一种台区拓扑识别方法技术

本发明专利技术适用于低压配电网技术领域，涉及一种台区拓扑识别方法

【技术实现步骤摘要】
一种台区拓扑识别方法、介质及终端


[0001]本专利技术属于低压配电网
，尤其涉及一种台区拓扑识别方法
、
介质及终端
。

技术介绍

[0002]现有技术中为了获得台区用户对应相别和拓扑结构，一般采用电量平衡法
、
电压相关法
、
线路阻抗法和瞬时停上电法等多种方法
。
电量平衡法是利用台区总表与户表电量的平衡关系，取台区总表的总电量和同一时刻表箱的总电量进行回归分析，判断回归系数，得到户变关系；电压相关法是两个节点电气距离越近电压降越小，不同节点间电压曲线的吻合程度反映了节点间的电气距离；线路阻抗法是用于解决表箱到变压器中间的“分路
‑
表箱”层级的识别，通过采集电表的电压
、
电流
、
功率
、
功率因数曲线，将电压电流汇聚到表箱节点，作为台区的末端底层节点，基于基尔霍夫电压和电流定律，由底层往上层迭代，直至剩一个节点；瞬时停上电法适用新建台区，通过对各个变压器
、
支路
、
计量箱逐层级分时停电或者送电，抄读电能表的停上电记录，比对停上电时间和时长，精确定位“变
‑
分路
‑
箱
‑
表”关系
。
[0003]以上方法虽然可以对台区进行简单拓扑识别，但是智能电表在实际数据采集过程中，由于受到供电环境
、
设备运行状态及时钟不同步等因素的影响，误差是不可避免且多种多样的，误差的存在会影响台区拓扑识别的精度
。
公开号为
CN109507536A
的专利提供了一种低压台区线损电量智能测量分析设备，包括多功能电能表
、
时控开关和连接线，多功能电能表具有电压采集端口和电流采集端口，并与所述时控开关通过连接线连接，多功能电能表内部包括数据处理单元
、
运算处理单元
、
时间控制单元
、
通讯单元和检测单元，与上位机连接，根据上位机获取的设定台区内所有多功能电能表采集的电压和电流数据，计算得到所属台区中每个用户的用电量
、
每条电缆的供出电量以及电缆自身所消耗的电量，并以此计算出每条电缆和电能表进出线的线损率，定位出损耗超过预设值的位置
。
虽然此专利能对低压台中线损率升高原因进行精准治理，但是对于台区当中智能电表内所产生的的系统误差并未给出相关的消除方案，最终还是会导致台区拓扑识别精度低
。
[0004]因此，如何提供一种识别精度高的台区拓扑识别方法是本
人员亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种台区拓扑识别方法，以解决现有技术中台区拓扑识别精度低的问题；另外本专利技术还提供了一种台区拓扑识别介质及终端
。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种台区拓扑识别方法，包括以下步骤：
[0008]S10、
对采集到的节点电压
D
U
(i)、
电流数据
D
I
(i)、
电能数据
W(i)
进行筛选补值；
[0009]S20、
分别调和分支至表箱之间的电能值表箱至用户之间的
电能值
[0010]S30、
通过用户节点的电压电流数据和变压器的相位电压，结合拟合优度检验判断用户所属相别；
[0011]S40、
通过最小化系统误差的方法消除分支至表箱之间的系统误差，得到分支至表箱的关联矩阵；
[0012]S50、
通过最小化系统误差的方法消除表箱至用户之间的系统误差，得到表箱至用户的关联矩阵；
[0013]S60、
将所述步骤
S40
和步骤
S50
得到的关联矩阵拼接得到最终邻接矩阵，并画出拓扑图
。
[0014]进一步的，所述步骤
S10
的具体步骤如下：
[0015]S101、
对采集到的电能数据进行清洗，找到丢失数据的所有时刻
t
loss
的电能数据
W(t
loss
)
，并对该数据赋值为0；
[0016]S102、
将所述
W(t
loss
)
中数据的非零值划分成训练集与验证集，所有零值作为测试集，在所述训练集上训练随机森林模型，在所述验证集上筛选模型，在所述测试集上使用训练好的随机森林模型进行预测，并将所述
W(t
loss
)
中的0值替换为预测值
。
[0017]进一步的，所述步骤
S20
的具体步骤如下：
[0018]S201、
根据上级总表节点电能读数总和与下级分表电能读数总和计算
i
时刻的上下级总线损
loss
i
，计算表达式如下：
[0019][0020]其中，
n
upper
为上级节点总数，
n
lower
为下级节点总数；
[0021]根据上下线总线损
loss
i
计算
i
时刻的上级节点
j
的电能纠正值计算表达书如下：
[0022][0023]S202、
对电能数据归一化，归一化表达式如下：
[0024][0025]其中，为数据协调后电能数据的均值，为上级总表和下级分表采集的电能数据的方差；
[0026]S203、
将分支节点作为上级节点，表箱节点作为下级节点，利用所述步骤
S201
和步骤
S202
中的公式计算分支至表箱之间的电能值将表箱节点作为上级节点，用户节点作为下级节点，利用所述步骤
S201
和步骤
S202
中的公式计算分支至表箱之间的电能值
[0027]进一步的，所述步骤
S30
中，单相电表相别判断的多元线性回归模型为：
[0028]y
＝
β0+
β1x1+
…
+
β
m
x
m
+
ε
[0029]其中，
x
f
(f
＝
1,2,...,m)
为自变量，
m
为自变量个数，
y
为因变量，
β0为常数，
β
f
为回归系数，
ε
为随机误差项，表示不由自变量决定的部分，
ε
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种台区拓扑识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10、
对采集到的节点电压
D
U
(i)、
电流数据
D
I
(i)、
电能数据
W(i)
进行筛选补值；
S20、
分别调和分支至表箱之间的电能值
(W
box
(i))、
表箱至用户之间的电能值
(W
user
(i))
；
S30、
通过用户节点的电压电流数据和变压器的相位电压，结合拟合优度检验判断用户所属相别；
S40、
通过最小化系统误差的方法消除分支至表箱之间的系统误差，得到分支至表箱的关联矩阵；
S50、
通过最小化系统误差的方法消除表箱至用户之间的系统误差，得到表箱至用户的关联矩阵；
S60、
将所述步骤
S40
和步骤
S50
得到的关联矩阵拼接得到最终邻接矩阵，并画出拓扑图
。2.
根据权利要求1所述的一种台区拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤
S10
的具体步骤如下：
S101、
对采集到的电能数据进行清洗，找到丢失数据的所有时刻
t
loss
的电能数据
W(t
loss
)
，并对该数据赋值为0；
S102、
将所述
W(t
loss
)
中数据的非零值划分成训练集与验证集，所有零值作为测试集，在所述训练集上训练随机森林模型，在所述验证集上筛选模型，在所述测试集上使用训练好的随机森林模型进行预测，并将所述
W(t
loss
)
中的0值替换为预测值
。3.
根据权利要求1所述的一种台区拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤
S20
的具体步骤如下：
S201、
根据上级总表节点电能读数总和与下级分表电能读数总和计算
i
时刻的上下级总线损
loss
i
，计算表达式如下：其中，
n
upper
为上级节点总数，
n
lower
为下级节点总数；根据上下线总线损
loss
i
计算
i
时刻的上级节点
j
的电能纠正值计算表达式如下：
S202、
对电能数据归一化，归一化表达式如下：
其中，为数据协调后电能数据的均值，为上级总表和下级分表采集的电能数据的方差；
S203、
将分支节点作为上级节点，表箱节点作为下级节点，利用所述步骤
S201
和步骤
S202
中的公式计算分支至表箱之间的电能值
(W
box
(...

【专利技术属性】
技术研发人员：李林峰，韩跟伟，易世华，谢映海，陈永，赵晨阳，李峻，李俊，蒋鑫伟，范律，李先怀，
申请(专利权)人：威胜信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：