电网异常分析方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质与流程

本申请涉及电网，特别是涉及一种电网异常分析方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着分布式光伏、电动汽车充电桩、单相大功率民用/工业负荷大规模接入低压配电网，可能导致低压分支线重过载或三相不平衡等电网异常。其中，电网异常的类型可以包括瞬时、周期性、永久性三类异常形态，不同的异常形态需要采用差异化的处理策略。

2、但是，目前的电网异常分析方法依赖于单一时间尺度的电网运维数据，因此无法从多个不同的时间尺度进行异常形态的区分，易出现漏警、虚警现象，进而影响电网的安全稳定运行。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电网异常分析方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，以从多个不同的时间尺度进行异常形态的区分，避免出现漏警、虚警的现象，实现电网的安全稳定运行。

2、第一方面，本申请提供了一种电网异常分析方法，其中：

3、基于目标电网分支线的电网时序数据，计算各采样时刻对应的电网异常指标；所述电网时序数据中包括多个所述采样时刻分别对应的采样数据；

4、根据所述电网异常指标，识别所述目标电网分支线所发生的电网异常事件；

5、基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态；所述异常形态包括瞬时扰动异常、周期性异常或永久性异常。

6、在其中一个实施例中，每个所述采样数据包括额定电流值以及各相电路支路的实测运行电流值；所述电网异常指标包括低压分支线重过载指标和/或三相不平衡度指标；所述基于目标电网分支线的电网时序数据，计算各采样时刻对应的电网异常指标，包括以下至少一项：

7、针对各采样时刻，确定所述实测运行电流值的最大值，计算所述最大值与所述额定电流值的比值，得到所述采样时刻的低压分支线重过载指标；

8、针对各采样时刻，确定所述实测运行电流值的最大值、最小值和平均值，计算所述最大值与所述最小值之间的差值，并确定所述差值与所述平均值的比值，得到所述采样时刻的三相不平衡度指标。

9、在其中一个实施例中，所述基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态，包括：

10、若单日时间尺度内发生至少一个所述电网异常事件，且月度时间尺度、季度时间尺度、年度时间尺度内发生的所述电网异常事件不满足预设异常条件，则判定所述目标电网分支线的异常形态为瞬时扰动异常。

11、在其中一个实施例中，所述基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态，包括：

12、若单日时间尺度内发生的所述电网异常事件满足预设规律性条件，月度时间尺度内发生的所述电网异常事件满足预设集中度条件，季度时间尺度和年度时间尺度内发生的所述电网异常事件满足预设周期性条件，则判定所述目标电网分支线的异常形态为周期性异常。

13、在其中一个实施例中，所述基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态，包括：

14、若单日时间尺度、月度时间尺度、季度时间尺度和年度时间尺度内发生的所述电网异常事件均满足预设持续性条件，则判定所述目标电网分支线的异常形态为永久性异常。

15、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

16、根据所述异常形态以及预先获取的电网运维数据，分析所述目标电网分支线的异常原因；和/或，

17、基于所述电网时序数据，推演所述目标电网分支线的异常变化趋势。

18、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

19、基于所述电网异常指标、所述电网异常事件以及所述异常形态，确定所述目标电网分支线的风险优先级；

20、按照所述风险优先级，依次对各所述目标电网分支线进行异常处理。

21、第二方面，本申请还提供了一种电网异常分析装置，所述装置包括：

22、指标计算模块，用于基于目标电网分支线的电网时序数据，计算各采样时刻对应的电网异常指标；所述电网时序数据中包括多个所述采样时刻分别对应的采样数据；

23、异常识别模块，用于根据所述电网异常指标，识别所述目标电网分支线所发生的电网异常事件；

24、形态分析模块，用于基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态；所述异常形态包括瞬时扰动异常、周期性异常或永久性异常。

25、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一方法实施例中所述步骤。

26、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法实施例中所述步骤。

27、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法实施例中所述步骤。

28、上述电网异常分析方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过目标电网分支线的电网时序数据，可以计算出各采样时刻对应的电网异常指标，进而精确识别出电网异常事件，再进一步从不同的时间尺度对所发生的电网异常事件进行统计分析，从而准确定位出目标电网分支线的异常形态属于瞬时扰动异常、周期性异常还是永久性异常，大幅降低因单一时刻数据突变引发的虚警，以及因持续性微小的超标未被单点阈值捕捉而导致的漏警，为后续制定差异化的运维策略提供了坚实的数据基础，进而显著提升了电网异常分析的准确性与电网运行的安全稳定性。

1.一种电网异常分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述采样数据包括额定电流值以及各相电路支路的实测运行电流值；所述电网异常指标包括低压分支线重过载指标和/或三相不平衡度指标；所述基于目标电网分支线的电网时序数据，计算各采样时刻对应的电网异常指标，包括以下至少一项：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各时间尺度内包含的各所述采样时刻分别发生的所述电网异常事件，确定所述目标电网分支线的异常形态，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种电网异常分析装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。