[发明专利]基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法

权利要求书

1.一种基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：基于多元线性回归的电压合格率影响因素研究，包括如下小步：

第一步：分析影响电压合格率的因素，对综合电压合格率及A、B、C、D四类监测点电压合格率进行分析；

第二步：根据基于多元线性回归的电压合格率影响因素研究模型，利用因子分析法及主成分分析法对电压合格率的影响因素进行分析；

第三步：然后对四类监测点进行电压合格率越上限和越下限原因分析，利用主成分分析法找出影响电压合格率的主要原因及二级原因；

步骤二：以电压合格率为主要优化目标的配电网无功优化模型：包括如下小步：

第一步：提出以电压合格率为主要优化目标的配电网无功优化模型，利用量子遗传算法、量子群搜索算法和粒子群算法三种人工智能优化算法进行研究；

第二步：分析其优化轨迹特性，对三种人工智能算法的优缺点以及适用场合进行总结，并采用粒子群算法对配电网进行电压无功优化；

步骤三：基于长短期记忆网络和KNN的电压故障检测：包括如下小步：

第一步：根据基于长短期记忆网络和KNN的电压故障预测模型，使用长短期记忆网络提取电压波动数据的特征，捕获电压的历史信息，对电压序列数据进行学习，挖掘出内部隐含的信息；

第二步：将BLSTM网络提取到的特征向量输入到KNN分类器进行故障分类。

2.根据权利要求1所述的基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，其特征在于，所述步骤一中第一步的A、B、C、D四类监测点记录电压波动数据，每条数据记录24小时内的电压波动，电压数据每隔一小时采集一次。

3.根据权利要求1所述的基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，其特征在于，所述步骤一中第二步中，多元线性回归的电压合格率影响因素研究模型，采用主成分回归的方法能够消除经典回归分析的缺陷，关于主成分回归的模型如下：

ε-N(0,σ²)

式中：

第i主成分；

第i主成分系数；

通过主成分分析，对电压合格率的各个影响因素在SPSS中作回归分析，根据SPSS导出的以上结果，可以得到关于电压合格率的计算如下：

U(％)＝44.436+0.959×SD+0.808×JB+1.021×ZB+0.98×WD+0.769×DR+0.847×SJ+1.257×DY-1.082×ZD+0.955×DJ+1.295×XL+1.769×FH+2.292×MX (2)

式中：

SD——水电厂电压并网波动因素权重值；

JB——旧变压器变比配置不合理因素权重值；

ZB——主变压器非有载调压因素权重值；

WD——无电压自动调节系统因素权重值；

DR——电容、电抗器未安装因素权重值；

SJ——上级电源电压不合格因素权重值；

DY——电压控制实时性差因素权重值；

ZD——自动电压调节系统效率低因素权重值；

DJ——电压监测仪表准确性差因素权重值；

XL——线路因素权重值；

FH——负荷过载因素权重值；

MX——母线电压越限因素权重值。