一种低压配变无功补偿装置状态异常检测方法与流程

1.本发明涉及一种低压配变无功补偿装置状态异常检测方法，属于无功补偿装置自动化检测领域。


背景技术：

2.配电网线路损耗在电网总损耗中占据着不可忽视的比重，采用无功补偿装置是常用的配电网降损手段，故无功补偿装置的安全稳定运行是保障配电网低损耗经济运行的必要基础。其中，低压配变无功补偿装置数量庞大，人工排查方式费事费力，且尚未建立统一的标准和流程，排查效果良莠不齐。因此。需要一种低压配变无功补偿装置异常状态识别方法，以及时对异常设备进行排查和检修，能够在提高设备可靠性的同时，有效缩小排查范围。
3.由于低压配变无功补偿装置本身不设有在线监测装置，目前对其的在线监测方法主要分为以下两种：1、直接在线监测，即通过加装监测装置直接监测无功补偿装置的各项运行数据，简单易行且能及时发现故障，但由于低压配电变压器无功补偿装置数量庞大，该方案所需成本巨大而难以在实际中广泛应用；2、间接在线监测，即通过对配网其他相关电力设备或整个电网的电气参量进行监测，实现电容器投切的全自动控制，及时、迅速进行无功补偿，但所涉及算法较为复杂，且监测精度有待进一步提高。1.4.齐保庆,张恒军,李连昌发表的《配电变压器监测及无功补偿》中公开了：以最大限度保证电压合格率为原则,由配电变压器实现无功补偿在线监测控制设备的功能，采用模糊控制技术自动监测设备的低压侧电流、电压、有功功率和无功功率等电气参量，进而实现电容器组的自动投切，无需安装在线监测装置，方便实用，但不能很好的改善电网的过补偿现象。
5.公开号为cn104300550a的专利《针对低压无功补偿电容器投切的分析方法》包括如下步骤：步骤一、采集数据，利用无功补偿装置采集电压、电流以及计算所得有功、无功数据；步骤二、建立判据，建立无功补偿电容器异常投切逻辑判据；步骤三、逻辑判断，根据无功补偿装置的采集数据，结合电容器异常投切的逻辑判据，通过逻辑判断对无功补偿电容器异常投切的原因进行归类与分析，并提出合理化建议。该技术方案仍然需要为无功补偿设备加装额外的监测设备，以采集电压、电流等数据，而配电网低压配电变压器数量众多，全部加装额外设备需要大量资金和时间成本，难以快速普及。
6.[1]《低压配电网无功补偿装置故障在线监测系统应用研究》by沈彦军，p13.


技术实现要素：

[0007]
为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种低压配变无功补偿装置状态异常检测方法。
[0008]
本发明的技术方案如下：
[0009]
一种低压配变无功补偿装置状态异常检测方法，包括以下步骤：
[0010]
获取待检装置所接低压配电变压器的状态特征数据，所述待检装置为无功补偿装置；
[0011]
根据所述状态特征数据，判断待检装置的实际投切状态；
[0012]
判断待检装置的理论投切状态；
[0013]
比对所述理论投切状态和实际投切状态，若一致，则认为待检装置运行状态为正常；否则，认为待检装置运行状态为异常。
[0014]
进一步的，还包括：对状态特征数据进行数据标准化。
[0015]
进一步的，所述状态特征数据包括：有功功率变化量、无功功率变化量和功率因数变化量。
[0016]
进一步的，所述判断待检装置的实际投切状态，具体为：
[0017]
预设第一范围、第二范围和第三范围；
[0018]
利用聚类算法判断所述状态特征数据是否为离群值，若不为离群值，则认为实际投切状态为未动作；否则，根据有功功率变化量和无功功率变化量进一步判断动作状态；
[0019]
若有功功率变化量和无功功率变化量落入第一范围，则认为实际投切状态为未动作；若有功功率变化量和无功功率变化量落入第二范围，则认为实际投切状态为切断；若有功功率变化量和无功功率变化量落入第三范围，则认为实际投切状态为投入。
[0020]
进一步的，所述第一范围为：|k1δp|＜|δq|＜|k2δp|，δq
·
δp＞0；所述第二范围为k1δp＜δq，δp＜0或k2δp＜δq，δp＞0；所述第三范围为k1δp＞δq，δp＞0或k2δp＞δq，δp＜0；其中，0＜k1＜k2。
[0021]
进一步的，所述利用聚类算法判断所述状态特征数据是否为离群值，具体为：
[0022]
预先获取历史状态特征数据；利用所述历史状态特征数据，训练聚类模型；保存训练完毕的聚类模型；将所述状态特征数据输入至训练完毕的聚类模型，聚类模型输出是否为离群值的判断结果。
[0023]
进一步的，所述判断预测待检装置的理论投切状态，具体为：
[0024]
预设第一阈值；
[0025]
计算待测装置未动作情况下的功率因数，若功率因数大于第一阈值，则认为理论投切状态为无动作；若功率因数小于第一阈值，则认为理论投切状态为投入；若功率因数小于0，则认为理论投切状态为切断。
[0026]
进一步的，所述待测装置未动作情况下功率因数的计算公式为：
[0027][0028]
式中，cosφb表示假设b时刻低压配电变压器的功率因数；pa表示a时刻待检装置所接低压配电变压器的有功功率；qa表示a时刻待检装置所接低压配电变压器的无功功率；δp为a时刻到b时刻之间待检装置所接低压配电变压器的有功功率变化量；δqr为待检装置所连负载的无功功率变化量。
[0029]
本发明具有如下有益效果：
[0030]
1、本发明考虑到低压配变无功补偿装置不带有在线监测设备，故通过其所连低压配电变压器的在线监测数据判断待测无功补偿装置的实际投切状态和理论投切状态，从而
判断待测无功补偿装置的运行状态；能在不加设在线监测设备的前提下，及时有效排查异常设备，从而缩小人工排查范围，无需额外成本和时间。
[0031]
2、本发明通过聚类模型判断低压配变无功补偿装置的运行状态，选取数据量小且能全面表征低压配变无功补偿装置运行状态的特征数据输入至聚类模型，提高聚类模型精度。
[0032]
3、本发明充分利用海量的在线监测数据训练聚类模型，充分挖掘在线监测数据的异常信息，实现无功补偿装置状态异常检测。
附图说明
[0033]
图1为本发明流程图；
[0034]
图2为理论投切状态判断图；
[0035]
图3为3个特征的矩阵图；
[0036]
图4为3个特征的三维散点分布图；
[0037]
图5为实施例五中聚类结果展示图；
[0038]
图6为实施例五中实际投切状态判断图。
具体实施方式
[0039]
下面结合附图和具体实施例来对本发明进行详细的说明。
[0040]
实施例一
[0041]
参见图1，一种低压配变无功补偿装置状态异常检测方法，包括如下步骤：
[0042]
获取待检装置的状态特征数据，待检装置为低压配变无功补偿装置。状态特征数据包括待检装置所接低压配电变压器的有功功率变化量、无功功率变化量和功率因数变化量。
[0043]
根据状态特征数据，判断待检装置的实际投切状态。
[0044]
判断待检装置的理论投切状态。
[0045]
比对所述理论投切状态和实际投切状态，若一致，则认为待检装置运行状态为正常；否则，认为待检装置运行状态为异常。
[0046]
本实施例的有益效果：考虑到低压配变无功补偿装置不带有在线监测设备，故通过其所连低压配电变压器的在线监测数据判断待测无功补偿装置的实际投切状态和理论投切状态，从而判断待测无功补偿装置的运行状态；能在不加设在线监测设备的前提下，及时有效排查异常设备，从而缩小人工排查范围，无需额外成本和时间。
[0047]
实施例二
[0048]
由于在线监测数据的量纲和数量级不同，在进行数据分析前，对状态特征数据进行数据标准化，消除量纲和数量级带来的影响，利用标准化后的数据进行数据分析。
[0049]
常用的数据标准化为“min-max标准化”、“z-score标准化”，其中min-max标准化会把特征值范围缩放到(0，1)区间，消除了数据的正负变化且受离群值影响较大，故本专利采用z-score标准化，计算公式为：
[0050]
[0051]
式中，μ表示平均值，σ表示标准差，
[0052]
实施例三
[0053]
判断待检装置的实际投切状态，具体为：
[0054]
预先获取若干个历史状态特征数据；利用历史状态特征数据，训练dbscan聚类模型；保存训练完毕的dbscan聚类模型。
[0055]
将状态特征数据(有功功率变化量δp、无功功率变化量δq和功率因数变化量δcos)输入至训练完毕的dbscan聚类模型，dbscan聚类模输出是否为离群值的判断结果。若不为离群值，则认为实际投切状态为未动作；否则，根据有功功率变化量δp和无功功率变化量δq进一步判断动作状态：
[0056]
若有功功率变化量δp和无功功率变化量δq落入第一范围，则认为实际投切状态为未动作；若有功功率变化量δp和无功功率变化量δq落入第二范围，则认为实际投切状态为切断；若有功功率变化量δp和无功功率变化量δq落入第三范围，则认为实际投切状态为投入。
[0057]
如图2所示，第一范围为：|k1δp|＜|δq|＜|k2δp|，δq
·
δp＞0；第二范围为k1δp＜δq，δp＜0或k2δp＜δq，δp＞0；第三范围为k1δp＞δq，δp＞0或k2δp＞δq，δp＜0。其中，0＜k1＜k2。优选地，k1＝0.3；k2＝1.8。
[0058]
本发明的技术人员充分考察配电变压器各种电气量的监测数据时序图，发现无功补偿装置介入后，最主要的变化是较为稳定的功率因数、无功功率变化和电压相关数据。但由于电压受影响的来源较多：电压除受上级馈线电压和其他配电变压器节点影响之外，无功补偿也会使电压上升。且数据来源的配电变压器所采用的无功补偿投切策略的主要判据为无功功率和功率因数，虽有欠压过压保护，但实际电压一般都达不到欠压和过压保护数值。故本实例中不采用电压相关电气量。
[0059]
在电网实际运作工程中，配电变压器在线监测设备一天采集数据96次。本发明希望利用相邻时刻之间各电气量的变化来反应无功补偿装置的运行状态。选取δp、δq、δcos为状态特征数据。图3中位于对角线的三张图分别描述了δp、δq和δcos概率分布。可以看出，三者的大部分值都在0附近，而这一区域的点有以下特点：
[0060]
a、负载不是轻载，因为小幅度的p、q变化对其功率因数影响非常微弱；
[0061]
b、p、q变化小，很可能是电容器不动作时段；
[0062]
c、原点附近区域数据点密度比外围区域大。
[0063]
上述特点也符合一般情况下不动作时段多于投切时段的经验判断。故本实施例基于状态特征数据在向量空间的分布特性，利用密度聚类算法，实现离群值检测。离群的点即为可能存在投切的点，原点附近区域的点则是电容器不动作的点。状态特征数据集的三维散点图如图4所示。
[0064]
同时，随着状态监测技术的多元化发展和scada系统、生产管理等系统的关联交互使得状态特征数据的数据量呈指数型增长，为本发明的实现提供了强有力的数据支撑。
[0065]
综上，本实施例的进步之处在于：
[0066]
1、通过聚类模型判断低压配变无功补偿装置的运行状态，选取数据量小且能全面表征低压配变无功补偿装置运行状态的特征数据输入至聚类模型，提高聚类模型精度。
[0067]
2、充分利用海量的在线监测数据训练聚类模型，充分挖掘在线监测数据的异常信息，实现无功补偿装置状态异常检测。
[0068]
实施例四
[0069]
判断预测待检装置的理论投切状态，具体为：
[0070]
预设第一阈值，本实施例中第一阈值为功率因数下限值，本例中为0.94。
[0071]
根据状态特征数据，计算待测装置未动作情况下的功率因数，若功率因数大于第一阈值，则认为理论投切状态为无动作；若功率因数小于第一阈值，则认为理论投切状态为投入；若功率因数小于0，则认为理论投切状态为切断。
[0072]
其中，待测装置未动作情况下功率因数的计算公式为：
[0073][0074]
式中，cosφb表示b时刻待检无功补偿装置所接低压配电变压器的功率因数；pa表示a时刻待检装置所接低压配电变压器的有功功率；qa表示a时刻待检装置所接低压配电变压器的无功功率；δp为a时刻到b时刻之间待检装置所接低压配电变压器的有功功率变化量；δqr为低压配电变压器所接负载的无功功率变化量。
[0075]
其中，δqr的确定方法如下：
[0076]
假设δqr/δp存在比例关系，其比例值根据经验确定。本实施例中取δqr/δp约等于0.98。若δp＝20kw，则δqr＝19.6kvar
[0077]
实施例五
[0078]
利用莆田市部分配电变压器的历史监测数据作为训练集训练聚类模型，聚类模型所得的结果如图5所示。图5中，中心深色区域的点为聚群点，p、q和功率因数变化小，可认为无功补偿装置未投切；外围浅色区域为离群点，可能存在投切动作。而对于各离群点，还需根据δp和δq对投切状态进一步判断，根据(δp，δq)落入范围，则可知对应的投切动作，如图6所示。
[0079]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。