基于计量数据联合分布的用户无功补偿异常感知

张傲; 苏盛; 艾渊; 景彪; 李彬; 杨洪明

doi:10.7500/AEPS20221117003

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基于计量数据联合分布的用户无功补偿异常感知

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于计量数据联合分布的用户无功补偿异常感知
- Perception of Abnormal Compensation for User Reactive Power Based on Joint Distribution of Measurement Data
- 电力系统自动化 2023年47卷第16期页码：142-151
- 作者机构：
  
  1.电网防灾减灾全国重点实验室(长沙理工大学),湖南省长沙市 410114
  2.云南电网有限责任公司计量中心,云南省昆明市 650051
  3.云南电网有限责任公司玉溪供电局,云南省玉溪市 653101
- 作者简介：
  
  张傲(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配用电数据驱动的异常检测。E-mail:2741237665@qq.com
  苏盛(1975—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：配用电数据驱动的异常检测、电力气象灾害分析与电力系统网络安全防护。E-mail：eessheng@163.com
  艾渊（1989—），男，工程师，主要研究方向：营销计量大数据分析。E-mail:786057844@qq.com
  李彬(1993—)，男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：配用电数据驱动的异常检测与电力气象灾害分析。E-mail：libin2021666@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(71931003);湖南省教育厅重点项目(19A011)
- DOI：10.7500/AEPS20221117003
  中图分类号：
- 收稿：2022-11-17，
  
  修回：2023-04-03，
  
  网络出版：2023-06-25，
  
  纸质出版：2023-08-25
- 稿件说明：
移动端阅览
张傲,苏盛,艾渊等.基于计量数据联合分布的用户无功补偿异常感知[J].电力系统自动化,2023,47(16):142-151.

ZHANG Ao,SU Sheng,AI Yuan,et al.Perception of Abnormal Compensation for User Reactive Power Based on Joint Distribution of Measurement Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(16):142-151.
张傲,苏盛,艾渊等.基于计量数据联合分布的用户无功补偿异常感知[J].电力系统自动化,2023,47(16):142-151. DOI： 10.7500/AEPS20221117003.

ZHANG Ao,SU Sheng,AI Yuan,et al.Perception of Abnormal Compensation for User Reactive Power Based on Joint Distribution of Measurement Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(16):142-151. DOI： 10.7500/AEPS20221117003.

摘要

工商业用户数量庞大，因缺乏必要的专业知识而难以及时感知无功补偿故障异常，容易长期带病运行，降低用电功率因数、推高用能成本。利用用户无功补偿装置正常运行时会将功率因数控制在目标区间、有功负荷和功率因数具有大致固定的联合分布的特点，提出基于计量数据联合分布的用户无功补偿异常感知方法。首先

基于用户计量数据生成有功功率和功率因数的频数分布矩阵，以此表征用户无功补偿装置的运行状态；然后

应用二维卷积神经网络对正常和故障时的样本频数分布矩阵集进行训练和测试；当待检日样本的频数分布矩阵被模型诊断为异常标签时，认为当日无功补偿装置处于故障异常状态。基于现场故障数据的测试分析表明，所提方法在准确率及误检率上均有较好的表现，可及时提示用户修复设备、提高用电能效。

Abstract

The number of industrial and commercial users is huge

and it is difficult to perceive the abnormal reactive power compensation fault in time due to the lack of necessary professional knowledge

which is easy to cause operating with defect for a long time

reducing the power factor of electricity consumption and increasing up the cost of energy consumption. Taking advantages of the characteristics of controlling the power factor in the target range and the active load and power factor having roughly fixed joint distribution during the normal operation of the user reactive power compensation device

a perception method of abnormal compensation for user reactive power based on the joint distribution of measurement data is proposed. First

the frequency distribution matrix of active power and power factor is generated based on the user metering data

so as to characterize the operation status of the reactive power compensation device for the user. Then

the two-dimensional convolutional neural network (CNN) is applied to train and test the sample frequency distribution matrix sets in normal and failure conditions. When the frequency distribution matrix of the sample to be inspected is diagnosed as an abnormal label by the model

it is considered that the reactive power compensation device on that day is in an abnormal fault state. The test analysis based on the field fault data shows that the proposed method has good performance in accuracy and false detection rate

which can prompt users to repair the equipment and improve the power efficiency in time.

关键词

Keywords

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