[发明专利]一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别方法和系统

说明书

本发明提供一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别方法和系统，其中方法包括：采用高频数据处理模块对高频数据进行预处理；采用时间序列相关性分析模块对预处理的高频数据进行时间序列相关性分析；采用拓扑辨识模块进行拓扑辨识。本发明充分结合工程实际，提出了配网高频数据处理算法，并在此基础上，利用时间序列相关性分析以及贝叶斯网络学习算法实现了低配网拓扑的快速辨，为保证电网的经济、安全、稳定运行，提供有力支撑。

技术领域

本发明属于配电系统分析领域，尤其涉及一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别方法和系统。

背景技术

正确的配电网拓扑结构是保证配电网安全分析和控制决策的重要基础。随着技术的发展，智能监测设备已有对高压和中压电网信息的准确监控，但由于低压侧的智能设备部署不完整，且低压用户侧存在频繁的线路更改、地下布线不易检查、人为私自改动线路、配电网线路数目庞大等问题，导致配电网拓扑结构经常出现错误，使得电力调度人员无法及时掌握正确的拓扑关系，进而严重影响配电系统的运行和管理。配电网拓扑识别技术可以更新开关状态的变化，形成新的拓扑结构，为配电网管理系统中的高级应用如状态估计、故障诊断、潮流计算、无功优化、电网重构等提供必要的网络结构数据。

近年来，高比例可再生能源大规模并网，其发电出力具有较强的随机性，这对电力系统不确定性分析与优化提出了更高的要求。随着智能电网建设的不断推进，高级量测体系(advanced meter infrastructure，AMI)在配电网中配置越来越多，其最直观的变化就是用户侧智能电表量测数据粒度的大幅度提升，这使得数据的量测、传输与存储具有较好积累，为配网拓扑关系的识别提供了有效的数据信息。另一方面，数据分析与处理技术近年来飞速发展，全球各行各业在对数据的获取、分析与处理这一全新维度上，已经进行了大量的投入并展开了激烈的竞争，高频的低压配网量测数据在为配网提效升级提供机遇的同时，也为配网数据驱动方法的性能带来了巨大挑战。

现阶段，如何高效处理分析低压配网高频量测数据，并进而改善目前配电网频繁的更新、配线复杂等因素导致的配电网拓扑辨识困难，亟待解决。

发明内容

本发明的目的是提供一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别方法和系统，可以解决现有技术中由于配电网频繁的更新、配线复杂等因素导致的配电网拓扑辨识困难的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

第一方面，本发明提供一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别系统，包括高频数据处理模块、时间序列相关性分析模块和拓扑辨识模块，其中：

高频数据处理模块，内置有效序列时间窗定位算法和高频时序数据时间断面同步算法，对分钟级或秒级用户节点量测数据进行运算分析；

时间序列相关性分析模块，内置时间序列相似性度量算法，对不同量测单元上传的时间序列进行相关性分析；

拓扑辨识模块，对已完成分析的量测阶段相关性进行排序，并利用加权树生成算法以及电压幅值关系，完成对目标区域的拓扑辨识。

第二方面，本发明提供一种低压配电网高频量测数据处理与拓扑识别方法，包括以下步骤：

步骤S1：采用高频数据处理模块对高频数据进行预处理；

步骤S2：采用时间序列相关性分析模块对预处理的高频数据进行时间序列相关性分析；

步骤S3：采用拓扑辨识模块进行拓扑辨识。

进一步的，所述对高频数据进行预处理包括：

选取同时段内有效时间序列时间窗口，获取该时段内所有用户的时间序列电压幅值数据；

对获取的用户的时间序列电压幅值数据进行时间断面同步处理。