，10/380V公用变压器处，定义为公变节点，记为节点类型E。

3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，其特征是，初始输入数据在输入向量机前，对初始输入数据分别进行数据归一化处理和数据降维处理后。

4.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，其特征是，配网节点对应的停电类型分别为：变压器节点对应停电类型A、出线柜节点对应停电类型B、环网柜节点对应停电类型C、专变节点对应停电类型D，公变节点对应停电类型E。

5.根据权利要求4所述的一种基于支持向量机中压配网停电事件判断方法，其特征是，事件类型的包含关系是停电类型

或/>

6.一种基于支持向量机中压配网停电事件补全方法，其特征是，包括以下过程：

采集中压配网中故障点的停电事件；

采用权利要求1至3中任一项所述停电事件判断方法，确定最终的停电节点；

将采集的故障点与确定的停电节点进行对比，根据比对结果补全停电事件。

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