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一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法

阅读：0发布：2021-04-02

专利汇可以提供一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，包括根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率；统计近30天内的合并日线损，若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率小于1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为无异常；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率小于1％，则将新增的日线损判断为高异常概率。本发明可以方便快速地筛选出于10kV及以上母线的异常线损，提高工作效率，同时所需数据相对简单，对线路的设备要求也低，适用范围更广。，下面是一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，其特征在于，包括：
根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率；
统计近30天内的合并日线损，若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率小于
1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为无异常；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率小于1％，则将新增的日线损判断为高异常概率。
2.根据权利要求1所述的用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，其特征在于，在所述根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率的步骤之前，所述方法还包括：
统计各母线的每日日线损电量的数值，并对各个数值求绝对值；
将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，计算步长，并统计位于各个步长内的日线损电量的数量；
按照半边t分布模型对统计到的日线损电量的数量进行拟合，得到10kV及以上母线的日线损分布模型。
3.根据权利要求2所述的用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，其特征在于，日线损电量的计算公式如下：
日线损电量＝各线路输入至母线的日电量-母线输出至各线路的日电量。
4.根据权利要求2所述的用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，其特征在于，所述将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，计算步长，并统计位于各个步长内的日线损电量的数量的步骤包括：
将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，根据以下公式计算步长：
步长＝(最大值-最小值)/10；
以所述步长的中间值作为所述步长的值，统计位于各个步长内的日线损电量的数量。
5.根据权利要求1所述的用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，其特征在于，在所述根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率的步骤之后，还包括：
将分布概率小于1％的新增的日线损初步判断为高异常概率；
将分布概率大于1％的新增的日线损初步判断为低异常概率。

说明书全文

一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法

技术领域

[0001] 本发明实施例涉及线损异常判别技术领域，尤其涉及一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法。

背景技术

[0002] 在电能计量领域中，监控母线线损工作可以帮助发现线路及变压器的计量回路中的电流互感器变比及综合变比资料错误、电能表的失压、失流故障，以及电能表通信故障等各种故障类型。传统方法是根据设定的阈值进行判断，结合变压器变损及线路线损，通过分析变压器变损是否异常，分析是否为母线线损问题，再根据各线路输入输出的电量进行母线线损异常定位。

[0003] 传统方法存在以下问题：

[0004] 1、所需要的数据种类多，对于多重故障的排查能力较差；

[0005] 2、所设定的阈值固定，对于轻载的变电站容易产生误判断或过度判断，判断效率较低；

[0006] 3、需要线路的输入输出量数据，要求现有的线路装设有输入输出两套计量装置，然而现有的变电站线路中大多只装有一套计量装置，无法满足传统方法的需求。

发明内容

[0007] 本发明提供一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，以解决现有技术的不足。

[0008] 为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

[0009] 一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，包括：

[0010] 根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率；

[0011] 统计近30天内的合并日线损，若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率小于1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为无异常；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率小于1％，则将新增的日线损判断为高异常概率。

[0012] 进一步地，所述用于10kV及以上母线的线损异常判别方法中，在所述根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率的步骤之前，所述方法还包括：

[0013] 统计各母线的每日日线损电量的数值，并对各个数值求绝对值；

[0014] 将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，计算步长，并统计位于各个步长内的日线损电量的数量；

[0015] 按照半边t分布模型对统计到的日线损电量的数量进行拟合，得到10kV及以上母线的日线损分布模型。

[0016] 进一步地，所述用于10kV及以上母线的线损异常判别方法中，日线损电量的计算公式如下：

[0017] 日线损电量＝各线路输入至母线的日电量-母线输出至各线路的日电量。

[0018] 进一步地，所述用于10kV及以上母线的线损异常判别方法中，所述将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，计算步长，并统计位于各个步长内的日线损电量的数量的步骤包括：

[0019] 将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，根据以下公式计算步长：

[0020] 步长＝(最大值-最小值)/10；

[0021] 以所述步长的中间值作为所述步长的值，统计位于各个步长内的日线损电量的数量。

[0022] 进一步地，所述用于10kV及以上母线的线损异常判别方法中，在所述根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率的步骤之后，还包括：

[0023] 将分布概率小于1％的新增的日线损初步判断为高异常概率；

[0024] 将分布概率大于1％的新增的日线损初步判断为低异常概率。

[0025] 本发明实施例提供的一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，可以方便快速地筛选出于10kV及以上母线的异常线损，提高工作效率，同时所需数据相对简单，对线路的设备要求也低，适用范围更广。附图说明

[0026] 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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

[0027] 图1是本发明实施例一提供的一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法的流程示意图。

具体实施方式

[0028] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

[0029] 实施例一

[0030] 经研究发现，正常情况下日线损的来源分为两个部分：一是由表计计量精确度引起的线损，二是由母线自身存在的阻抗引起的线损；

[0031] 对于由表计计量精确度引起的线损，其来源如下：现有的表计计量精确度为小数点后两位，即如10.01这样的形式，同时，10kV及以上的计量装置采用电压互感器，电流互感器将大电压，大电流转换为小电压，小电流的形式进行计量。在这种情况下，如果电量累计不足0.01度，则不予以计入，而又由于电压互感器，电流互感器的变比较大，所得到的倍率较大，如60000，由此就会引起线损；

[0032] 对于由母线自身阻抗引起引起的线损，其来源如下：现有的材料在常温下都存在电阻和电抗，因此通过电流时都会发热，因此通过母线的电流就会产生线损。由于母线的电压恒定，根据可以得知，产生的线损必然是恒定的，不随电流变化的；

[0033] 由于母线自身阻抗较小，其引起的日线损相对计量精确度引起的线损相对较小，因此主要的日线损均为表计计量精确度引起的线损；

[0034] 对于10kV线路来说，存在着不同线路采用不同的CT变比的情况，因此10kV母线线损并不是一个恒定的数值，但仍然在一个恒定的区间内波动。因此，正常情况下母线日线损的电量的绝对值为恒定的数值区间，并且根据现有的考核指标与技术能力，每30天的合并日线损应在±1％内。

[0035] 如附图1所示，本发明实施例一提供一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法。该方法具体包括如下步骤：

[0036] S101、统计各母线的每日日线损电量的数值，并对各个数值求绝对值；

[0037] 具体的，日线损电量的计算公式如下：

[0038] 日线损电量＝各线路输入至母线的日电量-母线输出至各线路的日电量。

[0039] S102、将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，计算步长，并统计位于各个步长内的日线损电量的数量。

[0040] 具体的，所述步骤S102进一步包括：

[0041] (1)将历史日线损电量的绝对值中的最大值与最小值作为统计区间，根据以下公式计算步长：

[0042] 步长＝(最大值-最小值)/10；

[0043] (2)以所述步长的中间值作为所述步长的值，统计位于各个步长内的日线损电量的数量。

[0044] S103、按照半边t分布模型对统计到的日线损电量的数量进行拟合，得到10kV及以上母线的日线损分布模型。

[0045] S104、根据日线损分布模型，计算新增的日线损的分布概率。

[0046] S105、统计近30天内的合并日线损，若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率小于1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损小于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为无异常；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率大于1％，则将新增的日线损判断为中异常概率；若合并日线损大于1％，且新增的日线损的分布概率小于1％，则将新增的日线损判断为高异常概率。

[0047] 优选的，在所述步骤S101之后，还包括：

[0048] 将分布概率小于1％的新增的日线损初步判断为高异常概率；

[0049] 将分布概率大于1％的新增的日线损初步判断为低异常概率。

[0050] 本发明实施例提供的一种用于10kV及以上母线的线损异常判别方法，可以方便快速地筛选出于10kV及以上母线的异常线损，提高工作效率，同时所需数据相对简单，对线路的设备要求也低，适用范围更广。

[0051] 至此，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

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