[发明专利]一种基于遗传算法的非信号注入式户相拓扑关系识别方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的非信号注入式户相拓扑关系识别方法，其特征在于，采用如下步骤：

(1)依据电气量数据信息，获得经过数据清洗后的有效数据；

(2)根据有效数据，随机产生初始化染色体种群数据矩阵Pop_data；

(3)进入循环过程：

(4)调用适应度函数，返回配变侧与每条染色体中对应户表之间的接近程度ΔE，将ΔE转换成每条染色体中衡量接近程度高低的Fitness；

(5)进入遗传算法的选择函数、交叉函数、变异函数调用，得到更新后的NewPopdata，含有Pop_num条较优选择结果的染色体；

(6)设置早熟条件，进入遗传算法的重置函数调用，若早熟条件成立，则进入(2)步，否则继续循环过程；

(7)得到最终的NewPopdata，通过映射关系，获得每一个户表对应每一行的判别结果Best_Pop。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的非信号注入式户相拓扑关系识别方法，其特征在于：所述电气量数据为电流、电压、无功功率，电能量、有功功率中任一种，所述数据清洗方法包括剔除全0户表集、、剔除弱值户表集、在有效户表集中剔除无效时刻样本空间集；对清洗后的数据进行筛选包括获取台区变压器出线侧的电气量数据有P_a，P_b，P_c，P_总-变，获取用户侧电表采样的数据有P_a，P_b，P_c，P_总-户，获取配电变压器出线的P_总-变和对应同采样时刻的户表P累加并计算误差ΔP，设置参数ε，当ΔP≤ε，保留这一时刻配变及用户电表采样数据，加入到有效数据样本集中，否则放弃，ε与有效时刻的数量K满足：

ε≤10％，K≥300；

ε≤15％，K≥400；

ε≤20％，K≥600；

ε≤25％，K≥1200；

ε≤35％，K≥2000。

3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的非信号注入式户相拓扑关系识别方法，其特征在于：所述步骤(1)中依据电气量数据信息，获得经过数据清洗后的有效数据，返回存贮列表ValidDataSet，每个合格样本均包括台区配变及三相、用户单相电气量的联合集合样本集，存贮列表ValidDataSet中m_tnum表示合格的用户户表个数、Validcount_num表示合格的数据样本数，根据存贮列表ValidDataSet数据得到配变侧总电气量矩阵E_配变总[j]，配变侧A、B、C单相电气量矩阵E_1-a[j]、E_1-b[j]、E_1-b[j]和户表级单相电气量矩阵

所述步骤(2)随机产生M×N初始化染色体种群数据矩阵Pop_data，M为构造的染色体初始种群的个数、N＝3*m_tnum，3代表户表只有A、B、C三个相位的判别结果，按照m_tnum，Pop_num随机生成染色体种群

b_ij≠b_ik，j∈[1，N]，k∈[1，N]，i∈[1，M]。