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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种配电网状态实时分析方法及系统，本发明方法包括如下步骤：获取来自多源系统的数据，建立动态储存数据容器，自动插放停、复电及处理事件类、量测类等原始数据，构建实时停、复电精准研判模型，研判各层级节点停、复电状态，停、复电并对研判结果进行发布和展示；本发明通过构建实时停、复电精准研判模型，建立动态存储数据容器，将停、复电事件自下而上推导补全，将实时事件进行分层和节点定位，使得研判实时性和准确率大大提高；通过提出的停、复电精准研判模型可在恶劣天气故障定位、小电流接地故障、非自动化开关故障等各类研判场景及其他衍生场景中应用。

主权项：1.一种配电网状态实时分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：数据获取；基于数据中台获取来自调控云、配电自动化主站、用电信息采集系统的停、复电事件及量测数据，包括10kV主线、10kV支线、配电台区、用户的停、复电事件和电压、电流、功率量测数据；基于业务中台获取来自PMS3.0即电网资源业务中台和营销2.0系统的变电站、10kV线路、开关、配电台区、用户台账和拓扑数据；步骤S2：数据预处理；对步骤S1中获取的停、复电事件及量测数据进行归一化处理；建立存储数据容器，按照停电事件的发生时间将停、复电事件插入存储数据容器，与变电站-10kV线路-配电台区-用户拓扑进行关联，形成动态存储数据容器；步骤S3：基于节点双向互校的停、复电精准研判；构建实时停、复电精准研判模型，利用动态存储数据容器，将停、复电事件自下而上推导补全，将实时事件进行分层和节点定位；通过拓扑树的推导，研判开关状态变化及影响范围，进一步研判故障类型和故障原因；步骤S3的具体过程为：步骤S3.1：数据分流；具体的，对动态存储数据容器中的每一类停电事件，根据来源和类型进行标记；设置六位事件标记te，第一位到第六位分别表示变电站及上级停电事件、10kV主线停电事件、10kV支线停电事件、配电台区停电事件、用户停电事件以及用户停电事件生成的低压停电事件，每一位赋值0、1、2，分别表示非此类事件、原生停电事件和推导生成事件；当te=‘000021’，表示由用户停电事件生成的低压停电事件，当te=‘002100’，表示由配电台区停电事件生成的10kV支线停电事件；根据事件类型进行标记，建立数据分流通道，所述数据分流通道包括台区内事件分流通道tg、线路内事件分流通道le和上级停电事件分流通道sn；所述台区内事件分流通道tg包括用户停电事件和低压停电事件，线路内事件分流通道le包括配电台区停电事件、10kV主线停电事件和10kV支线停电事件，上级停电事件分流通道sn包括10kV主线停电事件和经过研判的10kV支线停电事件即生成的事件；步骤S3.2：建立停电事件节点归并模型；定义停电事件节点归并模型为d2u1，停电事件节点归并模型的具体规则为：通过建立的数据分流通道，从动态存储数据容器中取出目标数据，所述目标数据为当前时间t不超过设定阈值dt的数据，当目标数据中的停电事件为无同一变电站-10kV线路-配电台区-用户网络拓扑下的上级停电事件，对目标数据按照对象去重，统计目标数据中的唯一事件数量sf，当唯一事件数量未达到要求，则返回空值，否则根据动态存储数据容器中事件数量的增加更新目标事件在同一级事件分流通道中的比例n，当未达到限定的比例ro时，即n＜ro，返回空值，直至n≥ro，开始升级归并事件；当目标数据中的停电事件为同一站-线-变-户网络拓扑下的更上级停电事件，则将本级事件标记为更上级停电事件的子事件，放入对应的事件簇中，并屏蔽本级事件，10kV支线停电事件归并入变电站及上级停电事件、10kV主线停电事件的事件簇中，以此类推完成台区停电事件、低压停电事件、用户停电事件的归并；步骤S3.3：停电事件的升级及归并；通过将动态存储数据容器中的原生停电事件，推送至分流通道进行实时分类聚合研判，研判结果在动态存储数据容器中更新，生成最终事件；步骤S3.4：停电事件的准确性校正：对于原生停电事件，通过除原生停电事件外的其他信息的相互校核来验证准确性；步骤S3.5：研判结果的补充：在故障精准研判基础上，补充除停、复电事件以外的信息来源，扩充研判范围；步骤S3.6：研判结果存储：将完成研判生成的最终事件存储到建立的结果库中，生成最新研判事件；步骤S3.3的具体过程为：步骤S3.31：用户事件升级：1升级配电台区停电事件，对于事件类型为‘000001’的用户停电事件，进入台区内事件分流通道tg，并通过步骤S3.2建立的停电事件节点归并模型对用户停电事件进行升级归并，当相同配电台区下的配电台区停电事件数量大于第一事件数量预设值u1，且停电用户与该配电台区用户数之比超过第一比例预设值n1，生成事件类型te＝‘000201’的配电台区停电事件，并进入线路内事件分流通道le；2升级用户停电事件，对于事件类型为‘000001’的用户停电事件，当相同配电台区下的配电台区停电事件数量大于第二事件数量预设值u2，且不满足配电台区停电事件升级条件，生成事件类型te＝‘000021’的低压停电事件；步骤S3.32：配电台区事件升级：1升级10kV主线停电事件，对于停电事件类型为te＝[‘000100’,‘000201’]的配电台区停电事件，进入线路内事件分流通道le，并对配电台区停电事件进行升级归并，当同一线路下的配电台区停电事件数量达到第三事件数量预设值u3，且停电的配电台区数量与线路下所有配电台区数量之比达到第二比例预设值n2，生成事件类型te＝‘020100’的主线停电事件，并进入上级停电事件分流通道sn；2升级10kV支线停电事件，对于进入线路内事件分流通道le的配电台区停电事件，当同一线路下的配电台区停电事件数量达到第四事件数量预设值u4时，进一步研判停电的配电台区数量占比，当停电的配电台区数量与线路下所有配电台区数量之比达到第三比例预设值n3，同时不满足10kV主线停电事件升级条件时，生成事件类型te＝‘022100’的特殊支线停电事件，并进入上级停电事件分流通道sn，否则生成事件类型te＝‘002100’的10kV支线停电事件；步骤S3.33：线路停电事件升级：对于停电事件类型为te＝[‘010000’,‘020100’,‘022100’]的10kV主线停电事件、特殊支线停电事件，在上级停电事件分流通道sn中进行升级归并，当同一变电站或同一母线下的10kV主线停电事件及特殊支线停电事件所属的不同10kV主线停电事件的数量达到第五事件数量预设值u5，停电的线路对应10kV主线数量在该变电站或同一母线下占比达到第四比例预设值n4，且所有参与升级的事件来源均为te＝‘010000’的10kV主线停电事件，则生成事件类型te＝‘210000’的上级停电事件，否则生成事件类型te＝‘200100’的上级停电事件；步骤S3.34：升级后的事件更新：事件升级后，将事件簇内的所有非最高级停电事件标记为子事件，并在事件发布时被屏蔽，当最高级事件为原生停电事件，则仍沿用原生停电事件唯一标识ei，当为升级后生成的事件，则在升级时自动生成升级后生成的事件唯一标识ei，并在动态存储数据容器中插入升级后生成的事件；升级归并后的事件时间es为事件簇的事件时间平均值，按照最后一次升级归并的时间更新事件簇的ue，并插入动态存储数据容器中；步骤S3.4的具体过程为：步骤S3.41：生成闪停事件：动态存储数据容器中包含停电事件和复电事件，复电事件包括停电时间es以及复电时间et，当步骤S3.2获取目标事件时取到同一设备的停电事件和复电事件，且事件的et＞es，则标记为闪停事件；当步骤S3.3升级归并得到的停电事件所包含的停电事件的事件簇中有占比达到第五比例预设值n5的停电事件，满足闪停判断标准，则该事件簇所对应升级后的停电事件标记为闪停事件，并按照复电时间的平均值生成事件的复电时间et；步骤S3.42：原生停电事件的二次校核：在事件发布前对以下事件进行校核：1对于事件类型为te＝‘000100’的配电台区停电事件，根据事件来源，当为源端已校核的全台区停电事件，即事件本身包含台区停电事件和部分用户停电事件，则通过本次校核，当为台区终端停电事件，则校验配电台区停电事件的事件簇，当事件簇中包含的用户停电事件数量大于规定的事件数量预设值或停电用户与台区用户数之比达到规定的比例预设值，则通过配电台区停电事件的准确性校核；2对于事件类型为te＝‘000001’的用户停电事件，建立单用户停电事件通道，在该事件发布前且该事件未参与升级归并的情况下，将该事件存放在单用户停电事件通道，延长事件等待时间，补充召测用户电压电流数据，当召测用户电压或电流数据正常，则标记为不属实并删除，否则通过用户停电事件的准确性校核；步骤S3.5的具体过程为：步骤S3.51：雷击跳闸故障：获取来自雷电定位系统或气象局的实时源端地闪数据，对实时源端地闪数据去重清洗后形成落雷数据，建立雷击跳闸实时研判模型；1实时研判并建立落雷动态存储数据容器存储研判结果：10kV线路故障停电时，获取与故障停电发生时间es相差前后不超过Δlt的落雷数据，当在此时间段内有落雷数据，计算落雷与线路沿线杆塔的最近距离δlg，当该距离不超过经估算引起线路跳闸的最大落雷半径ltg，即满足δlg＜ltg，在落雷动态存储数据容器存储相关信息，包括停电事件id、停电线路、落雷事件id、落雷时间、雷击点坐标、雷电流幅值、最近杆塔及杆塔坐标，当满足δlg＜ltg的落雷不止一个，存储所有满足条件的落雷及线路沿线杆塔信息；2对于已完成步骤S3.1-步骤S3.4的10kV主线和10kV支线故障停电，在事件发布前，通过建立的雷击跳闸实时研判模型，统计满足条件的落雷数量，在停电事件研判结果中增加字段‘li’并赋值统计结果，增加字段‘lia’并存储与雷击点最近的g个线路沿线杆塔坐标；步骤S3.52：非自动化故障开关研判：对于10kV支线故障停电，当故障停电后动作开关为配电自动化开关，则停电事件中包含动作开关信息，当动作开关为非自动化开关，则停电事件中不包含动作开关信息，通过建立10kV线路-开关-配电台区拓扑树，计算支线停电影响的台区范围，推导拓扑树中的开关状态；步骤S3.53：通过多源数据的联合分析，研判小电流接地故障范围；1获取来自调控云的小电流接地故障告警eg，包括故障母线、故障时间；2通过配电自动化主站从数据中台接入设备信息，并利用一条10kV线路上多个设备研判的接地故障结果综合研判，当配电自动化主站上报的接地故障线路与变电站选线结果一致，表明对应10kV线路故障，确定故障线路后，当线路上多台配电自动化终端的选段一致率超过设定的阈值y，表明对应的10kV线路区段存在接地故障，完成接地故障的选线选段；3对于未装设选线、选段装置或变电站站内与配电自动化研判结果不一致的线路，当故障时为雷雨天气，获取一定区域内与小电流接地故障告警事件eg前后时间差不超过Δlg的落雷数据，计算该变电站母线下所有10kV线路杆塔附近的落雷数量和雷电流幅值，为雷击距离、落雷数量、雷电流幅值、雷击时间差参数赋权重，利用机器学习模型识别故障概率最大的配电线路及杆塔区段，完成接地故障的选线选段研判；步骤S35.4：故障停电与计划停电的区分：获取来自调度oms和智能化供电服务指挥系统已录入的停电计划，与研判的停电事件进行关联，当停电计划涵盖停电事件的范围，且停电事件属于计划当天，则该停电为计划停电，进行特殊标记，在发布故障停电时剔除；步骤S3.6的具体过程为：S36.1：数据存储模型：建立数据存储模型用于存储；所述数据存储模型的数据内容包括事件标识ei、组织关系、拓扑关系、非原生停电事件推导过程中的故障比例fr即停电用户在台区占比、停电台区在线路占比、停电线路在变电站占比、非原生停电事件影响范围fn即低压停电事件的影响用户和10kV支线停电事件的影响台区、停电时间es、复电时间et即未复电则为空值、最后更新时间ut和事件入库时间it；步骤S36.2：数据存储过程：计算已研判事件的等待时间，获取动态存储数据容器数据，筛选最后更新时间ut距当前时间超过设定的等待时间Δta的事件，等待时间根据不同的事件类型区分，满足条件的事件按照在动态存储数据容器中的前后顺序插入建立的结果库内，并存储在数据库中；步骤S36.3：消息发布：将研判完成的停电事件进行展示或通过互联网大区发布到客户端，通过互联网大区发布时，将研判结果经过内外网双向隔离装置穿透到互联网大区，发布时屏蔽敏感信息；步骤S4：停电范围实时研判；基于确定的时间范围，根据停、复电事件，利用线路、配电台区的地理位置信息研判仍在停电的范围和已复电的区域，并基于电网一张图进行展示。

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