基于多端协同的低压配电网故障识别与处理方法及系统与流程

本发明涉及低压配电网故障处置，尤其是指基于多端协同的低压配电网故障识别与处理方法及系统。

背景技术：

1、低压配电网位于电力系统末端，直接面向终端用户，其供电可靠性与运维水平直接影响用户侧供电质量。近年来，随着配电网数字化、智能化建设的不断推进，越来越多的智能配网线路检测装置（intelligent distribution network line monitoring unit，lmu）被部署于低压出线、分支线路以及关键节点处，能够实时采集所在位置的电压、电流方向、零序电流、设备温度以及停复电事件等多维量测信息，并具备本地事件录波与数据上送能力。

2、目前，当低压配电网线路发生故障时，运维部门通常依据各智能配网线路检测装置上送的量测信息开展故障研判，进而以派发抢修工单的形式组织队伍前往现场处置，而运维部门进行故障研判的方法主要包括两类，一类是依据单个智能配网线路检测装置采集的本地电压、电流或温度数据，与预设的逻辑门限进行比较，判定对应节点是否存在异常并触发就地告警或保护动作。而另一类则是将多个智能配网线路检测装置上送的告警信息按预设规则进行关联，再对相互关联的告警信息进行综合处理后生成缺陷信息，再推送至相应处理方。

3、然而，由于各智能配网线路检测装置的安装位置不同、在配电网中所处层级和所承担功能不同，同一故障下各智能配网线路检测装置从各自角度感知到的时序、方向和量值本身即可能存在差异，此类差异可反映故障在各节点间的传播过程与影响范围。现有方法多将各智能配网线路检测装置的上报信息视为独立告警，按预设规则决定是否生成缺陷工单，当多个智能配网线路检测装置上报信息不一致时，通常依据人工经验或简单优先级进行取舍，或者将不一致信息作为无效数据剔除，难以准确判定故障的传播和影响范围，故障研判的准确性较低。且对于故障处置工单的派发多需要依据停电区域、停电时长或人工经验排序进行，在缺乏故障传播和影响范围的准确判定结果的情况下，难以实现高效派发，线路故障的处置效率较低，低压配电网线路运行安全难以得到保障。

技术实现思路

1、本发明的目的是克服现有技术中多智能配网线路检测装置场景下，各装置间的量测差异易被忽略，导致故障研判结果准确性不高且对应的工单派发效率较低的缺点，提供一种基于多端协同的低压配电网故障识别与处理方法及系统，通过对同一协同区域内各配网线路检测装置进行时标统一并构建多端事件包与协同邻接图，以将各装置之间的量测差异量化为全网协同矛盾特征向量，再据此识别故障性质与影响范围，保障故障研判的准确性，进而将识别结果与运维因素统一纳入派单收益优化，求解最优派单策略，提升工单派发的针对性与效率。

2、本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：

3、基于多端协同的低压配电网故障识别与处理方法，包括：

4、以目标配电网中处于同一协同区域的各配网线路检测装置为协同感知节点，对各协同感知节点的原始记录时标进行统一修正；

5、在统一时标下汇集各协同感知节点的停复电时刻和量测数据，生成包括各协同感知节点的节点标识与节点可信度的多端事件包；

6、基于目标配电网的拓扑关系，以协同感知节点为图节点，建立协同邻接图；

7、在协同邻接图中，基于多端事件包逐节点计算各协同感知节点的协同矛盾强度，并结合预设激活阈值和对应节点可信度生成全网协同矛盾特征向量；

8、基于全网协同矛盾特征向量进行配电网故障识别，并根据故障识别结果，结合预设运维因素构建运维任务向量；

9、基于运维任务向量，以运维派单收益最大化为目标，求解得到最优运维派单策略，并根据最优运维派单策略调度各运维队伍。

10、进一步的，所述基于目标配电网的拓扑关系，以协同感知节点为图节点，建立协同邻接图，包括：

11、基于目标配电网的拓扑关系确定各协同感知节点之间的连接关系；

12、基于协同感知节点之间的连接关系，分别生成上下游边、相邻分支边和联络边；

13、为生成的上下游边、相邻分支边和联络边分别赋予对应的边类型标识，并根据预设权重分配规则赋予对应协同权重；

14、以各协同感知节点为图节点，以生成的上下游边、相邻分支边和联络边为边集合，结合对应的边类型和协同权重，构建协同邻接图。

15、进一步的，所述在协同邻接图中，基于多端事件包逐节点计算各协同感知节点的协同矛盾强度，包括：

16、基于协同邻接图，确定各协同感知节点的上游节点、下游节点集合以及协同邻接节点集合；

17、基于多端事件包中各协同感知节点与对应上游节点的停复电时刻以及电流突变方向，计算各协同感知节点的时标漂移强度和方向反转强度；

18、基于多端事件包中各协同感知节点的负荷转移量与对应下游节点集合中各下游节点的负荷转移量之和，计算各协同感知节点的负荷偏差强度；

19、基于多端事件包中各协同感知节点与对应协同邻接节点集合中各协同邻接节点的零序异常标志，计算各协同感知节点的零序相异强度；

20、基于多端事件包中各协同感知节点的温度、电流突变方向以及零序异常标志，计算各协同感知节点的温度误触发强度；

21、将对应的时标漂移强度、方向反转强度、负荷偏差强度、零序相异强度和温度误触发强度进行组合，获取各协同感知节点的协同矛盾强度。

22、进一步的，所述结合预设激活阈值和对应节点可信度生成全网协同矛盾特征向量，包括：

23、将各协同感知节点的协同矛盾强度中各分量分别与对应的预设激活阈值进行比较，并根据比较结果对相应的激活标志进行赋值；

24、将协同矛盾强度中各分量的激活标志进行组合，获取各协同感知节点的协同矛盾向量；

25、从多端事件包中提取各协同感知节点的节点可信度，以对应节点可信度为权重，对相应的协同矛盾向量进行加权求和；

26、基于所有协同感知节点的节点可信度之和，对加权求和结果进行归一化处理，获取全网协同矛盾特征向量。

27、进一步的，所述基于全网协同矛盾特征向量进行配电网故障识别，包括：

28、获取各候选故障类型的期望矛盾向量，并结合预设的矛盾特征权重矩阵，分别计算全网协同矛盾特征向量与各候选故障类型的期望矛盾向量之间的加权匹配距离；

29、根据对应的加权匹配距离分别计算各候选故障类型的置信度，并将置信度最高的候选故障类型确定为当前故障的故障类型；

30、根据全网协同矛盾特征向量中非零分量所对应的协同感知节点及其下属用户，确定当前故障的影响范围。

31、进一步的，所述根据故障识别结果，结合预设运维因素构建运维任务向量，包括：

32、基于接收到的各故障识别结果分别确定对应待处理故障的故障类型、置信度及影响范围，并根据对应全网协同矛盾特征向量中非零分量确定矛盾类型；

33、根据对应故障类型、置信度和矛盾类型计算各待处理故障的故障严重紧迫度预测值；

34、遍历各待处理故障与各候选抢修队伍，形成若干个候选运维组合，将候选运维组合中对应待处理故障的故障严重紧迫度预测值和影响范围，以及对应候选运维组合的预设运维因素进行组合，获取各候选运维组合的运维任务向量。

35、进一步的，所述基于运维任务向量，以运维派单收益最大化为目标，求解得到最优运维派单策略，包括：

36、对各候选运维组合的运维任务向量，按照分量维度分别在所有候选运维组合之间进行极差归一化；

37、基于预设收益分量权重，对各候选运维组合归一化后的各分量进行加权求和，获取对应的派单收益值；

38、以每个待处理故障分配至一个候选抢修队伍为约束，以所有待处理故障分配的候选运维组合的派单收益值之和最大化为目标，求解得到最优运维派单策略。

39、进一步的，在根据最优运维派单策略调度各运维队伍后，还执行：

40、在各运维队伍完成分配的对应待处理故障后，采集对应的执行反馈样本；

41、根据采集的所有执行反馈样本分别更新各协同感知节点的节点可信度、协同矛盾强度判断的预设激活阈值以及派单收益值计算的预设收益分量权重。

42、进一步的，所述对各协同感知节点的原始记录时标进行统一修正，包括：

43、获取各协同感知节点的原始记录时标，根据各协同感知节点相对于统一授时源的时钟偏移量，将对应的原始记录时标分别转换至同一时标基准下，获取各协同感知节点的统一时标。

44、基于多端协同的低压配电网调控系统，用于执行上述任一项的低压配电网调控方法，包括：

45、事件包构建模块，用于将目标配电网中同一协同区域的各配网线路检测装置作为协同感知节点，对其原始记录时标进行统一修正，并在统一时标下汇集各协同感知节点的停复电时刻和量测数据，生成含各协同感知节点的节点标识与节点可信度的多端事件包；

46、邻接图构建模块，用于基于目标配电网的拓扑关系，以协同感知节点为图节点建立协同邻接图；

47、特征向量生成模块，用于基于多端事件包逐节点计算各协同感知节点的协同矛盾强度，并结合预设激活阈值和对应节点可信度生成全网协同矛盾特征向量；

48、任务向量构建模块，用于基于全网协同矛盾特征向量进行配电网故障识别，并根据故障识别结果，结合预设运维因素构建运维任务向量；

49、派单策略求解模块，用于基于运维任务向量，以运维派单收益最大化为目标，求解得到最优运维派单策略，以调度各运维队伍。

50、本发明的有益效果是：

51、通过对各配网线路检测装置的原始记录时标进行统一修正，并在统一时标下汇集各装置的停复电时刻与量测数据，以校正因各装置本地时钟偏差导致的时序错位，保障所建立的多端事件包内数据的准确性。同时建立反映配电网拓扑关系的协同邻接图，使分散的各配网线路检测装置被纳入统一的拓扑关联结构，进而结合所构建的多端事件包将多端量测差异转化为可量化的协同矛盾特征，再结合节点可信度和预设激活阈值将协同矛盾特征结构化为数值化的矛盾向量，实现多端量测差异的量化。再根据量化后的多端量测差异进行故障识别，以将故障判别从依赖人工经验或简单门限判断转变为基于多维矛盾特征的量化匹配，可实现故障类型和影响范围的准确判断。最后将识别结果与运维因素统一纳入派单收益优化，求解最优派单策略，使得派单决策从依据停电区域、停电时长或人工经验排序转变为基于多因素量化收益的优化求解，有效提升缺陷工单的派单针对性和效率。