网调度控制系统中历史数据预处理，和基于可信特征值的历史数据稽查，提高了历史数据的准确性；并通过对可信特征值的提取，充分利用了数值分析的特点，形成了调度自动化可依循的更精确的量测合理范围与变化规律；
此外，基于可信特征值的统计数据稽查，提升系统对外接口报表数据的精确度；通过合理提取的可信特征值对实时数据进行过滤处理，数据稽查结果充分表明了数值分析与电气规律结合的特点，一定程度上避免了电网事故的误判。
[0041]以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及龙等效物界定。'
【主权项】
1.一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统，其特征在于，包括: 电网数据稽查系统，用于捕获调度自动化系统中的不良实时数据和历史数据； 所述电网数据稽查系统包括用于对历史数据空点、毛刺以及突变进行预处理的数据预处理模块，用于可信特征值提取的可信特征值提取模块，基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块，基于电气规律的数据、网络拓扑数据以及可信特征值数据的实时数据稽查模块； 所述基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块包括: 历史数据稽查模块，对预处理结果数据检查是否满足可信特征值要求， 统计数据稽查模块，根据历史数据稽查模块稽查处理后的历史数据，重新判断相关时间段的统计数据是否满足可信特征值要求。
2.根据权利要求1所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括: 历史数据空点处理模块，采用插值办法完成空点填充； 历史数据毛刺处理模块，结合电气设备额定值，进行毛刺平滑处理； 历史数据突变处理模块，通过限幅滤波法和滑动平均滤波法，进行数据的突变过滤和平滑处理。
3.根据权利要求1所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统，其特征在于，所述可信特征值提取包括: 历史极值提取，提取符合电气设备运行稳定限额的历史最大值、历史最小值及整月、整年的极值； 数值振幅提取，提取历史数据的最大升幅、停运的最大降幅； 数值变化率提取，提取历史数据的最大升变化率、最大降变化率。
4.根据权利要求1所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统，其特征在于，所述实时数据稽查模块包括: 基于电气规律的数据稽查模块，根据电力系统基本规律，检测可疑量测数据，所述可疑量测数据包括PQI不一致、数据越限检查； 基于网络拓扑的数据稽查模块，根据电网潮流特征，检测可疑量测数据，该数据包括误遥信辨识、数据不一致、不平衡量异常、PQI不一致检查； 依据可信特征值的数据稽查模块，根据提取出的可信特征值，按照极值、振幅和变化率实时分析判断数据是否异常。
5.根据权利要求1一 4任意所述的基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统，其特征在于，所述的度自动化数据还包括辨识比较模块，基于统计规律的离线辨识，分时段设定阈值判别法，及使用同比、环比、特征曲线的统计方式进行对历史数据的辨识比较。
6.一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，其特征在于，包括以下步骤: 51:启动数据稽查程序；对智能电网调度控制系统镜像库开始进行数据预处理和可信特征值提取操作； 52:周期性地对增量历史数据进行预处理； 53:周期性地读取关键设备量测数据，提取数据的可信特征值； 54:依据可信特征值对历史数据以及统计数据进行稽查；对步骤S2的预处理结果数据检查是否满足可信特征值要求，若不满足，则进行修正，返回步骤S2 ;若满足可信特征值要求，则根据稽查处理后的历史数据，重新判断相关时间段的统计数据是否满足可信特征值要求；若满足，则进入步骤S7，否则，返回步骤S2 ; S5:同时支持依据可信特征值对历史数据进行人工离线稽查；人工离线稽查后进入步骤S7 ； S6:从可信特征值模块中读取相应的特征值，结合电气特征进行实时数据的稽查，稽查后进入步骤S8 ； S7:如果需要人工结束周期性稽查，则结束数据稽查，否则进入步骤S2。
7.根据权利要求6所述的一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，其特征在于，所述步骤S2中，对增量历史数据进行预处理数据预处理模块包括: 历史数据空点处理，采用插值办法完成空点填充； 历史数据毛刺处理，结合电气设备额定值，进行毛刺平滑处理； 历史数据突变处理模块，通过限幅滤波法和滑动平均滤波法，进行数据的突变过滤和平滑处理。
8.根据权利要求6所述的一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，其特征在于，所述步骤S3中，提取数据的可信特征值包括: 历史极值提取，提取符合电气设备运行稳定限额的历史最大值、历史最小值及整月、整年的极值； 数值振幅提取，提取历史数据的最大升幅、停运的最大降幅； 数值变化率提取，提取历史数据的最大升变化率、最大降变化率。
9.根据权利要求6所述的一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，其特征在于，所述S6中，结合电气特征进行实时数据的稽查包括: 基于电气规律的数据稽查步骤；根据电力系统基本规律，检测可疑量测数据，所述可疑量测数据包括PQI不一致、数据越限检查； 基于网络拓扑的数据稽查步骤，根据电网潮流特征，检测可疑量测数据，该数据包括误遥信辨识、数据不一致、不平衡量异常、PQI不一致检查； 依据可信特征值的数据稽查步骤，根据提取出的可信特征值，按照极值、振幅和变化率实时分析判断数据是否异常。
10.根据权利要求6所述的一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，其特征在于，所述S5中，依据可信特征值对历史数据进行人工离线稽查的方法为:基于统计规律的离线辨识，分时段设定阈值判别法，及使用同比、环比、特征曲线的统计方式进行对历史数据的辨识比较。
【专利摘要】本发明公开的是一种基于可信特征值的调度自动化数据稽查系统及其稽查方法，其系统包括：电网数据稽查系统，改电网数据稽查系统包括数据预处理模块、可信特征值提取模块、基于可信特征值的历史数据与统计数据稽查模块以及实时数据稽查模块；其方法是首先对电网调度自动化系统海量历史数据规律分析和预处理，然后提取量测数据的可信特征值，并对不良历史数据和统计数据稽查，最后结合电力系统特征，基于可信特征值对电网实时数据进行稽查和处理。本发明的基于可信特征值的调度自动化数据稽查方法，根据电气设备、电力系统特征和历史数据规律对不良数据进行有效辨识和稽查，提高了电网基础数据的质量。
【IPC分类】G06Q50-06, G06Q10-06
【公开号】CN104850933
【申请号】CN201510170551
【发明人】孟勇亮, 孙大雁, 戴则梅, 徐春雷, 马洁, 赵家庆, 孙世明, 霍雪松, 杜刚, 佘勇
【申请人】国电南瑞科技股份有限公司, 国家电网公司, 江苏省电力公司
【公开日】2015年8月19日
【申请日】2015年4月10日