[發(fā)明專利]一種大規(guī)模過電壓數(shù)據(jù)智能自清洗方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811069511.3
• 申請(qǐng)日: 2018-09-13
• 公開（公告）號(hào): CN109344146A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳欽柱;司馬文霞;殷健;袁濤;王為民;張涵;龐松嶺;楊鳴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 海南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06F16/215
• 分類號(hào): G06F16/215;G06F16/26
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 陳歡

本發(fā)明提供一種大規(guī)模過電壓數(shù)據(jù)智能自清洗方法，通過稀疏自編碼方法提取電壓特征后，通過CFSFDP法對(duì)特征量所代表的波形完成聚類以實(shí)現(xiàn)過電壓數(shù)據(jù)清洗，通過對(duì)數(shù)據(jù)深度處理，能夠較為快速，準(zhǔn)確對(duì)不同類型過電壓進(jìn)行分類自動(dòng)識(shí)別，從而對(duì)實(shí)測(cè)進(jìn)一步實(shí)測(cè)過電壓的研究提供技術(shù)支持。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)清洗與處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種大規(guī)模過電壓數(shù)據(jù)智能自清洗方法。

背景技術(shù)

智能電網(wǎng)及其更高組織形式的能源互聯(lián)網(wǎng)是未來電網(wǎng)發(fā)展方向。能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展對(duì)電力系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行的要求極高，而電力系統(tǒng)的開關(guān)操作、外部雷擊所產(chǎn)生的電磁暫態(tài)，也稱電力系統(tǒng)過電壓，會(huì)在發(fā)變電站通過各種耦合方式在弱電系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)生相應(yīng)的干擾電壓。在特殊情況下會(huì)損壞設(shè)備，導(dǎo)致電氣設(shè)備損壞、供電中斷、大面積停電等嚴(yán)重后果，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。由此可見，過電壓對(duì)于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定、可靠運(yùn)行有著巨大威脅。

為了能夠精確了解過電壓產(chǎn)生與傳播特性，從源頭減少由于過電壓而導(dǎo)致的事故危險(xiǎn)，對(duì)電網(wǎng)過電壓進(jìn)行在線監(jiān)控，時(shí)刻觀察其波形的產(chǎn)生、變化情況意義重大。隨著數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和傳輸技術(shù)的發(fā)展，過電壓在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)建已較為成熟，且已形成國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)已研發(fā)了各種過電壓在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并在實(shí)際變電站中得到應(yīng)用。雖然這些在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)均捕獲到了一些變電站的過電壓數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)傳輸鏈路上影響因素眾多，數(shù)據(jù)庫(kù)中可能存在噪聲和較多異常、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，導(dǎo)致整體的過電壓波形數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)質(zhì)量降低，難以滿足后續(xù)和分析研究需求，因此對(duì)過電壓數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)清洗以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到可實(shí)現(xiàn)挖掘水平是海量過電壓數(shù)據(jù)研究的關(guān)鍵之一。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)數(shù)據(jù)清洗已開展了大量的研究，在電網(wǎng)輸變電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)方面亦有諸多研究和應(yīng)用，主要集中在缺失數(shù)據(jù)搜索、噪聲數(shù)據(jù)分離與處理、損壞數(shù)據(jù)檢測(cè)以及基于聚類的數(shù)據(jù)清洗方法。但是，在電網(wǎng)過電壓實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域卻暫時(shí)止步不前，其原因不僅是由于過電壓高頻暫態(tài)波形采集困難，更重要的是相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗方法所處理的數(shù)據(jù)，過電壓數(shù)據(jù)是海量高維的數(shù)據(jù)序列波形，清洗難度更大，復(fù)雜程度更高，這些因素都嚴(yán)重的阻礙著過電壓數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)程。受錯(cuò)誤波形摻入過電壓波形數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致其數(shù)據(jù)質(zhì)量降低的影響，只能人工篩選出數(shù)據(jù)庫(kù)中少量高質(zhì)量過電壓波形進(jìn)行識(shí)別、診斷等研究。但這不僅僅會(huì)因?yàn)槿说闹饔^性導(dǎo)致判斷錯(cuò)誤，過電壓數(shù)據(jù)巨大導(dǎo)致耗時(shí)耗力，而且會(huì)由于捕捉信息片面丟失甚至錯(cuò)誤判斷數(shù)據(jù)價(jià)值，導(dǎo)致數(shù)據(jù)豐富，但信息貧乏，失去應(yīng)用意義。因此，迫切的需要一種高效實(shí)測(cè)的過電壓數(shù)據(jù)清洗方法

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種大規(guī)模過電壓數(shù)據(jù)智能自清洗方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：一種大規(guī)模過電壓數(shù)據(jù)智能自清洗方法，通過稀疏自編碼方法提取高維過電壓波形的關(guān)鍵特征后，通過CFSFDP法實(shí)現(xiàn)特征聚類，用以實(shí)現(xiàn)過電壓數(shù)據(jù)清洗，其步驟如下：

S1、獲取某地區(qū)供電站的原始過電壓波形數(shù)據(jù)；

S2、搭建基于主成分分析法的稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述原始過電壓波形數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得過電壓數(shù)據(jù)的二維特征量集合；

S3、采用CFSFDP法對(duì)所述二維過電壓特征量進(jìn)行聚類分析，獲得若干類聚類簇；

S4、監(jiān)測(cè)每一類聚類簇所表達(dá)的波形，進(jìn)行過電壓數(shù)據(jù)完全清洗和分類。

優(yōu)選的，所述原始過電壓波形數(shù)據(jù)包括內(nèi)部過電壓波形數(shù)據(jù)與外部過電壓波形數(shù)據(jù)，所述外部過電壓波形數(shù)據(jù)為雷電過電壓波形數(shù)據(jù)，所述內(nèi)部過電壓包括暫時(shí)過電壓與操作過電壓，所述暫時(shí)過電壓分為諧振過電壓和工頻電壓升高，工頻電壓升高的類型有空載長(zhǎng)線路的電容效應(yīng)、不對(duì)稱接地和突然甩負(fù)荷，諧振過電壓包括線性諧振，參數(shù)諧振和非線性諧振，所述操作過電壓包括投切變壓器、投切線路、間隙電弧接地過電壓。