【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，尤其是一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法。
技术介绍
1、为应对用户侧分布式电源接入所带来的不确定性，进一步提高低压配电网的智能调度及运维管理水平，需要获取低压配电网精确的拓扑与线路参数。然而，低压配电网中用户扩改接频繁，布线隐蔽导致线路长度难以测量。此外，低压线路长时间运行后实际电阻率可能改变，使得台账上的拓扑与线路参数信息存在更新滞后、数据缺失等问题。同时，低压配电网缺乏高级量测设备提供充足的相位及时域信息，使得多数输电网及中压配电网的拓扑与线路参数辨识方法无法直接应用于低压配电网。近年来，随着高级量测体系在低压配电网中的普及，智能电表提供了大量带有时标的用户侧电压幅值、功率等量测信息，使得基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数辨识成为可能。
2、目前在低压配电网拓扑辨识方面，相关研究已提出皮尔逊相关系数、t型灰色关联度、支路有功功率序列的相关性、马尔科夫随机场等对拓扑结构进行构建。在线路参数辨识方面，相关研究已提出最小二乘法、多源数据融合估计法等。但上述的多种辨识方法均只能实现拓扑或线路参数辨识的单一功能，不同拓扑辨识和线路参数辨识方法在数据的类型、数量和质量上的要求差别很大，难以在同一量测配置下组合进行辨识，这需要对拓扑与线路参数联合辨识算法进行进一步研究。现有联合辨识算法十分有限且多针对量测相对充足，装有多种量测装置的中压配电网。对于无相角量测信息，且含未知数量零注入功率“隐节点”的低压配电网，亟需仅基于智能电表数据实现拓扑及线路参数辨识。
>技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，实现了在多场景下的拓扑和线路参数的高精度辨识，具有较强的实用性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，包括如下步骤：
3、步骤1、获取低压配电网中负荷节点的多时间断面有功功率、无功功率以及电压幅值数据；
4、步骤2、基于线性回归法求解功率-电压比形式的逆潮流模型，并得到阻抗距离矩阵；
5、步骤3、基于无判定阈值形式的改进分组递归算法rg，利用阻抗距离辨识出零注入功率的“隐节点”，并通过遍历网络中的所有节点获得全网的拓扑与线路参数。
6、优选的，步骤1中，输入即为带有时标信息的负荷节点的有功功率集pm、无功功率集qm以及节点电压幅值集vm。
7、优选的，步骤2中，功率-电压比形式的逆潮流模型为：
8、
9、
10、式中v-v0＝[v1-v0 v2-v0 … vn-v0]t，[p/v]＝[p1/v1 p2/v2 … pn/vn]t，[q/v]＝[q1/v1 q2/v2 … qn/vn]t，vi、pi、qi分别为节点i的电压幅值、有功功率和无功功率，r与x为线路参数信息矩阵，rab、xab分别表示线路ab的电阻和电抗，ei表示从根节点到节点i的路径上边的集合，在阻抗信息矩阵(i,j)位置上的元素r(i,j)与x(i,j)分别表示根节点到节点i与节点j共同路径上的电阻与电抗和。
11、优选的，低压配电网中智能电表仅安装在负荷节点上，且含有未知数量零注入功率“隐节点”，这类节点不装有任何量测装置，进一步按照隐节点及负荷节点进行划分，将式(1)写成分块形式：
12、
13、式中vl、pl、ql为负荷节点的量测量列向量，vo、po、qo为隐节点的量测量列向量，rll、roo分别为仅包含负荷节点和隐节点的电阻信息矩阵，rlo、rol为负荷节点与隐节点组合的电阻信息矩阵；对x的分块同理。
14、优选的，由于仅已知负荷节点的量测量及数目，利用隐节点pl/vl＝0，ql/vl＝0的特点，式(3)中删除隐节点的分量，得到仅包含负荷节点的逆潮流模型：
15、
16、优选的，步骤2中，线性回归法求解逆潮流模型并得到阻抗距离矩阵的过程如下：
17、通过智能电表提供的m个断面的pqv数据，利用线性回归对rll及xll进行求解，表示为：
18、z′ll＝[vl-v0]ht(hht)-1 (5)
19、
20、z′ll＝[r′ll|x′ll] (7)
21、
22、式中，[vl-v0]＝[[vl-v0]1 [vl-v0]2 … [vl-v0]m]，
23、[pl/vl]＝[[pl/vl]1 [pl/vl]2 … [pl/vl]m]，
24、[ql/vl]＝[[ql/vl]1 [ql/vl]2 … [ql/vl]m]。
25、优选的，进一步计算得到任意两负荷节点间的阻抗距离，电阻距离矩阵为dr，表示为：
26、dr(i,j)＝rll(i,i)+rll(j,j)-2rll(i,j) (9)
27、式中dr(i,j)为节点i与节点j之间的电阻距离，dx(i,j)同理。
28、优选的，步骤3中，无判定阈值形式的改进rg算法起始的可观节点集为负荷节点集，记为g＝l，通过引入第三方节点k判定节点对(i,j)的连接关系，定义节点k到节点i、j的电阻距离差φr,ijk＝dr(i,k)-dr(j,k),k∈g\{i,j}，判定节点对(i,j)连接关系的因子为：
29、
30、
31、
32、在每次判定中仅考虑使得kp最小的一对节点，将ks、ks′、kp中的最小值所对应的连接关系作为判定结果：
33、
34、优选的，当判定节点对(i,j)为串联关系，支路ij的电阻计算公式为：
35、rij＝dr(i,j) (14)
36、当判定节点对(i,j)为并联关系，添加(i,j)共同的父节点h，支路hi、hj的电阻计算公式为：
37、
38、rhj＝dr(h,j)＝dr(i,j)-dr(h,i) (16)
39、优选的，更新电阻信息矩阵dr，计算节点h与其他可观节点的电阻距离，表示为：
40、
41、除依据min{ks,ks′,kp}判定(i,j)的连接关系外，rhi、rhj的计算值若出现小于0的情况，则代表(i,j)实际应为串联；在判定连接关系及计算线路参数后，更新可观节点集g，即删除子节点，若节点对(i,j)为并联则在g中加入共同的父节点h；更新完成后进行下一次迭代，改进的rg算法一直执行至遍历g中所有节点，由此实现全网的拓扑及线路参数的联合辨识。
42、本专利技术的有益效果为：本专利技术首先获取低压配电网中负荷节点的多时间断面有功功率、无功功率以及电压幅值数据；然后，基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，步骤1中，输入即为带有时标信息的负荷节点的有功功率集Pm、无功功率集Qm以及节点电压幅值集Vm。
3.如权利要求1所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，步骤2中，功率-电压比形式的逆潮流模型为：
4.如权利要求3所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，低压配电网中智能电表仅安装在负荷节点上，且含有未知数量零注入功率“隐节点”，这类节点不装有任何量测装置，进一步按照隐节点及负荷节点进行划分，将式(1)写成分块形式：
5.如权利要求4所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，由于仅已知负荷节点的量测量及数目，利用隐节点pL/vL＝0，qL/vL＝0的特点，式(3)中删除隐节点的分量，得到仅包含负荷节点的逆潮流模型：
6.如权利要求1所述的基于智能
7.如权利要求6所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，进一步计算得到任意两负荷节点间的阻抗距离，电阻距离矩阵为dr，表示为：
8.如权利要求1所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，步骤3中，无判定阈值形式的改进RG算法起始的可观节点集为负荷节点集，记为G＝L，通过引入第三方节点k判定节点对(i,j)的连接关系，定义节点k到节点i、j的电阻距离差φr,ijk＝dr(i,k)-dr(j,k),k∈G\{i,j}，判定节点对(i,j)连接关系的因子为：
9.如权利要求8所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，当判定节点对(i,j)为串联关系，支路ij的电阻计算公式为：
10.如权利要求9所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，更新电阻信息矩阵dr，计算节点h与其他可观节点的电阻距离，表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，步骤1中，输入即为带有时标信息的负荷节点的有功功率集pm、无功功率集qm以及节点电压幅值集vm。
3.如权利要求1所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，步骤2中，功率-电压比形式的逆潮流模型为：
4.如权利要求3所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，低压配电网中智能电表仅安装在负荷节点上，且含有未知数量零注入功率“隐节点”，这类节点不装有任何量测装置，进一步按照隐节点及负荷节点进行划分，将式(1)写成分块形式：
5.如权利要求4所述的基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，由于仅已知负荷节点的量测量及数目，利用隐节点pl/vl＝0，ql/vl＝0的特点，式(3)中删除隐节点的分量，得到仅包含负荷节点的逆潮流模型：
6.如权利要求1所述的基于智能电表数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：卫志农，马尚，黄蔓云，孙国强，臧海祥，陈胜，周亦洲，韩海腾，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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