基于大数据的电力电网故障识别系统的制作方法

1.本发明涉及电力电网技术领域，具体为基于大数据的电力电网故障识别系统。


背景技术：

2.进入新世纪以来，人类社会全面进入知识经济时代、网络时代，在当下，人们很难想象到离开电能的生活，因此，电力电网的事业建设对社会的发展至关重要；而随着智能电网建设的深入，电网数据表现出多维度、强耦合、高随机性的特征，在电力电网的故障管控分析中，由于电力电网庞大的数据体系，难以对其产生的故障进行快速准确的判断分析，故极大的影响电力电网的可靠运行。
3.且现有的对力电网故障的管控分析往往仅通过单一、零散的数据进行故障识别，其判断电网故障的方式存在较大的误差性和不准确性，也进一步阻碍了电力电网的安全运行。


技术实现要素：

4.本发明的目的就在于为了解决现有的在电力电网的故障管控分析中，往往仅通过单一、零散的数据进行故障识别，且难以对电网产生的故障进行快速准确的判断分析，故电网故障识别的方式存在较大的误差性和不准确性，极大的影响电力电网的发展的问题，通过比对分析、符号标定、矩阵输出以及公式化处理的方式对运行数据分别进行表征分析挖掘和客观论证，再将两者进行数据整合分析，从而在提高电力电网故障识别准确性的同时，也保障了电力电网运行的安全性，而提出基于大数据的电力电网故障识别系统。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于大数据的电力电网故障识别系统，包括数据采集单元、初步故障识别单元、精细故障识别单元、融合分析单元、故障预警单元和显示终端；所述数据采集单元用于采集单位时间段的电力电网中所有配电线路的三相电压样本值以及三相电流样本值，并将其发送至初步故障识别单元；以及用于实时采集电力电网中所有配电线路的线损样本值，并将其发送至精细故障识别单元；所述初步故障识别单元对接收的三相电压样本值和三相电流样本值进行矩阵故障分析处理，据此生成表征正常信号、表征异常信号和表征考量信号，并将其发送至融合分析单元；所述精细故障识别单元对接收的线损样本值进行特征挖掘分析处理，据此生成实质正常信号和实质异常信号，并将其发送至融合分析单元；所述融合分析单元用于对接收的电力电网中的表征类型信号数据和实质类型信号数据进行数据价值分析处理，据此生成安全稳定信号、故障危险信号以及摆动故障信号，并将其发送至故障预警单元；所述故障预警单元用于对接收的安全稳定信号、故障危险信号以及摆动故障信号进行预警反馈分析处理，据此生成零级故障信号、一级故障信号和二级故障信号，并分别生
成对应的文字样本发送至显示终端进行输出说明。
6.进一步的，三相电压样本值和三相电流样本值的采集过程如下：三相电压样本值用于表示单位时间段的各线路多个关键点的电压值，通过采集单位时间段的三相电压样本值，并将其标定为，其中，i={1,2,3...n}，j={1,2,3...m}，i表示为线路个数，j表示一条线路上的若干关键点，并将电压值代入额定电压阈值内进行比对分析，若电压值处于额定电压阈值之内，则表示电压运行正常，若电压值处于额定电压阈值之外，则表示电压运行异常，并将电压运行正常标定为符号g-1，将电压运行异常标定为符号g-2；三相电流样本值用于表示单位时间段的各线路不同状态下的电流值，通过采集单位时间段的三相电流样本值，并将其标定为，其中，i={1,2,3...n}，k={1,2,3...o}，i表示为线路个数，k表示一条线路不同状态表现，并将电流值代入预设电流阈值内进行比对分析，若电流值处于预设电流阈值之内，则表示电流运行正常，若电流值处于预设电流阈值之外，则表示电流运行异常，并将电流运行正常标定为符号h-1，将电流运行异常标定为符号h-2。
7.进一步的，线损样本值的采集过程如下：线损样本值用于表示实时采集电力电网环境中从供电的初始端到用电的末端之间整个过程中电能的损耗情况的表现数据，且线损样本值包括路损值和器损值，其中，路损值用于表示电力电网用电网线路的损耗值，且路损值等于流经线路初始端电能值减去流经线路末端电能值差的绝对值与电能总流转值之间的比值，将流经线路初始端电能值标定为，将流经线路末端电能值标定为，将电能总流转值标定为，依据公式，求得路损值；而器损值用于表示电力电网用电设备器件的损耗值，且器损值等于流入设备电能值减去流出设备电能值的绝对值与设备电能总流转值之间的比值，将流入设备电能值标定为，将流出设备电能值标定为，将设备电能总流转值标定为，依据公式，求得器损值。
8.进一步的，所述矩阵故障分析处理的步骤如下：s1：获取单位时间段的若干三相电压样本值和若干三相电流样本值的符号值g-1或g-2和h-1或h-2，并将其进行excel表格统计，将三相电流符号值项设定为行，将
三相电压符号值项设定为列，且取符号值g-1或g-2和h-1或h-2的样本个数量均不小于等于100个；s2：将统计后的三相电流电压样本数据的excel表格进行原始矩阵输出，将样本数据的excel表格的行项和列项分别导入原始矩阵进行输出，且原始矩阵中的行表示是三相电流的故障状态情况，列表示是三相电压的故障状态情况；s3：将原始矩阵进行状态数据的转换，若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为0，即，则表示该时刻的三相电流和三相电压均为无故障状态；若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为1，即，则表示该时刻的三相电流为无故障状态，且三相电压为故障状态；若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为2，即，则表示该时刻的三相电流为故障状态，且三相电压为无故障状态；若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为3，即，则表示该时刻的三相电流与三相电压均为故障状态；s4：对状态转换矩阵中的表现数值0、1、2、3进行分别求和统计，并将表现数值为0的求和结果标定为，将表现数值为1的求和结果标定为，将表现数值为2的求和结果标定为，将表现数值为3的求和结果标定为，若，则输出表征正常信号，若，则输出表征异常信号，若，则输出表征考量信号。
9.进一步的，所述特征挖掘分析处理的步骤如下：获取实时的线损样本值中的路损值和器损值，并将其标定为，求得特征值，其中，和分别为路损值和器损值的预设权重因子，为修正系数，且，，将赋值为0.231；将特征值代入对应的预设阈值内进行比对分析，当特征值处于预设阈值之内时，则生成实质正常信号，当特征值处于预设阈值之外时，则生成实质异常信号。
10.进一步的，所述数据价值分析处理的步骤如下：随机捕捉某个时间节点实时的实质类型信号数据，并据此获取对应时间节点单位时间段的表征类型信号数据，将两者进行集合判定，若获取的信号为表征正常信号和实质正常信号，则输出安全稳定信号，若获取的信号为表征异常信号和实质异常信号或表征考量信号和实质异常信号，则均输出故障危险信号，若获取的信号为表征考量信号和实质正
常信号，则输出摆动故障信号。
11.进一步的，所述预警反馈分析处理的步骤如下：当获取到的数据为故障危险信号时，则据此生成一级故障信号，当获取到的数据为摆动故障信号时，则据此生成二级故障信号，当获取到的数据为安全稳定信号时，则输出零级故障信号，并分别生成对应的文字样本发送至显示终端进行输出说明。
12.与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、 本发明利用大数据技术获取单位时间段的电力电网运行数据信息，并通过比对分析、符号标定以及矩阵的方式对运行数据进行表征分析挖掘，并通过符号化的标定、公式化的处理以及信号化的输出，对变电站的电力电网运行进行了客观论证说明，从而提高了对变电站的电力电网运行故障的可靠评估分析；2、 本发明通过随机抓取实时的实质类型信号数据和调取与之时间节点对应的表征类型信号数据，将两者进行数据整合分析，实现了对变电站中电力电网故障信息的双重判断，从而提高了电力电网故障识别的准确性，也保障了电力电网运行的安全性。
附图说明
13.图1为本发明的系统总框图。
具体实施方式
14.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
15.如图1所示，基于大数据的电力电网故障识别系统，包括数据采集单元、初步故障识别单元、精细故障识别单元、融合分析单元、故障预警单元和显示终端；数据采集单元用于采集单位时间段的电力电网中所有配电线路的三相电压样本值以及三相电流样本值，并将其发送至初步故障识别单元；需要说明的是，三相电压样本值和三相电流样本值的采集过程如下：三相电压样本值用于表示单位时间段的各线路多个关键点的电压值，通过采集单位时间段的三相电压样本值，并将其标定为，其中，i={1,2,3...n}，j={1,2,3...m}，i表示为线路个数，j表示一条线路上的若干关键点，并将电压值代入额定电压阈值内进行比对分析，若电压值处于额定电压阈值之内，则表示电压运行正常，若电压值处于额定电压阈值之外，则表示电压运行异常，并将电压运行正常标定为符号g-1，将电压运行异常标定为符号g-2；三相电流样本值用于表示单位时间段的各线路不同状态下的电流值，通过采集单位时间段的三相电流样本值，并将其标定为，其中，i={1,2,3...n}，k={1,2,3...o}，i
表示为线路个数，k表示一条线路不同状态表现，并将电流值代入预设电流阈值内进行比对分析，若电流值处于预设电流阈值之内，则表示电流运行正常，若电流值处于预设电流阈值之外，则表示电流运行异常，并将电流运行正常标定为符号h-1，将电流运行异常标定为符号h-2；数据采集单元还用于实时采集电力电网中所有配电线路的线损样本值，并将其发送至精细故障识别单元；需要说明的是，线损样本值的采集过程如下：线损样本值用于表示实时采集电力电网环境中从供电的初始端到用电的末端之间整个过程中电能的损耗情况的表现数据，且线损样本值包括路损值和器损值，其中，路损值用于表示电力电网用电网线路的损耗值，且路损值等于流经线路初始端电能值减去流经线路末端电能值差的绝对值与电能总流转值之间的比值，将流经线路初始端电能值标定为，将流经线路末端电能值标定为，将电能总流转值标定为，依据公式，求得路损值；而器损值用于表示电力电网用电设备器件的损耗值，且器损值等于流入设备电能值减去流出设备电能值的绝对值与设备电能总流转值之间的比值，将流入设备电能值标定为，将流出设备电能值标定为，将设备电能总流转值标定为，依据公式，求得器损值；初步故障识别单元对接收的三相电压样本值和三相电流样本值进行矩阵故障分析处理，具的体操作步骤如下：s1：获取单位时间段的若干三相电压样本值和若干三相电流样本值的符号值g-1或g-2和h-1或h-2，并将其进行excel表格统计，将三相电流符号值项设定为行，将三相电压符号值项设定为列，且取符号值g-1或g-2和h-1或h-2的样本个数量均不小于等于100个；s2：将统计后的三相电流电压样本数据的excel表格进行原始矩阵输出，将样本数据的excel表格的行项和列项分别导入原始矩阵进行输出，且原始矩阵中的行表示是三相电流的故障状态情况，列表示是三相电压的故障状态情况；s3：将原始矩阵进行状态数据的转换，若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为0，即，则表示该时刻的三相电流和三相电压均为无故障状态；若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为1，即，则表示该时刻的三相电流为无故障状态，且三相电压为故障状态；若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为2，即
，则表示该时刻的三相电流为故障状态，且三相电压为无故障状态；若原始矩阵中的列和行交叉处的表现数值为3，即，则表示该时刻的三相电流与三相电压均为故障状态；s4：对状态转换矩阵中的表现数值0、1、2、3进行分别求和统计，并将表现数值为0的求和结果标定为，将表现数值为1的求和结果标定为，将表现数值为2的求和结果标定为，将表现数值为3的求和结果标定为，若，则输出表征正常信号，若，则输出表征异常信号，若，则输出表征考量信号；s5：并将生成的表征正常信号、表征异常信号和表征考量信号均发送至融合分析单元；精细故障识别单元对接收的线损样本值进行特征挖掘分析处理，具体的操作步骤如下：获取实时的线损样本值中的路损值和器损值，并将其标定为，求得特征值，其中，和分别为路损值和器损值的预设权重因子，为修正系数，且，，将赋值为0.231，其中预设权重因子用于平衡在公式计算中各项参数占比权重的大小；将特征值代入对应的预设阈值内进行比对分析，当特征值处于预设阈值之内时，则生成实质正常信号，当特征值处于预设阈值之外时，则生成实质异常信号，并将生成的实质正常信号和实质异常信号均发送至融合分析单元；融合分析单元用于对接收的电力电网中的表征类型信号数据和实质类型信号数据进行数据价值分析处理，具体的操作步骤如下：随机捕捉某个时间节点实时的实质类型信号数据，并据此获取对应时间节点单位时间段的表征类型信号数据，将两者进行集合判定，若获取的信号为表征正常信号和实质正常信号，则输出安全稳定信号，若获取的信号为表征异常信号和实质异常信号或表征考量信号和实质异常信号，则均输出故障危险信号，若获取的信号为表征考量信号和实质正常信号，则输出摆动故障信号；并将生成的安全稳定信号、故障危险信号以及摆动故障信号均发送至故障预警单元；故障预警单元用于对接收的安全稳定信号、故障危险信号以及摆动故障信号进行预警反馈分析处理，具体的操作步骤如下：当故障预警单元接收到安全稳定信号、故障危险信号以及摆动故障信号时，据此进行预警反馈分析处理，具体的操作步骤如下：
当获取到的数据为故障危险信号时，则据此生成一级故障信号，并对应生成文字样本“该变电站的电力电网存在严重的故障问题，需要进行故障解决”发送至显示终端进行输出说明；当获取到的数据为摆动故障信号时，则据此生成二级故障信号，并对应生成文字样本“该变电站的电力电网存在轻微的故障问题，需要进行故障观察”发送至显示终端进行输出说明；当获取到的数据为安全稳定信号时，则输出零级故障信号，并对应生成文字样本“该变电站的电力电网运行良好，无需进行任何操作”发送至显示终端进行输出说明。
16.上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如公式：；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预设权重因子；将设定的预设权重因子和采集的样本数据代入公式，任意两个公式构成二元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到和取值分别为3.2691和6.0309，取值为0.231；系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设权重因子；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
17.本发明在使用时，通过采集变电站中电力电网单位时间段运行的三相电压电流数据信息，并对其先进行比对分析和符号标定处理，再进行excel表格统计的统计，并将统计后的excel表格进行原始矩阵转换，进而实现了原始数据矩阵的操作过程，利用矩阵的方式对运行数据进行表征分析挖掘；将原始矩阵中的三相电压电流故障状态表现进行数据矩阵的转化、赋值标定、求和统计以及分项比较，从而对变电站的电力电网运行进行了客观论证说明，也进一步促进了对电力电网故障分析的准确性；通过实时采集变电站中电力电网的线损信息，并进行符号化的标定、公式化的处理以及信号化的输出，从而提高了对变电站的电力电网运行故障的可靠评估分析；并通过随机抓取实时的实质类型信号数据和调取与之时间节点对应的表征类型信号数据，将两者进行数据整合分析，实现了对变电站中电力电网故障信息的双重判断，从而提高了电力电网故障识别的准确性，也保障了电力电网运行的安全性。
18.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。