[发明专利]一种台区低压拓扑关系智能识别方法

说明书

本发明公开了一种台区低压拓扑关系智能识别方法，属于配电网线路运行维护技术领域，包括以下步骤；S1：单相表相位识别；S2：单相表相位识别验证；S3：A、B、C相位回路聚类；S4：A、B、C相位回路聚类验证；S5：单相表与回路关系确认。本发明提出的一种台区低压拓扑关系智能识别方法，该方法通过单相表电压量测数据与台区三相电压量测数据相似度，判别单相表在配变的相位，并根据聚类算法，将各个电表划分到各个回路上，根据各个回路上电压衰减趋势，计算电表在回路上的位置顺序，能够有针对性的辅助开展配电网生产运维工作，进一步提高配电网线路可靠性。

技术领域

本发明涉及配电网线路运行维护技术领域，特别涉及一种台区低压拓扑关系智能识别方法。

背景技术

拓扑识别技术发展至今，由人工识别发展到系统自动识别，方法也有台区识别仪识别、停电识别、工频过零相关性分析识别，基于96点电压曲线数据的皮尔逊相关系数算法识别、AMI数据分析识别、加装智能分支开关识别等。

拓扑越精细，在配电台区的各类问题分析的颗粒度上也就能做到越精准，对现场的消缺也能做到更快速高效。但拓扑精准识别对设备也提出了更高的要求，最直接的就是智能量测/分析设备的安装，拓扑自动识别很大程度上依赖于现场的各类量测、分析数据。

正确的低压配电网拓扑关系，是当前配电网管理精细化、三相不平衡分析、降低线损、故障准确定位的基础。

人工识别方法结果精准，能够识别到3级拓扑，但效率低，成本高，出现拓扑变化需要重新识别，无法满足实时性要求。需要通过大数据相关算法能够快速准确的进行拓扑关系识别对配电台区具有重大的意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种台区低压拓扑关系智能识别方法，通过单相表电压量测数据与台区三相电压量测数据相似度，判别单相表在配变的相位，并根据聚类算法，将各个电表划分到各个回路上，根据各个回路上电压衰减趋势，计算电表在回路上的位置顺序，能够有针对性的辅助开展配电网生产运维工作，进一步提高配电网线路可靠性的优点，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种台区低压拓扑关系智能识别方法，包括以下步骤；

S1：单相表相位识别：通过相同相位表上电压变化趋势存在强线性关系，分别以单相位表与多相位表A、B、C三相计算皮尔逊相关系数，系数区间在-1和1之间，分别代表负相关和正相关，系数绝对值越大，说明相关性越强，选择强相关性的相位设定位单相表的相位；

S2：单相表相位识别验证：通过将其它三相表来对各个单相表按S1方法进行分类，验证二者分类结果是否一致；

S3：A、B、C相位回路聚类：分别以A、B、C三个相位来对单相表进行聚类，算法选择K-means，通过现有的信息聚为3类，聚类数据归一化分为3种：相减、相除、增长率，互相验证三种聚类的效果；

S4：A、B、C相位回路聚类验证：将其它日期的数据按照S3进行回路聚类，验证二者结果，按照投票规则来确定有分歧的聚类结果；

S5：单相表与回路关系确认：通过电路中越靠近输电中心电压越大的关系来对上述结果进行排序，得出最后结果。

进一步地，针对S1中，通过的三相表电压量测值来进行区分单相表所在线路的相位，用单相表电压量测数据分别与三相表的ABC三相计算相关性，并根据相关性大小，取相关性最大的值对应的三相表相位作为单相表所在线路相位；

皮尔逊相关系数是计算两个变量之间线性相关程度的度量，假设有两个变量X、Y，那么两变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算：

皮尔逊算法计算相关系数步骤如下：