一种基于特征信息相关性的智能低压配电台区拓扑识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于特征信息相关性的低压配电台区拓扑识别方法，基于智能融合终端并结合高速电力载波通信技术，构建低压配电台区拓扑识别架构系统；提取并分析智能监测单元在各分支箱、智能电表箱和用户侧所采集的特征数据集，计算得出台区内各分支进出线特征信息之间的相关性；结合台区内各节点信噪比以及过零点相位偏移量，再根据进出线的特征信息相关性，利用智能融合终端对台区内户变关系、相序关系和低压拓扑关系进行综合分析，结合边缘计算实时更新台区低压拓扑图。本发明专利技术提高了低压配电台区拓扑自动识别的精度和效率，并实现了低压站区拓扑识别的动态管理，为低压侧线路的故障诊断提供了有效的智能监测手段，减少了人工检查和运维周期。工检查和运维周期。工检查和运维周期。

【技术实现步骤摘要】
一种基于特征信息相关性的智能低压配电台区拓扑识别方法


[0001]本专利技术属于低压配电台区网架结构及其从属关系的管理领域，涉及一种基于特征信息相关性的低压配电台区拓扑识别方法。

技术介绍

[0002]低压配电系统是电力系统的重要组成部分，直接影响到用电的可靠性。近年来，为了满足生活和生产的需要，台区内低压设备的数量逐渐增加，设备种类逐渐丰富。若不能够详细、准确的获得用变电信息和拓扑线路的等级关系，则进行台区内故障位置的判断、线损异常的分析和拓扑结构的识别将非常困难。虽然目前台区内已有大量具备设备状态采集和外部通信能力的低压电气设备，但相关运维部门仍无法详细获得低压配电台区内各电气分支的电压、电流和功率功耗等关键数据，低压配电台区拓扑识别仍然是配电物联网信息采集的关键问题。
[0003]传统低压配电台区拓扑关系的识别主要依靠人工观测和手工绘制。操作员将现场调查与区域设备表相结合，以搜索从用户仪表箱到变压器的更高级别设备，但由于其精度较低，并且感知拓扑实时变化的识别时间较长，手动绘制方法仅适用于简单的区域结构。也有学者将聚类算法和相关分析算法应用在台区的拓扑识别方法中，从需求侧用户的智能电表数据中挖掘数据，验证用电变压器关系的准确性，识别用户的相位，但这种识别算法需要更多的数据样本和具有一定计算能力的设备，实时性较差。目前，随着越来越多智能融合终端及智能监测设备安装在配电台区当中，通常利用各类用电信息采集或能效监测终端将自身的终端识别码通过低压电力线传输功率信号至通信集中器，将集中器中收集到的信息传送至云端进行计算分析，对台区进行综合管理。这种方法能够有效减少对人工检查和运维的需求，并能进行拓扑自动识别，但需要提前已知各个监测终端自身的终端识别码与监测终端间的对应关系，且云端信号的传输易受外部环境干扰，延时性较高。除此之外，现有智能台区的识别方法大多仅利用采集到的单一电力特征信号进行计算判别，无法对具有复杂结构和复杂运行情况下的台区进行准确识别，具有一定的缺陷和局限性。因此，需要对低压配电台区拓扑识别方法进行改进，提高拓扑自动识别的精度和效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术为解决传统低压配电台区拓扑识别方法中的各种问题，减少人力成本和人为误操作可能性，提高台区拓扑自动识别的精度和运行管理效率，提供了一种基于特征信息相关性的低压配电台区拓扑识别方法。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案具体如下：
[0006]一种基于特征信息相关性的低压配电台区拓扑识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0007]步骤一：基于一个台区智能融合终端和多个智能监测单元，结合高速电力载波通信技术，构建低压配电台区拓扑识别的网络架构；
[0008]步骤二：所述智能融合终端根据智能监测单元上传的进出线特征信息集合C
X
＝[C1…
C
i
…
C
m
]T
、C
Y
＝[C1…
C
i
…
C
m
]T
计算C
X
集合和C
Y
集合中特征信息之间的相关性，根据特征信息的相关性判定特征信息所对应的进出线彼此是否为电气连接关系，智能融合终端根据判定结果作进一步本地计算和分析，最终得出台区拓扑结构；
[0009]步骤三：所述智能监测单元分别对各分支节点进行过零时刻、电力线载波通信能量和噪声能量的采集并上传至智能融合终端，智能融合终端根据所采集数据分别计算得出各分支箱节点和智能电表箱节点在相同时刻的过零点相位差值以及信噪比，根据过零点相位差值以及信噪比判断节点对应的分支箱或智能表箱是否属于同一分支，智能融合终端根据过零点相位差值和SNR的值进行边缘计算，生成低压配电台区拓扑连接表，得出台区拓扑结构；
[0010]步骤四：所述智能融合终端通利用相似度综合分析判别步骤二和步骤三计算所得台区拓扑结构的正确可靠性，最终实现整个台区的拓扑识别。
[0011]进一步的，所述步骤一中构建的低压配电台区拓扑识别的网络架构具体为：
[0012]智能融合终端安装在变压器低压出线侧，智能监测单元安装在分支节点和用户智能电表箱，智能融合终端和智能监测单元均具有电力载波通信功能，整个低压配电台区的拓扑网络采用一主多从的组网方式；一、二级支路分支和智能电表箱分别设置智能监测单元，对配电分支箱进出线、智能电表箱进出线及用户进线的电压、电流、功率、停电状态、带电状态进行实时监测，得到实时监测数据，并通过电力载波通信将所监测的数据上传至智能融合终端，智能融合终端再根据搜集的各智能监测单元的实时数据进行综合对比判断，从而完成台区配网拓扑识别。
[0013]进一步的，所述步骤二中所述智能融合终端根据智能监测单元上传的进出线特征信息集合C
X
＝[C1…
C
i
…
C
m
]T
、C
Y
＝[C1…
C
i
…
C
m
]T
计算C
X
集合和C
Y
集合中特征信息之间的相关性，根据特征信息的相关性判定特征信息所对应的进出线彼此是否为电气连接关系，具体步骤为：
[0014]步骤2.1：设台区内有N条分支、智能表箱和用户进线，以及L条出线，智能监测单元采集的实时特征信息为：
[0015][0016]式中：C
i
是第i个采集点的特征信息集，主要包括电流I、有功功率P、无功功率Q、功耗W；m是信息采集总数，取为10～20；N个进线数据集表示为C
X
＝{C
x1
、C
x2
、
…
、C
xN
}，L个出线数据集表示为C
Y
＝{C
y1
、C
y2
、
…
、C
yL
}。
[0017]步骤2.2：对步骤2.1中采集的台区内各进出线特征信息进行平均化处理，以克服由于智能监测单元采集时间不同步导致的数据误差：
[0018][0019]式中：X
av
和Y
av
分别为平均化处理后的特征数据集合；f
ix
、f
iy
分别表示进出线特征信息的标幺值；
[0020]步骤2.3：引入相关性系数ξ，计算步骤2.2中X
av
集合和Y
av
集合中信息之间的相关性：
[0021][0022]式中：T
xy
表示X
av
和Y
av
所对应C
X
和C
Y
两组数据的相关性集合，集合内各数值范围为0～100％，根据T
xy
集合中数值的大小是否为1，判定C
X
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于特征信息相关性的低压配电台区拓扑识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：基于一个台区智能融合终端和多个智能监测单元，结合高速电力载波通信技术，构建低压配电台区拓扑识别的网络架构；步骤二：所述智能融合终端根据智能监测单元上传的进出线特征信息集合C
X
＝[C1…
C
i
…
C
m
]
T
、C
Y
＝[C1…
C
i
…
C
m
]
T
计算C
X
集合和C
Y
集合中特征信息之间的相关性，根据特征信息的相关性判定特征信息所对应的进出线彼此是否为电气连接关系，智能融合终端根据判定结果作进一步本地计算和分析，最终得出台区拓扑结构；步骤三：所述智能监测单元分别对各分支节点进行过零时刻、电力线载波通信能量和噪声能量的采集并上传至智能融合终端，智能融合终端根据所采集数据分别计算得出各分支箱节点和智能电表箱节点在相同时刻的过零点相位差值以及信噪比，根据过零点相位差值以及信噪比判断节点对应的分支箱或智能表箱是否属于同一分支，智能融合终端根据过零点相位差值和SNR的值进行边缘计算，生成低压配电台区拓扑连接表，得出台区拓扑结构；步骤四：所述智能融合终端通利用相似度综合分析判别步骤二和步骤三计算所得台区拓扑结构的正确可靠性，最终实现整个台区的拓扑识别。2.根据权利要求1所述的一种基于特征信息相关性的低压配电台区拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤一中构建的低压配电台区拓扑识别的网络架构具体为：智能融合终端安装在变压器低压出线侧，智能监测单元安装在分支节点和用户智能电表箱，智能融合终端和智能监测单元均具有电力载波通信功能，整个低压配电台区的拓扑网络采用一主多从的组网方式；一、二级支路分支和智能电表箱分别设置智能监测单元，对配电分支箱进出线、智能电表箱进出线及用户进线的电压、电流、功率、停电状态、带电状态进行实时监测，得到实时监测数据，并通过电力载波通信将所监测的数据上传至智能融合终端，智能融合终端再根据搜集的各智能监测单元的实时数据进行综合对比判断，从而完成台区配网拓扑识别。3.根据权利要求1所述的一种基于特征信息相关性的低压配电台区拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤二中所述智能融合终端根据智能监测单元上传的进出线特征信息集合C
X
＝[C1…
C
i
…
C
m
]
T
、C
Y
＝[C1…
C
i
…
C
m
]
T
计算C
X
集合和C
Y
集合中特征信息之间的相关性，根据特征信息的相关性判定特征信息所对应的进出线彼此是否为电气连接关系，具体步骤为：步骤2.1：设台区内有N条分支、智能表箱和用户进线，以及L条出线，智能监测单元采集的实时特征信息为：式中：C
i
是第i个采集点的特征信息集，主要包括电流I、有功功率P、无功功率Q、功耗W；m是信息采集总数，取为10～20；N个进线数据集表示为C
X
＝{C
x1
、C
x2
、
…
、C
xN
}，L个出线数据集
表示为C
Y
＝{C
y1
、C
y2
、
…
、C
yL
}。步骤2.2：对步骤2.1中采集的台区内各进出线特征信息进行平均化处理，以克服由于智能监测单元采集时间不同步导致的数据误差：式中：X
av
和Y
av
分别为平均化处理后的特征数据集合；f
ix
、f
iy
分别表示进出线特征信息的标幺值；步骤2.3：引入相关性系数ξ，计算步骤2.2中X
av
集合和Y
av
集合中信息之间的相关性：式中：T
xy
表示X
av
和Y
av
所对应C
X
和C
Y
两组数据的相关性集合，集合内各数值范围为0～100％，根据T
xy
集合中数值的大小是否为1，判定C
X
和C
Y
所对应的各进出线之间是否具有电气连接关系；步骤2.4：根据智能监测单元实时采集的电流I、有功功率P、无功功率Q、功耗W等特征信息，将步骤2.1中特征信息集进行更新，组成C1＝{I1、P1、Q1、W1}、C
i

【专利技术属性】
技术研发人员：胡伟，杨帆，杨志淳，雷杨，陈鹤冲，胡成奕，彭天海，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：