一种基于图模型的配电网电压异常诊断方法及系统与流程

本技术属于电网电压监测，具体涉及一种基于图模型的配电网电压异常诊断方法及系统。

背景技术：

1、配电网从输电网或地区发电厂接收电能，通过配电设施就地或按电压逐级为各类用户供电的电力网，受负荷变动、设备故障、外力等影响而导致的配电网电压异常，会导致供电系统稳定性和可靠性下降，用户电器设备损害，甚至可能导致系统的大面积停电事故，因此需要对配电网电压进行异常诊断。

2、现有技术中，大部分配电网电压异常诊断方法均依赖神经网络、机器学习等智能算法，但是智能算法的计算资源占有率高，收敛较慢，需要大量的高质量数据进行训练和学习，而且智能算法对于初始参数或给定参数的设置敏感，当参数设置出现一定的偏差时，则可能导致配电网电压异常诊断结果错误，费时费力。

技术实现思路

1、本技术提出了一种基于图模型的配电网电压异常诊断方法及系统，不依赖智能算法就能准确地进行电压异常诊断，减少计算资源的占用。

2、本技术的第一方面提供了一种基于图模型的配电网电压异常诊断方法，所述方法包括：

3、根据配电网的地理拓扑，构建配电网图模型；

4、检测配电网图模型中负荷节点的电压，得到电压异常诊断待选集；

5、通过层次回溯筛选算法对电压异常诊断待选集中的待检测支路进行诊断，得到电压异常定位结果；

6、根据电压异常定位结果，制定配电网维修计划。

7、上述方案先基于配电网的地理拓扑构建准确描述配电网信息的图模型，然后基于图模型对配电网的负荷节点进行电压检测，通过存在电压异常的负荷节点确定可能存在电压异常的供电支路，并将这些供电支路放入电压异常诊断待选集中，为后续的支路检测提供数据支撑。然后通过层次回溯筛选算法对可能存在电压异常的供电支路依次进行电压异常诊断，只需要对某些供电支路进行检测就能准确得到电压异常定位结果，无需神经网络对所有的供电支路进行检测，节省了大量的计算资源，而且在检测过程中无需进行参数设置，降低了因为参数设置问题导致检测误差的风险。

8、在第一方面的一种可能的实现方法中，检测配电网图模型中负荷节点的电压，得到电压异常诊断待选集，具体为：

9、获取配电网图模型中负荷节点的电压；

10、基于预设的参考电压区间，将每个负荷节点的电压与对应的所述参考电压区间进行对比，确定配电网图模型中电压异常的负荷节点；

11、根据所述电压异常的负荷节点对配电网图模型的供电支路进行筛选，得到电压异常诊断待选集。

12、上述方案通过配电网的负荷节点进行电压检测来进行电压异常诊断的定位。将负荷节点的电压与对应的参考电压进行对比，确定电压异常的负荷节点。然后对电压异常的负荷节点所在的供电支路和连通的供电支路进行筛选，将这些支路列为可能存在电压异常风险的支路，并加入电压异常诊断待选集中，为后续的支路检测提供数据支撑。

13、在第一方面的一种可能的实现方法中，根据所述电压异常的负荷节点对配电网图模型的供电支路进行筛选，得到电压异常诊断待选集，具体为：

14、基于配电网图模型，确定每个所述电压异常的负荷节点所在的供电支路，记为第一支路；

15、通过所述电压异常的负荷节点，对配电网图模型中与所述第一支路连通的供电支路进行筛选，得到待检测支路；

16、根据待检测支路，得到电压异常诊断待选集。

17、在第一方面的一种可能的实现方法中，通过层次回溯筛选算法对电压异常诊断待选集中的待检测支路进行诊断，得到电压异常定位结果，具体为：

18、从所述待检测支路的非负荷节点中选取一个出发点；

19、以所述出发点为起点，以所述出发点对应的电压异常的负荷节点为终点，通过层次回溯筛选算法对所有待检测支路的非负荷节点进行异常诊断，确定存在电压异常的供电支路；

20、根据所有存在电压异常的供电支路，确定电压异常定位结果。

21、在第一方面的一种可能的实现方法中，通过层次回溯筛选算法对所有待检测支路的非负荷节点进行异常诊断，确定存在电压异常的供电支路，具体为：

22、基于支路历史故障率，对所述起点所在的第二支路进行异常诊断；其中，在所述起点所在的所有待检测支路中，所述第二支路的支路历史故障率最高；

23、如果所述第二支路存在电压异常，则停止异常诊断，并确定所述第二支路为存在电压异常的供电支路；

24、如果所述第二支路不存在电压异常，则对所述第二支路的下一层次的待检测支路进行异常诊断，直到确定存在电压异常的供电支路。

25、上述方案中先选取支路历史故障率最高的支路开始电压诊断，然后当当前检测支路为正常时，以该支路的下一层次支路进行检测，以提升找到电压异常的供电支路的速率。而且只需要对某些供电支路进行检测就能准确得到电压异常定位结果，无需神经网络对所有的供电支路进行检测，节省了大量的计算资源。

26、本技术第二方面提供了一种基于图模型的配电网电压异常诊断系统，所述系统包括：图模型构建模块、异常诊断待选集构建模块、异常定位结果获取模块和配电网维修模块；

27、其中，所述图模型构建模块用于根据配电网的地理拓扑，构建配电网图模型；

28、所述异常诊断待选集构建模块用于检测配电网图模型中负荷节点的电压，得到电压异常诊断待选集；

29、所述异常定位结果获取模块用于通过层次回溯筛选算法对电压异常诊断待选集中的待检测支路进行诊断，得到电压异常定位结果；

30、所述配电网维修模块用于根据电压异常定位结果，制定配电网维修计划。

31、在第二方面的一种可能的实现方式中，异常诊断待选集构建模块包括：电压异常检测单元；

32、其中，所述电压异常检测单元用于获取配电网图模型中负荷节点的电压；基于预设的参考电压区间，将每个负荷节点的电压与对应的所述参考电压区间进行对比，确定配电网图模型中电压异常的负荷节点；根据所述电压异常的负荷节点对配电网图模型的供电支路进行筛选，得到电压异常诊断待选集。

33、在第二方面的一种可能的实现方式中，异常诊断待选集构建模块包括：待检测支路获取单元；

34、其中，所述待检测支路获取单元用于基于配电网图模型，确定每个所述电压异常的负荷节点所在的供电支路，记为第一支路；通过所述电压异常的负荷节点，对配电网图模型中与所述第一支路连通的供电支路进行筛选，得到待检测支路；根据待检测支路，得到电压异常诊断待选集。

35、在第二方面的一种可能的实现方式中，异常定位结果获取模块包括：电压异常支路确定单元；

36、其中，所述电压异常支路确定单元用于从所述待检测支路的非负荷节点中选取一个出发点；以所述出发点为起点，以所述出发点对应的电压异常的负荷节点为终点，通过层次回溯筛选算法对所有待检测支路的非负荷节点进行异常诊断，确定存在电压异常的供电支路；根据所有存在电压异常的供电支路，确定电压异常定位结果。

37、在第二方面的一种可能的实现方式中，异常定位结果获取模块包括：支路层次检测单元；

38、其中，所述支路层次检测单元用于基于支路历史故障率，对所述起点所在的第二支路进行异常诊断；其中，在所述起点所在的所有待检测支路中，所述第二支路的支路历史故障率最高；如果所述第二支路存在电压异常，则停止异常诊断，并确定所述第二支路为存在电压异常的供电支路；如果所述第二支路不存在电压异常，则对所述第二支路的下一层次的待检测支路进行异常诊断，直到确定存在电压异常的供电支路。