[发明专利]一种基于状态转移概率电力系统监测数据失真的快速定位方法

说明书

本发明涉及一种基于状态转移概率电力系统监测数据失真的快速定位方法，本方法重点关注监测数据的状态变化概率，通过多次转移后的概率分布的特征与设备运行时数据正常变化的阈值进行对比，导出失真定位矩阵，快速定位失真数据的位置。整体分为四个步骤1.监测数据属性实体划分，2.电力设备的监测数据转移概率,电力设备的多次监测转移矩阵,4.失真数据定位与子系统失真程度度量。本发明数据采集阶能将各种数据格式或数据结构统一成状态转移概率，因此规避了多源异构数据中不同数据格式对数据分析造成的影响，降低了分析系统的复杂度。

技术领域

本发明属于电力通信数据与大数据技术相融合的应用研究，通过将检测数据的状态变化概率话，将电力通信系统中各数据的格式统一成数据状态的转移概率分布，再通过切普曼-柯尔莫哥洛夫方程对初始转移分布进行多次转移，得到多次转移的理论分布，通过各个数据的变化阈值限定，计算出能直接定位失真数据的失真定位矩阵。

背景技术

电力通信系统是一个广义的概念，泛指与电力电网相关各子系统以及他们产生的数据信息，随着我国电力电网的不断发展，用电需求的不断扩大，电力通信系统中产生的数据也日益庞大起来，同时数据产生的速度也越来越快，不同子系统间的数据结构也有很大差异，电力通信系统产生的数据成为了典型的大数据。

电力通信系统是保障电力系统正常运行的重要系统，通过各类传感器对设备进行监测，为设备故障提供决策，为设备维修提供依据。大型的电力通信系统产生海量的监测数据，这些数据在采集、录入、传输、交换与储存过程中不可避免的会出现数据失真现象。现实中，这些失真数据已经成为定位与分析电力设备故障的重要阻碍因素。提高电力通信系统的数据质量是完善电力电网系统的重要环节。国内外专家对电力系统中失真数据的检测提出了多种解决方法，某研究能量管理系统中出现数据失真的原因，然后从原因着手，解决数据失真的问题。某研究是从数据平台着手试图提高数据质量。某研究从插值拟合的角度来预测数据质量.某研究基于公共信息模型(Common Information Model,CIM)的高速模型交换格式CIM/E文本为载体的不同系统间的数据校验技术,采用改进的多源数据筛选较优质量数据的手段,以及根据主站状态估计对现场数据进行反馈的方法,提高了电网调度系统的整体数据质量。

以上基于电力设备状态估计的不良数据检测在对待局系统局部数据的质量提高时有一定效果，但是对于整个电力通信系统产生的多源异构大数据仍不具备良好的适用性，并且针对每一种数据失真建立相应知识库的成本是相对较高的。本发明提出基于状态转移概率电力系统监测数据失真的快速定位，不关注电力监测数据的多源异构格式，转而重点关注数据的状态变化，重点考察监测数据变化的概率与设备实际变化是否一致，通过国家电网真实数据集验证算法，实验结果表明该方法适用于大数据环境下的电力通信系统产生的多源异构数据失真的快速定位。

发明内容

电力通信系统是保障电力系统正常稳定运行的必要信息传输系统，通过各类传感器对电气设备进行实时监测，及时上报异常数据保障设备稳定运行，为设备故障提供决策支持，为设备维修提供定位依据。目前，随着电网系统的规模越来越大以及各类电力设备监测传感器的种类逐渐增加，电力通信系统每天都在产生海量的监测数据，这些数据在采集、录入、传输、交换与储存过程中不可避免的会出现数据失真现象。实际上，在大数据时代，此类失真数据已经成为定位与分析电力设备故障的重要阻碍因素之一。电力通信系统中出现的数据失真主要包括以下两个方面：

1.违反监测数据一致性，监测数据一致是指，系统实际记录到的数据是否满足一定的函数依赖或逻辑关系，是否有超出属性定义域的数据。

2.违反监测数据完整性，监测数据完整性是电力信息系统实际录入的数据是存在缺失，是否完全记录了按设计要求记录的全部数据。