[發明專利]一種計及可信度評價的配網設備健康度動態診斷方法

有效

• 申請號: 201610885310.5
• 申請日: 2016-10-10
• 公開（公告）號: CN106447210B
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發明（設計）人: 沈煜;楊志淳;鄭重;蔣偉;于志成;李昇;楊波;蔡超
• 申請（專利權）人: 國網湖北省電力公司電力科學研究院;國家電網公司;華北電力大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 武漢楚天專利事務所42113
• 代理人: 孔敏

技術領域

本發明涉及配網設備技術領域，具體是一種計及可信度評價的配網設備健康度動態診斷方法。

背景技術

配電網設備是向用戶供電的最終環節，在電網中起著重要作用，因而配電網絡的安全穩定就顯得特別重要。隨著經濟發展和城市化進程，我國配電網的規模也變得越來越大，用戶們對于供電的可靠性要求也越來越嚴格。相比于高壓電網，配電網設備電壓等級低、設備數量多、網架結構復雜、在線監測設備不完善。所以配電網設備的狀態可以根據設備的歷史運行數據、歷史試驗報告以及巡檢記錄等建立評價模型來進行評估。

目前國家電網公司已經制定了配網設備評價標準，然而這些模型的判據通常都只能是與某一固定閾值或固定比例的閾值相比較。因為配網中的被評估設備絕大多數是狀態良好的，如果套用固定的模型標準，可能會出現長時間(數十年)內所有設備評估結果都在規定閾值之內，無設備可檢修；然后隨著設備成批老化，突然大量設備的評估結果都在幾年內超出規定閾值，導致短期內檢修工作量急劇增大，設備檢修工作無法正常開展。而配網設備數量龐大，其狀態的診斷判據應是與同類設備的統計分布規律相比較(橫向比較)，或是與設備自身的歷史數據分布規律相比較(縱向比較)，根據其相對變化水平來判斷設備是否值得注意。

發明內容

本發明提供一種計及可信度評價的配網設備健康度動態診斷方法，通過數據可信度評估、不同判據評判結果融合，解決收集設備狀態變量過程中出現的數據沖突和數據冗余現象，同時通過動態調節，實現評估模型的自我更新，以適應不斷發展變化的配電網。

一種計及可信度評價的配網設備健康度動態診斷方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟(1)：獲取配電監測量的原始特征集：

基于配電網的數據采集與監測控制系統，收集現有配電網能夠提供的監測量，形成原始特征集數據庫，所述原始特征集合主要包括：歷史運行信息、故障信息、不良工況信息、例行試驗信息；

步驟(2)：通過對故障設備與非故障設備的信息進行相關性分析確定重要狀態變量：

對故障設備使用故障溯源法，在原始特征集數據庫中確定故障設備的各項信息，通過與非故障設備的信息進行相關性分析，對數據庫中信息進行篩選，得到同故障結果相關性較大的特征信息，并確定其為重要狀態變量；

步驟(3)：對步驟(2)中確定的重要狀態變量的數據進行輸入質量預處理；

步驟(4)：對步驟(3)處理后的重要狀態變量進行打分；

步驟(5)：將對重要狀態變量的打分結果輸入評價模型，并得出評價結果。

進一步的，還包括步驟(6)：非全信息下評價步驟，具體為：

當評價某設備時，如果應該輸入步驟(5)中的某種變量數據缺失，將會影響設備評價的準確度與可信度，因此采用非全信息評價方法，使用大數據統計結果代替缺失的變量，使評價結果相對更加準確。

進一步的，還包括步驟(7)動態參數的確定與修正，具體為：

每間隔周期時間T對輸入的重要狀態變量特征進行一次更新，并產生新的統計參數：方差、均值等，以新的統計參數代替原打分函數中舊的統計參數，實現算法的自我更新，動態地對評價算法中打分函數進行修正，并記錄改變后的相關參數，以達到評價模型隨設備更新換代而自我修正的目的。

進一步的，所述步驟(3)中所述預處理方法包括3δ法則對奇異值進行處理、對正常數據階躍處理、數據平滑處理和數據插值處理：

3δ法則對奇異值處理：首先求出同一數據系列兩個連續測量點之間差值的正態分布參數，即其樣本均值與樣本標準差，并驗證其分布是否滿足正態分布規律，再用這一樣本均值與樣本標準差去過濾原有數據，當數據與樣本均值之間的誤差比樣本標準差大3倍以上時，可以判斷該處為干擾產生的奇異值點，其值可由原數據前后4個點的均值來代替；

對正常數據階躍處理：首先計算信號兩相鄰數據之間的變化，按3δ法則確定所有的躍變，比較相鄰兩躍變之間的時間寬度，如果這兩個躍變之間的時間寬度達到預設值，則視為系統正常躍變予以保存；如果時間寬度未達到預設值，則視為奇異值按3δ法則處理；

數據平滑處理：取階躍點前后各兩點共五點數據的加權平均值，對于階躍點邊緣位置的數據可以采用減小平滑區域的方法，盡量保留原有數據而做到相應的平滑，公式如下：

階躍兩端端點x_i＝x_i；

階躍兩端次端點

階躍中間點