[发明专利]一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法

说明书

本发明提供了一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，该方法首先基于小波系数过滤原始电压波形高频分量，得到重构电压波形；然后基于重构电压波形时空特性提取配变变压器侧三相电压和用户侧单相电压的特征，根据不同特征形态，将特征分为四类并计算四类特征的显著性指标；最后基于特征序列计算用户特征与所在变压器特征的相似度并判断所属相位。该方法基于智能电表的量测电压数据，可以通过高频采样数据特征进行分析，提高了算法的准确率和鲁棒性。

技术领域

本发明属于配用电领域，设计低压配电网相位识别方法，具体涉及一种基于用电信息采集系统获取的智能电表高频电压数据序列，进行数据处理，特征采集，特征匹配的低压配电网相位识别方法。

背景技术

智能电网的兴起，智能电表布局愈发广泛，高级量测体系的构建为低压配电网智能化提供了更开阔的发展空间。低压配电网作为直接面向用户的环节，其智能化水平将直接影响用户的体验以及满意度。此外，传统低压配电网由于缺乏相位信息或相位信息不准确，在设计时极少考虑到三相平衡问题，这种不平衡的负载会导致额外的电力损耗，减少设备的使用寿命，此外易导致抢修不及时，故障定位错误等一系列问题。因此，低压配电网相位识别技术在推进智能电网中尤为重要。传统的低压配电网相位识别主要基于人工建档，电力公司派人现场手动检查相位连接，这种方式本质上便是低效的。在网络两端安装新进的信号注入和接收设备是相位识别的另一种方式，这些识别效果是快速且准确的，但是成本会大幅度提高。

常见基于智能电表对相位识别的方式根据数据源的区别有两类。第一类为基于电压数据相位识别。用户侧电压来自于所属相位的配电变压器侧，因此，两者之间存在天然的高关联度。此类算法对于数据的完整度和准确度都极高，但由于电网的随机波动和电表的固有误差，常常数据的颗粒度不高，再加上工程中部分配变变压器三相电压波形相似度极高，因此在工程应用中相似度指标计算相似，不易区分，导致计算结果往往不理想。第二类为基于功率数据相位识别。基于能量守恒的原则寻找家庭最优组合，提供与相负荷相似的聚合负荷。该方法被设计用于处理有小程度损失或错误的数据，对数据质量要求不是很高。此种策略在国外发达社区应用广泛，一方面国外地广人稀，社区户数不多，存在高空置税，因此房屋极少空置，另一方面，在发达社区智能电表渗透率高，用电量普遍较大。在国内，虽然很多台区智能电表渗透率也很高，但是往往户数密集且空置率高，因此能量守恒的方差在现阶段工业中应用较少。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，针对现有技术存在的问题，本发明综合利用智能电表的高频采样机制，提出一种基于时空特征并结合数据驱动的低压配电网相位识别方法。首先，在电表数据采集阶段，利用小波滤波过滤采样抖动的电压数据，然后综合分析负荷变动与变压器电压波动，基于显著性指标评估其时空特征，由于显著性特征向量中承载着所处相位的负荷变动，对应相位应具备相似的波动规律特征，最后基于相似性规律实现相位识别。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能电表的低压配电网相位识别方法，包括以下步骤：

步骤1：从智能电表采集用户与配变变压器高频电压数据，并基于小波系数过滤高频分量重构电压波形；

步骤2：基于海量重构电压波形构建基本特征类型；

步骤3：基于用户及所在配变变压器重构电压波形提取特征序列；

步骤4：计算用户与配变变压器提取特征的显著性指标；

步骤5：计算用户与配变变压器A相B相C相电压特征相似度并判断相位。

进一步的，所述步骤1从智能电表采集用户与配变变压器高频电压数据，并基于小波系数重构电压波形，具体流程步骤如下：

步骤1.1：基于智能电表获取高频原始电压信号U；

步骤1.2：基于原始电压信号进行小波变换，分析电压波形中时域特性和频域特性， 基于不同的小波系数进行重构；