台区异常研判方法、装置及设备与流程

本发明涉及配电网故障检测，尤其涉及一种台区异常研判方法、装置及设备。

背景技术：

1、配电网作为连接电力系统与终端用户的关键纽带，其安全运行对用户用电的可靠性至关重要。低压配电网是配电网中直接面向终端用户、电压等级在1kv以下的最后一公里电力分配网络，是保障用户正常用电的核心基础设施。

2、低压配电网台区数量多、分布广，各类异常问题频发，给运行维护工作带来了较大的困难。在排除常见的线损升高因素后，台区线损率长期不明原因偏高的影响因素仍有很多，如变压器三相负荷失衡、计量装置损坏故障等，都会增加配电设备自身损耗，造成电能计量数据偏差，进而引发线损率偏高。

3、目前，在进行线损治理和异常排查时，多依赖单一专业的系统数据，未能充分利用多侧数据，数据之间相互孤立，导致研判结果片面。此外，在实际的配电台区运行中，由于采集数据存在不确定性和采集数据的缺失，也会导致研判结果出现漏报或误报。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种台区异常研判方法、装置及设备，以解决目前台区线损偏高原因难以精准研判的问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种台区异常研判方法，包括：

3、获取待诊断配电台区的多源数据，并对所述多源数据进行处理得到标准化台区特征矩阵；所述多源数据包括配电侧运行数据和营销侧用电采集数据；

4、基于所述标准化台区特征矩阵，确定是否存在采样异常时刻，若存在所述采样异常时刻，则获取所述采样异常时刻对应的异常关联特征集；

5、基于历史运行数据对所述异常关联特征集构建直觉模糊集，并基于预先构建的惩罚规则，对所述直觉模糊集中的犹豫度进行自适应调整；

6、基于自适应调整的直觉模糊集，确定各异常指标的模糊权重；

7、基于所述各异常指标的异常关联特征集和所述各异常指标的模糊权重，确定评分结果，并基于所述评分结果，确定所述待诊断配电台区的异常原因。

8、在一种可能的实现方式中，所述异常关联特征集包括三相电流不平衡度特征、总分表电量偏差率特征和目标用户历史电量波动率特征；

9、所述则获取所述采样异常时刻对应的异常关联特征集，包括：

10、从所述标准化台区特征矩阵中，提取所述采样异常时刻对应的三相电流值、总表供电量和用户电量总和，以及所述待诊断配电台区的位于高损分支的目标用户的用电数据；

11、基于所述采样异常时刻对应的三相电流值，确定所述三相电流不平衡度特征；

12、基于所述总表供电量和用户电量总和，确定所述总分表电量偏差率特征；

13、基于所述位于高损分支的目标用户的用电数据，确定所述目标用户历史电量波动率特征；

14、将所述三相电流不平衡度特征、所述总分表电量偏差率特征和所述目标用户历史电量波动率特征，构建为所述异常关联特征集。

15、在一种可能的实现方式中，所述基于所述标准化台区特征矩阵，确定是否存在采样异常时刻，包括：

16、基于所述标准化台区特征矩阵中各采样时刻对应的综合线损率，以及预设异常条件，确定是否存在目标时刻的综合线损率满足所述预设异常条件；

17、若存在所述目标时刻，则将所述目标时刻确定为所述采样异常时刻；

18、其中，所述预设异常条件包括综合线损率在设定时段内持续大于安全阈值，或综合线损率与历史同期综合线损率的差值的绝对值是否大于设定值。

19、在一种可能的实现方式中，所述基于历史运行数据对所述异常关联特征集构建直觉模糊集，并基于预先构建的惩罚规则，对所述直觉模糊集中的犹豫度进行自适应调整，包括：

20、基于所述历史运行数据，确定所述异常关联特征集中各异常指标的隶属度、非隶属度和犹豫度；

21、基于各异常指标的隶属度、非隶属度和犹豫度，构建直觉模糊集；

22、基于所述惩罚规则和各异常指标恶化导致的严重故障数目，对所述各异常指标的犹豫度和隶属度进行调整，得到调整后的直觉模糊集。

23、在一种可能的实现方式中，所述基于自适应调整的直觉模糊集，确定各异常指标的模糊权重，包括：

24、基于所述自适应调整的直觉模糊集，构建直觉模糊判断矩阵；

25、对所述直觉模糊判断矩阵进行一致性验证；

26、若所述自适应调整的直觉模糊判断矩阵通过一致性校验，则基于直觉模糊数运算算子，确定各异常指标的模糊权重。

27、在一种可能的实现方式中，所述基于所述各异常指标的异常关联特征集和所述各异常指标的模糊权重，确定评分结果，并基于所述评分结果，确定所述待诊断配电台区的异常原因，包括：

28、基于所述异常关联特征集中各异常指标的数值以及各异常指标对应的模糊权重的乘积，确定各异常指标的评分结果；

29、将最高的评分结果对应的异常指标，确定为所述诊断配电台区的异常原因。

30、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

31、基于所述最高的评分结果和预先设定的运行风险分析标准，确定所述待诊断配电台区所处的安全状况；

32、基于所述待诊断配电台区所处的安全状况和预先制定的差异化调控策略，对所述待诊断配电台区进行控制。

33、在一种可能的实现方式中，所述配电侧运行数据包括变压器中性线电流、三相四线进出线电流、变压器总表计量的有功电量、变压器总表计量的有功电量和台区网络拓扑，所述营销侧用电采集数据包括待诊断配电台区下辖各用户末端节点电压、智能电表历史采集电量和季节性用电标签；

34、所述获取待诊断配电台区的多源数据，并对所述多源数据进行处理得到标准化台区特征矩阵，包括：

35、多所述多源数据进行拉格朗日插值处理，得到第一数据集；

36、对所述第一数据集进行归一化处理，得到第二数据集；

37、对所述第二数据集进行时空对齐，得到所述标准化台区特征矩阵。

38、第二方面，本发明实施例提供了一种台区异常研判装置，包括：

39、获取模块，用于获取待诊断配电台区的多源数据，并对所述多源数据进行处理得到标准化台区特征矩阵；所述多源数据包括配电侧运行数据和营销侧用电采集数据；

40、提取模块，用于基于所述标准化台区特征矩阵，确定是否存在采样异常时刻，若存在所述采样异常时刻，则获取所述采样异常时刻对应的异常关联特征集；

41、构建模块，用于基于历史运行数据对所述异常关联特征集构建直觉模糊集，并基于预先构建的惩罚规则，对所述直觉模糊集中的犹豫度进行自适应调整；

42、确定模块，用于基于自适应调整的直觉模糊集，确定各异常指标的模糊权重；

43、分析模块，用于基于所述各异常指标的异常关联特征集和所述各异常指标的模糊权重，确定评分结果，并基于所述评分结果，确定所述待诊断配电台区的异常原因。

44、第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式中的方法。

45、由于台区线损偏高的诱发因素种类较多，为准确研判异常原因，本发明实施例采集待诊断配电台区的多源数据，打破数据孤岛，实现数据多维度交叉验证。通过标准化台区特征矩阵，以此识别数据采样异常时刻。在判断存在采样异常时刻，也就是存在线损率超高的情况下，提取该时刻对应的异常关联特征集，并将异常关联特征集内的各异常指标进行直觉模糊集映射。此外，为了克服传统模糊评估中固定直觉模糊集映射的漏判风险，通过预先构建的惩罚规则，对直觉模糊集中的犹豫度进行自适应调整，从而，可以实现对隐患的自适应聚焦和放大。依托自适应调整的直觉模糊集，合理确定各异常指标的模糊权重。最终结合综合评分结果，客观准确地分析配电台区线损异常成因，有效提升复杂台区损耗隐患的研判精度和运维效率。