本发明涉及一种配电变压器出口电压异常点检测算法，属配用电
技术领域：
。
背景技术：
：在配电变压器数据采集或传输过程中，受到一二次接线松动的影响，将引起其出口电压偏离正常变化区间，进一步有可能引发用户侧低电压，存在用户“低电压”投诉的风险，因此，如何对配电变压器出口电压异常点进行在线检测，对提高低压配电网电压质量具有重要的现实意义。在配电变压器实际运行中，因受三相负荷波动、一次侧电压偏低等影响，导致根据出口电压值是否越电压上下限值规则无法有效检测出口电压异常点，有可能出现误判或漏判，因此，如何快速、准确地检测配电变压器出口电压异常点成为急需解决的问题。目前，传统异常点检测算法主要包括有基于分类的方法、基于距离的方法、基于聚类的方法等，并已在电力行业中的线损异常检测、设备状态异常辨识、用电异常检测等方面得到越来越多的应用，同时也为配电变压器出口电压异常点检测带来了新的解决思路，但仍需考虑两个方面的问题：(1)原始的配电变压器运行数据不能直接反映出正常与异常特征，特别是yyn0配电变压器，在三相负荷不平衡正常运行时，三相出口电压之间的波动性较大，很难区分电压正常与异常的差异性，已有的异常点检测算法未考虑到配电变压器内在的电气规律，需重新设计数据预处理规则，确保出口电压异常点不漏检；(2)预处理后的海量“熟”数据因受采集装置精度、计算误差等影响，表现出一定的随机性，还需考虑检测模型统计性，确保出口电压异常点不误检。技术实现要素：本发明的目的是，为了解决台区运维人员不需要停电在线检查配电变压器出口电压是否异常问题，本发明提出一种配电变压器出口电压异常点检测算法。实现本发明的技术方案如下：一种配电变压器出口电压异常点检测算法，所述方法分析挂网运行下的配电变压器在正常或异常情况下的电压曲线变化规律，设计合理的数据预处理规则；通过正常运行下配电变压器海量的预处理数据，拟合得到不同容量不同型号的正态模糊数线性回归标准曲线；根据出口电压异常点待检测的配电变压器的每个采集点的出口电流处理值，经正态模糊数线性回归标准曲线得到相应地正常变化区间，对配电变压器出口电压异常点进行检测和相别确定，判断当前采集点出口电压处理值是否在正常变化区间来检测出口电压是否异常，从而实现对配电台区出口电压异常点的检测。所述数据预处理规则如下：(1)将配电变压器每个采集点三相电流最大值减去最小值，得出该个采集点电流差δit：δit＝max(iat,ibt,ict)-min(iat,ibt,ict)其中，iat、ibt、ict分别为t时刻的a、b、c三相出口电流值；(2)将配电变压器每个采集点三相电压最大值减去最小值，得出该个采集点电压差δut：δut＝max(uat,ubt,uct)-min(uat,ubt,uct)其中，uat、ubt、uct分别为t时刻的a、b、c三相出口电压值。所述回归标准曲线拟合如下：通过海量的配电网正常运行数据进行预处理，分别得到相应电流差和电压差序列，采用正态模糊数线性回归模型拟合后，得到不同容量不同型号的正态模糊线性回归标准曲线；假定自变量为精确实数，因变量符合正态分布数，正态模糊数线性回归模型如下式所示：其中，i＝1,2,..,n，为截距的期望；为斜率的期望；为截距的标准差；为斜率的标准差，αi为第i个因变量值的期望，σi为第i个因变量值的标准差；xi为第i个自变量值；yi为第i个因变量值；通过利用克莱姆法则，得到一元模糊线性回归模型的最小二乘估计量为：其中，xi为第i个自变量值；n为拟合个数；ai为第i个因变量值的期望；σi为第i个因变量值的标准差。所述配电变压器出口电压异常点检测方法如下：对在运的配电变压器的运行数据进行预处理，根据出口电压待检测的配电变压器的额定容量和联结组别参数，选择相应的正态模糊线性回归标准曲线，经采集点电流差δit得到相应的电压差期望变化区间；若采集点电压差δut在期望均值上、下分位点之外，分位点为2σ，则认为该时刻的出口电压为异常点。所述配电变压器出口电压异常点相别确定方法如下：根据检测到出口电异常点的采集时刻找到相应三相出口电压数据，若出口电压异常点在上2σ分位点之外，则将该时刻的最大值所对应相视为异常点；若异常点在下2σ分位点之外，则将该时刻的最小值所对应相为异常点；从而得到配电变压器出口电压异常点分布情况。本发明的有益效果是，本发明所涉及的配电变压器出口电压预处理规则，能显著区别出口电压正常点和异常点，符合配电变压器运行电气变化规律，是实现配电变压器出口电压异常点检测的关键；本发明提出的基于正态模糊数线性回归模型的配电变压器出口电压异常检测算法，充分考虑了预处理后的数据的不确定性及模糊性，提高了配电变压器出口电压异常点检测的准确性；本发明算法已成功应用于江西某公司智能化供电服务指挥系统当中，实际案例验证本文方法的有效性，准确率达到90％以上，改变了传统台区运维方式，适宜大规模推广。附图说明图1为配电变压器出口电压异常点检测流程图；图2为配电变压器出口电压异常点检测示意图；图3(a)为dyn11配电变压器的出口电压异常点检测情况；图3(b)为yyn0配电变压器的出口电压异常点检测情况；图4(a)为dyn11配电变压器出口电压曲线情况；图4(b)为yyn0配电变压器出口电压曲线情况。具体实施方式本发明的具体实施方式如图1所示。本实施例一种配电变压器出口电压异常点检测算法，步骤如下：(1)数据预处理针对特定型号特定容量的配电变压器，不同三相负荷电流表现出三相不同电压变化情况，三相电流之间的差值一定时，相应地三相电压差值也在一定变化范围之内，因此本实施例对配电变压器三相出口电压、出口电流时序数据进行预处理，处理步骤如下：1)将配电变压器每个采集点三相电流最大值减去最小值，得出该个采集点电流差δit：δit＝max(iat,ibt,ict)-min(iat,ibt,ict)(1)其中：iat、ibt、ict分别为t时刻的a、b、c三相出口电流值。2)将配电变压器每个采集点三相电压最大值减去最小值，得出该个采集点电压差δut：δut＝max(uat,ubt,uct)-min(uat,ubt,uct)(2)其中：uat、ubt、uct分别为t时该的a、b、c三相出口电压值。(2)回归标准曲线拟合通过海量的配电网正常运行数据进行预处理，分别得到相应电流差和电压差序列，经采用正态模糊数线性回归模型拟合后，得到不同容量不同型号的正态模糊线性回归标准曲线。假定自变量为精确实数，因变量符合正态分布数，正态模糊数线性回归模型公式(3)所示：其中：i＝1,2,..,n，通过利用克莱姆法则，得到一元模糊线性回归模型的最小二乘估计量为：其中：xi为第i个自变量值，n为拟合个数。(3)配电变压器出口电压异常点检测对在运的配电变压器的运行数据进行预处理，根据出口电压待检测的配电变压器的额定容量和联结组别参数，选择相应地正态模糊线性回归标准曲线，经公式(1)处理后的电流差值得到相应地电压差期望变化区间，若公式(2)处理后的实际电压差值在期望均值上、下分位点之外，分位点一般为2σ，则认为该时刻的出口电压为异常点。如图2所示，星点(*)表示电压异常点，圆点(·)表示电压正常点。(4)配电变压器出口电压异常点相别确定根据检测到出口电异常点的采集时刻找到相应三相出口电压数据，若出口电压异常点在上2σ分位点之外，则将该时刻的最大值所对应相视为异常点，若异常点在下2σ分位点之外，则将该时刻的最小值所对应相为异常点，从而得到配电变压器出口电压异常点分布情况。(5)实施例验证为验证本实施例配电变压器出口电压异常点检测算法的有效性，以江西某公司两台在运的配电变压器为例，额定容量均为100kva，联结组别分别为dyn11和yyn0，实验数据均取自用电信息采集系统2019年8月21日至30日运行数据，通过整理后得到2个480个采集点的配电变压器运行时序数据，具体信息如表1所示。表1两台配电变压器基本信息序号额定容量标准曲线dyn11配变100kvay＝(0.022,0.0022)x (0.51,0.342)yyn0配变100kvay＝(0.286,0.0152)x (0.12,0.392)对两台配电变压器运行数据采用公式(1)、(2)进行预处理，计算得配电变压器电流差序列和电压差序列，如图3(a)和图3(b)所示，星点(*)表示实际出口电压异常点，圆点(·)表示实际出口电压正常点，图3(a)为dyn11配电变压器的出口电压异常点检测情况，标准曲线采用y＝(0.022,0.0022)x (0.51,0.342)；图3(b)为yyn0配电变压器的出口电压异常点检测情况，标准曲线采用y＝(0.286,0.0152)x (0.12,0.392)。由图3(a)和图3(b)可知，当上、下分位点为2σ值设置最为合理，出口电压异常点检测准确率86.67％，误检率8.16％；当分位点增大时，准确率呈现出一定的降低趋势，当分位点减少时，误检率呈现出一定的上升趋势；而采用基于密度聚类的方法不适用于异常点检测当中，基于密度聚类的方法是根据点与点的聚合程度来检测的，在少量的数据集中，数据变化规律往往根据实际负荷变化情况来决定，如在图3(b)中，配电变压器运行主要集中在电流差[0,15]区间，而电流差大于15区间，数据呈离散状，若将远离任何簇中的数据点视为异常点是不合理的。为了准确定位配电变压器出口电压异常时刻及异常相别，将检测到出口电压异常点的时刻对应到配电变压器运行时序数据中，根据检测到出口电异常点的采集时刻找到相应三相出口电压数据，若出口电压异常点在上2σ分位点之外，则将该时刻的最大值所对应相视为异常点，若异常点在下2σ分位点之外，则将该时刻的最小值所对应相为异常点，从而得到配电变压器出口电压异常点分布情况，如图4(a)和图4(b)所示。由图4(a)可知，对于dyn11配电变压器，第129至143采集点c相出口电压异常，第197至208个采集点b相出口电压异常。如图4(b)所示，对于yyn0配电变压器，第104至111采集点c相出口电压异常，第362至366个采集点a相出口电压异常，经现场检查发现，两台配电变压器出口电压异常由台区集中器接线松动或低压侧桩头接触松动引起。当前第1页1 2 3
技术特征：1.一种配电变压器出口电压异常点检测算法，其特征在于，所述方法根据挂网运行下的配电变压器在正常或异常情况下的电压曲线变化规律，设计合理的数据预处理规则；通过正常运行下配电变压器的预处理数据，得到不同容量、不同型号的正态模糊数线性回归标准曲线拟合；根据出口电压异常点待检测的配电变压器的每个采集点的出口电流处理值，对配电变压器出口电压异常点进行检测和相别确定。
2.根据权利要求1所述的一种配电变压器出口电压异常点检测算法，其特征在于，所述数据预处理规则如下：
(1)将配电变压器每个采集点三相电流最大值减去最小值，得出该个采集点电流差δit：
δit＝max(iat,ibt,ict)-min(iat,ibt,ict)
其中，iat、ibt、ict分别为t时刻的a、b、c三相出口电流值；
(2)将配电变压器每个采集点三相电压最大值减去最小值，得出该个采集点电压差δut：
δut＝max(uat,ubt,uct)-min(uat,ubt,uct)
其中，uat、ubt、uct分别为t时刻的a、b、c三相出口电压值。
3.根据权利要求1所述的一种配电变压器出口电压异常点检测算法，其特征在于，所述回归标准曲线拟合如下：
通过海量的配电网正常运行数据进行预处理，分别得到相应电流差和电压差序列，采用正态模糊数线性回归模型拟合后，得到不同容量不同型号的正态模糊线性回归标准曲线；
假定自变量为精确实数，因变量符合正态分布数，正态模糊数线性回归模型如下式所示：
其中，i＝1,2,..,n，为截距的期望；为斜率的期望；为截距的标准差；为斜率的标准差，αi为第i个因变量值的期望，σi为第i个因变量值的标准差；xi为第i个自变量值；yi为第i个因变量值；
通过利用克莱姆法则，得到一元模糊线性回归模型的最小二乘估计量为：
其中，xi为第i个自变量值；n为拟合个数；ai为第i个因变量值的期望；σi为第i个因变量值的标准差。
4.根据权利要求1所述的一种配电变压器出口电压异常点检测算法，其特征在于，所述配电变压器出口电压异常点检测方法如下：
对在运的配电变压器的运行数据进行预处理，根据出口电压待检测的配电变压器的额定容量和联结组别参数，选择相应的正态模糊线性回归标准曲线，经采集点电流差δit得到相应的电压差期望变化区间；若采集点电压差δut在期望均值上、下分位点之外，分位点为2σ，则认为该时刻的出口电压为异常点。
5.根据权利要求1所述的一种配电变压器出口电压异常点检测算法，其特征在于，所述配电变压器出口电压异常点相别确定方法如下：
根据检测到出口电异常点的采集时刻找到相应三相出口电压数据，若出口电压异常点在上2σ分位点之外，则将该时刻的最大值所对应相视为异常点；若异常点在下2σ分位点之外，则将该时刻的最小值所对应相为异常点；从而得到配电变压器出口电压异常点分布情况。
技术总结一种配电变压器出口电压异常点检测算法，所述方法设计合理的数据预处理规则；通过正常运行下配电变压器海量的预处理数据，拟合得到不同容量不同型号的正态模糊数线性回归标准曲线；根据出口电压异常点待检测的配电变压器的每个采集点的出口电流处理值，经正态模糊数线性回归标准曲线得到相应地正常变化区间，对配电变压器出口电压异常点进行检测和相别确定，判断当前采集点出口电压处理值是否在正常变化区间来检测出口电压是否异常，从而实现对配电台区出口电压异常点的检测。本发明提出的基于正态模糊数线性回归模型的配电变压器出口电压异常检测算法，提高了配电变压器出口电压异常点检测的准确性。
技术研发人员：安义;李升健;曹蓓;郭亮
受保护的技术使用者：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
技术研发日：2019.12.28
技术公布日：2020.06.05
