电网负荷异常数据处理的分析_张璐骅.pdf
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1、Application 创新应用254 电子技术 第 52 卷 第 5 期(总第 558 期)2023 年 5 月等系统都正常的情况下,由操作、故障、电网方式短时调整等特殊事件引起发生。在负荷数据的数值上就表现为基于正常的负荷数据,叠加上随机量值,形成负荷波动,从而导致负荷数据发生畸变。畸变数据中又可分为可还原数据及冲击负荷数据。(1)可还原数据主要是由于电网设备停电检修、大用户设备停电检修及电网方式变更导致的潮流转移,这些数据可根据。(2)冲击负荷数据主要是受台风、寒流、山火等自然因素或人们从事社会活动导致的突发事件造成,这些数据具有临时性、冲击性。如台风天气造成的负荷下降,设备故障继电保护
2、、安全自动装置动作所引起的短时负荷跃变,多年一次的民俗活动引起的负荷突变等。2 识别异常数据异常数据识别方法的现状。对于异常数据的识别,目前主流的方法有通过预测或者量测进行对比,找出不良数据;也有通过从时间角度,结合气象、负荷等因素的时序关系并分析相关性;还有基于大数据,通过特征分析,将小波分析法、数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases)等新方法引入异常辨识,以提升数据辨识效率。基于统计分析的异常数据识别方法。在实际应用中,考虑异常数据处理的快捷性及实时性,需考虑更加简单易行的方法。观察每日负荷曲线具有相似性,也即是不同日同一时刻的负荷幅值近似,具0
3、引言电力系统的运行产生大量负荷数据,这些数据的准确性关系到电力系统运行的安全及可靠,一旦个别数据出现异常,不仅影响正常电网的监视,间接影响电力系统运行,甚至会让调度人员误判,导致决策失误,威胁到整个电网安全。因此,电网负荷数据的质量好坏,将直接影响到电力系统运行的效率及安全程度,而辨别及检测出这些负荷异常数据,对提升电力系统运行,开展电网状态评估都具有重要意义。所以,对错误遥信数据进行检测、辨识与修正是十分必要的。本文将主要讨论异常数据的类别及处理方法,通过对主流异常负荷数据方法进行总结,并对几种常用方法进行数据验证对比,提出更符合实际电网运行的处理方法。1 研究背景异常数据的出现具有不确定性
4、,在系统测量、传输、存储中都会随机发生。这些异常数据在时间上可单独或连续出现,在空间上可在同个设备或相关联设备出现。对于这些负荷异常数据,可分为两大类,分别是错误数据、畸变数据1。(1)错误数据。错误数据通常是设备采集过程或存储过程中,出现的与实际不符或不合理的值,常常表现为在超出设备正常承载能力、长时间保持某一非“0”固定数值的“死数”或者空数据。(2)畸变数据。畸变数据一般是在量测、记录、转换、传输及存储作者简介:张璐骅,广东电网有限责任公司潮州供电局;研究方向:电力技术。收稿日期:2022-09-02;修回日期:2023-05-12。摘要:阐述异常数据的出现具有不确定性,基于统计分析的异
5、常数据识别方法,探讨异常数据处理方法,包括经验值法、数据横向或纵向对比法、插值法、分段阈值设定法、曲线置换法、大数据人工智能预测。关键词:异常数据,数据识别,插值法,阈值设定。中图分类号:TP393.08文章编号:1000-0755(2023)05-0254-02文献引用格式:张璐骅.电网负荷异常数据处理的分析J.电子技术,2023,52(05):254-255.电网负荷异常数据处理的分析张璐骅(广东电网有限责任公司潮州供电局,广东 521021)Abstract This paper expounds that the appearance of abnormal data is uncer
6、tain.Based on statistical analysis,abnormal data identification methods are discussed,including empirical value method,data horizontal or vertical comparison method,interpolation method,segmented threshold setting method,curve replacement method,and big data artificial intelligence prediction.Index
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