智能变电站间隔内的可疑数据实时辨识方法

万玉建 朱 峰 薛建中

（南京磐能电力科技股份有限公司，南京 210061）

随着我国智能电网进入全面建设阶段，对于智能变电站出线间隔采集数据辨识要求也越来越高，国家电网公司在《智能变电站一体化监控系统建设技术规范》一文中要求对于智能变电站一个间隔内的采集数据，监控系统要具有检测可疑数据、辨识不良数据并可以向相关人员发出告警功能。

传统的可疑数据识别技术基本上是在调度主站端使用状态估计算法，状态估计是面向全网数据，需要提供全网的网络拓扑和所有变压器和线路的阻抗参数参于计算，维护比较复杂，相对于一个间隔的数据辩识精度不够。因而，这种方法不适合一个间隔小范围内可疑数据的鉴别。

另一方面，一个间隔内数据通常使用冻结监控画面，截取同一时间点数据，然后通过人工离线计算的方法得到不良数据，这种方法既麻烦又消耗人力并且还容易误判。

这些问题的存在，就要求尽快形成一套解决方案，能实现在线地、实时地在间隔采集数据中找到可疑数据，并且利用系统的告警平台发出告警。这套方案涉及两个方面：一方面是实现小范围内可疑数据辩识算法的优化，保证多个间隔可以同时准确并快速地检测和鉴别出可疑数据，另一方面如何充分利用智能变电站一体化监控平台现有功能模块，既减少重复劳动，又保证与监控平台无缝衔接，保持系统平台的一体化特点和风格统一。

1 技术方案

本技术方案的目的是，基于智能变电站一体化监控系统，对传统间隔可疑数据辨识方法进行改进，使其能够实现根据智能变电站间隔实时数据鉴别出其中的可疑数据，并且集合智能告警模块向相关人员发出告警。

如图1所示智能变电站间隔可疑数据实时辩识方案图，除了下面部分虚线框中新增模块图形展现的是智能变电站一体化监控系统部分数据流图，本发明技术方案充分运用智能变电站一体化监控系统中现有的公式计算服务、系统内存库、告警服务等模块，利用公式计算引擎系统，扩展一种新的公式调用新增模块—数据辩识模块，并且通过告警服务模块产生告警信息。

图1 智能变电站间隔可疑数据实时辩识方案图

用户通过公式录入工具，将智能变电站各间隔内需要参与计算的数据的数据源作为参数，生成这种新公式，每个公式计算一个间隔数据，将所有公式录入到系统数据库；公式计算服务模块从系统数据库中读取公式列表，根据公式参数中的数据源从系统内存库中读取实时数据（系统内存库中存放实时数据，由数据采集模块实时采集放入），然后再根据公式名称调用相关计算模块，如果是新增公式则调用间隔数据辩识模块，间隔数据辩识模块将计算结果提交到系统内存库；告警服务模块实时调用系统内存库判别产生告警信息，通知告警展示模块，告警展示模块可以通过告警窗口显示、语音提示、发短信等多种方式通知用户。

间隔数据辩识模块输入间隔数据有功P、无功Q、电流I、电压U、功率因数cosφ等实时数据，以及判断阈值和电压基准值，共7个参数，根据电力系统中有功、无功、电流、电压、功率因数5个物理量之间的数学关系，结合这些电力系统中物理量的实际应用中约束特点，逐个运用最小二乘法综合判别每个物理量是否可疑，输出判别结果：数据正常或者某个物理量可疑或者多个物理量可疑。

2 具体实现方法

2.1 智能变电站间隔数据和具体要求

一个智能变电站有十几个到几十个间隔，每个间隔内监控平台采集数据主要包括：有功P、无功Q、电流I、电压U和功率因数cosφ等5个数据，由于这5个数据在电力系统中是有着数字关系的物理量，当这5个数据中只有1个数据是错误时，根据5个数据之间关系，系统实时识别出错误的那个数据；如果有多个数据错误时理论上无法识别出具体是哪一个数据有错误，但至少需要识别出是否有错误数据；系统识别出上面两种有错误数据的情况应同时发出相应的告警信息，提醒用户检查该间隔数据。

2.2 P、Q、I、U、cosφ 之间关系

电力系统中有功P、无功Q、电流I、电压U、功率因数cosφ这个5个量之间的数学关系为

注：公式（1）sinφ是功率因数cosφ对应的正弦值，为了便于计算引入；

由公式（2）、公式（3）和公式（4）可以推导出每个量由其他几个量表达的公式如下。

2.3 间隔数据辩识模块

间隔数据辩识模块是系统算法实现部分，也是系统的核心模块。该模块的输入参数包括：P为有功值(kW)，Q为无功值(Kvar)，Ua为相电压(kV)，Ia为线电流(A)、cosφ为功率因数等5个参于辩识的实时数据，以及判断阈值yuzhi（默认0.065）和线电压基准值vol（单位：kV，参见表1）。模块通过一些列判别和计算返回一个整数结果：0为正常，1为P有问题，2为Q有问题，3为U有问题，4为Ia有问题，5为cosφ有问题，6为多个数据有问题。

表1 电压基准值对照表

间隔数据辩识模块流程图如图2和图3所示，主要有电压U值判断、参数检查、调用数据检测模块、判断P、Q、I、cosφ值是否可疑等部分组成。

1）电压U值判断

在电力系统中电压值是个稳定的值，正常在基准值附近，因此，只要以其基准值vol为参考值计算其误差率deltaU（公式如下），如果误差率deltaU小于判断阈值yuzhi即认为电压U值是正常，否则U值可疑，模块返回3。

图2 间隔数据辩识模块流程图

图3 判断P、Q、I、cosφ 值是否可疑流程图

注：这里输入参数电压U是相电压，而电压基准值vol是线电压，因此电压U计算前要换算成线电压值。

2）参数检查

根据电力系统实际应用束约特点，对输入参数进行数值大小的检查是否在正常范围内，并对0等特殊值进行处理。

例如：cosφ值只能大于等于0且小于等于1，如果cosφ值不在这个范围，则返回5为cosφ有问题；再如：当有功P等于0，而电流I和cosφ值都不等于0时，则返回1为P有问题，等等。

3）调用数据检测模块

数据检测模块因为下面会多次调用，将其独立为子模块，该模块的作用是运用最小二乘法判别输入参数P、Q、U、I、cosφ五个数据估算值和输入值的误差率是否小于判断阈值，如果5个数据的估算误差率都小于判断阈值yuzhi则认为这个5个数据都是正常的返回真，否则返回假，并返回最大估算误差率delta。详见“2.4数据检测模块”。

间隔数据辩识模块主流程中调用数据检测模块，输入参数即为本模块的输入参数P、Q、U、I、cosφ数值，如果返回为真，只说明5个输入参数为正常，没有可疑数据，模块返回0－正常。

4）判断P、Q、I、cosφ值是否可疑

上面调用数据检测模块如果返回假，说明5个数据中至少有1个数据可疑，而电压U在前面已经判断为真了，只剩下P、Q、I、cosφ四个数据里有可疑数据。如图3所示判断P、Q、I、cosφ值是否可疑流程图，它判断的思想是这样的，假设P数据有问题，其他4个数据都没有问题，则根据其他4个数可以由式（2）、式（5）、式（6）分别计算出三个没有问题的有功P，用通过计算出来的三个ReplaceP分别替换原来P，这样用Replace、Q、U、I、cosφ五个数据作为输入参数调用数据检测模块，如果返回真，则说明P有可能真是有问题的，这里为什么说有可能P有问题而不能肯定问题，因为假如实际上P是没有问题，而是其他三个数（Q、I、cosφ）有问题， 用式（2）、式（5）、式（6）计算出来数据ReplaceP实际是用有问题的数据算出来的，最终调用数据检测模块只要误差率小于阈值就会返回真，所以说即使返回真只能说明原来的P极有可能有问题。那么如何确认究竟哪一数据有问题呢？思路是这样的，将P、Q、I、cosφ四个数据，分别假设每一个数据有问题，其余数据没有问题，分别用其对应的3个公式计算出3个替换数据，这样4个数据每个数据3个公式，共12次调用数据检测模块，将当中所有返回值为真时的所返回的最大估算误差率delta值中最小delta时所假设的那个数据即为最有可能的可疑数据。如果12次调用都返回假，说明P、Q、I、cosφ四个数据里有多个数据可疑。详见图3。

2.4 数据检测模块

数据检测模块运用最小二乘法判别输入参数P、Q、U、I、cosφ五个数据估算值和输入值的误差率是否小于判断阈值，如果5 个数据的估算误差率都小于判断阈值yuzhi则认为这个5 个数据都是正常的返回真，否则返回假，并返回最大估算误差率delta。

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

假设数据X是个客观存在物理量，通过n种测量方法可以得到X1X2…Xn共n个X的数值，那么可得到函数J(X)等于X与每一个Xi的误差的平方和：

当函数J(X)最小时的X 值最接近真实值，可以通过对函数J(X)求一次导数等于0时J(X)最小的方法求得X值：

即X值等于X1X2…Xn的平均值时最接近其真实值。

由上面推导可以看出，只对一个未知数据的估算的最小二乘法演变成了平均值法了，这样相对于多个未知量用矩阵法求解方法，平均值法计算速度大大提高。

输入参数P、Q、U、I、cosφ五个数据是通过采集装置、测量仪表、传感器产生，再经过数字化转换、编码，通过通信规约传输到监控平台，最终监控平台获得的数据与真实值总会有一些误差，以有功P为例，假设有功P的最接近真实值为Pr，那么除了P本身，还可以通过式（2）、式（5）、式（6）由其他采集的数据计算得到有功值，共有4 个有功值，根据上述理论，Pr等于4 个数据平均值，再通过本身P值用下面公式计算误差率deltaP

依此类推，计算出其他4 个量的各自的误差率deltaQ、deltaU、deltaI、deltacosφ，统计这5 个误差率中最大的误差率maxdelta，模块输出最大误差率，同时如果maxdelta小于阈值yuzhi则表示输入的5 数据误差在正常范围内，模块返回真true，否则返回假false。

3 应用举例

某变电站10kV 母线五条出线某时间刻数据如表2所示，此时母线电压为10.36kV，折算为相电压为5.982kV，判断阈值为0.065。通过上述方法计算结果如表2所示（此处的有功和无功是指单相A相功率，不是三相总功率）。

表2 某变电站10kV 母线五条出线数据辩识计算表

当表2中的某些数据重新设置成其他数据时计算结果将随之改变。如表3所示，1#出线有功P由原来的602kW 设置为802kW时，计算结果变为1有功可疑；2#出线无功Q由原来的505kVar 设置为705kVar时，计算结果变为2 无功可疑；3#出线电压U由原来的5.982kV 设置为6.982kV时，计算结果变为3 电压可疑；4#出线电流I由原来的544A 设置为644A时，计算结果变为4 电流可疑；5#出线功率因数cosφ由原来的0.87 设置为0.77时，计算结果变为5 功率因数可疑；5#出线无功Q由原来的2436kVar 设置为3436kVar，同时电流I 由原来的819A 设置为719A时，计算结果变为6 多数据可疑。

表3 数据变化后数据辩识计算结果表

4 结论

这种辨识方法，实时、准确地完成了间隔可疑数据的鉴别和告警，系统充分利用数据间的数学关系，对数据中蕴涵的信息进行进一步地挖掘，使得用户能即时发现错误数据，迅速排除电力安全隐患，满足了用户的需求，同时也提高了系统平台的智能性和可维护性。本辩识方法已经通过申请发明性专利保护。