基于知识图谱的低压配电网拓扑结构辨识方法

低压配电网中正确的拓扑关系是至关重要的。低压配电网实际拓扑结构因运维需要变动频繁且巨大,配电网信息系统中的数据更新不及时、流通性低以及质量差等不能正确反映低压配电网的实际拓扑结构,有必要进行拓扑辨识。知识图谱技术可以清晰地反映出数据间的现有关系,推理挖掘出隐藏知识,适用于低压配电网的拓扑辨识。因此应用知识图谱技术于拓扑辨识中,首先分析知识图谱构建方法,运用知识图谱技术,对多个低压配电网信息系统中的数据进行整合,推理出缺失数据,挖掘出各数据之间的关系。然后构建出低压配电网拓扑结构的知识图谱。最后结合《低压配电网基建工程典型设计规范》以及语义分词技术,对低压配电网信息系统中的户变关系进行辨识。算例实验效果良好,表明所提出的辨识方法具有理论价值和实际应用价值。     

基于改进的皮尔逊相关系数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、实时性不强的问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和KNN算法的低压配电网拓扑结构纯软件在线校验方法。首先用皮尔逊相关系数判断用户电压序列曲线的相似性,通过相关系数算法校验台区户变关系的正确性,找出户变关系不正确的用户,进行再校验。对于需再校验的用户,基于GIS系统的数据和《配电网规划设计技术导则》剪辑生成用户样本集,运用KNN算法分析剪辑生成用户样本集,然后找出校验用户所属的正确台区。最后根据人工现场校验结果,判断算法校验的正确性。     

基于概率图与功率优化模型的户变关系识别

户变关系是指配电变压器与其供电的终端用户间的电气连接关系,准确的户变关系是低压配电网运行管理的基础。在此背景下,本文提出一种基于概率图与功率优化模型的低压配电网户变关系识别方法。首先,利用马尔可夫随机场概率图模型来计算终端用户间的电压相关性;然后,对用户进行归集计算,得到新的用户集合,大大降低了计算维度;最后,基于新的用户集合,利用功率平衡原理建立用户集合与配电变压器的功率优化模型,实现低压配电网户变关系的准确识别。通过实际的低压配电网数据,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。     

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.     

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。     

配电网实时建模技术及关键问题研究综述

随着智能电网建设的推进，智能采集设备终端铺设率大大提高，需求侧终端电气化已成为不可逆转的发展趋势。近年来，低压配电网由于系统信息更新不及时和管理的无序性导致配网拓扑与实际配置信息出现偏差。这些问题的出现影响配电网安全运行的同时，也对供电企业经营风险造成了影响，迫切需要探索配电网的实时建模技术，以精准辨识用户的接入信息，保障配电网的安全稳定运行。为此，首先从配电网结构特点、供电方式和配电网模型信息集成技术三方面分析了配电网的技术概况。在此基础上，从物理拓扑分析、拓扑辨识以及拓扑关键校验技术综述了配电网实时建模关键问题的研究现状，并进一步围绕配电网实时建模关键技术对未来可能的研究方向进行了展望，以期为未来研究提供参考。     

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。     

基于蚁群算法的低压配电网电力线通信组网方法

低压配电网通信可靠性严重限制了电力线通信实际应用规模。解决这一问题的一个关键技术在于在现有的电磁兼容(electromagnetic compatibility,EMC)、信噪比、编解码方式等条件下,寻找有效的低压配电网电力线通信自动组网和快速网络恢复以及提高其抗毁性的方法。该文详细地分析了典型低压配电网物理拓扑结构和特点,给出了低压配电网通信仿真拓扑模型,提出了一种适用于未知建筑物电力线拓扑结构条件下的蚁群电力线组网方法;在此基础上,通过仿真试验验证了该组网路由算法的有效性和抗毁性。该研究工作为低压配电网环境下的窄带电力线通信组网提供了一种通用而有效的方法。     

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。     

配电主站馈线拓扑模型校核方法研究

智能分布式馈线自动化(feeder automation, FA)与主站集中式FA协同控制能够实现故障的最优处理。在协同控制下,馈线侧拓扑来源于配电终端的自动识别,主站侧拓扑由地理信息系统(geographic information system, GIS)或生产管理系统(production management, system, PMS)通过增量导入,存在连通混乱,与实际的拓扑运行方式不一致等问题。为实现基于智能分布式FA与主站后备的故障隔离和非故障区域恢复供电技术,促使拓扑模型统一,提出了在静态拓扑或者拓扑运行方式发生变化的情况下,由主控智能配电终端启动拓扑查询功能并生成馈线拓扑文件。进而将该模型文件上传至配电自动化主站,对主站侧的静态拓扑模型和动态拓扑模型进行校核,实现了对主站侧拓扑模型的纠正。同时通过实验验证了该校核方案的可行性,完全满足配电网的要求。     

第四类LLC谐振变流器模块功能准同构拓扑探求及变形研究

针对现有第4类LLC谐振型DC-DC变流器拓扑种类繁多,研究芜杂的现状,该文在总结第4类LLC谐振型变流器基本特性及分析方法的基础上,从模块电路功能辨识的角度出发,将该类变流器拓扑重新统一构建在一个由若干基本功能电路模块组成的宏模型内,并探求归纳其所有基于此宏模型的功能电路模块准同构拓扑形式。这些拓扑形式保留了第4类LLC谐振型DC-DC变流器的特征和优点,可根据输入输出及磁隔离要求而分类,并具有各自适用的应用场合,是电力电子系统集成优选拓扑类。进而,这些拓扑可柔性改造成诸多变形形式,从而适用于一些特殊应用,例如高压输入及高效率多路输出场合。最后,用一个适用于不间断电源(uninterruptible power supply,UPS)系统后备模式直直转换的样机验证第4类LLC谐振型DC-DC变流器准同构拓扑及变形形式的多样性和在工业应用中的有效性。     

基于供电环的配电网拓扑建模研究

目前大多数的配电网拓扑建模方法,是将整个配电网建模为一个矩阵,除了线路以外的每个设备都是矩阵中的一个节点,导致拓扑结构规模庞大,拓扑分析效率低下.该文将整个配电网络以供电环为依据进行划分,对每个供电环进行拓扑建模,极大地减少了拓扑结构的规模.同时,对环与环之间的关联设备进行适当的设置,就能将各个环分散的拓扑数据集成起来,形成配电网全网络的拓扑.该方法使用点和弧为基本的建模元素,并将受控分接箱、环网柜等复杂设备分解为点、弧元素的集合来实现对它们的建模,并以数据库来保存拓扑逻辑数据.应用该方法,拓扑模型的建立与修改只需要在单个环内进行局部拓扑;而且能极大地提高电源点追踪、开关状态变化、供电范围搜索等拓扑分析功能的效率.     

分布式并行网络拓扑计算关键技术研究

为解决由于不断扩大的电网规模和不断复杂的网络拓扑复杂程度,导致传统拓扑着色分析方法速度慢、效率低,无法适应电力系统应用软件高时效性要求的问题,研究了分布式并行网络拓扑计算关键技术。通过研究合理的网络拓扑模型划分算法,首先对拓扑计算程序改造成多线程并行处理的方式;再充分利用集群和网络的资源,将整个网络拓扑进行划分,由不同的服务器进行并行的分析与计算;最后每台并行的服务器再采用高效率的网络拓扑分析算法。经过以上几个步骤,分布式并行的网络拓扑计算可以提高可扩展性和可靠性,并且可以充分提高拓扑计算和程序运行的效率。     

配电网快速网络拓扑分析算法

缩小搜索范围是提高拓扑速度的关键,输电网可采用厂站内搜索法来缩小搜索范围,配电网则不适合。给数据排序是缩小搜索范围的有效措施,但排序比较费时。为此,提出了把全局拓扑分成静态拓扑和动态拓扑的想法。静态拓扑仅处理排序工作,可预先计算;每次全局拓扑只运行动态拓扑,由于数据已经排序,计算速度很快。同时提出了使用节点支路关联数据形成岛的方法,由于此数据可以在静态拓扑中处理,因而进一步提高了配电网网络拓扑的计算速度。实际算例验证了所提出的算法的有效性。     

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。     

基于馈线树动态拓扑的高容错故障定段方法

开关的投切和分布式电源的渗透使得配电网拓扑和运行方式复杂多变,给馈线故障定段带来挑战。提出把馈线拓扑分解为树枝和分叉区两种连接单元的馈线树故障定段法。通过智能馈线终端单元识别馈线上各开关的状态变化以实时更新馈线拓扑信息,计算树枝状态函数。根据节点共识容错判据进行故障区段可信度判断,进一步结合分叉区状态进行交叉验证。对节点信息正方向的定义以过流前潮流信息为基准,解决有源配电网故障电流的方向定义问题。最后通过算例验证所提方法的优越性。     

基于TMS320F240的全数字化交流伺服控制系统设计

提出一种基于数字信号处理器(DSP)的交流伺服控制系统,并详细分析了该系统的结构和软件设计特点.该系统充分利用DSP芯片的运算能力和片内集成外设,使其结构简单、实时性好.实验结果验证了该方案的可行性,以及DSP应用于伺服控制系统的优越性.     

基于智能终端逐级查询的馈线拓扑识别方法

配电网中的智能终端(STU)要实现分布式控制需要知道馈线实时拓扑。依赖配电自动化主站给STU下发馈线实时拓扑的方式灵活性差,不利于实现自治性控制系统;为每一个STU人工配置关联馈线全局静态拓扑,通过STU获取关联馈线域内开关的实时状态信息建立馈线实时拓扑的方式配置工作量大;提出了一种STU自主识别馈线拓扑的方法,为每个STU配置局部拓扑信息,由STU通过逐级查询的方式获取馈线实时拓扑。以广域闭锁分布式电流保护为例,在有源配电网静态模拟系统上搭建了测试系统,证明了所提馈线拓扑识别方法的有效性。     

基于集合论估计的电网状态辨识(五)拓扑错误识别

电网的拓扑模型是感知电网状态的基础,错误的拓扑模型将导致状态辨识的结果严重偏离真实的运行状态,因此拓扑错误的辨识非常关键。目前已有拓扑错误辨识的方法在应用于大规模系统和同时辨识不良数据和拓扑错误等方面存在不足。文中基于最少拓扑错误准则,建立了拓扑错误识别的混合整数规划模型,其中测量方程以线性约束和锥约束的形式给出,并采用混合整数不等式来解耦整数变量和连续变量。该模型可高效求解,且可有效识别支路拓扑错误和厂站拓扑错误。