基于SOM-BP的集中器拓扑识别方法、扩展模块和集中器技术

本发明专利技术属于电力设备领域，具体涉及一种基于SOM‑BP的集中器拓扑识别方法、扩展模块和集中器。该方法包括首先获取各支路电表的电压参量、电流参量，以及有功、无功功率信号数据，并构成样本数据库；然后根据节点注入有功功率和节点电压相位角，识别集中器下属设备的各支路开关的开关状态，并基于直流潮汐算法生成初始拓扑图；接着构建一个包含输入层、竞争层、隐含层和输出层的SOM‑BP网络模型；并利用样本数据库中的特征信息对SOM‑BP网络模型进行训练；最后保留完成训练后的SOM‑BP网络模型的模型参数，并根据集中器采集到实时的特征信息完成拓扑识别。本发明专利技术解决现有配电台区拓扑结构识别困难，效率低、准确率不足的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力设备领域，具体涉及一种基于som-bp的集中器拓扑识别方法以及采用方法进行拓扑识别的扩展模块和集中器。

技术介绍

1、清晰的配电台区拓扑结构是实现配电网智能监测的前提。当前，台区电气拓扑识别的主要目的是准确验证用户与配电变压器之间的关系，识别台区下方用户网络拓扑关系等。低压配电台区的拓扑快速准确识别，能显著提高低压配电网的运维效益，明确配电变压器与用户之间的关系，进而提高供电企业电网管理的精细化程度。实现线损的精准管理和电网负荷的合理规划，同时能为将来的电网升级和新能源接入及消纳提供准确详细的数据。

2、随着智能电网和新型电力系统的大力发展，低压配电台区接入了大量的智能终端设备，如智能物联电能表、低压分布式光伏采集终端、智能断路器等终端设备。这也使得低压台区的规模及拓扑结构愈加复杂。在此基础上，传统的人工巡检方式和使用专用设备采集的方式已不满足新时期智能电网的建设需求。如何针对低压配电网存在的设备众多、网络结构复杂、通信困难等问题，开发出一种新的快速识别配电台区的拓扑结构方法，已成为本领域技术人员亟待解决的技术难题。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于SOM-BP的集中器拓扑识别方法，其特征在于，其用于对集中器的下属设备进行拓扑识别，所述集中器拓扑识别方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于SOM-BP的集中器拓扑识别方法，其特征在于：所述集中器每隔15min抄读下行各支路上传的信号数据，并更新所述样本数据库中的特征信息；

3.如权利要求1所述的基于SOM-BP的集中器拓扑识别方法，其特征在于：所述直流潮汐算法生成配电网的初始拓扑图的表达式如下：

4.如权利要求1所述的基于SOM-BP的集中器拓扑识别方法，其特征在于：构建出的SOM-BP网络模型中，输入层的神经元数量n等于所述样本...

【技术特征摘要】

1.一种基于som-bp的集中器拓扑识别方法，其特征在于，其用于对集中器的下属设备进行拓扑识别，所述集中器拓扑识别方法包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于som-bp的集中器拓扑识别方法，其特征在于：所述集中器每隔15min抄读下行各支路上传的信号数据，并更新所述样本数据库中的特征信息；

3.如权利要求1所述的基于som-bp的集中器拓扑识别方法，其特征在于：所述直流潮汐算法生成配电网的初始拓扑图的表达式如下：

4.如权利要求1所述的基于som-bp的集中器拓扑识别方法，其特征在于：构建出的som-bp网络模型中，输入层的神经元数量n等于所述样本数据库中特征信息的类别数；输出层的神经元数量m等于配电网中集中器下属的节点数；隐含层的神经元数量h满足下式：

5.如权利要求1所述的基于som-bp的集中器拓扑识别方法，其特征在于，所述som-bp网络模型的训练方法如下：

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【专利技术属性】
技术研发人员：宗海乐，荣国灿，王杰，左勇，范君，
申请(专利权)人：安徽南瑞中天电力电子有限公司，
类型：发明
国别省市：