[发明专利]一种基于数据驱动的台区多层拓扑结构辨识方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的台区多层拓扑结构辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据低压配网呈现放射式树状结构的特点，将多层拓扑结构的辨识问题转化为图论中邻接矩阵的求解；

S2、对馈线单元和分支单元的有功功率时间序列进行频域滤波，用于特征提取；

S3、基于突显的特征采用相关性分析的方法获得上述单元的上下游与并行关系；

S4、结合节点的电压幅值特性，实现用户邻近单元的辨识，确定用户与孤立子网络的对应关系；

S5、在考虑数据误差的同时，对孤立子网络的线路区段与用户的有功功率序列进行线性变换，并通过回归分析确定用户所属的线路区段，实现多层拓扑结构的构建。

2.如权利要求1所述的一种基于数据驱动的台区多层拓扑结构辨识方法，其特征在于，所述步骤S1包括结合图论知识，划分节点属性；根据用电采集设备在树状网络中的位置关系，依次将变压器、馈线和分支单元、用户划分为根节点、内部节点、叶节点，基于上述节点集的有功功率、电压幅值量测数据，通过逐步求解节点的邻接矩阵构建网络拓扑。

3.如权利要求2所述的一种基于数据驱动的台区多层拓扑结构辨识方法，其特征在于，所述步骤S2包括进行内部节点层次关系的辨识，依据节点功率初始化内部节点的邻接矩阵A^b，利用快速傅里叶变换FFT、反向快速傅里叶变换IFFT对有功功率序列进行频域滤波，滤波过程中选择高频随机分量作为特征矢量。

4.如权利要求3所述的一种基于数据驱动的台区多层拓扑结构辨识方法，其特征在于，所述步骤S3包括基于所述特征矢量显著性变化、波动特征进行相似性匹配，通过不断地更新邻接矩阵A^b获得内部节点的上下游与并行关系。

5.如权利要求4所述的一种基于数据驱动的台区多层拓扑结构辨识方法，其特征在于，包括初始化内部节点的邻接矩阵，假设馈线单元和分支单元数量分别为n_k、n_f，内部节点总数则为n_kf＝n_k+n_f；计算各个分支单元所有时刻的三相总有功功率，并按从大到小的次序对其排序得到{b_f}(f＝1,2,…,n_f)，即b₁≥b₂≥…≥b_nf；定义馈线单元的三相总有功功率数组为{b_k}(k＝1,2,…,n_k)；基于数组b＝[{b_k},{b_f}]进行节点功率数值的比较，形成初始的邻接矩阵A^b(n_kf×n_kf)，如下所示：

式中，b_i、b_j分别为节点i、j所有时刻的总功率，如果初始的邻接矩阵中表明节点j可能是节点i的父节点。

6.如权利要求5所述的一种基于数据驱动的台区多层拓扑结构辨识方法，其特征在于，包括进行有功功率时间序列的频域滤波，依次将内部节点同一时刻A/B/C三相的有功功率累加，得到内部节点的有功功率矩阵P^b＝[P^b(1),…,P^b(n_k),…,P^b(n_kf)]^T(n_kf×N)，式中，N表示数据长度，X^T表示矩阵X的转置；从频域角度审视有功功率时间序列P^b(i)并进行频谱分析，利用FFT将内部节点的能耗行为分解为低频稳定分量和高频随机分量，其中，低频稳定分量为节点共有特性，高频随机分量代表内部节点独特的能耗特性，利用IFFT将有效频谱由频域变换到时域；对P^b频率滤波后，可得到高频有功功率矩阵如下所示：

式中，表示内部节点j在k时刻的高频有功功率值。