[发明专利]一种电压互感器误差状态迭代评估方法及系统

说明书

本发明提供一种电压互感器误差状态迭代评估方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，将电压互感器的状态评估数据集进行矫正预处理后作为训练集；S2，根据训练集，通过网格搜索的方式寻找划分分类叶子节点的最优超参数，根据最优超参数训练出的决策树模型作为基本分类器模型；S3，利用训练集对基本分类器模型使用集成学习方式进行迭代，每次迭代提高错误分类的数据权重并将其作为下一次迭代的输入项，直到迭代结束，输出当前电压互感器最终的强分类器模型，根据强分类器模型计算出电压互感器的最终状态结果。本发明采用集成学习的方式对CVT在线评估错误矫正后的数据进行多轮迭代优化训练模型，提升CVT告警、异常状态的评估准确度。

技术领域

本发明涉及电力设备性能评估技术领域，更具体地，涉及一种电压互感器误差状态迭代评估方法及系统。

背景技术

电压互感器作为电力系统中的关键设备，在保证二次设备和用电安全的前提下实现一次电压的准确测量，为电能计量、状态监控和继电保护等提供了可靠的依据。确保电压互感器处于稳定的运行状态，能够保证电力系统在计量和测量方面的准确性，且提高自动装置和继电保护动作的可靠度，有利于实现电力系统的安全、稳定和经济运行。

在电力系统的实际运行中，由于电网运行工况复杂多变以及电压互感器使用年限的增长，电压互感器的运行状态以及自身的精度将随之而变化。这为电力系统的安全、稳定和经济运行带来了隐患，为此需要对运行中电压互感器的计量误差状态进行有效评估，及时发现电压互感器的超差问题，为制定相应的维护以及检修策略提供可靠的依据；并对具有高超差风险的电压互感器进行风险预警，及时发现劣化趋势严重的电压互感器，保证电压互感器检修的及时性；同时可实现只对有需求的电压互感器进行必要的维护，避免以往对部分电压互感器的盲目检修维护，减小工作量，提高劳动效率。

现有的电压互感器在线运行误差状态评估方法基于多指标融合对电压互感器的二次输出电压进行分析，从中提炼出反映误差状态的各类状态评估指标，但各类状态评估指标所体现出的互感器误差程度有所差异，例如有的指标衡量的是渐变误差，有的指标衡量的是突变误差。通过确定各状态评估指标在状态评估过程中的贡献率并加以融合，以解决各指标所带来的差异，最终实现在不依赖标准互感器和不停电运行下电压互感器误差状态的在线评估，实时监测互感器误差状态。现有技术方案输出的CVT（Capacitor Voltage Transformers，电容式电压互感器）状态，状态构成指标有CVT突变误差、渐变误差的历史变化趋势概率，CVT告警、异常状态存在模糊边界划判问题；当前技术方案输出CVT运行状态，例如在线检测CVT状态告警或异常，以及停电检修、检测发现CVT告警、异常，这两个状态存在误判问题，检修后，同样的情况无法从根源层面提升当前互感器状态评估能力。因此，有必要提供一种新的电压互感器误差状态评估的方法，以解决CVT告警、异常状态存在模糊边界划判问题，以及在线检测状态与停电检修时检测状态的误判问题。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种电压互感器误差状态迭代评估方法及系统，通过停电检测后的CVT状态评估数据，使用集成学习的方式对存在状态评估错误矫正后的CVT数据重新训练模型，达到提升CVT告警、异常状态的评估准确度的目的。

根据本发明的第一方面，提供了一种电压互感器误差状态迭代评估方法，包括以下步骤：

S1，将电压互感器的状态评估数据集进行矫正预处理后作为训练集；

S2，根据训练集，通过网格搜索的方式寻找划分分类叶子节点的最优超参数，根据最优超参数训练出的决策树模型作为基本分类器模型；