Distribution automation data unanimity improvement based on confidence method
LIUJian1，2，DONGHai－peng2，YANG Wen－yu1
(1．Xi’an University of Technology，Xi’an 710048 China；2．Shaanxi Galxy Electric Power Automation Co．，LTD．，Xi’an，710075，China)
Abstract：Anewmethod toidentify and correct bad dataisputforward based on dataconfidence．The unanimity ofdatain a distribution au－tomation systemcan be greatly improved even in the case ofbadly lacking ofrealtime data．Basicregularities of a distribution systemare dis－cussed，based on which，bad data can be identified．Aconceptof data confidenceis established together with the approach of adjusting dataconfidence dynamically．The dataidentification and correction methodsforsingle bad data and a group of bad data are detailed．An exampleisgiven toillustratethe proposed method．
Key words：distribution automation system；feederaotomation；bad data identification and correction
1 引言
在配电自动化系统中，为了减少数据处理工作量、避免自动化系统淹没在数据的海洋，同时为了降低建设费用，一般仅对柱上馈线开关进行测控，而不对配电变压器进行量测，或仅对少数重要的配电变压器进行测量，造成量测点不充足的实际情况，因此采用状态估计法进行配电网不良数据的辩识和修正比较困难。
文献［1］提出将柱上开关看作节点，将相邻两个节点间的馈线和配电变压器综合看作边的配电网简化模型，文献［2］在此基础上提出例行辩识、突变量启动辩识和通信中断辩识三种配电网不良数据辩识和结线分析的方法，能够在个别数据受到干扰时，得出正确的配电网拓扑结构。但是上述文献未论述对配电网沿线电压降落以及流过各个柱上开关的电流等遥测数据中的不良数据进行辩识和修正的方法。
本文提出一种数据可信度法，可以利用有限的量测数据提高配电自动化系统遥测数据一致性。
2 配电网的基本规律
对于多分段的开环运行状态配电网，在没有用户发电和过补偿并联电容器，并且沿线负荷功率因数相差不大的情况下，显然具有下列规律：
［规律1］ 从电源至末梢方向，沿线电压幅值逐渐降低；
［规律2］ 流过某个开关的电流幅值一般应大于该开关的所有下游相邻开关流过的电流幅值之和。
例如对于图1所示的配电网，UA～UE分别为节点(开关)A～E处的电压幅值，IA～IE分别为流过节点(开关)A～E的电流幅值，图中的箭头代表馈线段沿线供出负荷的潮流方向。
考虑到客观存在的量测误差，实际中上述关系可这样处理：
其中:eA～eE分别为考虑到量测误差后UA～UE的绝对修正因子，iA～iE分别为考虑到量测误差后IA～IE的绝对修正因子，它们都是接近于0的正数。δeA～δeE分别为考虑到量测误差后UA～UE的相对修正因子，δiA～δiE分别为考虑到量测误差后IA～IE的相对修正因子，它们都是小于1的数。
3 数据可信度
定义节点i的数据可信度为Rb(i)，它的取值范围为0～1，初始值设为1，Rb越大则表示数据越可信。可以将Rb(i)分为RbV(i)和RbI(i)，分别反映该节点处的电压和流过该节点的电流的可信度。
［规则1］ 当某几个节点的量测数据之间违背［规律1］或［规律2］时，这些节点的数据可信度每次分别减Δrb1(一般可取0．05～0．15)，但不使数据可信度小于0．0；当某几个节点的量测数据符合［规律1］或［规律2］时，这些节点的数据可信度每次增加Δrb2(一般可取0．1～0．2)，但不使数据可信度超过1．0。
［规则2］ 若某个节点的数据不仅与其父节点或子节点的数据之间违背两条规律，而且还与其爷节点或孙节点的数据之间违背两条规律，或者若某个节点存在多个子节点，并且该节点的数据和它的所有子节点的数据之间均违背规律1，则该节点的数据可信度每次减Δrb3(一般可取0．2～0．4)，而其相邻节点的数据可信度不变。
当节点量测数据同时符合［规则1］和［规则2］的处理条件时，按照［规则2］进行处理。
［规则3］ 设置数据不可信阈值Rb-no(一般可取0．2～0．5)，当某个节点的数据可信度低于Rb-no时，则该节点存在不良数据，启动对该节点的修正过程；
设置数据可信阈值Rb-yes(一般可以取0．9～0．95)，当某个节点的数据可信度高于Rb-yes时，则该节点的数据是可以信赖的。
4 不良数据修正过程
4．1 单个节点的不良数据修正过程
当某个节点的数据可信度低于Rb no，而其相邻节点的数据可信度均在Rb yes之上时，可以这样进行单个节点的不良数据修正：
假设节点m的数据需要修正，节点n为其父节点，节点i、j、k为其子节点，则修正公式分别如式(1)和(2)所示
4．2 多个节点构成的区域的不良数据修正过程
当组成一片区域的多个节点的数据可信度低于Rb-no，而其相邻节点的数据可信度均在Rb-yes之上时，进行多个节点构成的区域内的不良数据修正。
假设由节点m1、m2…m构成的区域内的数据需要修正，节点n为该区域的父节点，节点i1、i2…iL为该区域的子节点。对于区域内的各个节点，引入“层”的概念：
定义沿着潮流的方向，从一个区域的父节点到区域中某一个开关节点i所途经的开关节点数目num＿sw＋1为到节点i的间距(distance)。定义区域内间距为h的所有开关节点处于该区域的第h层(hierarchy)。
式 (3)中，Δu为区域内每一层的平均电压降落值，H为该区域的总层数。
式(5)中，Δi为区域内每一层供出的平均负荷。
当节点m的数据可信度低于Rb-no，而其部分相邻节点的数据可信度在Rb-yes之下时，可以将这些节点与节点m一同组成一片区域，使该区域的相邻节点的数据可信度均在Rb-yes之上，然后采用多个节点构成的区域的不良数据修正过程进行处理。当组成一片区域的多个节点的数据可信度低于Rb-no，而其部分相邻节点的数据可信度在Rb-yes之下时，也可以采用类似的方法处理。
当一片存在不良数据的区域或一个节点的父节点或子节点没有量测数据时，可以采用其下游或上游的平均电压降落来进行不良数据修正；或者采用离不良数据区域最近的数据可信度在R
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