CN112087055A - 一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，包括以下步骤：步骤1，主站对集中器校时，利用集中器对电表校时；步骤2，分支数据监测单元采集分支处15min粒度电压、电流、有功功率数据；步骤3，智能配变终端定时召读分支监测单元汇总的电压、电流、有功功率数据和台区电表地址数据、电压、电流、有功功率数据；步骤4，计算所有电表电压间相关性系数矩阵；步骤5，虚拟表箱聚合，计算虚拟表箱和电表的归属关系。步骤6，求解系数矩阵，最大系数位置即为虚拟表箱所在分支，梳理关系，得到拓扑结果。方法在本地分析信号，无需信号注入，根据变压器分支出线和电表的15min粒度电压、电流、有功功率即可实现拓扑识别，保障电网运行。

Description

一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法
技术领域
本发明涉及配电网自动化技术领域，尤其涉及一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法。
背景技术
目前，10kV配电网网络的拓扑已较为准确，但台区低压配电网(尤其是城中村)的拓扑结构，在转供电或分支出线路调荷后，因为人员投入、技术水平等原因，往往不能得到及时准确地更新，导致GIS***和计量***中“变压器-低压分支出线路-低压用户”的网络模型存在失真的情况。目前电网公司在台区低压配电网拓扑动态监测方面仍缺乏实时有效的技术手段。
当前低压拓扑识别的主要技术为采样信号注入方式，在电表侧注入高频脉冲信号，在变压器出线安装主机采集信号，将信号上传至主站，进而判断电表归属。然而该方式需要安装较多信号注入设备且对电网运行状态具有一定损害。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，方法在本地即可对信号进行分析，无需信号注入，只需测量出变压器分支出线和电表的15min粒度电压、电流、有功功率信号即可通过计算电压距离相关性和有功功率弹性网回归来实现台区拓扑识别，保证电网的运行状态。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，包括以下步骤：
步骤1：主站下发时钟信号对集中器进行校时，利用集中器广播校时命令对电表进行校时，确保所有电表的时钟同步；
步骤2：分支数据监测单元安装在台区分支出线，采集分支处15min粒度电压、电流、有功功率数据；
步骤3：智能配变终端安装在低压配电室内定时召读分支数据监测单元汇总的电压、电流、有功功率数据和台区电表表地址数据、电压、电流、有功功率数据；
步骤4：根据距离相关性计算公式，计算所有电表电压之间相关性系数矩阵；
步骤5：根据电压相关系数矩阵，进行虚拟表箱聚合，计算虚拟表箱和电表的归属关系；
步骤6：利用分支出线和虚拟表箱的有功功率数据，根据弹性网回归方法，求解虚拟表箱系数矩阵，矩阵二项式展开式最大系数位置即为虚拟表箱所在分支，梳理分支与虚拟表箱的归属关系，最终得到台区拓扑结果。
进一步地，所述步骤4中的距离相关性计算公式为：
Figure BDA0002674318000000011
dcov2(u,v)＝S1+S2-2S3
Figure BDA0002674318000000012
Figure BDA0002674318000000013
Figure BDA0002674318000000014
其中，dcorr(u,v)为变量u和变量v之间的距离相关性，变量u和变量v在此为电表电压值，n为变量维度。
进一步地，所述步骤6中的弹性网回归计算公式为：
Figure BDA0002674318000000021
其中，y为分支的有功功率矩阵，X为电表的有功功率矩阵，λ，γ为正则系数，
Figure BDA0002674318000000022
为系数矩阵。
进一步地，所述步骤6中虚拟表箱的有功功率为表箱内所有电表的有功功率的和。
进一步地，所述步骤5中，当电表之间的电压距离相关系数>0.995时，彼此进行虚拟表箱聚合。
进一步地，所述步骤1中的时钟同步误差小于1秒。
进一步地，所述步骤2中数据的采集类型为冻结数据。
本发明的有益效果是：方法在本地即可对信号进行分析，无需信号注入，只需测量出变压器分支出线和电表的15min粒度电压、电流、有功功率信号即可通过计算电压距离相关性和有功功率弹性网回归来实现台区拓扑识别，方法在保证了电网的运行状态的基础上兼具易于实现、计算量小的优点，具有很好的工程实用性。
附图说明
图1为本发明的总体流程图。
图2为本发明所述电表与虚拟表箱归属理论示例图。
图3为本发明所述虚拟表箱与分支归属理论示例图。
图4为本发明实施例中电表电压距离相关性计算结果。
图5为本发明实施例中计算所得电表与虚拟表箱归属结果。
图6为本发明实施例中基于弹性网回归对系数矩阵的求解结果。
图7为本发明实施例中计算所得虚拟表箱与分支归属结果。
其中1为低压分支，VB代表虚拟表箱。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不限定本发明。
结合附图1，一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，包括以下步骤：
步骤1：主站下发时钟信号对集中器进行校时，利用集中器广播校时命令对电表进行校时，确保所有电表的时钟同步；其中时钟同步误差小于1秒。
步骤2：分支数据监测单元安装在台区分支出线，采集分支处15min粒度电压、电流、有功功率数据；其中数据的采集类型为冻结数据。
步骤3：智能配变终端安装在低压配电室内定时召读分支数据监测单元汇总的电压、电流、有功功率数据和台区电表表地址数据、电压、电流、有功功率数据。
步骤4：根据距离相关性计算公式，计算所有电表电压之间相关性系数矩阵；其中距离相关性计算公式为：
Figure BDA0002674318000000031
dcov2(u,v)＝S1+S2-2S3
Figure BDA0002674318000000032
Figure BDA0002674318000000033
Figure BDA0002674318000000034
其中，dcorr(u,v)为变量u和变量v之间的距离相关性，变量u和变量v在此为电表电压值，n为变量维度。
对实施例计算台区电表彼此之间的电压距离相关度，如图4所示。
步骤5：根据电压相关系数矩阵，当电表之间的电压相关系数>0.995时，彼此进行虚拟表箱聚合，进行虚拟表箱聚合，计算虚拟表箱和电表的归属关系，理论示例图如图2所示。
根据实施例所得图4结果，取电表间电压距离相关系数>0.995的部分聚合成10个虚拟表箱的结果如图5所示。
步骤6：利用分支出线和虚拟表箱的有功功率数据，根据弹性网回归方法，求解虚拟表箱系数矩阵，矩阵二项式展开式最大系数位置即为虚拟表箱所在分支，梳理分支与虚拟表箱的归属关系，最终得到台区拓扑结果，理论示例图如图3所示。其中虚拟表箱的有功功率为表箱内所有电表的有功功率的和；其中弹性网回归计算公式为：
Figure BDA0002674318000000035
其中，y为分支的有功功率矩阵，X为电表的有功功率矩阵，λ，γ为正则系数，
Figure BDA0002674318000000036
为系数矩阵。
对实施例求解虚拟表箱系数矩阵，结果如图6所示；矩阵二项式展开式最大系数位置即为虚拟表箱所在分支，结果如图7所示。
本实施例利用实际的现场数据对本发明所述方法进行了测试验证。根据电压距离相关性聚合成10个虚拟表箱，利用弹性网回归方法计算10个虚拟表箱与6条分支的归属关系，计算结果与真实拓扑结构一致。
上述实施例是对本发明的具体实施方式的说明，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可做出各种变换和变化以得到相对应的等同的技术方案，因此所有等同的技术方案均应归入本发明的专利保护范围。

Claims (7)

1.一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：主站下发时钟信号对集中器进行校时，利用集中器广播校时命令对电表进行校时，确保所有电表的时钟同步；
步骤2：分支数据监测单元安装在台区分支出线，采集分支处15min粒度电压、电流、有功功率数据；
步骤3：智能配变终端安装在低压配电室内定时召读分支数据监测单元汇总的电压、电流、有功功率数据和台区电表表地址数据、电压、电流、有功功率数据；
步骤4：根据距离相关性计算公式，计算所有电表电压之间相关性系数矩阵；
步骤5：根据电压相关系数矩阵，进行虚拟表箱聚合，计算虚拟表箱和电表的归属关系；
步骤6：利用分支出线和虚拟表箱的有功功率数据，根据弹性网回归方法，求解虚拟表箱系数矩阵，矩阵二项式展开式最大系数位置即为虚拟表箱所在分支，梳理分支与虚拟表箱的归属关系，最终得到台区拓扑结果。
2.根据权利要求1所述的一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤4中的距离相关性计算公式为：
Figure FDA0002674317990000011
dcov2(u,v)＝S1+S2-2S3
Figure FDA0002674317990000012
Figure FDA0002674317990000013
Figure FDA0002674317990000014
其中，dcorr(u,v)为变量u和变量v之间的距离相关性，变量u和变量v在此为电表电压值，n为变量维度。
3.根据权利要求1所述的一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤6中的弹性网回归计算公式为：
Figure FDA0002674317990000015
其中，y为分支的有功功率矩阵，X为电表的有功功率矩阵，λ，γ为正则系数，
Figure FDA0002674317990000016
为系数矩阵。
4.根据权利要求1所述的一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤6中虚拟表箱的有功功率为表箱内所有电表的有功功率的和。
5.根据权利要求1所述的一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤5中，当电表之间的电压距离相关系数>0.995时，彼此进行虚拟表箱聚合。
6.根据权利要求1所述的一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤1中的时钟同步误差小于1秒。
7.根据权利要求1所述的一种应用于低压台区电表网络的拓扑识别方法，其特征在于，所述步骤2中数据的采集类型为冻结数据。
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