[发明专利]基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种配电网量测不良数据分析方法，尤其涉及一种基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法。

背景技术

配电网规模庞大，而配电网量测系统量测的数量十分有限，一般只在根节点存在功率量测和电压量测，部分量测点仅有电流量测，其他节点没有量测配置，并且量测系统提供的数据可靠性不高，用这些数据进行配电网分析计算如线损计算会导致线损率异常高，甚至线损率为负值。显然针对所需求的计算数据，以及配电网环网设计，辐射状运行的拓扑特点，需要进行不良数据的检测，为下一步分析计算剔除不良数据，校正计算结果。

配电网量测系统建设成本较高，建设工作涉及到复杂的用户类型，而且用户数量众多，同时还需要解决信道不稳定、算法不统一以及公共网络信道故障等问题，因此量测不良数据不可避免，例如线路的功率异常、电量异常、电压数据异常等现象。量测系统获得的数据中不良数据比例虽然很低，但是其存在直接影响到信息的准确性以及客观性，造成后续配电网分析计算的误差。因此，如何处理好其中的数据畸变问题是当前量测系统优化及完善的一个重要内容。

量测系统产生的错误量测与影响因素之间的关系是不明确的，单纯通过简单的统计难以摸清其规律，因此需要分析量测错误与影响条件的关联度，探究各个影响因素对量测错误的影响，关联度分析的相关结果，以作为预警、决策的科学依据。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于灰色理论的配电网量测不良数据关联因素分析方法，具体包括以下步骤：

(1)统计量测系统量测历史数据和关联因素历史数据；

(2)构建参考序列和比较序列的原始数据表，判断序列是否具有合理潜在关联性，如果是，执行步骤3，如果否，继续步骤2；

(3)无量纲化处理参考序列和比较序列；

(4)用灰色理论分析求取量测不良数据和关联因素的关联度，判断分析结果是否具有较好关联性，如果是，执行步骤5，如果否，继续步骤4；

(5)利用关联度分析方法优化配电网量测系统。

步骤(1)具体包括：

从量测系统采集量测数据，量测数据包括少部分量测点完备的有功、无功、电压和电流数据，以及大部分量测点仅有的电流数据，从中整理出不良测点和对应的不良量测数据；

从量测系统采集关联因素数据，关联因素数据包括量测装置的使用情况数据和气象数据，量测装置的使用情况数据包括统计测点测量装置的使用年限、测点信息通道的使用年限和测点测量装置供电电压质量，气象数据包括地区降水量、温度、湿度和空气质量指数，从中整理出不良测点对应的关联因素数据。

步骤(2)具体包括：

构建参考序列，将量测系统某个时间段内各个不良测点出现不良数据的频次作为参考序列，记x₀(k)，k＝1，2，…，n；

构建比较序列，将研究地区某个时间段内各个不良测点的降水量、平均温度、平均湿度、平均空气质量指数、测点测量装置的使用年限、测点信息通道的使用年限和测点测量装置供电电压质量作为比较序列，记x₁(k)，x₂(k)，x₃(k)，x₄(k)，x₅(k)，x₆(k)，x₇(k)，k＝1，2，…，n，n为不良测点的总数；

判断序列是否具有合理潜在关联性，如果是，执行步骤3，如果否，继续步骤2。

步骤(3)具体包括：

采用极差化方法对参考序列和比较序列进行无量纲化处理，将序列的每个值减去序列的最小值，再除以序列的最大值、最小值之差，得到无量纲化处理后的序列矩阵。

步骤(4)具体包括：

对参考序列和比较序列进行灰色理论分析，灰色理论分析包括设置分辨系数求取关联度系数；进行加权关联度计算；将各个不良测点的关联度系数加权平均化以表征比较序列与参考序列间的关联度，形成关联度矩阵并进行关联度比较；

灰色理论分析后，判断分析结果是否具有较好关联性，如果是，执行步骤5，如果否，继续步骤4。

步骤(5)具体包括：

根据关联因素关联度大小，对量测点可以进行不良数据的预警，有针对性地对量测系统进行改善。