【技术实现步骤摘要】
台区的箱表关系识别方法及系统、设备、存储介质
[0001]本专利技术涉及台区拓扑识别
，特别地，涉及一种台区的箱表关系识别方法及系统、设备、计算机可读取的存储介质。
技术介绍
[0002]随着电力行业迅速发展，用电需求的不断增加，电力行业趋于智能化、数字化、模型化。而目前的低压供电网络建设智能化水平较低，增加了电网日常运维的难度和工作量，影响用户的用电质量。智能电表是泛在电力物联网感知层中极为重要的传感终端，担负细粒度电能计量功能。基于智能电表的量测数据，除完成电能计费外，还可以实现用电行为分析、需求响应策略设计、电力市场电价制定等高级应用，支撑点位的数字化转型。目前，传统户表与表箱之间的关系是通过人工录入地址的方式进行箱表关系拓扑，但是该方法采用人工地址录入可能存在错误操作，不能对户表变动信息进行及时更改等问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了一种台区的箱表关系识别方法及系统、设备、计算机可读取的存储介质，以解决现有采用人工录入地址的方式进行箱表关系拓扑所存在的上述缺点。
[000...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种台区的箱表关系识别方法，其特征在于，包括以下内容：步骤S1：周期性冻结处于同一相位的每个用电户表的瞬时负荷数据，采用冻结窗口周期性冻结每个正常负荷表箱终端在该相位下的瞬时负荷数据，所述冻结窗口包括每个冻结时刻的前n秒和后n秒；步骤S2：基于多个用电户表在t时刻的瞬时负荷数据构建户表负荷矩阵，基于多个正常负荷表箱终端在t时刻对应的冻结窗口内的瞬时负荷数据构建冻结窗口内每个时刻的表箱负荷矩阵，共计2n+1个表箱负荷矩阵；步骤S3：针对t时刻的表箱负荷矩阵和户表负荷矩阵，引入两个矩阵的系数矩阵和偏差矩阵，采用二进制编码的遗传算法对系数矩阵进行选择操作，计算得到t时刻的偏差矩阵中每行累加和值最小时对应的目标系数矩阵；步骤S4：针对冻结窗口内剩余时刻对应的表箱负荷矩阵，将其分别与t时刻的户表负荷矩阵进行单独组合，重复执行步骤S3，计算得到冻结窗口内每个时刻的偏差矩阵中每行累加和值的最小值，从2n+1个最小值中筛选出最小者，并采用最小者对应的目标系数矩阵作为最优系数矩阵；步骤S5：采用多组数据重复执行步骤S3和步骤S4，若最优系数矩阵未发生变化，则基于最优系数矩阵得到多个用电户表和多个正常负荷表箱终端之间的归属关系。2.如权利要求1所述的台区的箱表关系识别方法，其特征在于，所述步骤S5还包括以下内容：若最优系数矩阵发生变化，即存在至少两个最优系数矩阵，则分别采用每个最优系数矩阵单独计算得到所有采样数据的偏差矩阵中每行累加和值的总和，从中筛选出最小者，并基于最小者对应的最优系数矩阵得到多个用电户表和多个正常负荷表箱终端之间的归属关系。3.如权利要求1所述的台区的箱表关系识别方法，其特征在于，还包括以下内容：步骤S6：采集处于同一相位的每个空户户表的电压数据和每个小负荷表箱终端在该相位下的电压数据，利用皮尔逊相关系数算法计算每个空户户表的电压数据与每个小负荷表箱终端的电压数据之间的电压相关性，找到与每个小负荷表箱终端具有最大相关系数的空户户表，若每个小负荷表箱对应的具有最大相关系数的空户户表不重复，则记录每个小负荷表箱终端下具有最大相关系数的空户户表，利用多组电压数据重复计算，若小负荷表箱终端对应的具有最大相关系数的空户户表保持一致，则将具有最大相关系数的空户户表对应归属于该小负荷表箱终端。4.如权利要求3所述的台区的箱表关系识别方法，其特征在于，所述步骤S6还包括以下内容：若每个小负荷表箱终端对应的具有最大相关系数的空户户表发生重复，或者，经过多组电压数据计算得到小负荷表箱终端对应的具有最大相关系数的空户户表不一致，则采用最大后验概率估计算法计算得到每个小负荷表箱终端下具有最大概率的空户户表，并将该空户户表对应归属于该小负荷表箱终端。5.如权利要求4所述的台区的箱表关系识别方法，其特征在于，还包括以下内容：步骤S7：采集所有未知归属关系的空户户表和所有已知归属关系的户表的电压数据，利用近邻算法计算得到与每个未知归属关系的空户户表的电压波形最邻近的已知归属关
系的户表，并将该未知归属关系的空户户表归属于该已知归属关系的户表所属的表箱终端。6.如权利要求5所述的台区的箱表关系识别方法，其特征在于，所述步骤S7中利用...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晶，高博瑞，张晶雨，
申请(专利权)人：北京市腾河科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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