基于量测信息的低压配电网阻抗拓扑模型构建

针对低压配电网阻抗拓扑模型不明确的问题,提出一种基于高级量测体系的低压配电网阻抗拓扑模型构建的在线识别方法。利用AMI提供的各用电用户电压数据,根据各负荷节点的电压相关性及辐射性网络节点电压分布特点,通过K-means聚类算法和用户间的皮尔逊电压相关系数分析原则,完成对低压配电网络拓扑模型的修正。根据修正后的台区拓扑结构中同一相别下智能电表所采集的序列数据,通过计算同一相别所有用户的相电压搭建优化问题模型,使得使用时间序列内不同电表数据计算得到的相电压矩阵方差最小,从而求得配电网线路阻抗参数,实现对配电网络的建模。通过实际算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于数据驱动的配电网拓扑识别及线路阻抗估计

中低压配电网的拓扑识别及线路阻抗参数估计是未来智能配电网实现各种功能的基础。依托AMI（高级量测体系）提供的电量信息,提出了一种仅依靠配电网节点电压及功率数据驱动的中低压配电网拓扑识别及线路阻抗估计方法。利用核密度估计方法计算各节点电压数据间的互信息并据此分析各节点间相关性;根据图的最小生成树算法生成以邻接矩阵形式表示的配电网拓扑;结合线性回归及Distflow潮流模型对拓扑进行校正,检验拓扑中是否存在AMI系统中没有相关数据的汇流节点并计算线路阻抗;最终得到准确的配电网拓扑及线路阻抗参数。通过IEEE 33节点中压配电网及典型低压配电网算例对所提方法进行了验证,结果表明所提方法能够准确辨识拓扑及线路阻抗参数,即使在感知设备不足的低压配电网中仍有较好的辨识效果。     

基于电压相似性评估的低压配电网户变关系和相位识别技术研究

低压配电网拓扑关系是电网状态估计的基础。文章针对低压配电网拓扑识别难题,分析了通过电压相似进行户变关系和相位识别的可行性,在此基础上应用Hausdorff距离算法,构建了基于节点电压相似性评估的户变关系和相位识别流程,设计了基于Hausdorff距离识别基本判据,以及包括构建滑动窗口和选择有效电压的数据集优化方法;最后通过实际的案例,验证了文章所提方法的有效性。     

基于有限关键节点及Wasserstein距离的配网拓扑识别

明确配电网结构是配电网最优潮流、安全评估、网络重建、故障定位的基础。针对现有配电网拓扑识别方法缺乏结合现有网络结构参数和潮流信息,仅通过量测数据来进行拓扑识别效率低的问题,提出一种基于有限关键节点及Wasserstein距离的配电网拓扑识别方法。首先,利用子空间扰动模型证明配网拓扑变化时,可以利用有限的关键节点来进行拓扑识别,基于熵值法的混合K-Shell算法引入影响度概念,通过影响度与节点电气距离得出节点的重要度,确定配电网拓扑结构中的关键节点。其次,基于密度的噪声应用聚类算法通过电压、电流、有功、无功等4个特征来进行节点的聚类,将其他节点与关键节点进行类别归属,再结合Wasserstein距离得出节点间的连接关系从而得出配电网的拓扑结构。最后,通过IEEE 33节点算例和某小区实例,验证该方法的有效性。该方法极大地提高配电网拓扑识别效率与正确率,实现了配网拓扑结构的动态识别。     

低压配电网拓扑异动自适应识别与校验

低压配电网拓扑信息对配电网安全运行、故障定位、线损分析等至关重要,但低压配电网拓扑因管理和运行的原因,低压配电网接线图与现场实际拓扑连接存在较大差异,因此有必要研究配电网拓扑异动的自适应识别。基于配电网节点采集电能时序数据,采用主成分分析与凸优化结合算法进行降维分析,通过提取主要特征,将拓扑识别问题转化为凸优化求解回归矩阵,进而识别出低压配电网拓扑结构。利用实际配电网中智能电表获取的电能量测数据及MATLAB随机生成5层31节点网络数据集,对所提方法进行算例验证,结果表明所提优化算法相比传统方法具有较高的识别速度及正确率。     

基于配电物联网技术的台区拓扑自动生成方法研究

随着配电物联网的建设发展,低压台区数据的深度融合、低压配电网全景感知的精益化管理等深化应用在智能配电网的发展中已经必不可少。低压配电网拓扑网络结构是台区智能化应用的基础,而台区拓扑的自动生成一直是技术难点,为此提出一种以融合终端为核心,基于配电物联网的拓扑自动生成技术。首先,基于智能融合终端与用户高速电力线载波(high speed power line carrier,HPLC)智能电表的深度数据交流采集,充分利用智能电表采集的用户数据,形成用户特征信息集合,通过电压数据计算任意智能电表之间的相关性,判断其是否处于同一表箱。然后,通过数据集合中其余电气量数据,计算分支箱与智能电表之间最优解集,研判计算数据。最后,通过仿真算例和实际试点应用效果验证所提方法的可行性,并对未来拓扑生成技术的发展方向提出展望。     

基于电力线通信的配电网拓扑自动识别与应用

配电网拓扑是对配电网设备、线路以及连接关系的完整描述,是实现配电网智能化应用的重要基础.目前电力企业在维护配电网拓扑时以人工维护为主,难以保证配电网拓扑模型的完整性及正确性.提出了基于配电网物理设备与信息融合的中低压拓扑识别策略,充分结合已有的配电自动化主站、配电终端及智能电表设备与信息数据资源,利用电力线通信信号,通过配电网线路进行传感来反映一次线路拓扑的特性.开展电力线通信在配电网拓扑识别关键技术研究和系统开发应用,实现了配电网站-线-变-户关系和配电网络拓扑结构的全方位一体化识别,并应用于线损精益化管理、低压用户接入方案智能编制、中低压故障定位和精准抢修等实用场景,为配电网智能化、精益化运维提供基础支撑.     

基于数据关联分析的低压配电网拓扑识别方法

文中介绍了一种基于数据关联分析的低压配电网拓扑识别方法。基于低压配电网停电事件、恢复上电事件及地理位置信息将待识别低压配电网划分为单一配电变压器停电台区、由于10kV配电线路停电引起的多个配变停电台区和未停过电台区,在每类台区内筛选特征电压序列,并利用Tanimoto相似度系数计算各分组内配电变压器、分支箱、表箱、用户智能电表之间相关性和非相关性,从而实现低压配电网拓扑识别;结合同一配电变压器台区内停电与带电状态、停电时长、地理位置、供电半径等台区拓扑校验规则对识别出的拓扑进行校验。通过实际案例证明文章提出的方法能够解决现有基于大数据挖掘方法计算量大、计算结果不准确、无法校验等问题,实现了配电变压器台区拓扑的高效、准确识别,提升了配电网的信息化水平和数据质量。     

基于三维时空特性的低压配电网拓扑识别方法

为解决泛在电力物联网的数据融合和数据互通问题,针对目前低压配电网拓扑连接信息更新不及时的拓扑错误问题,提出一种基于三维时空特性的低压配电网拓扑识别方法。该方法首先基于地理信息系统中配变台区和终端用户的经纬度地理信息,结合台区辐射范围限制,利用多空间尺度特性初步确定"变-户"关系;其次,基于辐射重叠区"变"、"户"节点智能电表的电气量序列,利用K-Means和PCA的多序列窗口截面特性实现拓扑校核;再其次,基于电压相关性,提出多时间相关性特性的拓扑变化监控方法。最后,通过仿真算例和现场案例验证了所提出方法的可行性。     

基于高频测试信号注入的配电网故障节点在线识别方法

为准确识别带电网络中的故障,提出了一种适用于多层复杂配电网故障节点的在线识别和定位方法。该方法将高频测试信号注入电网,通过智能电表向中心单元提供的电网信息获取阻抗参数,并根据阻抗特性和电网高频测试信号下的响应结果检测是否存在故障节点。采用该方法对45节点三层配电网进行多种条件下仿真,接着对8节点低压网络模型进行测试,讨论模数转换分辨率和测量误差公差对检测精度的影响。仿真和测试的结果发现,故障节点处高频接收信号电压与估计电压差值最大,表明该方法能够准确识别配电网中的故障节点。     

融合已知相别和地址信息的低压用户计量表箱识别

用户电能表与表箱的关系不清楚可能导致严重后果,用户电能表的所属计量表箱识别是低压配电网计量拓扑识别问题之一.由于同一计量箱的用户入线共用同一条配电箱母线,若已知总等效单相计量箱数量N,则原问题可转换为基于用户电压时序波形的N类分类问题.在分析这种方法在实际工程应用中缺点的基础上,提出了一种融合已知相别和地址信息的低压配电计量表箱识别方法.首先,采用聚类方法将分相后的电压时序波形辨识到配电分线箱层面.然后,利用经过挖掘和补全的地址文本信息构建基于相邻关系的约束,并采用约束的k-medoids聚类算法将用户区划分为表箱层面.最后,通过2个具典型特征的低压配电网案例验证了所提方法的有效性.     

基于AMI量测信息的低压配电网线路参数辨识方法

针对目前配电线路参数缺少精准辨识的难题,提出了基于高级量测体系（advanced meter infrastructure,AMI）量测信息的低压配电网线路参数辨识方法。该方法基于AMI量测数据,从网络末节点开始对整个网络的支路参数进行分步估计,建立关于低压配电线路阻抗参数的非线性方程组,并采用最小二乘法对其进行求解,实现全网可观测线路的辨识和估计。算例证明了方法的可行性与有效性。     

基于t-SNE降维和BIRCH聚类的单相用户相位及表箱辨识

低压台区单相用户的相位及接入表箱信息的准确性对户变关系纠错和线损治理分析有重要影响。目前,拓扑档案的校验主要依靠电力员工现场排查,人力物力消耗大且排查效率低下。因此,亟需一种效率较高的低压台区拓扑档案校验方法。在此背景下,文中提出了一种基于智能电表电压数据的低压台区单相用户相位及接入表箱辨识方法,可以为低压台区的拓扑辨识及排查提供参考。首先,采用t分布的随机近邻嵌入(t-SNE)技术对原始负荷数据进行降维处理,解决台区用户原始负荷特征维度过高带来的冗余性问题;接着,应用BIRCH方法对降维后的负荷数据进行聚类,实现台区下单相用户所属相位和接入表箱的辨识。最后,以浙江省海宁市某台区为例进行验证,算例分析的结果表明所提模型具有可行性和有效性。     

基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法

低压配电网的拓扑结构对于实现台区线损分析、故障定位、需求响应等应用功能有着重要意义。针对当前低压配网户变关系在线识别难题,提出了一种基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法。首先,基于电流特性纵向传导机理,构建电流特征指标体系,并提出基于电流时间序列的分段特征提取方法。其次,根据分段电流特征生成特征向量集,建立基于随机森林算法的拓扑识别模型,可快速有效识别用户连接变压器关系。最后,利用实际配电网的量测数据进行算例分析,结果证明该方法拓扑识别准确率达到98.02%,所需样本时间短,能够快速有效地识别低压配网拓扑关系。     

基于路径搜索的多节点低压电力线信道建模方法

为进一步实现多节点网络通信环境的精确仿真与模拟,本文从传输线理论出发,提出了一种基于低压电力网络拓扑的多节点电力线信道响应的生成方法。依据电力网络拓扑,通过最短路径搜索算法获取主干路径,并采用基于广度优先的搜索算法得到分支线路的父子节点关系表,由深至浅地对节点等效阻抗逐一更新,最后通过网络级联获取传输参量矩阵,求取信道频率响应。该方法原理清晰简明,适用于对任意给定拓扑结构的低压配电网络与室内电力网络等环境。仿真与实验结果表明该方法在给定的电力网络拓扑下能够有效地对低压电力网络中多个节点间信道进行模拟。     

基于集抄系统深化应用的低压台区电网拓扑重构方案

基于用电信息集抄系统的深化应用,如台区区分,相位识别和瞬时冻结等关键技术,配合电力线测距等第三方设备,提出一套新型的低压台区网络拓扑结构重建方案。台区区分和相位识别技术用于台区归属个相别分支的初步等基本拓扑信息的获取,然后基于此分析方法恢复台区内的分支,节点电力线测距用于辅助获得更加贴近物理现实的拓扑信息,依据以上获得的所有信息重构台区电网的拓扑结构。     

基于SEM-MIP状态估计的配电网拓扑辨识方法

配电网拓扑辨识是配电系统操作的关键问题和重要前提。由于缺乏足够的量测设备和配电系统拓扑的频繁变化,导致实际的配电网拓扑辨识问题十分具有挑战性。为此提出了基于同步量测数据状态估计的实时拓扑辨识方法。该方法可以利用少量相量测量单元的测量数据准确估计配电网拓扑结构。首先,在配电网中引入结构方程模型(structural equation model, SEM),用于捕捉拓扑与支路电流的关系。然后,针对拓扑辨识问题提出了混合整数规划(mixed integer programming, MIP)方法,通过复数方程的虚实部解耦,利用泰勒展开与等效松弛等手段对复数方程和约束条件进行线性化。此外,将配电网运行方式约束以节点为单位进行了重新规划。最后,所提基于结构方程模型的混合整数规划方法(SEM-MIP)可以使用现有的商业求解器求解,并通过一个实际12节点配电系统和IEEE 33节点测试系统验证了所提方法的有效性。     

基于CIM的配电网GIS数据模型存储与维护方法研究

选定CIM模型中的核心、电线、拓扑、量测等包中的相关类和关系作为构建配电网GIS数据模型的CIM子集,并对空间数据交换模型进行了阐述。采用关系型数据库实现配电网GIS空间数据库的设计,将数据模型中的泛化、聚合和简单关联映射为关系型数据库的表间引用关系。提出的数据模型存储方法避免了类间关联全部下落于叶节点类,降低了叶节点对象之间关系的复杂度。通过对配电网GIS数据模型中的类进行适当扩展,为其添加数据维护操作和必要的属性扩展,进而生成数据维护命令,使数据和关系维护变成类对象自身的责任。通过为导电设备类增加Mount和Unmount操作来封装对导电设备的安装和拆除过程,生成拓扑维护命令,改变导电设备安装或拆除后的网络电气连接关系。实例研究表明,所提出的GIS数据模型存储与维护方法降低了配电网对象之间关系维护的复杂度。