CN102928655B - 一种电力异常数据检测方法 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种电力异常数据检测方法，包括：获取实时电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识，依据所述识别标识确定所述电力数据的类别，依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常，本申请实施例提供的一种异常数据检测方法，对待检测的实时电力数据进行分类，并对不同的类别，应用不同的规则对其进行检测，实现的对海量电力数据的在线快速检测，提高了的实时电力数据的检测效率，保证了实时电力数据的可靠性。

Description

一种电力异常数据检测方法

技术领域

本发明涉及电力数据处理技术领域，更具体地说，涉及一种电力异常数据检测方法。

背景技术

随着电网信息化“SG-ERP工程”深入开展和电网“十二五”智能化规划的部署实施，对海量实时数据库数据服务能力智能优化研究提出了更高的要求。但是，现有的电力数据的采集存储过程中，不可避免地会出现异常数据，因此，如何对海量电力数据进行在线检测，保证实时电力数据的可靠性成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种电力异常数据检测方法，以对电力数据进行在线检测，保证实时电力数据的可靠性。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种电力异常数据检测方法，包括：

获取实时电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识；

依据所述识别标识确定所述电力数据的类别；

依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常。

上述方法，优选的，所述电力数据的类别包括：

电压类，电容电抗类，负荷类，主变类和线路类。

上述方法，优选的，依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测包括：

电压类数据：判断所述电压类数据是否满足第一预设的取值范围，如果是，则所述电压类数据是正常的，否则，所述电压类数据异常；

电容电抗类数据：判断所述电容电抗类数据是否满足当前状态下的第二预设的取值范围，如果是，所述电容电抗类数据正常，否则，所述电容电抗类数据异常；

负荷类数据：计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，将所述相似距离与预设阈值进行比较，当所述相似距离大于所述预设阈值时，所述负荷类数据正常，否则，所述负荷类数据异常；

主变类数据：所述主变类数据包括有功数据、无功数据、电流数据和电压数据；依据如下第一关系等式计算所述有功数据的理论值P^*，

其中，P为有功数据，Q为无功数据，U为电压数据，I为电流数据；当所述理论值P^*满足第一预设条件时，所述主变类数据正常，否则，所述主变类数据异常；

线路类数据：所述线路类数据包括首端数据和末端数据，所述首端数据包括首端有功数据、首端无功数据、首端电流数据和首端电压数据，所述末端数据包括末端有功数据、末端无功数据、末端电流数据和末端电压数据；依据所述第一关系式计算所述首端有功数据的理论值当所述首端有功数据的理论值满足第二预设条件时，所述首端数据正常，否则，所述首端数据异常；依据所述第一关系式计算所述末端有功数据的理论值当所述末端有功数据的理论值满足第三预设条件时，所述末端数据正常；否则，所述末端数据异常。

上述方法，优选的，依据下式计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离：

$d=\left|\frac{x_{\mathrm{nk}}-{\stackrel{\‾}{x}}_k}{{\stackrel{\‾}{x}}_k}\right|,$

其中，d为所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，x_nk为第n天第k时刻的负荷类数据，为前面τ天第k时刻的数据的平均值。

上述方法，优选的，当检测出电力数据异常时，对所述电力数据进行修正，包括：

当检测出所述电压类数据异常时，将所述电压类数据修正为电压等级；

当检测出所述电容电抗类数据异常时，将所述电容电抗类数据修正为0；

当检测出所述负荷类数据异常时，将所述负荷类数据修正为

通过以上方案可知，本申请提供的一种异常数据检测方法，对待检测的实时电力数据进行分类，并对不同的类别，应用不同的规则对其进行检测，实现的对海量电力数据的在线快速检测，提高了的实时电力数据的检测效率，保证了实时电力数据的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种电力异常数据检测方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例公开的一种电力异常数据检测方法的流程图如图1所示，包括：

步骤S101：获取实时电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识；

本实施例中，预先为电力数据分配了识别标识，用于对电力数据进行分类；本实施例中，将电力数据分为电压类数据，电容电抗类数据，负荷类数据，主变类数据和线路类数据。例如，可以以下述方法对电力类数据进行标识：BusBarSection为电压类数，Compensator为电容电抗类数据、SynchronousMachine位主变类数据、LineSegment为线路类数据、Load为负荷类数据等；当然，并不限于上述标识方法，只要能将标识出上述电力数据的类别即可。

步骤S102：依据所述识别标识确定所述电力数据的类别；

步骤S103：依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常。本实施例中，对于每一类电力数据，应用与其对应的特定规则对其进行检测。

优选的，对于电压类数据，判断所述电压类数据是否满足第一预设的取值范围，如果是，则所述电压类数据是正常的，否则，所述电压类数据异常；具体的，所述第一预设的取值范围可以为voltage(1±20%)，voltage为电压等级，假设当前采集的电压类数据为母线电压，那么，当母线电压的数据值落在母线电压的voltage(1±20%)范围内时，也就是当电压类数据变动值在电压等级的±20%以内时，所述母线电压时正常的，否则，所述母线电压异常。其中，标准电压等级根据设备的不同而不同，例如，标准电压等级有500Kv、220kV、110kV等，该等级信息可通过电力系统的公用信息模型（Common InformationMode，CIM）获知。当检测出所述电压类数据异常时，将当前电压类数据修正为电压等级值；

对于电容电抗类数据，判断所述电容电抗类数据是否满足当前状态下的第二预设的取值范围，如果是，所述电容电抗类数据正常，否则，所述电容电抗类数据异常；具体的，电容电抗类数据可以分为无功数据和电流数据，因为在采集数据的过程中，电容电抗可能处于运行状态，也可能处于停运状态，那么，当电容电抗处于运行状态时，判断所述无功数据和电流数据是否满足运行状态的第二预设的取值范围，所述运行状态的第二预设的取值范围可以为|Q|>0.5且|I|>20，其中，Q表示无功数据，I表示电流数据，也就是说，当无功数据的绝对值大于0.5，且电流数据大于20时，所述电容电抗类数据是正常的，否则，所述电容电抗类数据异常；当电容电抗处于停运状态时，判断所述无功数据和电流数据是否满足停运状态的第二预设的取值范围，所述停运状态的第二预设的取值范围可以为|Q|=0且|I|=0，其中，Q表示无功数据，I表示电流数据，也就是说，当无功数据等于0，且电流数据等于0时，所述电容电抗类数据是正常的，否则，所述电容电抗类数据异常；所述无功数据和电流数据可通过电网设备自带的代码进行区分，如code=30表示无功数据，code=40表示电流数据等。当检测出所述电容电抗类数据异常时，将所述电容电抗类数据修正为0。

对于负荷类数据，计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，将所述相似距离与预设阈值进行比较，当所述相似距离大于所述预设阈值时，所述负荷类数据正常，否则，所述负荷类数据异常；具体的，可以根据公式（1）计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，

$d=\left|\frac{x_{\mathrm{nk}}-{\stackrel{\‾}{x}}_k}{{\stackrel{\‾}{x}}_k}\right|---\left(1\right)$

其中，d为所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，x_nk为第n天第k时刻的负荷类数据，为第k时刻的标准负荷值；优选的，所述负荷标准数据在工作日和非工作日（如节假日）的取值可以是不同的，因此，在应用公式（1）计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离时，标准负荷值可根据是否节假日而取不同的值。将所述相似距离与与预设阈值进行比较，当所述相似距离大于所述预设阈值时，所述负荷类数据异常，否则，所述负荷类数据正常；优选的，所述预设阈值可以取为0.1，当然，也可以根据实际需要设置不同，这里不做具体限定。也就是说，当d>0.1时，所述负荷类数据异常，此时，可以将该异常负荷类数据修正为

对于主变类数据，所述主变类数据包括有功数据、无功数据、电流数据和电压数据；依据如下第一关系等式（即公式（2））计算所述有功数据的理论值P^*，

其中，P为有功数据，Q为无功数据，U为电压数据，I为电流数据；P^*为所述用功数据P的理论值。

当所述理论值P^*满足第一预设条件时，所述主变类数据正常，否则，所述主变类数据异常；具体的，当所述理论值P^*满足不等式（3）时，所述主变类数据正常，否则，所述主变类数据异常；当检测出所述主变类数据异常时，将检测结果写入日志，以供技术人员查看。

|P-P^*|<0.1P    (3)

对于线路类数据，所述线路类数据包括首端数据和末端数据，所述首端数据包括首端有功数据、首端无功数据、首端电流数据和首端电压数据，所述末端数据包括末端有功数据、末端无功数据、末端电流数据和末端电压数据；依据所述第一关系式（即公式（2））计算所述首端有功数据的理论值当所述首端有功数据的理论值满足第二预设条件时，所述首端数据正常，否则，所述首端数据异常；依据所述第一关系式（即公式（2））计算所述末端有功数据的理论值当所述末端有功数据的理论值满足第三预设条件时，所述末端数据正常；否则，所述末端数据异常。

对于每一种线路类数据，其检测方法与主变类数据相同或相似，都是通过公式（2）及不等式（3）进行检测，这里不再赘述。

本申请实施例提供的一种异常数据检测方法，对待检测的实时电力数据进行分类，并对不同类别的电力数据，应用不同的规则对其进行检测，实现的对海量电力数据的在线快速检测，提高了的实时电力数据的检测效率，保证了实时电力数据的可靠性。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种电力异常数据检测方法，其特征在于，包括：

获取实时电力数据，所述电力数据携带有预先分配的识别标识；

依据所述识别标识确定所述电力数据的类别，所述电力数据的类别包括：

电压类，电容电抗类，负荷类，主变类和线路类；

依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测，当所述电力数据满足预设检测条件时，所述电力数据正常，否则，所述电力数据异常；依据与所述类别对应的检测规则对所述电力数据进行检测包括：

电压类数据：判断所述电压类数据是否满足第一预设的取值范围，如果是，则所述电压类数据是正常的，否则，所述电压类数据异常；

电容电抗类数据：判断所述电容电抗类数据是否满足当前状态下的第二预设的取值范围，如果是，所述电容电抗类数据正常，否则，所述电容电抗类数据异常；

负荷类数据：计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，将所述相似距离与预设阈值进行比较，当所述相似距离大于所述预设阈值时，所述负荷类数据正常，否则，所述负荷类数据异常；

主变类数据：所述主变类数据包括有功数据、无功数据、电流数据和电压数据；依据如下第一关系等式计算所述有功数据的理论值P^*，

其中，P为有功数据，Q为无功数据，U为电压数据，I为电流数据；当所述理论值P^*满足第一预设条件时，所述主变类数据正常，否则，所述主变类数据异常；

线路类数据：所述线路类数据包括首端数据和末端数据，所述首端数据包括首端有功数据、首端无功数据、首端电流数据和首端电压数据，所述末端数据包括末端有功数据、末端无功数据、末端电流数据和末端电压数据；依据所述第一关系式计算所述首端有功数据的理论值，当所述首端有功数据的理论值满足第二预设条件时，所述首端数据正常，否则，所述首端数据异常；依据所述第一关系式计算所述末端有功数据的理论值当所述末端有功数据的理论值满足第三预设条件时，所述末端数据正常；否则，所述末端数据异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据下式计算所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离：

$d=\left|\frac{x_{\mathrm{nk}}-{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_k}{{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_k}\right|,$

其中，d为所述负荷类数据与标准负荷值之间的相似距离，x_nk为第n天第k时刻的负荷类数据，为前面τ天第k时刻的数据的平均值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当检测出电力数据异常时，对所述电力数据进行修正，包括：

当检测出所述电压类数据异常时，将所述电压类数据修正为电压等级；

当检测出所述电容电抗类数据异常时，将所述电容电抗类数据修正为0；

当检测出所述负荷类数据异常时，将所述负荷类数据修正为