电压暂降原因识别方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及数据处理，特别是涉及一种电压暂降原因识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、电压暂降是配电网中常见且影响程度较大的电能质量问题，随着工业敏感负载的大量接入配电网，电压暂降所带来的损失也越来越严重。为了减少电压暂降所带来的损失，需要及时确定电压暂降的故障原因，从而能够有效指导电压暂降事故的解决方案的设计。

2、传统技术中，通常是从电压暂降期间产生的数据中选出特定数据，然后进行分析处理从而识别出电压暂降结果。

3、然而，传统技术的方法依赖于特定数据的选择，往往会受到主观因素的影响，导致电压暂降原因识别的结果不够准确。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够电压暂降原因识别的准确度的电压暂降原因识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种电压暂降原因识别方法。所述方法包括：获取配电网在电压暂降期间内的多个采样时刻下的电压数据和电流数据；对所述多个采样时刻下的电压数据和电流数据进行特征提取，得到故障特征时间序列；所述故障特征时间序列中包括多个采样时刻分别对应的特征组合；每个采样时刻对应的特征组合中包括所述采样时刻下的电压特征信息和电流特征信息；确定所述故障特征时间序列与各预设故障原因分别对应的参考特征时间序列之间的序列距离；基于各所述序列距离，从各所述预设故障原因中确定所述配电网中出现电压暂降的故障原因。

3、第二方面，本申请还提供了一种电压暂降原因识别装置。所述装置包括：数据获取模块，用于获取配电网在电压暂降期间内的多个采样时刻下的电压数据和电流数据；特征提取模块，用于对所述多个采样时刻下的电压数据和电流数据进行特征提取，得到故障特征时间序列；所述故障特征时间序列中包括多个采样时刻分别对应的特征组合；每个采样时刻对应的特征组合中包括所述采样时刻下的电压特征信息和电流特征信息；序列距离确定模块，用于确定所述故障特征时间序列与各预设故障原因分别对应的参考特征时间序列之间的序列距离；故障原因确定模块，用于基于各所述序列距离，从各所述预设故障原因中确定所述配电网中出现电压暂降的故障原因。

4、在一些实施例中，所述特征提取模块还用于：针对每个所述采样时刻，基于所述采样时刻下的电压数据和电流数据确定所述采样时刻对应的三相电压电流矩阵；对所述三相电压电流矩阵进行对称分量转换，得到对称分量矩阵；将所述对称分量矩阵中预设的电压分量和预设的电流分量作为所述采样时刻下的特征组合，得到所述故障特征时间序列。

5、在一些实施例中，所述三相电压电流矩阵包括三相电压电流基波矩阵和三相电压电流谐波矩阵；所述特征提取模块还用于：将所述电压数据分解为电压基波数据和电压谐波数据，并将所述电流数据分解为电流基波数据和电流谐波数据；基于所述电压基波数据和所述电流基波数据，确定每个所述采样时刻对应的三相电压电流基波矩阵；基于所述电压谐波数据和所述电流谐波数据，确定每个所述采样时刻对应的三相电压电流谐波矩阵。

6、在一些实施例中，所述序列距离确定模块还用于：针对每个所述参考特征时间序列，基于所述故障特征时间序列中的每个采样时刻的特征组合分别与所述参考特征时间序列中的各时刻的特征组合之间的欧式距离，得到距离矩阵；从所述距离矩阵的各矩阵元素中分别确定路径起点和路径终点；确定所述距离矩阵中从所述路径起点到所述路径终点之间的目标路径；所述目标路径上的矩阵元素之和小于非目标路径上的矩阵元素之和，且所述目标路径的长度与所述故障特征时间序列的长度一致；所述非目标路径是所述距离矩阵中从所述路径起点到路径终点的、除所述目标路径以外的路径；基于所述目标路径，计算所述故障特征时间序列与所述参考特征时间序列之间的序列距离。

7、在一些实施例中，所述序列距离确定模块还用于：生成所述距离矩阵中从所述路径起点到所述路径终点之间的初始路径；计算所述初始路径上的各矩阵元素之和；朝着使得所述各矩阵元素之和减小的方向对所述初始路径进行优化，直到优化后的路径上的各矩阵元素之和满足预设路径要求，将优化后的路径确定为目标路径。

8、在一些实施例中，每个所述预设故障原因对应多个参考特征时间序列；所故障原因确定模块还用于：针对每个所述预设故障原因，计算所述预设故障原因对应的各参考特征时间序列分别与所述故障特征时间序列之间的序列距离的均值，得到所述预设故障原因对应的平均序列距离；基于所述平均序列距离确定所述故障特征时间序列对应的预设故障原因，得到所述配电网中出现电压暂降的故障原因。

9、在一些实施例中，所述电压暂降原因识别装置还包括置信度计算模块，所述置信度计算模块用于：对各所述预设故障原因对应的平均序列距离进行统计，得到总和序列距离；针对每个所述预设故障原因，基于所述预设故障原因对应的平均序列距离和所述总和序列距离，计算得到所述预设故障原因对应的置信度指标值。

10、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述电压暂降原因识别方法中的步骤。

11、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述电压暂降原因识别方法中的步骤。

12、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述电压暂降原因识别方法中的步骤。

13、上述电压暂降原因识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取配电网在电压暂降期间内的多个采样时刻下的电压数据和电流数据，对所述多个采样时刻下的电压数据和电流数据进行特征提取，得到故障特征时间序列，由于故障特征时间序列中包括多个采样时刻分别对应的特征组合，每个采样时刻对应的特征组合中包括所述采样时刻下的电压特征信息和电流特征信息，从而基于故障特征时间序列和各预设故障原因分别对应的参考特征时间序列之间的序列距离，进行电压暂降原因识别，使得最终确定的电压暂降的故障原因更加准确，从而提高了电压暂降原因识别的准确度。

技术特征：

1.一种电压暂降原因识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个采样时刻下的电压数据和电流数据进行特征提取，得到故障特征时间序列，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述三相电压电流矩阵包括三相电压电流基波矩阵和三相电压电流谐波矩阵；所述针对每个所述采样时刻，基于所述采样时刻下的电压数据和电流数据确定所述采样时刻对应的三相电压电流矩阵，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述故障特征时间序列与各预设故障原因分别对应的参考特征时间序列之间的序列距离，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述距离矩阵中从所述路径起点到所述路径终点之间的目标路径，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述预设故障原因对应多个参考特征时间序列；所述基于各所述序列距离，从各所述预设故障原因中确定所述配电网中出现电压暂降的故障原因，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种电压暂降原因识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种电压暂降原因识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取配电网在电压暂降期间内的多个采样时刻下的电压数据和电流数据；对多个采样时刻下的电压数据和电流数据进行特征提取，得到故障特征时间序列；故障特征时间序列中包括多个采样时刻分别对应的特征组合；每个采样时刻对应的特征组合中包括采样时刻下的电压特征信息和电流特征信息；确定故障特征时间序列与各预设故障原因分别对应的参考特征时间序列之间的序列距离；基于各序列距离，从各预设故障原因中确定配电网中出现电压暂降的故障原因。采用本方法能够提高电压暂降原因识别的准确度。

技术研发人员：林小朗,程维杰,刘雪飞,陈择栖,李燕,周招鹤,卢艺,龚晨,许琴,刘金生,丘国斌,孙以哲,郑晓辉
受保护的技术使用者：深圳供电局有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8