【技术实现步骤摘要】
一种基于电压关联特性的低压台区相户关系识别方法
本专利技术涉及电力低压配电网
,尤其涉及一种基于电压关联特性的对低压台区相户关系进行识别的方法。
技术介绍
当前低压配电网智能化发展受限于低压配电网物理拓扑连接信息的缺失或不准确。缺乏准确的低压拓扑关系会导致三相不平衡治理困难,线损统计异常,停电抢修不及时等问题。低压配电网拓扑识别是当前电网公司亟需解决的重要问题。用户相序连接关系作为低压拓扑识别的重要一环,受到了广泛的关注。传统方法包括人工检测、安装信号接收设备等。人工检测的方法耗时、低效且容易出现错误。信号接收设备准确性高,但设备投入资金和后期的运维压力大。数据分析法具备改造量小,投入产出比大等优点,已成为解决低压台区拓扑识别的户变关系校验和用户相序识别问题的重要技术方向。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决用户数据不完整时低压台区相户关系识别问题,有助于提高电网企业运行效益和客户满意度指标。受限于潮流约束,电气距离近的用户存在电压关联特性,同时用户与所在相序的低压母线间也存在关联特性。基于此,本专利技术首先利用用户间的电压关联特性,对用户进行归类。进一步,利用用户与低压台区低压侧三相母线电压关联特性确定初始相户关系。最后,根据用户间的电压关联特性校核上述初始相户关系,得到最终的相户关系识别结果。相对于其他识别方法,本专利技术仅利用电压数据,能够在不增加额外终端设备的前提下,解决用户数据不完整时低压台区用户关系识别问题,因此本专利技术具有操作方便、减少电力公司人力成本、提 ...
【技术保护点】
1.一种基于电压关联特性的低压台区相户关系识别方法,其特征在于,包括以下步骤:/n(1)采集待识别用户以及所述待识别用户所在低压台区低压侧三相母线的电压时序数据;/n(2)计算用户间的电压时序曲线相关性系数,将用户与其电压时序曲线相关性数值最大的用户归为一类,形成用户类别集合Ω
【技术特征摘要】
1.一种基于电压关联特性的低压台区相户关系识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)采集待识别用户以及所述待识别用户所在低压台区低压侧三相母线的电压时序数据;
(2)计算用户间的电压时序曲线相关性系数,将用户与其电压时序曲线相关性数值最大的用户归为一类,形成用户类别集合Ωcla;
(3)基于用户类别集合Ωcla,根据用户与低压台区低压侧三相母线电压关联特性确定初始相户关系;
(4)根据用户间的电压关联特性校核初始相户关系,得到最终的相户关系识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于电压关联特性的低压台区相户关系识别方法,其特征在于,所述步骤(2)中的计算用户间的电压时序曲线相关性系数,将用户与其电压时序曲线相关性数值最大的用户归为一类,形成用户类别集合Ωcla,具体为:
步骤(2-1):计算低压台区抄表目录所包含用户之间的电压曲线相关系数矩阵R,矩阵第u行元素即为用户u与所有用户的电压时序曲线相关性系数;
其中,r11、ruu、rvv、rMM分别表示用户1、用户u、用户v、用户M与其自身的电压时序曲线相关性系数,均为1;r1M表示用户1与用户M之间的电压时序相关性系数;rM1表示用户M与用户1之间的电压时序相关性系数;M表示低压台区抄表目录所包含用户总数;Θ为低压台区抄表目录所包含用户;ruv=rvu,代表用户u与用户v之间的电压时序相关性系数,具体为:
式中,分别为用户u、v在时刻t的电压值,u、v∈Θ,t=1,2,…,T;
步骤(2-2):基于矩阵R,将每个用户与除自身外电压曲线相关性最大的用户分成一类,共得到Q个双表分类;
步骤(2-3):将包含相同用户的分类作并集处理,最终得到共包含N个类别的用户类别集合Ωcla,用户分类结束。
3.根据权利要求1所述的一种基于电压关联特性的低压台区相户关系识别方法,其特征在于,所述步骤(3)中的基于用户类别集合Ωcla,根据用户与低压台区低压侧三相母线电压关联特性确定初始相户关系,具体包括:
步骤(3-1):分别对每个用户的电压求取平均值,如下所示,
式中,为用户u在计量周期T内的电压平均值;为用户u在时刻t的电压值,t=1,2,…,T;
对用户类别集合Ωcla,提取各个分类中电压平均值最大的用户构成用户集合ξ,此时ξ中的元素为每个分类中最靠近首端的用户;
步骤(3-2):计算ξ中每个用户与低压台区低压侧三相母线的电压时序曲线相关性系数,得到矩阵R1,
式中,rA,ξ(h)、rB,ξ(h)和rC,ξ(h)分别为集合ξ中第h个用户与低压台区低压侧A、B、C三相母线的电压时序...
【专利技术属性】
技术研发人员:周来,张勇军,李钦豪,弈应棋,刘斯亮,黄向敏,黄春艳,曹伟,江浩侠,
申请(专利权)人:华南理工大学,广州市奔流电力科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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