基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识

针对电压曲线分布集中导致低压台区用户相位难以准确辨识的问题,提出基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识方法。首先,采用分段聚合近似(PAA)对配电变压器低压侧三相以及低压用户的电压曲线进行分段,提取反映整体分布的主要特征信息,减少冗余噪声的干扰。引入一阶导数与动态时间弯曲(DTW)增加对每个分段序列局部趋势变化的分析,并将其集成到PAA距离度量中,既弥补了均值特征缺乏对电压曲线趋势变化信息的考量,又能降低DTW的时间复杂度。然后,通过该距离度量综合判定电压特征序列的相似度,并以此改进传统k-means聚类的相似性度量,构建低压台区相位辨识模型。最后,通过实际台区算例分析验证了所提方法的有效性。     

基于关联系数法的台户关系辨识研究

建立高效的台区拓扑辨识方法,有利于精细化管理台区线损、台区区域性停电检修。现有的台区拓扑辨识方法大多局限于人工排查,无法依托现有的电气数据进行高效排查。基于台区的监测数据快速发展,提出一种基于电压时间序列关联系数法的台区拓扑辨识方法。该方法依托电压时间序列数据,分别计算用户和低压配变的皮尔逊相关系数和改进T型关联度系数,进而计算总关联度系数,将总关联度系数最小的后20%用户视为异常用户并进行人工排查,从而提高台区拓扑辨识的识别效率。     

基于筛选电压数据的配电低压用户相别辨识方法

目前配电网低压台区相位关系存在记录不准确或更新不及时的问题,不利于低压台区的运行与管理。提出一种基于筛选电压数据的配电台区低压用户相别自动辨识和校验方法。首先,获取最近一段时间内配电变压器三相电压及该台区所有用户电压的历史数据,计算变压器电压在不同时刻的三相不平衡率,筛选出不平衡率最大的时刻,并由这些时刻对应的电压值构成变压器三相电压及用户电压的新时间序列;然后,计算各电压新序列之间的动态时间弯曲距离,采用改进的K均值聚类算法实现用户相别的自动辨识;最后,采用变压器各相总电能与用户智能电表数据对用户相别辨识结果进行校验。仿真结果和工程实例验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于自适应分段云模型的单相用户相别辨识方法

针对低压配电台区拓扑结构中相别关系错误的问题,利用台区配电变压器低压侧相电压序列和用户电压序列的相似性,提出了一种基于自适应分段云模型的单相用户相别辨识方法。首先,利用云模型的数字特征刻画电压序列的数据分布;然后,利用自适应分段云模型算法自适应地确定电压序列的分段总数以及每个分段的起始时刻和结束时刻;最后,计算电压序列分段云模型的相似度,确定用户与台区配电变压器的相别关系。该方法不受台区拓扑结构和负荷变化的影响,具有通用性;与现有相似性算法相比,该方法针对台区配电变压器三相电压很接近的情况相别辨识结果区分度更好、准确率更高。算例仿真和实例分析验证了所提方法的有效性。     

基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法

针对低压配电台区拓扑结构中户变关系缺失或异常的问题,提出了一种基于导数动态时间弯曲(DDTW)算法与基于密度的有噪空间聚类应用(DBSCAN)算法的户变关系识别方法.首先,采用DDTW算法对台区配电变压器(以下简称台变)低压侧电压和用户电压的时间序列进行相似性分析.然后,根据DDTW距离对台变和用户进行聚类得到户变关系的概率性结果,减小聚类算法参数对聚类结果的影响.该方法能够对时间间隔不同、不等长的电压时间序列进行分析,对电压数据缺失或异常不敏感,且不需要人为设定阈值,户变关系识别准确性高.最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性.     

基于自适应分段云模型的单相用户相别辨识方法

针对低压配电台区拓扑结构中相别关系错误的问题,利用台区配电变压器低压侧相电压序列和用户电压序列的相似性,提出了一种基于自适应分段云模型的单相用户相别辨识方法.首先,利用云模型的数字特征刻画电压序列的数据分布;然后,利用自适应分段云模型算法自适应地确定电压序列的分段总数以及每个分段的起始时刻和结束时刻;最后,计算电压序列...     

结合小波分析和改进型DTW距离的配电网电压暂降源辨识方法

该文提出了一种结合小波分析和改进型动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离的配电网电压暂降源辨识方法。首先分析各类电压暂降源及其经不同类型变压器传递后的相应电压波形特征,并根据其隶属关系通过波形数据挖掘和序列相似匹配构建完备的波形数据库。通过小波变换对实测电压暂降波形进行多尺度分解实现时间数据的降维,同时给出波形库序列的DTW边限距离及其在小波变换域的查询计算方法,实现电压暂降源的快速识别。基于实际的电力园区网架结构搭建仿真模型进行验证,结果表明,所述方法能迅速而准确地辨识各类电压暂降源,为电压暂降的有效监测和快速治理提供有力的参考。     

改进分段线性表示与动态时间弯曲相结合的负荷曲线聚类方法

聚类分析是负荷特性分类与综合的基本方法。针对现有聚类方法应用于基于电网大数据平台的在线负荷建模中在聚类质量、鲁棒性等方面表现的不足,提出一种改进分段线性表示(IPLR)的日负荷曲线降维方法。利用IPLR对数据组进行自适应降维重构的优点,与动态时间弯曲(DTW)距离适用于不等维时间序列间相似度衡量的特点相结合,构造出IPLR与DTW距离相结合的日负荷曲线聚类方法。首先,根据负荷曲线相邻及间隔采样点变化量,提取负荷曲线的特征点,对曲线进行自适应降维重构;然后,以DTW距离作为曲线相似度衡量指标,运用基于Canopy的K均值(CK-means)算法对降维数据组展开聚类分析。将所提出的方法应用于中国某省区电网典型用户日负荷曲线的分类与综合,结果表明所提降维方法与相似度衡量方法相契合,具有良好的综合性能,适用于变电站综合负荷行业构成比例解析。     

基于宽度学习系统的电动汽车用户台区相属辨识

随着电动汽车不断取代燃油汽车,配电网低压台区相属识别会出现台户关系不匹配、用户数据"假异常"等问题,为解决此问题,提出一种基于宽度学习系统的电动汽车用户台区相属辨识方法.首先,确定电动汽车离/并网时刻和日行程量的概率密度函数,利用拉丁超立方抽样技术对概率密度函数进行抽样,形成考虑电动汽车充电的用户电压模型;然后,搭建台区相户拓扑结构,利用皮尔逊相关系数来剔除非研究台区用户数据;最后,针对纯电动汽车用户和混合用户两种情况,应用宽度学习系统辨识研究台区用户的相属,与支持向量机、线性判别以及最邻近分类算法等辨识方法进行对比.通过实例仿真分析验证所提方法辨识精准,具有普适性且易实现,可适应智慧城市的发展.     

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。     

基于聚类分析的配电台区拓扑识别方法

拓扑识别是配电台区的技术热点之一,拓扑关系是电网普遍需求.在不额外增加拓扑识别硬件的条件下,利用台区同期电能数据进行拓扑识别,是有别于专用拓扑装置的另一种方法.研究了基于基尔霍夫定律的智能装置父子关系的特征条件和数学组合算法,并研究了基于聚类分析的拓扑识别算法,实现了从台区总出线开关到用户电能表的拓扑识别过程.提出了智...     

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。     

一种多指标综合静态电压稳定薄弱母线辨识方法

探讨了一种多指标综合电压稳定性辨识方法。该方法基于节点电压变化、电压有功灵敏度、母线参与因子三个电压指标,以客观赋值与主观赋值组合方法对上述3个指标分别赋予不同权重求得综合指标以辨识系统各节点薄弱程度。最后以湘西南某实际电网为仿真对象进行分析,以单一指标与综合指标分别辨识系统薄弱母线,验证该综合辨识方法的全面性、有效性与科学性。     

基于运行扰动数据分析的低压台区拓扑辨识方法研究

传统的低压台区拓扑识别方法具有精确度低、抗干扰能力差、效率低等一系列问题。针对上述问题,提出一种基于电流运行扰动数据的台区拓扑辨识方法。首先,利用改进的灰色关联分析法对测量终端采集的低压出线柜、分支箱、光力柜、表箱的电流扰动数据进行分析,计算低压台区不同部分数据的相关性,实现台区供电隶属关系识别。进而,通过电流确定台区中各部分的进出线连接关系,实现对台区拓扑的识别。算例结果表明,利用电流扰动数据进行台区拓扑辨识具有准确度高、效率高的特点,因此在实际应用更具价值与潜力。     

基于t-SNE降维和BIRCH聚类的单相用户相位及表箱辨识

低压台区单相用户的相位及接入表箱信息的准确性对户变关系纠错和线损治理分析有重要影响。目前,拓扑档案的校验主要依靠电力员工现场排查,人力物力消耗大且排查效率低下。因此,亟需一种效率较高的低压台区拓扑档案校验方法。在此背景下,文中提出了一种基于智能电表电压数据的低压台区单相用户相位及接入表箱辨识方法,可以为低压台区的拓扑辨识及排查提供参考。首先,采用t分布的随机近邻嵌入(t-SNE)技术对原始负荷数据进行降维处理,解决台区用户原始负荷特征维度过高带来的冗余性问题;接着,应用BIRCH方法对降维后的负荷数据进行聚类,实现台区下单相用户所属相位和接入表箱的辨识。最后,以浙江省海宁市某台区为例进行验证,算例分析的结果表明所提模型具有可行性和有效性。     

基于离散弗雷歇距离的户变关系识别方法

针对高速电力线载波(HPLC)户变关系识别中的电表时钟漂移与共用零线台区识别信号串扰问题,提出了一种基于离散弗雷歇距离的户变关系识别方法。首先,构建配电台区户变关系辨识方法,在电压过零点时刻,向低压线路叠加改进多载波调频特征识别信号进行户变关系识别;其次,构建辨识特征数据清洗方法,消除辨识特征数据时间轴偏移对户变关系识别的影响;再次,构建户变关系校验方法,采用离散弗雷歇距离比较电表之间的电压曲线相似度,从而形成准确的户变关系,并建立配电台区由近及远的户变关系分布矩阵;最后,对中国四川某配电物联网示范区的现场应用结果表明,所述方法较HPLC户变关系识别准确度更高。     

基于动态时间弯曲距离的电压暂降源辨识方法

为了实现对各类型电压暂降源的准确辨识,从波形相似性检测的角度提出了一种基于动态时间弯曲距离的电压暂降源辨识方法。通过仿真模型分析了基本电压暂降和经不同类型变压器传播后各类暂降的波性特征,构建了电压暂降类型与暂降原因及变压器类型的映射关系。利用9种电压暂降波形数据构建匹配库,采用动态时间弯曲距离法将实测的电压暂降波形数据与匹配库波形数据进行匹配分析,实现电压暂降源的辨识。仿真分析的结果表明,该方法能够对电网中出现的各种类型电压暂降进行辨识,具有较高的准确性和有效性,满足工程应用的需求。     

计及分布式电源局部调压能力的10 kV配电网低电压治理方法

为了充分利用分布式电源局部调压能力治理10 kV配电网的低电压问题,提出了一种利用分布式电源改善电压的方法。根据配电网5种典型运行案例的节点电压,利用模糊聚类分析对配电网中节点进行二次分区,并利用改进的粒子群算法在分区内优化配置分布式电源和无功补偿设备。计及分布式电源和无功补偿设备的输出电流以及有载调压变压器变比的影响,推导出了计算节点电压变化量的公式以及基于电流的电压灵敏度分析矩阵,并提出了基于灵敏度分析矩阵的电压控制策略。以存在"低电压"问题10 kV配电网为例,对所提出的方法进行了分析和验证,结果表明了所提方法的可行性和有效性。