[发明专利]基于概率图模型的配电网开关状态辨识方法

权利要求书

1.一种基于概率图模型的配电网开关状态辨识方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)将互相连接的若干台配电变压器等效为一个负荷组，得到配电网物理模型的简化电路图；

(2)分析各负荷组之间电压相关性与配电网中开关状态的依赖关系，构建以电压相关性和开关状态为节点的概率图模型；

(3)以配电网历史运行数据为样本，计算各节点的初始概率分布与节点间的条件概率分布，完成概率图模型的学习；

(4)分析概率图模型中各节点间的影响传播，确定必要观测变量，使得能够通过有效迹推断出网络中剩余节点的状态，包括：

41)以同父结构、顺序结构、V型结构3种基本结构分析概率图模型中的概率影响流动，确定概率图模型中每个节点间的独立性与依赖性；

42)基于概率图模型中一个节点，通过因子分解推断概率图中另一个节点的状态，若能推断出则两节点之间存在有效迹；

43)依据配电网中不能检测状态的开关信息确定需要推断的节点，获取概率图模型中到这些节点的所有有效迹，基于这些有效迹，确定推断概率图模型中开关状态所需要的节点；

(5)在必要观测变量可以观测的情况下，通过置信度传播算法求得整个配电网的开关状态。

2.根据权利要求1所述的基于概率图模型的配电网开关状态辨识方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

11)考虑配电网开关状态的影响因素，将配电网物理模型转化为包含馈线、配电变压器、联络开关、分段开关的简化模型；

12)将相互连接的若干台配电变压器简化为一个负荷组，负荷组的电压序列可由负荷组中任意一台可观测的配电变压器电压序列代表。

3.根据权利要求1所述的基于概率图模型的配电网开关状态辨识方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：

21)采用Pearson相关系数衡量负荷组间电压序列相关性，Pearson相关系数的表达式如下：

其中，V_p和V_b分别代表电源和负荷组的电压序列，cov(V_p,V_b)为V_p和V_b间的协方差，σ(V_p)与σ(V_b)为V_p和V_b的标准差，在概率图模型中构建C类节点代表电压相关性这一变量；

22)将开关状态抽象为0,1变量，0表示该开关处于断开状态，1表示该开关处于闭合状态，在概率图模型中构建相应的S类节点代表开关状态这一变量；

23)依据步骤1生成的配电网简化模型，分析负荷组间的电压相关性与开关状态的依赖关系：若两节点间包含该开关，则该代表开关状态的节点与代表两节点电压相关性的节点通过一条有向边相连，边的方向代表电压相关性的节点指向代表开关状态的节点；

24)按照步骤23的判定方法，分析每一个开关的影响因素，将相关的节点与该开关相连，迭代网络中所有的开关，完成概率图模型的构建。

4.根据权利要求3所述的基于概率图模型的配电网开关状态辨识方法，其特征在于，所述步骤24)中使用深度优先算法迭代搜索网络中所有开关。

5.根据权利要求1所述的基于概率图模型的配电网开关状态辨识方法，其特征在于，所述步骤(3)计算初始概率分布与条件概率分布的步骤包括：

31)对概率图模型中的节点进行状态划分，其中电压相关系数的状态包含0、1两个状态：0表示电压系数相关性小于指定阈值，1表示电压相关系数大于指定阈值；开关状态有两个：0表示断开，1表示闭合；

32)统计总样本中节点处于各个状态的样本数量，初始概率分布的计算公式如下：

其中，M[x⁰]为节点x处于状态0的次数，M(x)为总样本中x可观测的次数；

33)通过最大似然估计算法计算各节点的条件概率分布。