基于层次聚类法与皮尔逊相关系数的配电网拓扑校验方法

配电网络拓扑日益复杂,且新投异动量不断增长,导致配电网拓扑频繁变化,传统的人工校验方式难以满足快速性和准确性的要求。针对该问题提出了一种基于模型文件和实测数据相关性的中低压配电网拓扑在线校验方法。首先,将配电网设计图纸的拓扑模型文件作为校验基础,以分析开关量状态的方式建立简化模型。其次,采用层次聚类法划分出多个供电区域。然后,使用皮尔逊相关系数算法校验同一供电区域内各节点数据的相关性,以此判断模型拓扑连接关系的正确性。最后,通过仿真验证和实际案例计算,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于AMI数据的城市低压配电网拓扑校验方法研究

高级测量体系（AMI）用户量测数据的深度挖掘是当前研究热点,本文聚焦于应用AMI数据解决城市低压配电网拓扑校验的运行难题。首先分析了我国城市低压配电网的典型拓扑结构,指出低压配网拓扑中的户变和相变的内涵。然后建立了低压配电网的拓扑分析模型,包括等值电路模型和数学模型,并研究了基于多元线性回归的数学模型优化求解方法。结合电网的业务运行框架,构建电网运行中低压配电网拓扑校验框架,并针对性地详细给出了户变关系和相变关系校验流程方法。最后以合肥3个典型小区为例,进行了详细的拓扑校验分析并给出户变和相变的校验判断结果,算例表明户变校验准确率达100%,而相变校验准确率达95%。     

基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法

针对目前低压配电网络拓扑连接关系辨识的难题,提出了一种基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法。该方法首先借助高级量测体系AMI提供的负荷量测信息以及网络数据,得出同一配电变压器下各负荷所属耦合节点电压以及所属支路电流,然后分别求得所有负荷间耦合节点电压和支路电流的相关系数,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,对存在错误连接关系的负荷进行修正,最终完成低压配电网络拓扑的校验与修正。算例证明了该算法的可行性与有效性。     

基于改进相关性分析的低压台区拓扑辨别方法

低压线路拓扑的准确性不仅会直接影响整个配电系统运行监控与安全检测,还会影响系统的故障诊断、安全分析和其他相关工作的开展。文中针对配电台区设备的组网特点,提出了一种基于改进相关性分析的低压台区拓扑辨别方法。首先根据低压配电线路的长度应满足末端电压质量的要求,选择合适范围内的台区设备作为研究对象;其次根据台区同馈线设备电压之间的相似性,利用DBSCAN聚类算法,将设备归类到不同的出线区域,并筛选出不属于该台区的设备,缩小研究范围;再其次基于能量守恒定律,上游设备流出的能量等于下游设备流入能量之和的特点,结合功率曲线的相关性和残差平方和,找到上游设备的最优下游设备组合,识别各出线区域设备的上下游连通关系;最后对各出线区域设备连通性进行校验,解决其中冲突节点,最终建立全网台区拓扑结构。     

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。     

基于皮尔逊相关系数的光伏电站数据修复

针对光伏电站采集数据的过程中存在数据异常或缺失的实际情况,提出了一种基于皮尔逊相关系数的插值方法。该方法根据皮尔逊相关系数找到与缺失数据相似的时刻,再根据相似时刻的数据估计出缺失的数据。这种方法能够有效的对数据进行修复,还原准确度更高,最大化提高残缺数据的使用率。     

基于离散Fréchet距离和剪辑近邻法的低压配电网拓扑结构校验方法

针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、准确性不够、可操作性差的问题,提出了一种基于离散Fréchet距离和剪辑K近邻的配电网拓扑结构校验方法。基于电网GIS平台配变经纬度坐标数据计算校验用户台区变压器与该地区其它变压器之间的距离,搜索该校验用户的邻近台区。通过计算校验用户与所在台区其它用户、邻近台区所有用户之间智能电能表电压曲线离散Fréchet距离,进而运用剪辑近邻法对训练样本集进行修剪生成少量的关键样本集,可有效降低搜索复杂度,进而快速判别校验用户的正确台区类别,有效验证电网GIS平台用户与台区变压器拓扑连接关系的正确性。     

基于电力线载波的低压配电网拓扑结构检错模型

由于低电压配电网受到电力线载波差异性特征量影响,导致检错稳定性以及可靠性降低,提出基于电力线载波的低压配电网拓扑结构检错模型。构建电力线载波信号模型,通过信号检波分析电力线载波信号特征;结合信号增强算法增强载波信号滤波,分析电导频率分布特征;结合频谱分量检测方法,融合电力线载波信息,通过配电网拓扑结构特征分析进行检错处理;结合电力线载波的差异性特征量,诊断电网拓扑结构的故障,建立低压配电网拓扑结构的检错分析和故障诊断模型,通过谐振电感和谐振电容的输出特征分布,实现低压配电网拓扑结构的检错分析。仿真结果表明,低压配电网拓扑结构检错处理的稳定性和可靠性较高,提高了低压配电网拓扑结构的安全稳定运行和运维管理能力。     

考虑皮尔逊相关系数和切比雪夫距离的电压暂降类型计算方法

电压暂降类型是进行故障类型识别和治理设备选型的重要信息.首先,根据电压暂降的类型定义和其经变压器传播的类型变换特性,建立电压暂降类型模式库.定义和提取了三相电压的六维向量,以进行暂降类型计算.应用皮尔逊相关系数,建立待计算电压暂降与模式库各元素的相关系数矩阵,计算其相似程度.提出基于切比雪夫距离的待计算电压暂降与模式库...     

皮尔逊相关性最大化导向的自动阈值分割方法

现有阈值分割方法大多只适应于处理某种特定灰度分布模式的图像,为了在统一框架内处理不同灰度分布模式情形下的自动阈值选择问题,提出了一种皮尔逊相关性最大化导向的自动阈值分割方法。该方法首先对原始图像进行边缘检测以产生参考模板图像;然后对不同阈值下的二值图像进行轮廓提取以产生对应的轮廓图像;最后采用皮尔逊相关系数衡量不同轮廓图像与参考模板图像之间的相似性,并将相似性取最大值时所对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法和新近提出的3个阈值方法和4个非阈值方法进行了比较。在具有不同灰度分布模式的4幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明：在合成图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均误分类率降低了0.140 3;在真实世界图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均误分类率降低了0.121 5。提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同灰度分布模式的图像具有更灵活的分割适应性,能获得精度更高的分割结果图像。     

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...     

基于正序电压变化量的故障电压暂降源定位算法

随着越来越多敏感负荷接入电网,由电压暂降问题直接及间接带来的经济损失日趋严重。在各类电压暂降中,故障引发的电压暂降占比最大,对其进行准确定位是高效治理电网故障的必要前提。文中针对故障型暂降源提出一种基于正序电压变化量的定位方法,基于发生故障时各监测点的正序电压分布特性,建立监测点信息库和各支路故障距离定位模型;然后基于马氏距离与Pearson相关系数定义相似度指标,利用信息库匹配的方法对故障所在支路进行初选;最后采用遗传算法对最优故障距离目标函数进行寻优,定位故障源。利用IEEE 14节点仿真系统对所提方法的有效性与准确性进行了验证。     

基于Pearson相关性的小电阻接地有源配电网接地保护

小电阻接地配电网在大量接入分布式电源后系统结构发生变化,影响传统的接地保护可靠性.针对含多逆变型分布式电源的小电阻接地有源配电网一般结构,分析了单相接地故障时各出线零序电流、母线零序电压和中性线电流特征,并根据各线路零序电流与中性线电流之间的相位特点提出了基于出线零序电流与中性线电流Pearson相关性的接地保护方案,...     

基于Pearson相关系数与广义S变换的低压直流微电网的故障选线方法

针对低压直流微电网线路的故障选线方法的研究有限,提出一种基于Pearson相关系数与广义S变换的故障选线方法。首先,介绍了低压直流微电网的一般组成。在此基础上,研究了低压直流微电网的单极故障以及极间故障的故障特征,提出选线方法,对各线路正负极首末端电流差进行Pearson相关系数计算来确定故障线路。然后对所选故障线路正负线路首端的电流量进行广义S变换,计算出其能量和的比值判别故障极性或者极间故障。最后,在PSCAD/EMTDC 中搭建出低压直流微电网模型以输出各线路电流数据,并利用Matlab对数据进行仿真。结果表明,所提选线方法直接有效,且耐受过渡电阻的能力较强。     

基于皮尔逊系数和不确定测度的冲突证据组合方法

D-S 证据理论在合成冲突较大的证据时会产生直觉相悖问题,现有的修正证据源的改进方法大多只从单一角度做出改 进,不能全面反映冲突信息特征。 针对此问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和不确定性测度的证据组合方法。 首先,利用 皮尔逊相关系数衡量证据之间的相关性,定义证据的可信度。 其次,引入基于区间概率的不确定度对可信度进行修正,得到权 重。 最后,使用该权重对原始证据进行加权平均,使用 Dempster 组合规则进行合成。 与经典改进方法相比,该方法能有效处理 冲突证据的融合问题,指认正确命题的准确率达到 0. 992 0。 与已有皮尔逊系数改进方法相比该方法更具有合理性,且有较高 的准确度。     

基于改进双层聚类多目标优化的配电网动态重构

随着配电网的高速发展,电力用户对供电可靠性的要求越来越高。针对现有配电网动态重构中开关次数难以约束,系统节点功率变化对配电网潮流分布的影响以及单一聚类算法负荷识别不足的问题,提出基于形态与幅值的双层聚类。外层以皮尔逊为相似度量进行形态相似聚类,内层以欧氏距离为相似度量进行幅值相近聚类。建立减小网损、提高电压稳定性、均衡馈线负荷、减少开关操作次数的多目标优化数学模型,采用改进粒子群算法完成配电网多目标动态重构。仿真结果表明,较静态重构开关操作次数降低了54.76%,减小电能15 575.4 kW·h,降低了39.28%,较重构前电压偏移指数降低49.1%,负荷均衡度改善41.9%。该研究所提改进的双层负荷聚类相比FCM聚类,准确度提高了11%,聚类效果更加接近原始数据。该动态重构方案可提高配电网运行的可靠性。     

基于改进TOPSIS的台区低电压治理措施优选评价研究

随着农村经济社会的快速发展,部分地区农网供电能力不足的问题凸显,台区低电压现象严重。针对目前低电压治理缺乏系统性和针对性的问题,提出一种基于改进TOPSIS的台区低电压治理措施优选评价方法,首先构建了台区电压评估指标体系,并以电压指标改善率评估台区电压的改善效果;在传统TOPSIS方法的基础上,基于层次分析将专家经验量化为相应的特征向量,并引入目标决策矩阵形成方案集的正、负理想解,通过计算各项治理措施与正、负理想解的距离及相对贴近度,判断方案的电压改善效果。对存在低电压问题的某地区实际台区进行分析,算例结果验证了所提方法的有效性。     

基于电压聚类和关联卷积的配电网户变关系识别方法

准确的低压配电网户变关系是电力营销管理和台区线损治理的重要基础,传统的户变关系识别方法排查成本高、识别效果欠佳,无法适用于规模日趋庞大的低压配电网.在此背景下,提出了一种基于智能电表量测数据和用户档案信息的低压配电网户变关系识别方法.首先利用用户地理位置信息实现邻近用户的初步合并,再基于GMM聚类算法对电压时序数据进行聚类划分,用户划分结果作为下一步的迭代初值.然后基于能量供需平衡建立配变与用户的关联卷积识别模型实现低压配电台区户变关系的辨识.最后,在实际的低压配电系统中验证了该方法在提升户变关系识别效率和准确率等方面具有显著优势,具备一定的实践应用价值和工程指导作用.