CN112668173A

CN112668173A - 一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法

Info

Publication number: CN112668173A
Application number: CN202011551559.5A
Authority: CN
Inventors: 康兵; 蒙天骐; 欧阳文华; 安义; 王晓虎; 晏年平; 杨浩; 熊健豪; 陈琛
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd; Nanchang Institute of Technology
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd; Nanchang Institute of Technology
Priority date: 2020-12-24
Filing date: 2020-12-24
Publication date: 2021-04-16
Anticipated expiration: 2040-12-24
Also published as: CN112668173B

Abstract

本发明公开了一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，具体步骤有：1、将配电网中10kV馈线下所有配电变压器视为一个群集，并从电力营销部门用电采集***导出群集所有配电变压器出口电压时间序列数据；2、计算配电网中同一10kV馈线下所有配电变压器电压时间序列两两之间的皮尔逊相关系数；3、利用某台台区与其他台区两两之间的皮尔逊相关系数计算出该台区的相关数标签值；4、通过人工查线得出所有台区具体的线变关系情况；5、将相关系数标签值与线变关系情况构成信息表；6、通过查全率和查准率计算阈值的上界和下界。本发明通过错误配电变压器的识别和定位算法，结合人工查线实现了线变关系阈值区间的准确确定。

Description

一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法

技术领域

本发明属于配电网技术领域，具体涉及一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法。

背景技术

我国配电网的特点是点多面广、改造频繁，导致其网络拓扑时常出现混乱。同时因均衡负荷、降低线损、可靠供电、经济运行等需求，需对配电网拓扑结构进行适时调整，导致配电网拓扑结构是动态的。实时、准确的网络拓扑是配电网开展网损计算、故障研判、停电管理等业务的基础。国家电网公司《泛在电力物联网建设大纲》明确要求实现“站-线-变-户”关系实时准确。因此实时准确的配电网拓扑是建设泛在电力物联网的内涵所在，是泛在电力物联网平台层建设的基础内容之一。

配电网拓扑关系主要包括变电站与10kV馈线、10kV馈线与配电变压器、配电变压器与负载用户以及用户相序四种。其中，10kV馈线与配电变压器拓扑关系是当前研究的(线变拓扑关系)难点问题，当前主要依靠人工巡线排查的方式进行线变拓扑关系辨识。为了解决这一问题目前研究领域大多使用运行数据来实现线变关系的判别。而使用数据势必要确定一定的阈值来达到合理判断。

当前解决上述问题，现有方法有诸如专利文件(CN107508297A)基于皮尔逊线性相关系数的线变关系校验方法等，本发明在此基础上，特此提出了线路拓扑关系阈值的确定方法，为使用数据判断线变关系提供了支撑。

发明内容

本发明提出了一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。本发明的技术方案是这样实现的：

本发明是通过下述方案来实现的。一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，包含如下几个步骤：

步骤一:从用电信息采集***导出所有配电变压器出口电压时间序列：将配电网中10kV馈线下所有配电变压器视为一个群集，并从电力营销部门用电采集***导出群集所有配电变压器出口电压时间序列数据；

步骤二:计算相关系数矩阵：计算配电网中同一10kV馈线下所有配电变压器电压时间序列两两之间的皮尔逊相关系数；

步骤三：计算相关性系数标签值：利用某台台区与其他台区两两之间的皮尔逊相关系数计算出该台区的相关数标签值；

步骤四：人工巡线查明线变关系情况：通过人工查线得出所有台区具体的线变关系情况

步骤五：构建关联信息表，将关联信息表按相关性系数标签值排序；将相关系数标签值与线变关系情况构成信息表；

步骤六：指定查全率计算对应概率，指定查准率计算对应概率，通过查全率和查准率线变关系阈值。

具体地，步骤一:从用电信息采集***中提取10kV馈线所挂n台配电变压器在时段T内的电压时间序列。

假设时段T为某日，电压时间序列的数据长度为m，则第i台配电变压器导出的三相出口电压序列U_iA、U_iB、U_iC分别为

U_iA＝{U_iA(k)|k＝1,2,3,…,m}

U_iB＝{U_iB(k)|k＝1,2,3,…,m}

U_iC＝{U_iC(k)|k＝1,2,3,…,m}

式中，k表示电压序列元素序号，其余各配电变压器出口数据均参照第i台配电变压器进行处理。

具体地，步骤一中的某时段T是某日、某周、某月的任意天数。

具体地，步骤一中用电信息采集***中的每日电压时间序列数据长度m为24的正整数倍，具体依据用电信息采集***采集时间步长决定。

具体地，步骤二：皮尔逊相关系数计算，令第i台配电变压器q相电压时间数据序列与第j台配电变压器p相电压时间数据序列进行皮尔逊相关性系数计算，取其最大值为第i台和第j台之间的相关性系数：

根据上述方法分别求得一条10kV馈线下任意一台与n台配电变压器之间的皮尔逊相关性系数值矩阵R：

具体地，步骤三：计算相关性系数标签值。R是n台配电变压器各与全部配电变压器端口电压时间序列的皮尔逊相关系数矩阵。取第i行数据R_i进行处理，按概率进行分组，分组区间为[0,1]。进而绘制概率分布曲线。定义最值对应的概率为第i台配电台区的相关性系数标签值P_i。依次可求得全体n台台区的相关性系数标签值：

P＝[P₁，P₂，P₃…P_n]

具体地，步骤五：构建关联信息表。通过人工查线得出所有台区具体的线变关系情况S，定义线变关系无误为1，线变关系错误为0。将此信息S、台区名称N与计算得到的关性系数标签值P构建关联信息表W为：

将所得到的联信息表W按关性系数标签值P的大小从小到大排序，得到W'。

具体地，步骤六：通过查全率和查准率计算阈值的上界和下界。

a.查准率(查准率为A％)

已知全体错误台区数n，从概率最小值开始计数，直至到第m台，所计数的m台中准确率为A％，计m台所对应的概率。

b.查全率(暂定识别B％错误台变)

已知全体错误台区数n，从概率最小值开始计数，直至到第h台，所计数的h台中错误的台区占n为B％，计m台所对应的概率。

上述通过查准率和查全率计算出的范围即是阈值的上界和下界。

本发明具有以下有益效果：基于现有配电台区的电压时间序列进行错误配电变压器的识别和定位算法，结合人工查线实现了线变关系阈值区间的准确确定，为利用大数据方法来进行线变关系识别提供了支撑。使得利用大数据计算线变关系成为可能。不仅大幅降低人工工作量，节省成本，而且能简单、实时、有效地解决配电网点多面广拓扑关系混乱的问题。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为阈值计算结果图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示的一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，包含如下几个步骤：

各步骤的具体过程如下：

步骤一:从用电信息采集***中提取10kV馈线所挂n台配电变压器在时段T内的电压时间序列。某时段T是某日、某周、某月的任意天数，假设时段T为某日，电压时间序列的数据长度为m，m为24的正整数倍，可以是24、48或96等任意数据，具体依据用电信息采集***采集时间步长决定，则第i台配电变压器导出的三相出口电压序列U_iA、U_iB、U_iC分别为：

U_iA＝{U_iA(k)|k＝1,2,3,…,m}

U_iB＝{U_iB(k)|k＝1,2,3,…,m}

U_iC＝{U_iC(k)|k＝1,2,3,…,m}

式中，k表示电压序列元素序号，其余各配电变压器出口数据均参照第i台配电变压器进行处理；步骤二：皮尔逊相关系数计算，令第i台配电变压器q相电压时间数据序列与第j台配电变压器p相电压时间数据序列进行皮尔逊相关性系数计算，取其最大值为第i台和第j台之间的相关性系数：

式中，U_kq表示第k台配电变压器q相电压时间数据序列,

为q相电压时间数据序列平均值，U_kp表示第k台配电变压器p相电压时间数据序列,

为p相电压时间数据序列平均值。

步骤三：计算相关性系数标签值。R是n台配电变压器各与全部配电变压器端口电压时间序列的皮尔逊相关系数矩阵。取第i行数据R_i进行处理，按概率进行分组，分组区间为[0,1]。进而绘制概率分布曲线。定义最值对应的概率为第i台配电台区的相关性系数标签值P_i。依次可求得全体n台台区的相关性系数标签值：

P＝[P₁，P₂，P₃…P_n]

步骤五：构建关联信息表。通过人工查线得出所有台区具体的线变关系情况S，定义线变关系无误为1，线变关系错误为0。将此信息S、台区名称N与计算得到的关性系数标签值P构建关联信息表W为：

步骤六：通过查全率和查准率计算阈值的上界和下界。

a.查准率(查准率为A％)

b.查全率(暂定识别B％错误台变)

本发明运用在一个具体的实际场景中。以某地的3条10kV馈线为例，线变关系阈值计算。三条线路下共挂有配电变压器44台，其中A线有19台配电变压器、B线9台配电变压器、C线有14台配电变压器，共分为三个群集，用电信息采集***中对应的拓扑关系如表1所示。

表1

根据步骤一所示，将其短口电压序列到处，更具步骤二计算其两两台区间的皮尔选相关系数。具体结果如表2所示。(位置有限，仅展示B线)

表2

1.00000	0.99632	0.93412	0.93368	0.93936	0.04167	0.54775	0.49557	0.98475
									0.99632	1.00000	0.90938	0.90919	0.91655	0.03890	0.56176	0.48525	0.98719
0.93412	0.90938	1.00000	0.99711	0.98148	0.00148	0.61337	0.33507	0.87561
									0.93368	0.90919	0.99711	1.00000	0.97435	0.00378	0.60290	0.33889	0.87337
0.93936	0.91655	0.98148	0.97435	1.00000	0.03171	0.64967	0.25947	0.90446
									0.04167	0.03890	0.00148	0.00378	0.03171	1.00000	0.16718	0.15637	0.08018
0.54775	0.56176	0.61337	0.60290	0.64967	0.16718	1.00000	0.67079	0.59064
									0.49557	0.48525	0.33507	0.33889	0.25947	0.15637	0.67079	1.00000	0.42287
0.98475	0.98719	0.87561	0.87337	0.90446	0.08018	0.59064	0.42287	1.00000

根据步骤三所示，计算各个台区的相关系数标签值。具体结果如表3所示。

表3

台区名称	相关系数标签值	台区名称	相关系数标签值
				AXD1	0.79236	BXD3	0.98148
AXD2	0.92456	BXD4	0.97435
				AXD3	0.96325	BXD5	0.93936
AXD4	0.94215	BXD6	0.03743
				AXD5	0.51426	BXD7	0.59677
AXD6	0.86654	BXD8	0.41370
				AXD7	0.89654	BXD9	0.93756
AXD8	0.79564	CXD1	0.89655
				AXD9	0.94362	CXD2	0.97256
AXD10	0.68973	CXD3	0.94369
				AXD11	0.67856	CXD4	0.96325
AXD12	0.96358	CXD5	0.97236
				AXD13	0.91365	CXD6	0.83005
AXD14	0.80235	CXD7	0.89006
				AXD15	0.91364	CXD8	0.65789
AXD16	0.90026	CXD9	0.93256
				AXD17	0.79635	CXD10	0.23658
AXD18	0.96581	CXD11	0.12697
				AXD19	0.96887	CXD12	0.92145
BXD1	0.962055	CXD13	0.89998
				BXD2	0.953105	CXD14	0.23487

根据步骤五所示，将计算得的各个台区的相关系数标签值与台区信息构建关联表，并按照关联系数标签值升序排序。具体结果如表4所示。

表4

根据步骤六计算阈值的上下界，设定查准率与查全率为90％，阈值为[0.68,0.83]。如图2所示。

以上实施例仅用于帮助本领域技术人员理解本发明，并不作为本发明的限制性实施条件，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于，步骤一中，从用电信息采集***中提取10kV馈线所挂n台配电变压器在时段T内的电压时间序列；

U_iA＝{U_iA(k)|k＝1,2,3,…,m}

U_iB＝{U_iB(k)|k＝1,2,3,…,m}

U_iC＝{U_iC(k)|k＝1,2,3,…,m}

3.根据权利要求1所述的基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于，步骤二中：令第i台配电变压器q相电压时间数据序列与第j台配电变压器p相电压时间数据序列进行皮尔逊相关性系数计算，取其最大值为第i台和第j台之间的相关性系数：

4.根据权利要求1所述的基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于，步骤三中，因R是n台配电变压器各与全部配电变压器端口电压时间序列的皮尔逊相关系数矩阵，取第i行数据R_i进行处理，按概率进行分组，分组区间为[0,1]，进而绘制概率分布曲线；定义最值对应的概率为第i台配电台区的相关性系数标签值P_i，依次可求得全体n台台区的相关性系数标签值：

P＝[P₁，P₂，P₃…P_n]。

5.根据权利要求1所述的基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于，步骤五中，通过人工查线得出所有台区具体的线变关系情况S，定义线变关系无误为1，线变关系错误为0，将此信息S、台区名称N与计算得到的关性系数标签值P构建关联信息表W为：

6.根据权利要求1所述的基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于，步骤六中，通过查全率和查准率计算阈值的上界和下界：

a.查准率

已知全体错误台区数n，从概率最小值开始计数，直至到第m台，所计数的m台中准确率为A％，计m台所对应的概率；

b.查全率

已知全体错误台区数n，从概率最小值开始计数，直至到第h台，所计数的h台中错误的台区占n为B％，计m台所对应的概率；

7.根据权利要求2所述的基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于，步骤一中的某时段T是某日、某周、某月的任意天数。

8.根据权利要求2所述的基于偏态分布计算10kV线路拓扑关系阈值的方法，其特征在于，步骤一中用电信息采集***中的每日电压时间序列数据长度m为24的正整数倍，具体依据用电信息采集***采集时间步长决定。