一种基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法，属于智能电网技术领域。包括步骤1：从用电信息采集系统获取一个台区内所有电能表的日三相电压数据序列，构成日三相电压数据序列数据集；步骤2：基于电压相似度计算结果的聚类分析方法，根据电压数据序列相似度，以N为变量进行分支从属聚类分析，N为1～N

【技术实现步骤摘要】
一种基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法


[0001]本专利技术涉及一种基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法，属于智能电网
。

技术介绍

[0002]配电网是国民经济和社会发展的重要公共基础设施。近年来，我国配电网的建设投入不断加大，配电网发展取得显著成效，但用电水平相对国际先进水平仍有差距，城乡区域发展不平衡，供电质量有待改善。建设城乡统筹、安全可靠、经济高效、技术先进、环境友好的配电网络设施和服务体系一举多得，既能够保障民生、拉动投资，又能够带动制造业水平提升，为适应能源互联、推动“互联网+”发展提供有力支撑，对于稳增长、促改革、调结构、惠民生具有重要意义。
[0003]配电网是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿器及一些附属设施等组成的，在电力网中起分配电能作用的网络，它是国民经济和社会发展的重要公共基础设施。随着配电网的不断发展，电网供电设备种类越来越多，有关电网的数据、信息资料越来越复杂。配网的统计需要由各县汇到地级市的规划人员进行统计、分析，由于配电网数据量大、模型多，导致运维人员进行统计分析时的工作量大，周期长，也很难发现其中数据的问题，可能会产生以问题数据为原始量参与计算，导致配电网规划结果不够准确或者出现问题，对运行维护等带来困难。
[0004]低压配电台区是配电网的最小单元和数据源头，长期存在变线户连接档案混乱、停电事件主动感知水平低、线损异常定位自动化程度低、设备状态实时监测水平低等突出问题，进而引发了线损管理困难、抢修时间长、设备故障率高等一系列后果。其中拓扑识别的准确性是其他功能的基础，但是现有技术在缺少分支监测的前提下，无法实现低压配电网拓扑按照分支的细化识别，限制了故障的准确定位、线损的精益分析和阻抗的分段计算。同时当前智能电能表仅局限于远程自动化抄表，支撑台区运维的非计量型应用仍然乏力，应充分挖掘用电信息采集数据价值，支撑拓扑识别能力提升。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于，克服现有技术中存在的问题，提供一种基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法，能够充分挖掘用电信息采集系统数据价值，实现低压拓扑档案关系细化梳理和异常诊断。
[0006]为了解决上述问题，本专利技术的基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法包括如下步骤：
[0007]步骤1：从用电信息采集系统获取一个台区内所有电能表的日三相电压数据序列，构成日三相电压数据序列数据集；
[0008]步骤2：基于电压相似度计算结果的聚类分析方法，根据电压数据序列相似度，以N为变量进行分支从属聚类分析，N为1～N
max
的整数，并通过类轮廓系数评价方法，得到电能
表最优聚类结果；
[0009]步骤3：通过结果统计分析方法，根据表箱从属关系进行统计分析，得到电能表接入相别建档异常识别和电能表同源分支最优从属划分。
[0010]进一步的，步骤2中所述的以N为变量进行分支从属聚类分析具体包括如下步骤：
[0011]步骤2.1：从所有日三相电压数据序列数据集中，随机选择N个不同的日三相电压数据序列作为初始化聚类中心点；
[0012]步骤2.2：计算日三相电压数据序列数据集中每个电压数据序列与每个聚类中心点的距离L(X
m
，Y
n
)，
[0013]其中X
m
为电能表电压数据序列，Y
n
为聚类中心点电压数据序列，m为电能表电压数据序列的序号，n为聚类中心点电压数据序列的编号，n为1～N的正整数，m为1～M的正整数，M为电能表的数量，且与日三相电压数据序列的数量相同；
[0014]步骤2.3：将对应的n作为m的从属聚类编号，从而得到m＝1～M 所有日三相电压数据序列的数量的从属聚类编号；
[0015]步骤2.4：求取每个聚类编号下对应的序列的均值作为新的聚类中心点，计算新的聚类中心点与原聚类中心点的距离L(Y
′
n
，Y
n
)，其中Y
′
n
为新聚类中心点电压数据序列，Y
n
为原聚类中心点电压数据序列；
[0016]步骤2.5：当步骤2.4中计算的所有距离均小于设定值时则结束并导出N为变量的分支从属聚类分析结果；否则，将所有新聚类中心点替换原聚类中心点，并重复步骤2.2至步骤2.5。
[0017]进一步的，步骤2.2中所述的L(X
m
，Y
n
)计算公式如下：
[0018][0019]式中，x
m，i
为第m个电能表电压数据序列的第i个数据，y
n，i
为第n个聚类中心点电压数据序列的第i个数据，i为1～S的正整数，S为电压数据序列的维度。
[0020]进一步的，步骤2.3中所述L(Y
′
n
，Y
n
)的计算公式如下：
[0021][0022]y
′
n，i
为编号为n的新聚类中心点电压数据序列的第i个数据，y
n，i
为第n个原聚类中心点电压数据序列的第i个数据。
[0023]进一步的，步骤2.5中所述的设定值为0.01。
[0024]进一步的，步骤2中所述类轮廓系数评价方法，包括以下步骤：
[0025]步骤2.6：用以下公式对N为变量的分支从属聚类分析结果进行评价，得到评价值R
N
，
[0026][0027]其中，N为1～N
max
的整数，a(m)为m的电能表电压数据序列到相同聚类内其他序列的距离的平均值，b(m)为m的电能表电压数据序列到其他聚类的距离的最小值；
[0028]步骤2.7：取对应的N为最优的聚类数量，对应的聚类结果为电能表最优聚类结果。
[0029]进一步的，步骤3中所述结果统计分析方法具体为：
[0030]根据最优聚类结果，当每个聚类中电能表的接入相别与聚类内50％以上接入相别不同，则该电能表的接入相别建档异常；
[0031]剔除接入相别异常电能表后，将最优结果中从属于相同电能表箱的聚类进行合并，属于相同聚类的电能表为从属于一个分支，得到电能表同源分支的最优从属划分。
[0032]本专利技术的有益效果是：无需增加分支监测设备，仅通过用采数据进行数据关联分析即可细化低压配电网拓扑、识别异常建档的电能表接入相别，有助于提升配电网的档案管理能力和运维能力。
附图说明
[0033]图1为本专利技术基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法的流程图。
具体实施方式
[0034]现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。
[0035]如图1所示，本专利技术的基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法包括如下步骤：
[0036]步骤1：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：从用电信息采集系统获取一个台区内所有电能表的日三相电压数据序列，构成日三相电压数据序列数据集；步骤2：基于电压相似度计算结果的聚类分析方法，根据电压数据序列相似度，以N为变量进行分支从属聚类分析，N为1～N
max
的整数，并通过类轮廓系数评价方法，得到电能表最优聚类结果；步骤3：通过结果统计分析方法，根据表箱从属关系进行统计分析，得到电能表接入相别建档异常识别和电能表同源分支最优从属划分。2.根据权利要求1所述的基于电压相似度聚类的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，步骤2中所述的以N为变量进行分支从属聚类分析具体包括如下步骤：步骤2.1：从所有日三相电压数据序列数据集中，随机选择N个不同的日三相电压数据序列作为初始化聚类中心点；步骤2.2：计算日三相电压数据序列数据集中每个电压数据序列与每个聚类中心点的距离L(X
m
，Y
n
)，其中X
m
为电能表电压数据序列，Y
n
为聚类中心点电压数据序列，m为电能表电压数据序列的序号，n为聚类中心点电压数据序列的编号，n为1～N的正整数，m为1～M的正整数，M为电能表的数量，且与日三相电压数据序列的数量相同；步骤2.3：将对应的n作为m的从属聚类编号，从而得到m＝1～M所有日三相电压数据序列的数量的从属聚类编号；步骤2.4：求取每个聚类编号下对应的序列的均值作为新的聚类中心点，计算新的聚类中心点与原聚类中心点的距离L(Y
′
n
，Y
n
)，其中Y
′
n
为新聚类中心点电压数据序列，Y
n
为原聚类中心点电压数据序列；步骤2.5：当步骤2.4中计算的所有距离均小于设定值时则结束并导出N为变量的分支从属聚类分析结果；否则，将所有新聚类中心点替换原聚类中心点，并重复步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：严永辉，李新家，熊政，喻伟，马云龙，王黎明，周惯衡，廖贺，吴甲，赵磊，王淑云，于怡，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：