CN110350528B - 一种低压台区拓扑自动辨识方法 - Google Patents

Abstract

一种低压台区拓扑自动辨识方法，属于电力***中配电自动化领域，应用在配电台区监测，基于低压供电网络实现，在供电网络中的配电箱中设置分支终端，分支终端采集配电箱中进线和出线上的特征信息并通过通信信道传送给上位机，上位机根据特征信息，利用相关性分析自动辨识台区拓扑。有益效果：利用相关性分析台区配电箱之间的拓扑关系，提高了判断台区网络拓扑的可靠性和准确性；配电箱进线和出线为特征信息采集点，采集多个特征信息，具有较强的鲁棒性，可有效减小异常数据的影响，提高拓扑辨识准确度；对电网和用户都没有影响，安全性高。

Description

一种低压台区拓扑自动辨识方法

技术领域

本发明属于电力***中配电自动化领域，应用在配电台区监测，特别涉及利用各分支箱中进线和出线的特征数据信息，自动辨识低压台区拓扑结构。

背景技术

随着我国现代化进程的迅速发展，电力用户数量大量增加，配电***也愈加完善。为了提高供电的可靠性，实现配电网用电智能化管理具有重要意义。配电网中，实现台区分布智能化监控的前提是已知台区拓扑结构，但在日常的配电运维管理工作中，往往存在户变连接关系不清晰的问题，尤其是新建台区，部分拓扑根本无法直接获取，需要采取人工摸查，工作量巨大，造成了人力物力的浪费。

为了解决该问题，提出了很多解决方案。

现有技术中，有根据智能电表上传数据完成电表属于哪个台区的户变关系方法，但识别不了分支箱之间连接的拓扑关系。

CN201811526142提出了一种用于低压台区的用户网络拓扑识别装置及方法，公开了以下方案：利用采集器和集中器获取个电能表的用电信息，根据用户电压之间的关系，获取电能表的相邻表，进而获取最终的台区用户网络拓扑图，解决户变关系（用户台区归属问题），但对于低压供电网络的主要结构，即各个分支箱之间的关系及分支箱和用户箱间拓扑关系，没有提出解决方法。

CN201910297607该发明是以AMI***的量测数据、用户信息，GIS***提供的中低压配电网拓扑结构数据为基础，在现有已知的配电网模型基础上，利用分支箱和用户侧表箱数据，聚类处理进行分支箱和用户侧表箱匹配，完成低压配电网拓扑自动识别，但无法区分多级分支箱之间拓扑关系。

CN201510260815提出一种基于数据特征分析的低压配电***拓扑自动识别方法，融合了用电信息采集、电力营销应用业务、地理信息、园区能源管理、楼宇能源管理等***的基础数据和运行数据，充分挖掘各***之间的数据关系，解决了单个***以前无法有效解决的实际问题。同时，此专利不需增加现场采集、通信设备，只需增加数据分析计算机即可完成，节省了资金投入。该方法依赖的数据种类繁多，且没有公开各类数据在方法中的作用。

发明内容

为了解决上述存在的问题，本发明提出了一种根据配电箱中出线和下游配电箱中进线上的用电信息相关性，进行低压台区拓扑辨识的方法。

本发明采用的技术方案是：一种低压台区拓扑自动辨识方法，基于低压供电网络实现。

在供电网络中的配电箱中设置分支终端，分支终端采集配电箱中进线和出线上的特征信息并通过通信信道传送给上位机，进线和出线为特征信息采集点，上位机根据特征信息自动辨识台区拓扑。

所述自动辨识方法包括以下步骤：

步骤1、分支终端根据上位机指令开始采集特征信息，采集的频次由上位机指示或存储在分支终端中。

步骤2、分支终端将本配电箱的进出线配置和特征信息传送给上位机。

步骤3、上位机根据收到的配电箱中的进出线配置及特征信息，完成低压台区拓扑自动辨识，包括以下步骤：

步骤3-1、信息整理，

假设低压台区有N个配电箱，则进线共有N个，出线有L个，

每个采集点的特征信息为：

其中，Fi为第i次在该采集点采样的特征信息集合，m为总的采样次数，1≦i≦m，

N个进线对应的数据集合X={C _X1 ，C _X2 ，...，C _XN }，

L个出线对应的数据集合Y={C _Y1 ，C _Y2 ，...，C _YL }。

步骤3-2、相关性分析，

将Y集合中的特征信息与X集合中的特征信息进行相关性计算，相关性最高的一对特征信息对应的出线和进线判断为有连接关系。

步骤3-3、生成台区拓扑。

进一步，上位机为安装在变压器低压出口侧的智能配变终端（TTU）。

智能配变终端（TTU）一定时间内分时段多次收集分支终端记录的特征数据（如电压U、电流I、有功功率P、无功功率Q、用电量W等），并对配电箱出线和其他配电箱进线所包含的特征信息数据进行相关度分析计算，相关度大表明该配电箱出线和对应配电箱进线相连，反之则不相连。完成各个配电箱出线和进线相关性计算分析后即可得出所有出线和进线相连关系，得出各个配电箱之间总的拓扑关系，实现低压台区拓扑自动辨识功能。

智能配变终端（TTU）安装在变压器低压出口侧。分支终端LTU安装于配电箱（包括分支箱和用户表箱）内，采用一主多从的组网方式。分支终端具有电压采集模块、电流采集模块、微功率无线模块、对时功能。分支终端实时多路高精度采样，采集并上传所在配电箱进出线特征数据信息。

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

1、利用相关性分析台区配电箱之间的拓扑关系，提高了判断台区网络拓扑的可靠性和准确性。

2、配电箱进线和出线为特征信息采集点，采集多个特征信息，具有较强的鲁棒性，可有效减小异常数据的影响，提高拓扑辨识准确度。

3、对电网和用户都没有影响，安全性高。

附图说明

图1为台区配电网络示意图，

图2为辨识的拓扑图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

目前的低压配电网络中，只有智能电表可以发送信息，本发明，参看图1，在供电网络中的配电箱中设置分支终端，支撑拓扑辨识。分支终端采集配电箱中进线和出线上的特征信息并通过通信信道传送给上位机。

分支终端（也可称为分支低压监测终端、LTU或CTU），具有电压采集模块、电流采集模块、微功率无线模块、对时功能。分支终端实时多路高精度采样，采集并上传所在配电箱进出线特征数据信息。

本实施例中，上位机为安装在变压器低压出口侧的智能配变终端（TTU）。

图1中，假设配电箱的进线有N个。

所述特征信息为电压U、电流I、有功功率P、无功功率Q、用电量W中的一项或几项或全部。

理想情况下，上述特征信息中，使用一个就可以完成本发明的拓扑辨识。但在实际应用中，可能会出现一段时间内，两个出线上某个特征信息非常相似的情况，对辨别产生不利影响。为了适应实际情况的需要，选择多个特征信息进行辨识更加可靠。

供电网络中，配电箱大致有两种，分支箱和用户表箱。分支箱完成台区供电网络的扩展，用户表箱连接智能电表，智能电表下连接用户的用电器。分支箱有时同时连接下游的配电箱和智能电表。

进线是给配电箱供电的线路，出线是为下游网络或用电客户供电的线路，连接下游配电箱或智能电表。如果采集所有进线和出线的特征信息，可以得到从变压器到智能电表的整个台区拓扑；如果不考虑连接智能电表的线路，则可以得到从变压器到各配电箱的台区拓扑。

在供电网络中，变压器的出线，即临近变压器的配电箱中的进线，是台区拓扑的已知部分，且其特征信息不与任何其它进线、出线相关，忽略临近变压器的配电箱中的进线特征信息，则进线为N-1个。N-1个进线对应的特征数据集合X={C _X1 ，C _X2 ，...，C _XN-1 }。

本实施例，忽略临近变压器的配电箱中的进线, 不考虑配电箱中连接智能电表的线路，即用户表箱无出线，如图1中，配置分支终端LTU5、LTU6、LTU8-LTU13的用户表箱中无出线，其进出线拓扑关系配置只有进线。所述进线和出线为配电箱之间的连接线，则进线有N-1个，出线有N-1个。

分支终端中存储本配电箱内部进出线拓扑关系配置。如LTU1存储分支箱中一个进线和三个出线的拓扑连接。如果分支箱还连接智能电表，本实施例中，连接智能电表的连接线不作为出线。

智能配变终端进行拓扑自动辨识，是接受调度指令或自身发起的。

为保证全网同步，智能配变终端通过对时实现和分支终端同步。

智能配变终端通过无线发送拓扑辨识命令。分支终端收到拓扑辨识命令后，开始采集特征信息，采集的频次由智能配变终端指示或存储在分支终端中。

按照频次采集完成后，将本配电箱的进出线配置和特征信息传送给智能配变终端，特征信息与进线、出线关联。

智能配变终端收集分支终端记录的特征数据信息，将收集到的特征信息进行排队入库存储，根据收到的配电箱中的进出线配置及特征信息，通过以下步骤完成低压台区拓扑自动辨识。

步骤3-1、信息整理。

假设低压台区有N个配电箱，则进线共有N个，出线有L个。

忽略临近变压器的配电箱中的进线,则进线共有N-1个。

不考虑配电箱中连接智能电表的线路，则出线有N-1个，如图1所示。

每个采集点的特征信息为：

其中，Fi为第i次在该采集点采样的特征信息集合，m为总的采样次数，1≦i≦m，m在采集的频次中设定。本实施例中，采集的频次为两次采集的时间间隔为15分钟，采集次数为96次，即m=96。

N-1个进线对应的数据集合X={C _X1 ，C _X2 ，...，C _XN-1 }，

N-1个出线对应的数据集合Y={C _Y1 ，C _Y2 ，...，C _YN-1 }。

步骤3-2、相关性分析。

将Y集合中的特征信息与X集合中的特征信息进行相关性计算，相关性最高的一对特征信息对应的出线和进线判断为有连接关系，

步骤3-3、生成台区拓扑。

根据步骤3-2中的连接关系，生成整个台区的拓扑。

在步骤3-2相关性分析中，可以采用多种方式。

将某一个进线上的特征信息与所有出线上的特征信息一一比对，理论上，相互连接的进线和出线，同一时刻采集的特征信息是完全一致的，这样就可以判断出该进线与哪个出线连接。但是由于采集的时间不可能同步，特征信息会不一致，引起误判。

本实施例，在步骤3-2中，使用以下公式进行相关性计算：

其中，ρ _xy 为x、y两组数据的相关性，取值范围0-100%。

本实施例中，采集电流I、有功功率P、无功功率Q、用电量W为特征信息，则

F1={I1,P1,Q1,W1}，Fi={Ii,Pi,Qi,Wi}，…，Fm={Im,Pm,Qm,Wm}

集合X中的特征信息C_XJ中，电流为I_XJ，有功功率为P_XJ、无功功率为Q_XJ、用电量为W_XJ。

I_XJ={I1，I2，...Ii，...，Im}，其它类似。

集合Y中的特征信息C_YK中，电流为I_YK，有功功率为P_YK、无功功率为Q_YK、用电量为W_YK。

I_YJ={I1，I2，...Ii，...，Im}，其它类似。

分别以{I_XJ，I_YK}、{P_XJ，P_YK}、{Q_XJ，Q_YK}、{W_XJ，W_YK}为参数{x，y}，计算ρ _xy ，结果分别记为ρ_I、ρ_P、ρ_Q、ρ_W。其中，1≦J≦N，1≦K≦L。

进线J和出线K的相关性：

ε _I 表示电流相关系数门槛设定值，范围60%-100%，缺省值85%；ε _P 表示有功相关系数门槛设定值，范围60%-100%，缺省值80%；ε _Q 表示无功相关系数门槛设定值，范围60%-100%，缺省值80%；ε _W 表示电量相关系数门槛设定值，范围60%-100%，缺省值90%。

以上过程，将所有进线和出线上的特征信息，两两进行相关性计算。当某一进线与某一出线上的所有特征信息都相关时，则对应的两个线的相关性为1，说明该进线与出线相连。这样处理，克服了采样时间不同步的问题；多个特征信息同时计算，排除了只考虑单一特征信息可能会引起的混乱。

上述过程，如果采集所有进线和出线的特征信息进行辨识，可以得到从变压器到智能电表的整个台区拓扑；如果不考虑连接智能电表的线路即用户表箱无出线，只采集配电箱间连接线，即分支箱和分支箱之间、分支箱和用户表箱之间的连接线特征信息进行辨识，则可以得到从变压器到各配电箱的台区拓扑。

本实施例，不考虑连接智能电表的线路，最终辨识出的拓扑图如图2所示。

最终的结果，正确的话，每个进线连接一个出线；出线连接一个进线或没有连接进线。如果出现误判，即发现进线没有连接出线，或者出线连接两个或两个以上进线，则放弃本次识别结果，重新采集数据，进行辨别。

在供电网络中发生变动，如增减设备时，采用本发明，完成拓扑关系自动辨识。

Claims (7)

1.一种低压台区拓扑自动辨识方法，基于低压供电网络实现，其特征在于：

在供电网络中的配电箱中设置分支终端，分支终端采集配电箱中进线和出线上的特征信息并通过通信信道传送给上位机，进线和出线为特征信息采集点，上位机根据特征信息自动辨识台区拓扑；

所述自动辨识方法包括以下步骤：

步骤1、分支终端根据上位机指令开始采集特征信息，采集的频次由上位机指示或存储在分支终端中，

步骤2、分支终端将本配电箱的进出线配置和特征信息传送给上位机，

步骤3、上位机根据收到的配电箱中的进出线配置及特征信息，完成低压台区拓扑自动辨识，包括以下步骤：

步骤3-1、信息整理，

低压台区有N个配电箱，则进线共有N个，出线有L个，

每个采集点的特征信息为：

其中，Fi为第i次在该采集点采样的特征信息集合，m为总的采样次数，1≦i≦m，

N个进线对应的数据集合X={C _X1 ，C _X2 ，...，C _XN }，

L个出线对应的数据集合Y={C _Y1 ，C _Y2 ，...，C _YL }，

步骤3-2、相关性分析，

将Y集合中的特征信息与X集合中的特征信息进行相关性计算，相关性最高的一对特征信息对应的出线和进线判断为有连接关系，

步骤3-3、生成台区拓扑，

根据步骤3-2中的连接关系，生成整个台区的拓扑；

所述特征信息为电压U、电流I、有功功率P、无功功率Q、用电量W中的一项或几项或全部；

在步骤3-2中，使用以下公式进行相关性计算：

其中，ρ _xy 为x、y两组数据的相关性；

采集电流I、有功功率P、无功功率Q、用电量W为特征信息，则

F1={I1,P1,Q1,W1},Fi={Ii,Pi,Qi,Wi},…，Fm={Im,Pm,Qm,Wm}

集合X中的特征信息C_XJ中，电流为I_XJ，有功功率为P_XJ、无功功率为Q_XJ、用电量为W_XJ，

集合Y中的特征信息C_YK中，电流为I_YK，有功功率为P_YK、无功功率为Q_YK、用电量为W_YK，

分别以{I_XJ，I_YK}、{P_XJ，P_YK}、{Q_XJ，Q_YK}、{W_XJ，W_YK}为参数{x，y}，计算ρ _xy ，结果分别记为ρ_I、ρ_P、ρ_Q、ρ_W，

进线J和出线K的相关性：

ε _I 表示电流相关系数门槛设定值，ε _P 表示有功相关系数门槛设定值，ε _Q 表示无功相关系数门槛设定值，ε _W 表示电量相关系数门槛设定值。

2.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于：所述进线和出线为配电箱之间的连接线。

3.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于：所述配电箱包括分支箱和用户表箱。

4.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于：所述上位机为安装在变压器低压出口侧的智能配变终端（TTU）。

5.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于：所述采集的频次为两次采集的时间间隔为15分钟，采集次数为96次。

6.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于：

忽略临近变压器的配电箱中的进线特征信息，则

N-1个进线对应的特征数据集合X={C _X1 ，C _X2 ，...，C _XN-1 }。

7.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于：如果得到的连接关系中，发现进线没有连接出线，或者出线连接两个或两个以上进线，则放弃本次识别结果，重新采集数据，进行辨别。

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