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    基于大數(shù)據(jù)平臺的配電網(wǎng)接地選線關鍵技術研究

    2019-09-10 07:22:44杜銳
    科學導報·科學工程與電力 2019年31期
    關鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)

    杜銳

    【摘 要】隨著我國的經(jīng)濟在快速的發(fā)展,社會在不斷的進步,我國配電網(wǎng)多采用小電流接地系統(tǒng),發(fā)生單相接地短路的概率高,如何進行準確的接地選線是一項重要課題。考慮大數(shù)據(jù)機器學習方法,基于大數(shù)據(jù)平臺對配電網(wǎng)接地選線關鍵技術進行研究,首次提出了綜合考慮電氣量與非電氣量的故障選線算法;搭建了基于Hadoop技術的配電網(wǎng)接地選線大數(shù)據(jù)平臺,應用接地故障選線的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的分布式存儲與分布式處理等相關技術,大大提高配電網(wǎng)選線的準確性;最后使用故障數(shù)據(jù)進行驗證,證實了該方法的可行性。

    【關鍵詞】大數(shù)據(jù);接地選線;非電氣量;Hadoop平臺;人工神經(jīng)網(wǎng)絡

    引言

    “小電流接地系統(tǒng)”屬于中性點非有效接地系統(tǒng),也稱為中性點不直接接地系統(tǒng),主要有中性點不接地系統(tǒng)、經(jīng)消弧線圈接地系統(tǒng)(諧振接地系統(tǒng))兩種。目前,配電網(wǎng)采用以中性點經(jīng)消弧線圈接地為主的小電流接地系統(tǒng)。經(jīng)消弧線圈接地方式能自動消除瞬時的單相接地故障,具有跳閘次數(shù)少、能降低故障電流的優(yōu)點,但也存在一些缺點:如,經(jīng)消弧線圈接地系統(tǒng),單相故障時假如小電流接地選線裝置不跳閘,系統(tǒng)將長時間承受過電壓,對設備絕緣水平要求高。此外,目前各種原理的小電流選線裝置在實際運行中準確率并不高,特別是在高阻接地和弧光接地情況下,準確率更低。在消弧線圈補償故障電流的作用下,故障殘流小,配網(wǎng)智能終端難以檢測分辨接地故障電流,導致配網(wǎng)自動化系統(tǒng)因無法獲取接地故障信息而失效。

    1大數(shù)據(jù)的定義與特征

    關于大數(shù)據(jù)的定義,雖然業(yè)內(nèi)存在一些共識,但是尚沒有統(tǒng)一的定義。麥肯錫將大數(shù)據(jù)定義為規(guī)模超出了現(xiàn)有數(shù)據(jù)工具的抓取、存儲、處理、計算能力的數(shù)據(jù)集合.認為大數(shù)據(jù)是指對海量異構數(shù)據(jù)實現(xiàn)高速的捕捉、分析與發(fā)現(xiàn)的技術體系與架構。本文認為,大數(shù)據(jù)不僅是傳統(tǒng)軟件難以處理的數(shù)據(jù)集,也不僅是先進的數(shù)據(jù)分析與處理技術,而是海量異構數(shù)據(jù)、高性能大數(shù)據(jù)處理架構、先進的數(shù)據(jù)挖掘算法及大數(shù)據(jù)思維方式的有機結合,并在互聯(lián)網(wǎng)云計算、大數(shù)據(jù)可視化等相關領域的延伸。不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)千差萬別,但是它們都具有五個典型特點,這五個特點通常也被稱為,"5個V",分別是規(guī)模性(Volume),多樣性(Variety),高速性(Velocity),價值性(Value)和真實性(Veracity)。其中:規(guī)模性是指數(shù)據(jù)總量龐大,數(shù)據(jù)總量已經(jīng)普遍從GB,TB級上升到PB,EB,ZB級;多樣性是指數(shù)據(jù)類型復雜,來源不同且同時包含結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù);高速性是指數(shù)據(jù)實時在以指數(shù)級別的速度在增長,同時也需要高速的數(shù)據(jù)處理速度;價值性是指數(shù)據(jù)是有價值的但是沒有得到充分利用,且其價值通常需要挖掘;真實性是指大數(shù)據(jù)來源于真實的社交網(wǎng)絡、企業(yè)等數(shù)據(jù)源,可以體現(xiàn)分析對象的真實特征。

    2基于大數(shù)據(jù)平臺的機器學習配電網(wǎng)選線核心算法

    2.1數(shù)據(jù)預處理和特征提取

    數(shù)據(jù)預處理是指在數(shù)據(jù)挖掘前的數(shù)據(jù)處理,主要包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換與數(shù)據(jù)規(guī)約等技術,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合挖掘的數(shù)據(jù)。通過故障特征提取算法實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的預處理,進行降維操作,降低大數(shù)據(jù)的維度,保存有用數(shù)據(jù),剔除無效數(shù)據(jù),實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的智能預處理功能,使數(shù)據(jù)更滿足挖掘需要。故障特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取出具有重要物理意義或統(tǒng)計意義的特征數(shù)據(jù),可以對原始數(shù)據(jù)進行有效降維。由于原始數(shù)據(jù)尤其是電氣數(shù)據(jù)維度太高,數(shù)據(jù)量太大,并且含有一些無用的信息,所以有必要進行特征提取,提取出有用的數(shù)據(jù)進行分析。故障特征提取有多種方法,為保證提取數(shù)據(jù)的有效性,一般根據(jù)傳統(tǒng)選線方法確定要提取的特征數(shù)據(jù)。本研究提取14種電氣量故障特征數(shù)據(jù):故障類型(A相接地故障、B相接地故障、C相接地故障)、故障后各相電壓降落(故障后比故障前電壓有效值的降落),故障后零序電流幅值與相角,各出線零序電流的小波包能量,零序電流五次諧波幅值與相角,故障后首半波幅值與極性,故障后能量函數(shù),暫態(tài)零模特征電流幅值與極性,F(xiàn)TU裝設處的零序電流幅值與相角。根據(jù)每一條出線獲得故障特征變量(體現(xiàn)故障測度),并歸一化。由于提取出的氣象數(shù)據(jù)已經(jīng)為數(shù)字量形式,故直接作為特征向量即可。電氣量與非電氣量故障特征共有20種。

    2.2小電流接地選線裝置提升選線正確率的管理

    (1)加強并網(wǎng)管理嚴格按小電流接地選線裝置技術規(guī)范、檢驗規(guī)范開展可研、初設審核、投運前驗收工作,確保小電流接地選線裝置功能配置、二次回路完善,各線路間隔零序CT接線正確、零序CT安裝質(zhì)量符合標準要求,遠動信號傳發(fā)正確。(2)加強日常管理持續(xù)開展小電流接地選線裝置選線情況統(tǒng)計。按月對各站小電流接地選裝置選線情況進行統(tǒng)計,對選線情況異常的開展排查,確保裝置運行正常、二次回路正確、遠動信號回傳正確。(3)開展專項整改對目前在運的小電流接地選線裝置開展全面梳理。對不具備跳閘功能的小電流選線裝置開展改造工作,增加跳閘箱、二次控制回路。對零序電流回路接線不正確、無零序CT的間隔,結合線路間隔停電,開展零序CT、回路整改工作。對于信號注入法原理的小電流接線選線裝置,出線未安裝信號探測器的,結合線路間隔停電,加裝信號探測器。

    2.3數(shù)據(jù)預處理方法

    實際配網(wǎng)系統(tǒng)中,常由于噪聲干擾或通訊等原因,導致原始數(shù)據(jù)存在錯誤值、空缺值、噪聲等,導致數(shù)據(jù)質(zhì)量降低,影響挖掘的準確度。因此,通過預處理來降低錯誤值、空缺值與噪聲的干擾,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。(1)空缺值空缺值是指數(shù)據(jù)中某一屬性值的缺失,數(shù)據(jù)的大范圍缺失是無法修復的,但是對于少數(shù)幾個值的空缺,通??梢杂靡粋€值來進行填補。在確定這一填補值時,通常有幾種方法:1)使用一個常量來填補空缺值。2)使用缺失屬性均值來填補。3)預鋇(一個可能值來填補,如通過回歸來預測缺失值。在基于大數(shù)據(jù)的故障選線問題中,面對的原始數(shù)據(jù)主要是各類波形數(shù)據(jù),而波形通常是連續(xù)的,因此若出現(xiàn)空缺值情況,可以通過插值的方法來確定空缺值。(2)噪聲數(shù)據(jù)噪聲是指互感器在測量電壓、電流是產(chǎn)生的隨機錯誤或偏差,包括錯誤值或者孤立點值。通常使用以下數(shù)據(jù)平滑技術進行處理:分箱法:分箱法考察數(shù)據(jù)周圍的值并將其分到不同的箱中,然后根據(jù)箱中數(shù)據(jù)的特點來平滑箱中數(shù)據(jù),起到數(shù)據(jù)平滑作用。回歸法:回歸法通過尋找合適的回歸函數(shù)來將不同的變量互相關聯(lián),然后使用其他變量來預測一個變量,起到數(shù)據(jù)平滑的效果。聚類法:聚類是一種識別孤立點或離群點的常用方法,那些明顯偏離聚類中的數(shù)據(jù)很可能是錯誤數(shù)據(jù),通過對其刪除或更正可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

    結語

    本文研究了利用大數(shù)據(jù)技術來解決配電網(wǎng)單相接地故障選線的難題。提出了利用多源電氣量與非電氣量數(shù)據(jù),并且綜合考慮多種故障特征的一種新的配電網(wǎng)接地故障選線方法。在基于Hadoop技術的大數(shù)據(jù)平臺上,使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法,對海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘與精準擬合,從而大大提高了配電網(wǎng)選線的準確性。使用仿真數(shù)據(jù)與實際歷史故障數(shù)據(jù)進行了選線準確率驗證,證明了本方法的可行性。

    參考文獻:

    [1]李天友,金文龍,徐丙垠,等.配電技術[M].北京:中國電力出版社,2008:1-4.

    [2]李燕妮,袁茂林.小電流接地選線裝置在配網(wǎng)中的應用[J].電子技術與軟件工程,2014(7):170.

    (作者單位:國網(wǎng)山東省電力公司齊河縣供電公司)

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