开云优惠体育网页版入口

专利名称：一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202410499221.1

专利申请（专利权）人：国网黑龙江省电力有限公司绥化供电公司,国家电网有限公司
权利人地址：黑龙江省绥化市北林区康庄路100号

专利发明（设计）人：曲佳楠,孟祥龙,郭路,潘宇情,黄彦群,韩阳,高松颀,胡雪峰,刘芳铭,张月怡

专利摘要：本申请涉及测量电变量技术领域，提出了一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，包括：获取电力系统的节点运行参数，通过故障录波装置获取电力系统的变压器节点运行状态的初始检测结果；根据节点运行参数构建变压器节点运行状态矩阵；通过变压器节点运行状态矩阵对电力系统的节点运行参数的时间区间进行划分，基于划分结果计算每种运行参数的节点测量运行状态比例系数，基于节点测量运行状态比例系数结合利用故障录波装置获取的初始检测结果确定节点运行状态检测结果。本申请通过利用故障录波装置并结合构建的节点测量运行状态判断系数提高节点运行状态检测精度。

主权利要求：
1.一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取电力系统中变压器节点的运行参数，利用故障录波装置获取电力系统中变压器节点的初始检测结果，所述运行参数包括变压器节点的电压数据、电流数据和功率数据，通过变压器节点的运行参数构建变压器节点运行状态矩阵；
对电力系统的变压器节点的运行状态进行检测，包括：
（1）通过变压器节点运行状态矩阵中不同采集时刻的数值和时间的相对偏差特征对变压器节点运行状态检测过程中时间区间进行划分，获取变压器节点运行检测过程中局部测量状态分析区间；
（2）根据变压器节点的运行参数在不同局部测量状态分析区间的状态偏移变化特征计算每种运行参数的节点测量运行比例系数；
（3）根据变压器节点的不同运行参数的节点测量运行比例系数并结合不同运行参数的异常变化特征获取节点测量运行状态判断系数；
（4）根据故障录波装置存储的电力系统节点的初始检测结果和节点运行状态对应的节点测量运行状态判断系数确定电力系统的节点运行状态，得到相应电力系统节点的检测结果；
所述获取变压器节点运行检测过程中局部测量状态分析区间的过程为：
将变压器节点运行状态矩阵中每列数据作为一个测量状态分析样本，根据变压器节点运行过程中不同测量状态分析样本之间的测量状态差异计算变压器节点的不同测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值；
根据变压器节点的不同测量状态分析样本电力测量状态偏差值对测量状态分析样本进行聚类划分，通过划分结果确定局部测量状态分析区间；
所述每种运行参数的节点测量运行比例系数的获取方法为：
对于电力系统中变压器节点的每种运行参数，将每种运行参数对应的数据序列在每个局部测量状态分析区间的数据组成的序列作为一个局部测量状态特征序列，通过峰值检测算法获取局部测量状态特征序列中每个峰值的位置数据、幅值和宽度，将局部测量状态特征序列中每个峰值的位置数据、幅值和宽度组成的向量作为节点测量特征向量；
通过每种运行参数对应的数据序列中不同局部测量状态特征序列的峰值特征差异计算每个局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数，根据所述测量状态偏移指数获取每种运行参数的节点测量运行比例系数；
所述节点测量运行状态判断系数的获取方式为：
采用异常检测算法获取变压器节点运行状态矩阵中每个元素的局部异常概率值，对于电力系统的变压器节点的每个采集时刻，将每个采集时刻的每种运行参数的局部异常概率值与对应的节点测量运行状态比例系数乘积在每个采集时刻上累加结果的均值作为节点测量运行状态判断系数。
2.根据权利要求1所述的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，其特征在于，所述构建变压器节点运行状态矩阵的方法为：分别采集电力系统中变压器节点的电压数据、电流数据和功率数据，将采集的每种数据按照时间升序的顺序组成的序列分别作为电压数据序列、电流数据序列和功率数据序列，分别将每种数据序列作为矩阵中一行数据，将由三种数据序列组成的矩阵作为变压器节点检测矩阵，将归一化后的变压器节点检测矩阵作为变压器节点运行状态矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，其特征在于，所述不同测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值计算方法为：；
式中， 表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值， 和 分别表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本中第 个数据，和 分别表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本对应的采集时刻， 表示以自然常数为底的指数函数； 表示变压器节点的每个测量状态分析样本中数据的数量。
4.根据权利要求1所述的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，其特征在于，所述确定局部测量状态分析区间的具体方法为：将变压器节点所有的测量状态分析样本作为输入，采用聚类算法获取所有测量状态分析样本的划分结果，其中基于电力测量状态偏差值确定聚类时不同样本之间的度量距离，将所有测量分析样本的划分结果中每一组划分结果作为一个节点测量分析集合，根据每个节点测量分析集合中的所有元素中采集时刻的最大值和最小值确定每个节点测量分析集合的局部测量状态分析区间。
5.根据权利要求1所述的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，其特征在于，所述每个局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数的计算公式为：；
式中， 表示电压数据序列的第 个局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数；
和 分别表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中第 个节点测量特征向量，表示 和 之间的点积比； 和 分别表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中所有元素的均值； 表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中峰值点数量的最小值；表示电压数据序列的局部测量状态特征序列的数量。
6.根据权利要求1所述的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，其特征在于，所述根据所述测量状态偏移指数获取每种运行参数的节点测量运行比例系数的方法为：将电力系统的变压器节点中每种运行参数中所有局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数组成的集合作为局部测量状态特征集合，将局部测量状态特征集合作为输入，采用归一化算法获取局部测量状态特征集合中每个元素的归一化结果，将局部测量状态特征集合中所有元素归一化结果的均值作为每种运行参数的节点测量运行状态比例系数。
7.根据权利要求1所述的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，其特征在于，所述电力系统节点的检测结果具体获取过程包括：通过电力系统运行过程中变压器节点的节点测量运行状态判断系数与预设节点运行状态阈值的比较结果获取节点运行状态信息，通过利用故障录波装置获取电力系统中变压器节点的初始检测结果和获取的节点运行状态信息综合得到电力系统的节点运行状态检测结果。 说明书 : 一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法技术领域[0001] 本申请涉及测量电变量技术领域，具体涉及一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法。背景技术[0002] 电力系统运行过程中节点的运行状态受到多种因素的影响，包括负荷变化、故障干扰、天气条件等。因此，节点运行状态的智能检测需要考虑系统的动态特性和复杂性，以及各种因素之间的相互影响。电力系统是一个高度动态的系统，对节点运行状态的检测需要具有较高的实时性和响应性。[0003] 但是一些传统的检测方法可能存在计算复杂度高、响应速度慢等问题，难以满足实时性的要求。电力系统的稳定运行对于能源安全和社会经济具有重要意义，因此节点运行状态的检测需要具有高度的安全性和可靠性。而且一些智能检测方法可能存在误报或误差较大的问题，影响系统的安全性和可靠性。其中在电力系统中，节点通常指的是电力网络中的连接点或交汇点。这些节点可以是发电站、变电站、配电站、负荷中心或电力输电线路的连接点，因此电力系统节点状态的运行检测主要与节点处的设备的运行状态有关，其中变压器的运行参数可能出现局部状态偏差，导致直接利用故障录波装置对节点的运行状态进行判断存在较大的误差，出现误判的可能性越大，导致对电力系统中变压器等设备所在节点的运行状态检测精度较低。发明内容[0004] 本申请提供一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，以解决电力系统节点运行状态检测精度低的问题，所采用的技术方案具体如下：[0005] 本申请一个实施例提供了一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法，该方法包括以下步骤：[0006] 获取电力系统中变压器节点的运行参数，利用故障录波装置获取电力系统中变压器节点的初始检测结果，所述运行参数包括变压器节点的电压数据、电流数据和功率数据，通过变压器节点的运行参数构建变压器节点运行状态矩阵；[0007] 对电力系统的变压器节点的运行状态进行检测，包括：[0008] （1）通过变压器节点运行状态矩阵中不同采集时刻的数值和时间的相对偏差特征对变压器节点运行状态检测过程中时间区间进行划分，获取变压器节点运行检测过程中局部测量状态分析区间；[0009] （2）根据变压器节点的运行参数在不同局部测量状态分析区间的状态偏移变化特征计算每种运行参数的节点测量运行比例系数；[0010] （3）根据变压器节点的不同运行参数的节点测量运行比例系数并结合不同运行参数的异常变化特征获取节点测量运行状态判断系数；[0011] （4）根据利用故障录波装置得到的电力系统节点的初始检测结果和节点运行状态对应的节点测量运行状态判断系数确定电力系统的节点运行状态，得到相应电力系统节点的检测结果。[0012] 优选的，所述构建变压器节点运行状态矩阵的方法为：[0013] 分别采集电力系统中变压器节点的电压数据、电流数据和功率数据，将采集的每种数据按照时间升序的顺序组成的序列分别作为电压数据序列、电流数据序列和功率数据序列，分别将每种数据序列作为矩阵中一行数据，将由三种数据序列组成的矩阵作为变压器节点检测矩阵，将归一化后的变压器节点检测矩阵作为变压器节点运行状态矩阵。[0014] 优选的，所述获取变压器节点运行检测过程中局部测量状态分析区间的过程为：[0015] 将变压器节点运行状态矩阵中每列数据作为一个测量状态分析样本，根据变压器节点运行过程中不同测量状态分析样本之间的测量状态差异计算变压器节点的不同测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值；[0016] 根据变压器节点的不同测量状态分析样本电力测量状态偏差值对测量状态分析样本进行聚类划分，通过划分结果确定局部测量状态分析区间。[0017] 优选的，所述不同测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值计算方法为：[0018][0019] 式中， 表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值， 和 分别表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本中第 个数据，和 分别表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本对应的采集时刻， 表示以自然常数为底的指数函数；表示变压器节点的每个测量状态分析样本中数据的数量。[0020] 优选的，所述确定局部测量状态分析区间的具体方法为：[0021] 将变压器节点所有的测量状态分析样本作为输入，采用聚类算法获取所有测量状态分析样本的划分结果，其中基于电力测量状态偏差值确定聚类时不同样本之间的度量距离，将所有测量分析样本的划分结果中每一组划分结果作为一个节点测量分析集合，根据每个节点测量分析集合中的所有元素中采集时刻的最大值和最小值确定每个节点测量分析集合的局部测量状态分析区间。[0022] 优选的，所述每种运行参数的节点测量运行比例系数的获取方法为：[0023] 对于电力系统中变压器节点的每种运行参数，将每种运行参数对应的数据序列在每个局部测量状态分析区间的数据组成的序列作为一个局部测量状态特征序列，通过峰值检测算法获取局部测量状态特征序列中每个峰值的位置数据、幅值和宽度，将局部测量状态特征序列中每个峰值的位置数据、幅值和宽度组成的向量作为节点测量特征向量；[0024] 通过每种运行参数对应的数据序列中不同局部测量状态特征序列的峰值特征差异计算每个局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数，根据所述测量状态偏移指数获取每种运行参数的节点测量运行比例系数。[0025] 优选的，所述每个局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数的计算公式为：[0026][0027] 式中， 表示电压数据序列的第 个局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数；和 分别表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中第 个节点测量特征向量，表示 和 之间的点积比； 和 分别表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中所有元素的均值； 表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中峰值点数量的最小值；表示电压数据序列的局部测量状态特征序列的数量。[0028] 优选的，所述根据所述测量状态偏移指数获取每种运行参数的节点测量运行比例系数的方法为：[0029] 将电力系统的变压器节点中每种运行参数中所有局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数组成的集合作为局部测量状态特征集合，将局部测量状态特征集合作为输入，采用归一化算法获取局部测量状态特征集合中每个元素的归一化结果，将局部测量状态特征集合中所有元素归一化结果的均值作为每种运行参数的节点测量运行状态比例系数。[0030] 优选的，所述节点测量运行状态判断系数的获取方式为：[0031] 采用异常检测算法获取变压器节点运行状态矩阵中每个元素的局部异常概率值，对于电力系统的变压器节点的每个采集时刻，将每个采集时刻的每种运行参数的局部异常概率值与对应的节点测量运行状态比例系数乘积在每个采集时刻上累加结果的均值作为节点测量运行状态判断系数。[0032] 优选的，所述电力系统节点的检测结果具体获取过程包括：[0033] 通过电力系统运行过程中变压器节点的节点测量运行状态判断系数与预设节点运行状态阈值的比较结果获取节点运行状态信息，通过利用故障录波装置获取电力系统中变压器节点的初始检测结果和获取的节点运行状态信息综合得到电力系统的节点运行状态检测结果。[0034] 本申请的有益效果是：通过采集电力系统运行过程中变压器节点的运行参数构建变压器节点运行状态矩阵，并通过故障录波装置获取电力系统中变压器节点的初始检测结果；根据变压器节点运行状态矩阵对不同采集时刻的运行参数的数值和时间关联差异进行分析，基于分析结果对采集运行参数的时间区间进行划分，其有益效果在于考虑节点运行参数的关联变化特征，准确划分节点运行状态偏差特征区间，进一步的，根据每种运行参数在划分的不同时间区间内的数值聚集变化的状态差异获取每种运行参数的测量状态偏移指数，通过测量状态偏移指数准确从局部关联偏差变化特征反映变压器节点的运行状态，基于不同运行参数的测量状态偏移指数获取节点测量运行状态判断系数，通过节点测量运行状态判断系数得到电力系统中变压器节点的运行状态检测结果，综合分析变压器节点的参数的数值和时间关联差异，并根据分析结果准确反映每种运行参数的局部偏差特征，结合电力系统节点出现运行状态偏差概率并利用节点测量运行状态判断系数进行加权处理获取电力系统的变压器节点运行检测结果，综合故障录波装置获取电力系统中变压器节点的初始检测结果和变压器节点运行检测结果获取电力系统的节点运行状态，避免了电力系统节点运行状态分析误差较大的问题，提高节点运行状态检测精度。附图说明[0035] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0036] 图1为本申请一个实施例所提供的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法的流程示意图；[0037] 图2为本申请一个实施例所提供的获取变压器节点运行检测过程中局部测量状态分析区间的过程的示意图。具体实施方式[0038] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。[0039] 请参阅图1，其示出了本申请一个实施例提供的一种用于电力系统的节点运行状态智能检测方法的流程图，该方法包括以下步骤：[0040] 201，获取电力系统的节点运行参数，根据节点运行参数构建变压器节点运行状态矩阵并获取初始检测结果。[0041] 本申请中，电力系统的节点出的设备可以是发电站、变电站、配电站、负荷中心或电力输电线路的连接点。本申请旨在通过对电力系统的节点运行过程中的局部动态特征差异分析并利用故障录波装置得到准确的电力系统的节点运行状态。[0042] 变压器作为电力系统的连接网络中位于线路连接处节点的设备，发挥着重要的作用，在电力系统中变压器节点的运行状态出现偏差，则可能导致电力系统中变压器节点直接或者间接连接的设备出现故障，甚至可能由于电力系统中不同网络节点之间的相互作用导致电力系统瘫痪，因此需要对电力系统中节点的运行状态进行检测，可以通过电力系统中变压器运行状态的检测结果及时做出相应的电力系统抢救措施，而直接利用故障录波装置可以对电力系统的节点的运行参数的是超出稳定阈值综合判断节点的运行状态，而这种方式忽略了电力系统的节点运行参数存在的局部状态偏差而未出现异常增大或减小的特征，因此，通过采集电力系统的节点的运行参数分析电力系统运行过程中节点的将局部运行状态特征。[0043] 本申请一个实施例中，获取电力系统中变压器节点的运行参数的具体方式为：[0044] 在电力系统的变压器所在的节点设置电压互感器、电流互感器和功率测量仪，分别采集电力系统中变压器节点的电压数据、电流数据和功率数据，电力系统中的变压器节点将采集的电压数据、电流数据和功率数据输送至故障录波装置，故障录波装置根据得到的电压数据、电流数据和功率数据生成当前变压器节点的运行状态信息，所述运行状态信息包括节点运行异：徒诘阍诵凶刺Ａ街旨觳饨峁，将所述运行状态信息作为电力系统的变压器节点的初始检测结果。[0045] 进一步的，采集上述三种数据的时间间隔为 ，需要说明的是，在每个采集时刻同时采集上三种数据，将电力系统运行过程中截止到当前时间为止30min内采集的变压器节点的电压、电流和功率数据，将采集的上述三种数据按照时间升序的顺序组成的序列分别作为电压数据序列、电流数据序列和功率数据序列，分别将上述三种数据序列作为矩阵中一行数据，将由上述三种数据序列组成的矩阵作为变压器节点检测矩阵，采用Z?score归一化算法获取归一化后的变压器节点检测矩阵，将归一化后的变压器节点检测矩阵作为变压器节点运行状态矩阵，其中Z?score归一化算法为本领域技术人员公知的技术，不再进行赘述。[0046] 至此，获取了变压器节点运行状态矩阵。[0047] 202，通过变压器节点运行状态矩阵中不同采集时刻的数值和时间的相对偏差特征对变压器节点运行状态检测过程中时间区间进行划分，获取变压器节点运行检测过程中局部测量状态分析区间。[0048] 在电力系统的运行过程中由于电力网络中处于节点的设备所在的环境不同，电力系统运行过程中不同的变压器节点的运行状态变化差异较大，即由于所处环境和设备自身的影响导致不同变压器节点出现的运行状态变化复杂多样。进一步的，在电力系统的运行过程中若直接通过变压器节点在某一时刻的运行参数判断节点运行状态误差较大，而电力系统运行过程中变压器节点的状态是相对变化过程，且变压器节点不同运行参数之间具有显著的关联相对变化关系，即变压器节点运行过程中受环境变化影响出现状态变化时，变压器节点测量的运行参数可能在不同时间段发生离散偏差特征，变压器节点的运行参数并未超出阈值，但变压器节点运行状态已经发生异常改变，而仅通过故障录波装置无法准确对复杂场景下的电力系统的节点进行检测，因此通过分析电力系统的节点运行状态的局部区间变化特征结合故障录波装置的检测结果对电力系统的节点的运行状态进行综合检测。[0049] 在本申请一个实施例中，获取变压器节点运行检测过程中局部测量状态分析区间的过程如图2所示，可通过步骤301和步骤302实现：[0050] 301，通过变压器节点运行状态矩阵中不同采集时刻的运行参数的局部偏差特征计算电力测量状态偏差值。[0051] 具体的，由于变压器节点运行状态矩阵中每列数据对应变压器节点运行的一个采集时刻，因此将变压器节点运行状态矩阵中每列数据作为一个测量状态分析样本，根据变压器节点运行过程中不同测量状态分析样本之间的测量状态差异计算变压器节点的电力测量状态偏差值，通过电力测量状态偏差值反映不同采集时刻的变压器节点的相对偏差特征，具体的计算公式如下：[0052][0053] 式中， 表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值， 和 分别表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本中第 个数据，和 分别表示变压器节点的第 个和第 个测量状态分析样本对应的采集时刻， 表示以自然常数为底的指数函数；表示变压器节点的每个测量状态分析样本中数据的数量。[0054] 若电力系统运行过程中变压器节点的第 个采集时刻相对于其它采集时刻之间的变压器运行参数出现较大偏差，且出现偏差较大的采集时刻接近，则计算得到的的值越大， 的值越。醇扑愕玫降谋溲蛊鹘诘愕牡 个和第 个测量状态分析样本之间的电力测量状态偏差值 的值越大，表示通过第 个和第 个测量状态分析样本的运行参数差异和时间差异对比，电力系统在第 个和第 个采集时刻的运行状态可能出现较大偏差。[0055] 302，通过计算得到的电力测量状态偏差值确定局部测量状态分析区间。[0056] 具体的，将变压器节点所有的测量状态分析样本作为输入，采用凝聚层次聚类算法获取所有测量状态分析样本的划分结果，其中基于电力测量状态偏差值确定聚类时不同样本之间的度量距离，即不同样本之间的划分基于变压器参数差异和时间差异，准确将变压器节点运行过程中的相对偏差时刻进行划分，其中将所有测量分析样本的划分结果中每一组划分结果作为一个节点测量分析集合，凝聚层次聚类算法为本领域技术人员公知的技术，不再进行赘述。[0057] 进一步的，根据每个节点测量分析集合中的所有元素中采集时刻的最大值和最小值确定每个节点测量分析集合的局部测量状态分析区间，根据节点测量分析集合确定局部测量状态分析区间的数量。[0058] 203，根据变压器节点的运行参数在不同局部测量状态分析区间的状态偏移变化特征计算每种运行参数的节点测量运行比例系数，根据变压器节点的不同运行参数的节点测量运行比例系数并结合不同运行参数的异常变化特征获取节点测量运行状态判断系数。[0059] 作为本申请一个实施例，通过步骤202计算确定的局部测量状态分析区间计算电力系统的变压器节点的运行参数的节点测量运行比例系数，并基于节点测量运行比例系数并结合不同运行参数的异常变化特征获取节点测量运行状态判断系数的方式为：[0060] 根据变压器节点的每种检测数据序列在不同局部测量状态分析区间上的动态变化差异计算测量状态偏移指数，通过测量状态偏移指数反映每种检测数据序列的状态偏移变化特征，检测数据序列包括电压数据序列、电流数据序列和功率数据序列；具体的，以变压器节点的电压数据序列为例，将电压数据序列在每个局部测量状态分析区间上所有数据按照时间升序组成的序列作为局部测量状态特征序列，采用AMPD（AdaptiveMulti?scalePeakDetection）算法获取局部测量状态特征序列中的峰值的位置数据、幅值和宽度，将局部测量状态特征序列中每个峰值的位置数据、幅值和宽度组成的向量作为节点测量特征向量，AMPD算法为本领域技术人员公知的技术，不再进行赘述。[0061] 需要说明的是，本实施例仅提供了一种获取局部测量状态特征序列中的峰值的节点测量特征向量的方式，即对局部测量状态特征序列中的峰值进行检测，并基于检测数据得到峰值的节点测量特征向量，在可实现峰值检测的前提下，在其它实施例中，也可选择其它峰值检测方法获取峰值的节点测量特征向量。[0062] 通过节点测量特征向量计算测量状态偏移指数，具体的计算公式如下：[0063][0064] 式中， 表示电压数据序列的第 个局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数；和 分别表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中第 个节点测量特征向量，表示 和 之间的点积比； 和 分别表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中所有元素的均值； 表示第 个和第 个局部测量状态特征序列中峰值点数量的最小值；表示电压数据序列的局部测量状态特征序列的数量。[0065] 若电压数据序列中在第 个局部测量状态分析区间上对应的局部测量状态特征序列与其它局部测量状态特征序列之间的节点测量数据的动态变化差异较大，则计算的得到的 的值越大，同时电压数据序列中在第 个局部测量状态特征序列相对于其它的局部测量状态特征序列的整体数据差异较。蚣扑愕玫降 的值越。醇扑愕玫降 的值越大，表示电压数据序列在第 个局部测量状态分析区间具有显著的局部动态偏差变化特征。[0066] 进一步的，将电压数据序列中所有局部测量状态特征序列的测量状态偏移指数组成的集合作为局部测量状态特征集合，将局部测量状态特征集合作为输入，采用Z?score归一化算法获取局部测量状态特征集合中每个元素的归一化结果，将局部测量状态特征集合中所有元素归一化结果的均值作为电压数据序列的节点测量运行状态比例系数。[0067] 进一步的，上述计算以变压器节点的电压数据序列为例进行分析获取了电压数据序列的节点测量运行状态比例系数 ，与上述计算方式相同，可以分别获取电流数据序列和功率数据序列的节点测量运行状态比例系数，分别记为 、 。[0068] 由上述计算获取了电力系统中变压器节点的每种运行参数的节点测量运行状态比例系数，其中节点测量运行状态比例系数反映了变压器节点运行过程中不同运行参数的相对偏差变化比重，进一步的，将变压器节点运行状态矩阵中每行数据分别作为输入，采用局部异常因子检测算法获取变压器节点运行状态矩阵中每个元素的局部异常因子，所述局部异常因子反映了每个元素的出现异常的概率值，局部异常因子检测算法为本领域技术人员公知的技术，不再进行赘述。[0069] 需要说明的是，本申请实施例仅提供了一种电力系统的变压器节点的运行参数的异常特征分析方法，即获取每个采集时刻运行参数的异常概率值，在可实现运行参数异常检测特征的前提下，在其它实施例中，也可选择其它的异常检测方法获取每个采集时刻运行参数的异常概率值。[0070] 根据每个采集时刻的不同运行参数的局部异常因子和每种运行参数的节点测量运行状态比例系数计算变压器节点的节点测量运行状态判断系数，具体的计算公式如下：[0071][0072] 式中，表示变压器节点的节点测量运行状态判断系数； 表示变压器节点的第个测量状态分析样本中第 个数据的局部异常因子； 表示变压器节点的第 个测量状态分析样本中第 个数据对应运行参数的节点测量运行状态比例系数；表示变压器节点的测量状态分析样本的数量。[0073] 至此，获取了节点测量运行状态判断系数。[0074] 204，基于节点测量运行状态比例系数结合每种节点运行参数的局部异常因子获取节点测量运行状态判断系数，根据利用故障录波装置得到的电力系统节点的初始检测结果和节点运行状态对应的节点测量运行状态判断系数确定电力系统的节点运行状态，得到相应电力系统节点的检测结果。[0075] 作为本申请一个实施例，通过计算电力系统的变压器节点的节点测量运行状态判断系数得到当前节点运行状态的过程为：[0076] 由步骤203获取了电力系统运行过程中变压器节点的截止到当前运行时刻的节点运行状态判断系数，通过节点运行状态判断系数反映电力系统节点运行状态的偏差特征，设置电力系统节点运行状态检测阈值 ，实施者可根据实际检测要求确定电力系统节点运行状态检测阈值；若电力系统运行过程中变压器节点的节点运行状态判断系数大于电力系统节点运行状态检测阈值，则表示电力系统的节点运行存在异常，需及时进行检修；若电力系统运行过程中变压器节点的节点运行状态判断系数小于或等于电力系统节点运行状态检测阈值，则表示电力系统的节点运行状态正常，即通过上述对电力系统中变压器节点的运行状态的局部动态特征分析得到的节点运行状态检测结果包括节点运行状态异：徒诘阍诵凶刺Ａ街纸峁。[0077] 进一步的，通过故障录波装置获取的电力系统的节点运行状态的初始检测结果结合上述通过节点测量运行状态判断系数确定电力系统的节点运行状态检测结果进行综合判断，若两种检测结果信息相同则输出当前电力系统节点的运行状态检测结果；若两种检测结果不同，则将当前电力系统的几点运行状态参数进行记录，并添加异常状态标识，以便于定检人员对异常运行状态的电力系统的节点进行检修。[0078] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

专利地区：黑龙江

专利申请日期：2024-04-24

专利公开日期：2024-07-23

专利公告号：CN118100446B