[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

说明书

本发明涉及一种基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，属于配电网技术领域。本发明包括如下步骤：步骤一：基于多元线性回归的电压合格率影响因素研究；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；步骤三：基于长短期记忆网络和KNN的电压故障检测。本发明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，并提出了相应的解决措施。提出了以电压合格率为主要优化目标的配电网无功优化模型，对多种人工智能优化算法进行研究，分析其优化轨迹特性，对多种人工智能算法的优缺点以及适用场合进行总结，并采用粒子群优化算法对配电网进行电压无功优化，明显改善了电压合格率偏低的问题；可广泛运用于配电网场合。

技术领域

本发明涉及一种基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，属于配电网技术领域。

背景技术

周刚，杨强，陈扬.大数据技术在电压监测中的应用研究[J].自动化与仪器仪表，2017(4):86-87.国外对电压数据分析处理的研究比国内起步早，在电压质量监控软件研发方面投入较大，一些发达国家在电能质量控制方面的研究和应用已取得显著的成效，从实用的功率理论的扩展，到电能质量评价指标体系的建立，从广泛的电能质量普查，到对用户电能质量的监测等，已建立和形成了常务性机制。澳大利亚越网公司所开发的电压指标管理系统，是通过分析方法来收集并显示电压指标越限的信息，其中EMS系统每分钟运行记录一次数据，事故安全分析用图形，以图形和表格形式，按月度统计，包括低电压运行时间和高电压运行时间，统计越限次数和持续时间。

目前市县公司所用的系统进行电压合格率的统计分析及对下属市县供电公司进行低(过)电压的预警告知。但该系统存在一个很大的弊端就是1.预警信息推送不及时，因为电压数据量巨大，需经过一系列数据清洗并将结果上传到山东电网省公司之后才能将低(过)电压预警信息推送给电网下属的市县供电公司，而这个过程基本要用2天的时间。2.山东电网规定月度内低(过)电压客户累计时长超过48小时将对下属供电公司进行考核。那么下属的市县供电公司专责人当天只能看到2天之前的低(过)电压预警信息，当专责人登录系统看到低(过)电压预警信息之后再通知供电所进行治理，就会导致治理不及时，从而严重影响了电压合格率指标。3.工作效率低难以实现精准管控，主要依靠运检管理人员人工核对用采电压数据、电话通知经理治理，电压管控工作效率低，难以实现精准管控。4.随着配电网规模迅猛增加，迎峰度夏、迎峰度冬等低电压高发期查询数据量大，通知不及时易造成长期低电压，增大投诉风险。

发明内容

针对现有技术存在的上述缺陷，本发明提出了一种基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法。

本发明所述的基于配电网电压数据分析的电压合格率提升方法，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，并提出相应的解决措施；

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：为减少无功设备的投入，提高配电网电压合格率，需要利用无功调控策略对配电网进行优化，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，改善电压合格率偏低的问题；