基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法及系统技术方案

本发明专利技术公开的基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法及系统，包括：获取配电网的量测信息和配电网的网架结构信息；根据网架结构信息，构建配电网可行拓扑集；根据量测信息和训练好的开关通断二分类器，获得配电网中各线路开关的通断概率，其中，开关通断二分类器以量测信息为输入，以线路开关的通断状态和通断概率为输出，通过概率神经网络构建获得；根据电网可行拓扑集和各线路开关的通断概率，获得电网可行拓扑集中各可行拓扑的概率；选取概率最大的可行拓扑作为配电网的拓扑识别结果。降低了概率神经网络训练所需数据量，保证了该方法在大规模系统中的可用性，有效实现了主动配电网拓扑概率辨识。配电网拓扑概率辨识。配电网拓扑概率辨识。

【技术实现步骤摘要】
基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法及系统


[0001]本专利技术涉及配电网拓扑辨识
，尤其涉及基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]随着分布式电源与可控负荷等大规模接入，主动配电网运行状态变化将更为显著。为保障主动配电网的经济、可靠运行，常调整其网络拓扑结构。为保证配电管理系统各功能正常应用，实时感知主动配电网拓扑至关重要。受制于经济成本，实际配电网中安装的遥测与遥信装置较少，常存在误报和未报的情形，配电主站基于遥信信息生成的配电网网络拓扑存在着模型质量低且不完整、拓扑连通混乱以及拓扑变化无法感知等问题。若无法实时、可靠识别配电网拓扑变化并修正配电网拓扑模型，将导致配电管理系统各功能不可信、不可用，严重威胁配电网的安全经济运行。
[0004]专利技术人发现，目前主动配电网的拓扑辨识方法存在以下问题：
[0005](1)基于开关遥测信息的辨识方法对配电网开关遥信量覆盖范围及精度要求高，然而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法，其特征在于，包括：获取配电网的量测信息和配电网的网架结构信息；根据网架结构信息，构建配电网可行拓扑集；根据量测信息和训练好的开关通断二分类器，获得配电网中各线路开关的通断概率，其中，开关通断二分类器以量测信息为输入，以线路开关的通断状态和通断概率为输出，通过概率神经网络构建获得；根据电网可行拓扑集和各线路开关的通断概率，获得电网可行拓扑集中各可行拓扑的概率；选取概率最大的可行拓扑作为配电网的拓扑识别结果。2.如权利要求1所述的基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法，其特征在于，根据配电网的网架结构信息，对电网中各线路开关通断状态进行全排列，并删除不可行拓扑，构建获得配电网可行拓扑集。3.如权利要求1所述的基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法，其特征在于，量测信息包括支路有功功率量测、支路无功功率量测、节点电压幅值量测、节点电压相角量测、节点注入有功功率伪量测及节点注入无功功率伪量测。4.如权利要求1所述的基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法，其特征在于，为配电网中的每个线路开关构建开关通断二分类器。5.如权利要求1所述的基于概率神经网络的主动配电网拓扑辨识方法，其特征在于，获取配电网的历史量测数据及对应的线路开关通断状态；通过合成少数类过采样算法对历史量测数据中的少数类样本进行合成扩充，获取扩充后的历史量测数据；将线路开关通断状态作为标签，通过扩充后的历史量测数据对构建的开关通断二分类器进行训练，训练完成，获得训练好的开关通断二分类器。6.如权利要求1所述的基于概率神经网络的主动配电...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文，张婷婷，黎峰，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：