[发明专利]一种低压配电网拓扑校验方法

说明书

本发明公开了一种低压配电网拓扑校验方法，等时间周期采集台区表计的电表功率数据和电压数据，并计算电表功率数据的突变量值；通过台区表计的电表功率突变量数据，进行匹配分析，形成台区各电表的隶属关系；利用台区表计的电压序列数据之间的相关系数作为环域离群组检测算法中的相关性度量，计算表计所属环域内的离群程度，对拓扑结构的相序进行校验；将实际的拓扑结构与校验后的拓扑结构进行对比分析，找出校验错误的局部拓扑进行相关研究。利用智能终端采集的海量数据及先进的大数据、云计算技术，充分挖掘数据中存在的内在价值，该方法可以快速的对低压台区拓扑进行校验，通过机器学习，实现自我完善修复，达到准确校验低压拓扑结构的目的。

技术领域

本发明属于低压配电网拓扑结构技术领域，具体的，涉及一种低压配电网拓扑校验方法。

背景技术

低压配电网是电网企业与用户之间的桥梁，是电网企业供电的“最后一公里”。配电网拓扑结构是网络潮流计算、数字孪生技术应用、实时监测、动态稳态分析、经济性运行等多种电力系统计算的基础。长期以来，配电网拓扑识别备受学者专家们关注，先后出现多种方法。

例如通过图论中的深度优先搜索法、广度优先搜索法分析节点的连通性；也有通过电子标签的方式，建立设备间联系最后构成拓扑结构；也有通过将终端与上游终端设备编号、下游终端设备编号录入智能终端，待智能终端上电后由智能终端自动将其局部拓扑信息远程导入平台服务器，最终实现由局部拓扑到整体拓扑；类似的也有各终端仅配置安装处的拓扑信息，通过广播方式发送基本拓扑信息，各终端基于支路信息、方向信息判断终端是否相邻以及相对位置。

随着互联网信息化技术的快速发展，以及云计算、物联网技术的逐步成熟，电网企业应用更多的智能化设备于配电网中，海量的数据被采集、被传输与处理。在这过程中，也逐步认识到数据的价值。在低压台区中，智能配变终端、支路监测单元、智能漏电保护器、新型电能表的数据层出不穷，每天都以数TB级别增长。数据的采集与处理能力得到了空前的释放。

为了更好的满足用户的用电需求，充分挖掘数据的内在价值，本发明提出了一种拓扑校验方法，对已有的低压配电网拓扑结构进行校验，从而提高低压配电网的拓扑质量。并以此为基础，可以进一步治理台区线损、三相不平衡、用户停电投诉等棘手问题。

发明内容

本申请提出了一种低压配电网拓扑校验方法，该方法充分运用现有的大云物移智等技术，结合智能终端采集的海量数据，来实现现有低压配电网拓扑结构的有效校验，保证拓扑结构的质量。

为解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：

一种低压配电网拓扑校验方法，包括以下步骤：

步骤S1，等时间周期采集台区表计的电表功率数据和电压数据，并计算电表功率数据的突变量值；

步骤S2，通过台区表计的电表功率突变量数据，进行匹配分析，形成台区各电表的隶属关系；

步骤S3，利用台区表计的电压序列数据之间的相关系数作为环域离群组检测算法中的相关性度量，计算表计所属环域内的离群程度，对拓扑结构的相序进行校验；

步骤S4，将实际的拓扑结构与校验后的拓扑结构进行对比分析，找出校验错误的局部拓扑进行相关研究。

作为本发明的进一步改进，

所述台区表计包括台区总表、分支表箱和用户电表。

作为本发明的进一步改进，

所述步骤S2中，匹配分析是利用聚类算法，形成台区总表、分支表箱和用户电表隶属关系。

作为本发明的进一步改进，

所述步骤S4中，相关研究包括提取特征向量进入特征库，通过机器学习完善校验算法。