[發明專利]基于大數據挖掘和場景預判的電能計量裝置故障分析方法

有效

• 申請號: 201710398839.9
• 申請日: 2017-05-31
• 公開（公告）號: CN107340492B
• 公開（公告）日: 2020-01-21
• 發明（設計）人: 夏澍;季海華;吳昊;顧勁岳;徐英成
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司
• 主分類號: G01R35/04
• 分類號: G01R35/04
• 代理公司: 31230 上海三和萬國知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 蔡海淳

1.一種基于大數據挖掘和場景預判的電能計量裝置故障分析方法，其特征是所述的電能計量裝置故障分析方法包括下述步驟：

步驟1、根據變電站實際運行數據，統計出電度表二次回路故障類型；

步驟2、分別針對三相四線制和三相三線制這兩種接線方式的電度表，結合相量圖推導出各種類型故障后電度表顯示電量與運行正常情況下電度表顯示電量之間的關聯系數；

步驟3、根據母線平衡日報表的電量數據，分別計算變電站各母線對應的電量不平衡率并進行判斷，找出故障電度表對應的母線j；

步驟4、結合步驟2的推導結果，分析母線j對應的所有電度表電量數值，在去現場排查前進行故障預判，找出可能存在故障并進行優先級排序；

步驟5、根據故障預判的結果進行現場排查，找出最終出現的故障；

其中，步驟2所述三相四線制電度表在各種類型故障后顯示電量W_f與運行正常情況下顯示電量W之間的關聯系數采用如下方式確定：

1.1)當缺三相電流或缺三相電壓或電流相序接成了ACB、BAC、CBA或電壓相序接成了ACB、BAC、CBA時，關聯系數λ₁為

1.2)當缺兩相電流或缺兩相電壓或單相電流二次極性接反時，關聯系數λ₂為

1.3)當缺單相電流或缺單相電壓時，關聯系數λ₃為

1.4)當兩相電流二次極性接反時，關聯系數λ₄為

1.5)當三相電流二次極性接反時，關聯系數λ₅為

1.6)當電流相序接成了BCA或電壓相序接成了CAB時，關聯系數λ₆為

1.7)當電流相序接成了CAB或電壓相序接成了BCA時，關聯系數λ₇為

1.8)當缺部分電流或者缺部分電壓時，關聯系數λ₈為

1.9)當發生兩個及以上故障時，此時情況比較復雜，關聯系數的數值范圍較大；

所述三相三線制電度表在各種類型故障后顯示電量W_f與運行正常情況下顯示電量W之間的關聯系數μ采用如下方式確定：

2.1)當缺AC相電流或缺三相電壓或電流相序接成了CA或電壓相序接成了ACB、BAC、CBA時，關聯系數μ₁為

2.2)當缺兩相電壓時，關聯系數μ₂為

2.3)當缺單相電壓時，關聯系數μ₃為

2.4)當電壓相序接成了CAB時，關聯系數μ₄為

2.5)當電壓相序接成了BCA時，關聯系數μ₅為

2.6)當缺A相電流時，關聯系數μ₆為

2.7)當缺C相電流時，關聯系數μ₇為

2.8)當A相電流二次極性接反時，關聯系數μ₈為

2.9)當C相電流二次極性接反時，關聯系數μ₉為

2.10)當A和C相電流二次極性接反時，關聯系數μ₁₀為

2.11)當缺部分電流或者缺部分電壓時，關聯系數μ₁₁為

2.12)當發生兩個及以上故障時，此時情況比較復雜，關聯系數的數值范圍較大；

所述的電能計量裝置故障分析方法，首先按照時間尺度，對系統采集的數據進行分類，將系統采集的數據分為短期數據和中長期數據；短期數據分為每時刻電流電壓集合和每日24小時電流電壓集合；中長期數據分為月度每日用電量集合和年度每月用電量集合；針對短期數據，采用電流電壓判定算法進行異常辨識；針對中長期數據，采用聚類算法和相關系數法進行異常辨識，從而從不同的時間尺度角度搜索到異常用電嫌疑用戶；

所述基于大數據挖掘和場景預判的電能計量裝置故障分析方法，首先逐一將各種類型故障還原成對應的正常運行情況，然后計算還原后的母線不平衡率，若合格，則表示可能出現該種類型的故障；最后依據還原后的母線不平衡率絕對值從小到大排序，排在前面的故障在現場優先排查。