基于时间同步和高频载波信号衰减的拓扑自动识别技术

拓扑自动识别是配电领域开展线损精益化管理、故障精确定位以及促进低压台区智能运维水平提升的关键因素。为了提高低压拓扑结构识别准确性,结合配电物联网体系架构提出一种基于时间同步和高频载波信号衰减的拓扑自动识别技术。以台区智能融合终端为核心,首先分析了为实现低压台区拓扑识别所需满足的技术基础;然后从理论角度推导了台区拓扑自动识别技术原理,并以典型台区拓扑结构为例明确了拓扑识别具体步骤;最后通过在试点台区开展实际应用,实现了从台区低压进线侧到线路侧分支箱,再到用户表箱的物理拓扑结构识别,并进行低压台区拓扑校核,保证了拓扑识别的准确性。     

基于载波通信技术的低压配电网设备自动化识别系统

运用一种低压配电网设备自动识别技术,通过在表箱、分支表箱、出线开关处安装各类编码控制器,实现对台区低压侧设备、各设备间的拓扑关系的自动化信息管理。为低压线损分段、分块的准确分析、基于台区低压设备拓扑关系管理的GIS信息管理系统提供一种自动化、信息可识别的实现方法。     

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。     

基于运行扰动数据分析的低压台区拓扑辨识方法研究

传统的低压台区拓扑识别方法具有精确度低、抗干扰能力差、效率低等一系列问题。针对上述问题,提出一种基于电流运行扰动数据的台区拓扑辨识方法。首先,利用改进的灰色关联分析法对测量终端采集的低压出线柜、分支箱、光力柜、表箱的电流扰动数据进行分析,计算低压台区不同部分数据的相关性,实现台区供电隶属关系识别。进而,通过电流确定台区中各部分的进出线连接关系,实现对台区拓扑的识别。算例结果表明,利用电流扰动数据进行台区拓扑辨识具有准确度高、效率高的特点,因此在实际应用更具价值与潜力。     

基于台区用电功率跃变特征序列的拓扑识别方法

针对低压配电网台区长期存在的拓扑结构不清晰、更新滞后,人力维护工作量大等问题,提出了一种基于台区用电功率跃变特征序列的自动拓扑识别方法。该方法使用具备一定边缘计算能力的变压器智能采集终端与表箱智能采集终端采集分析台区用电特征信号序列,通过网络上送主站数据平台,再由主站数据平台做进一步分析运算,得出各台区下电表与变压器的从属关系,确定台区拓扑。根据试点小区实验效果,采用所述的拓扑识别系统,选取吻合度值5作为判断阈值,拓扑正确率能达99%以上,能够很好地划分出台区户变从属拓扑关系。该方法结合恰当的匹配阈值表现出较显著的拓扑识别成效,并降低了人力维护成本,具备在实际工程中推广应用的价值。     

基于实时拓扑识别的分布式馈线自动化控制方法

现有分布式馈线自动化(FA)算法大都针对具体的馈线拓扑结构与联络开关位置设计,馈线运行方式改变时需要重新调整算法。通过检测开关两侧电压,可以识别联络开关的身份并自动调整控制算法,但要求每一个分段开关两侧都安装电压互感器。提出通过智能终端之间的接力查询,自动识别馈线实时拓扑结构与联络开关位置。相邻分段开关的智能终端间通过交换故障电流检测信息,定位并隔离故障区段;联络开关处的配电终端根据馈线实时拓扑结构计算备供电源容量裕度,从而最大范围恢复非故障区段供电。根据所提方法建立FA系统,静模试验及现场运行结果证明了该方法能够自动适应馈线拓扑结构变化,快速进行故障隔离与供电恢复控制。     

基于量测数据的台区拓扑自动识别模型及算法

电网新业务的迅速发展对低压配电网的智能化水平提出了更高的要求。传统低压配电网的拓扑关系主要依靠人工档案维护,导致电压问题治理效率和抢修效率低下。在此背景下,提出了利用台区智能终端和采集设备的电气运行数据的台区两级分支线户关系和户表相位的识别方法。构建了用以解决台区两级分支和户表拓扑关系的台区设备从属关系识别模型,将上下级拓扑识别问题转化成二次规划问题求解,并通过户表聚类减少二次规划问题的数据维度。在分支和户表关系确定的基础上,提出了综合利用户表电压和电流数据的户表相位识别方法,提高户表相位识别的准确性。最后,进行了二级分支户表拓扑关系和户表相位识别的算例验证。基于台区电气大数据的拓扑识别方法为提升台区的全面感知和精益化管理提供了工程应用指导。     

面向台区智能终端的即插即用和拓扑识别方法

配电物联网背景下,海量台区智能终端与端设备采用人工接入的工作量十分庞大,且存在边-端拓扑维护与信息交互困难等问题.因此,提出了一种面向台区智能终端的即插即用与拓扑识别方法.首先,依据配电物联网"云-管-边-端"分层体系构建了台区智能终端与智能电表等端设备架构场景,并在此基础上提出了相应的即插即用机制.其次,提出了台区智能终端与端设备的拓扑自动识别方法.最后,通过搭建实验系统,从终端接入验证、终端软件升级以及终端故障下线退出3个部分对所提即插即用与拓扑识别进行了验证分析.实验结果表明,所提方法具有良好的可扩展性与故障容错能力,能够实现海量台区智能终端与端设备的即插即用与拓扑关联自动运维.     

配电物联网智能台区解决方案

正低压智能配电产品在配电物联网智能台区的实际应用中发挥着重要的作用,从变压器的低压台区变压器侧的智能配电变压器终端(TTU)和智能框架断路器,到低压分支侧智能塑壳断路器,再到多用户表箱侧的智能电表和智能费控终端,最后到终端用户侧的光伏应用,充电桩有序管理及智能终端在智能家居的应用。配电物联网智能台区解决方案,从根本上解决了客户痛点,实现了如故障主动抢修、拓扑动态识别、     

基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识

含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨识降维;提出基于CatBoost算法的特征选择与拓扑辨识方法,通过分区并行离线训练得到历史拓扑和未知拓扑的区域拓扑辨识CatBoost模型,通过在线应用得到实时的区域开关状态矩阵标签,形成配电网开关状态矩阵,实现系统拓扑辨识。配电网算例系统测试结果验证了所提方法的有效性。     

基于聚类分析的配电台区拓扑识别方法

拓扑识别是配电台区的技术热点之一,拓扑关系是电网普遍需求.在不额外增加拓扑识别硬件的条件下,利用台区同期电能数据进行拓扑识别,是有别于专用拓扑装置的另一种方法.研究了基于基尔霍夫定律的智能装置父子关系的特征条件和数学组合算法,并研究了基于聚类分析的拓扑识别算法,实现了从台区总出线开关到用户电能表的拓扑识别过程.提出了智...     

基于最优匹配回路功率的配电网拓扑辨识方法

配电网的拓扑结构在日常检修、异动和扩建过程中经常发生变化,加之配电网中实时量测数据和配置的传感器数量有限,开关缺乏实时遥测,这导致拓扑生成器常常不能有效获得配电网拓扑结构。目前常见的拓扑辨识方法并不能很好的适应配电网以上特点,因此为避免因配电网拓扑结构发生严重错误引起的配电网状态估计失真,提出了一种新的拓扑辨识方法。该方法基于匹配环路功率确定可能的拓扑结构,并根据公共量测值对可能的拓扑结构进行状态估计。依据状态评估结果与量测数值有最高匹配度,从而确定该拓扑结构为可信拓扑结构,即为实际拓结构。本文所提出的方法实现了对拓扑结构的量化评估,简化了拓扑辨识过程,减少了拓扑辨识过程的计算量,并通过相关案例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于支路有功功率的配电网拓扑辨识方法

针对配电网量测冗余度低且开关变化频繁、识别出正确的拓扑结构存在困难的现状,文中提出一种基于支路有功功率的配电网拓扑结构识别方法。该方法基于支路有功功率残值的大小选择可能断开的支路,得到若干种可能拓扑结构;采用相同量测值,在每个可能拓扑结构下分别进行状态估计并计算匹配目标函数值,从可能拓扑结构集中找到可能性最高的拓扑结构作为可信拓扑结构,降低配电网拓扑结构分析的解空间;并引入快速潮流直流法进行状态估计,提高了算法的计算效率,从而把此类配电网拓扑检错问题转换为以量测值匹配度高为目的的配电网重构问题。算例表明,该方法合理有效,快速简便,且在带有较大量测误差的情况下也有很好的适应性。     

基于拓扑片的智能分布式馈线拓扑分析

馈线拓扑分析是实现馈线自动化的基础,智能分布式馈线自动化(Distributed Intelligent Feeder Automation,DIFA)的馈线拓扑分析由配电终端自主实现面临着巨大的挑战。首先研究了FA应用的馈线拓扑模型,把电源、线路、母线和负荷等电气元件抽象为节点,以开关为边-电气元件为节点的多叉树表示的馈线拓扑作为DIFA馈线拓扑模型。提出了基于拓扑片的馈线拓扑分散配置方法,把每个配电终端覆盖的区域定义为拓扑片,每个配电终端配置存储拓扑片信息。把拓扑片的邻接关系用配电终端的邻接关系来定义,并映射成开关邻接关系。在拓扑片的配置中显性配置开关邻接关系,隐性包含线路节点、母线节点和负荷节点。最后提出了拓扑片拼接的馈线拓扑静态分析方法。所提出的基于拓扑片的馈线拓扑分析方法适用于DIFA,由配电终端自主实现,具有分析速度快和配置简单的优势。     

基于T型灰色关联度和KNN算法的低压配电网台区拓扑识别方法

针对目前低压配电网台区拓扑存在记录不准确,人工排查成本高,准确率低的问题。提出了一种基于T型灰色关联度和K-最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)算法的低压配电网拓扑自动识别方法。首先计算用户与所属台区电压的T型灰色关联度,对低于设定阈值的可疑用户用KNN算法判断所属台区,完成户变关系识别工作。然后计算新户变关系下用户之间电压的T型灰色关联度,结合拓扑结构图识别馈线中的可疑用户。最后找出与可疑用户最相关的用户,依据电压沿着馈线逐渐降低定位可疑用户在馈线中的位置。算例分析结果表明,该方法能自动识别用户所属台区和馈线,准确率高,实用性好。     

智能配电网分布式拓扑识别与应用方法

为实现配电网中的分布式保护与控制,提出了一种基于智能终端单元(Smart Terminal Unit, STU)的分布式拓扑识别与应用方法。对于每个STU,在该方法中仅需为其配置与之关联的静态网络拓扑信息。在一定的拓扑识别规则下,通过与其他智能终端交换信息,各智能终端可以确定馈线支路集的边界终端以及边界终端之间的连接关系,形成动态网络拓扑信息,从而实现拓扑信息的识别与存储。以配电网故障自愈、分布式电源孤岛检测功能为例,介绍了在拓扑信息分布式存储情况下的拓扑应用方法。     

基于SoC FPGA硬件并行化计算的配电网电压控制技术

随着主动配电网以及物联网技术的发展,无功设备的接入呈现复杂化和边缘化的趋势,电压无功控制的计算也向边缘计算发展。然而由于算力受限,边缘节点纯软件式的计算所需时间较长,无法满足控制实时性的要求。针对此问题,本文提出一种基于SoC FPGA硬件并行化计算的配电网电压控制策略。首先设计了基于SoC FPGA的软硬件计算框架,在此基础上对配电网电压无功优化模型与遗传算法求解方法做了适用于FPGA的针对性改进,最后分模块设计了FPGA硬件求解结构。通过两个算例场景验证可知,相比于边缘节点纯软件式的求解方式,本方法的平均求解效率分别提升了2.41倍和2.15倍,可有效提升电压无功控制的实时性。     

基于有向邻接矩阵的配电网拓扑检测与识别

准确的拓扑结构是配电网精细化管理和安全运行的基础。针对现有配电网拓扑识别方法无法确定网络潮流方向以及拓扑变动检测方法受负荷突变影响大的问题,提出一种基于有向邻接矩阵的配电网拓扑变动检测与识别方法。首先,提出一种基于有向邻接矩阵的配电网拓扑识别模型,将配电网的未知拓扑描述为不确定的有向邻接矩阵,实现配电网的拓扑识别并确定潮流方向。其次,提出一种基于节点电压邻接矩阵的拓扑变动检测方法,通过分析相邻节点电压幅值的下降趋势判断拓扑是否发生变动。此外,所提出的拓扑变动检测方法可以缩小未知拓扑的范围,降低拓扑识别问题的变量规模。最后,通过仿真分析验证了所提方法的正确性和有效性。