一种低压配电网拓扑识别方法技术

本发明专利技术属于低压配电网领域，涉及一种低压配电网拓扑识别方法，包括：在设定的电压区间内随机生成电压注入量集，电压注入量集包含用于向台区分配的电压注入量；使用粒子群算法确定电压分配策略；利用电压分配策略对各台区馈电，统计用户和台区在一段时间内的电压时序数据，利用相似度算法计算用户与各台区关于电压时序数据的相似度值；选取高于相似度阈值的最大相似度值，将用户划分到最大相似度值对应的台区；基于用户和用户所属的台区确定低压配电网的网络拓扑。本方法通过分析台区与辖区用户之间的电压时序相似度来辨识出变户关系，对采样精度要求不高，具有较强的环境适用能力。具有较强的环境适用能力。具有较强的环境适用能力。

【技术实现步骤摘要】
一种低压配电网拓扑识别方法


[0001]本专利技术属于低压配电网领域，涉及一种低压配电网拓扑识别方法。

技术介绍

[0002]低压配电网（配电变压器台区，或简称配电台区）是配电系统的末端环节，直接服务于用户，它的可靠运行是整个电网运行可靠性链条中的重要组成部分。正确的低压配电网拓扑关系，特别是正确的变户关系，是当前配电网管理精细化和降损节能的基础和研究热点。所谓变户关系是指台区与使用该台区变压器供电的用户之间的供用电关系。通常，每台变压器都有固定的用户，供电所利用CAD图纸将这种对应关系绘制，作为该台区的变户关系资料。当配变的新增、重新规划或者用户的新增、迁移或销户，甚至一些历史遗留原因都可能造成变户关系发生变动，若管理不善便会产生变户关系错乱，错乱后会造成一系列问题如收费困难，线路故障维修定位困难，重新梳理线路关系困难，线损统计错误等难题。
[0003]综合国内外研究和应用情况来看，校验低压配网拓扑关系主要有人工现场识别和系统自动识别两种方式。
[0004]人工方式需要安排工作人员到现场识别，该法识别结果精准，但效率低，成本高，该法主要有人工现场清理、台区识别仪现场处理两种方式。
[0005]在线方式采用自动识别技术，识别效率高，但成功率受到应用场景的限制；其中最典型的是台区停电识别法，通过对电网线路逐条短时停电或因故障停电，利用表端上报停电信息可一一匹配变户关系，此方法几乎达到100%的正确率，但是停电会造成无法估量的损失，所以只可以作为安装阶段使用，或停电事件发生时启用，适用面较窄，且不好动态实时判定。除此之外，最常见的还有载波信号强度判别法和线路阻抗特性判别法，载波信号强度判别法利用较高频率的载波信号在跨工频变压器时信号衰减较大，信号强度大幅衰减特性，判定变户关系，但是此方法在有噪声干扰情况下，其识别效果不令人满意；线路阻抗特性判别法利用不同配电变压器的特性以及负载不同，网压的大小会略有不同这一特性，通过较高精度的交流电压采样，与附近台区网压比对，以此实现台区归属判别，本方法对交采精度提出较高要求，且当不同配变下网压一致性较好以至于超出交采精度范围时，此方法失效。
[0006]因此，需要提供一种方法来解决现有技术的低压配电网拓补识别难度较大的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于克服上述一种或多种现有的技术问题，提供一种低压配电网拓扑识别方法。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供的一种低压配电网拓扑识别方法，包括：
[0009]在设定的电压区间内随机生成电压注入量集，电压注入量集包含用于向台区分配的电压注入量；
[0010]使用粒子群算法确定电压分配策略；
[0011]利用电压分配策略对各台区馈电，统计用户和台区在一段时间内的电压时序数据，利用相似度算法计算用户与各台区关于电压时序数据的相似度值；
[0012]选取高于相似度阈值的最大相似度值，将用户划分到最大相似度值对应的台区；
[0013]基于用户和用户所属的台区确定低压配电网的网络拓扑。
[0014]根据本专利技术的一个方面，电压分配策略按照如下方式获取：
[0015]随机生成粒子群，对粒子群中各粒子位置进行初始化，其中，粒子位置表示分布式部署在低压配电网上所有台区的电压分配策略；
[0016]以相邻台区之间电压注入量差异程度作为优化目标，采用粒子群算法对目标进行优化，在最大迭代运算次数完成后输出差异程度最大的粒子所对应的电压分配策略。
[0017]根据本专利技术的一个方面，电压注入量集按照如下的方式生成：
[0018]使用线性同余法生成均匀的随机数，使用均匀的随机数生成在设定的电压范围内的量化的电压注入量。
[0019]根据本专利技术的一个方面，电压注入量集按照如下的方式生成：
[0020]使用真随机数发生器生成随机数，使用随机数生成在设定的电压范围内的量化的电压注入量。
[0021]根据本专利技术的一个方面，电压注入量中的元素个数不少于低压配电网内待分配电压的台区总数。
[0022]根据本专利技术的一个方面，在用户和各台区关于电压时序数据的相似度值低于阈值时，基于用户和邻居用户的电压时序曲线确定电压时序数据的相似度，基于待识别用户和邻居用户的距离，生成单位距离上的电压时序数据相似度，将用户划分到最大近似度的邻居用户所属的台区。
[0023]根据本专利技术的一个方面，用户与各台区关于电压时序数据的相似度值为余弦相似度值。
[0024]本专利技术有益技术效果为：
[0025]本专利技术提供一种低压配电网拓扑识别方法及识别系统。本方法通过为分布式部署在低压配电网上的各台区匹配不同的电压注入量，然后监测并分析台区与辖区用户之间的电压时序相似度来辨识出变户关系，对采样精度要求不高，具有较强的环境适用能力。
附图说明
[0026]图1是本专利技术一种低压配电网拓扑识别方法的流程图。
具体实施方式
[0027]现在将参照若干示例性实施例来论述本专利技术的内容。应当理解，论述了这些实施例仅是为了使得本领域普通技术人员能够更好地理解且因此实现本专利技术的内容，而不是暗示对本专利技术的范围的任何限制。
[0028]如本文中所使用的，术语“包括”及其变体要被解读为意味着“包括但不限于”的开放式术语。术语“基于”要被解读为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一种实施例”要被解读为“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”要被解读为“至少一个其他实施例”。
[0029]目前，对于用户终端普遍采用智能电表采集用电信息，智能电表不仅能采集用户用电量信息，还能够记录用户瞬时电压、电流、有功、无功数据；更进一步地，通过网络时间协议（network time protocol，NTP）同步时钟还可以确保某时刻采集数据能够准确反映该时间断面点运行状态。受各种突发事件、各处负荷不确定性的影响，导致用户的电压随其所属的台区电压同步波动。因此，可以通过智能电表实时采集用户电压时序数据，将用户与台区的电压时序曲线进行相似性比较，以此来校验台区所属用户，并区分出属于该台区的用户。但是还需要考虑电压采样序列数据差异性和特点，如相邻的多个台区在线路或配电变压器轻载、运行工况良好时通过电压序列相似性分析结果显示两个或多个相邻台区电压序列相似度均较高、数据离散度较小，从而淡化了不同台区之间的电压序列变化特征，降低了整个辨识结果精度，甚至当某个台区内大多数变户关系辨识错误时，后续所有待识别身份的用户均受影响，发生迭代性的识别错误。另外，电压等量测数据包含仪表固有精度等级和测量环境中随机性小扰动引起的误差，上述因素也会增加辨识难度。
[0030]根据本专利技术的一个实施例，图1为本专利技术中的一种低压配电网拓扑识别方法的流程图，如图1所示，一种低压配电网拓扑识别方法包括：
[0031]在设定的电压区间内随机生成电压注入量集，电压注入量集包含用于向台区分配的电压注入量；
[0032]使用粒子群算法确定电压分配策略；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低压配电网拓扑识别方法，其特征在于，包括：在设定的电压区间内随机生成电压注入量集，电压注入量集包含用于向台区分配的电压注入量；使用粒子群算法确定电压分配策略；利用电压分配策略对各台区馈电，统计用户和台区在一段时间内的电压时序数据，利用相似度算法计算用户与各台区关于电压时序数据的相似度值；选取高于相似度阈值的最大相似度值，将用户划分到最大相似度值对应的台区；基于用户和用户所属的台区确定低压配电网的网络拓扑。2.如权利要求1所述的一种低压配电网拓扑识别方法，其特征在于，电压分配策略按照如下方式获取：随机生成粒子群，对粒子群中各粒子位置进行初始化，其中，粒子位置表示分布式部署在低压配电网上所有台区的电压分配策略；以相邻台区之间电压注入量差异程度作为优化目标，采用粒子群算法对目标进行优化，在最大迭代运算次数完成后输出差异程度最大的粒子所对应的电压分配策略。3.如权利要求2所述的一种低压配电网拓扑识别方法，其特征在于，电压...

【专利技术属性】
技术研发人员：张毅，景治军，
申请(专利权)人：北京前景无忧电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：