[發(fā)明專(zhuān)利]一種配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒?/span>有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010063698.7 | 申請(qǐng)日： | 2020-01-20 |
| 公開(kāi)（公告）號(hào)： | CN111273126B | 公開(kāi)（公告）日： | 2021-01-29 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 李勇;張振宇;段晶;曹一家 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人： | 湖南大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào)： | G01R31/08 | 分類(lèi)號(hào)： | G01R31/08;G06F17/16;G06K9/62 |
| 代理公司： | 廣州容大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 潘素云 |
| 地址： | 410082 湖*** | 國(guó)省代碼： | 湖南;43 |
| 權(quán)利要求書(shū)： | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū)： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 配電網(wǎng) 拓?fù)?/a> 快速 感知 方法 | ||
1.一種配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒ǎ涮卣髟谟冢ㄒ韵虏襟E：
步驟一：定義所需要的初始測(cè)量矩陣，并采集初始數(shù)據(jù)；
步驟二：使用主成分分析方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維；
步驟三：采用歐式距離進(jìn)行時(shí)間連續(xù)化的數(shù)據(jù)重整，消除掉不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)上降維后數(shù)據(jù)的坐標(biāo)翻轉(zhuǎn)情況；
步驟四：使用k近鄰算法獲取各個(gè)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)位置，并計(jì)算相對(duì)變化率指標(biāo)，判斷拓?fù)淝闆r。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒ǎ涮卣髟谟冢襟E一中，采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于一個(gè)N行T列的矩陣V＝{v1；...；vn}中，其中矩陣中的向量vn表示時(shí)間窗T內(nèi)的總線(xiàn)n上的電壓測(cè)量值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒ǎ涮卣髟谟冢襟E一具體為：
首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，假設(shè)配電網(wǎng)中的總線(xiàn)總數(shù)為N，測(cè)量數(shù)據(jù)流的時(shí)間窗口長(zhǎng)度為T(mén)；在時(shí)間t處，總線(xiàn)n處的電壓幅值測(cè)量值為其中表示最新時(shí)間總線(xiàn)n上的電壓測(cè)量值；沒(méi)有上標(biāo)的，vn是在時(shí)間窗中被選擇的數(shù)據(jù)的向量；最后，定義一個(gè)N行T列的矩陣V＝{v1；...；vn}，其中矩陣中的每一行都是之前定義的向量；注意，vn將在每次進(jìn)行新測(cè)量時(shí)更新。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒ǎ涮卣髟谟冢襟E二中，使用主成分分析方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，得到一個(gè)新的N行2列的矩陣V’＝{v1；...；vn}。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒ǎ涮卣髟谟冢襟E二具體為：
1)、規(guī)范化數(shù)據(jù)；減去V中每個(gè)行向量vn的平均值：
2)、計(jì)算協(xié)方差矩陣∑；在此步驟中，將測(cè)量矩陣V歸一化：
3)、獲取轉(zhuǎn)換矩陣；考慮到電壓測(cè)量值始終是高度共線(xiàn)的，使用奇異值分解方法，該方法具有更強(qiáng)的數(shù)值穩(wěn)定性；
[U，S，V]＝svd(∑)
其中U是N×N酉矩陣，S是非負(fù)對(duì)角N×N矩陣，V是是N×N酉矩陣；S中的對(duì)角線(xiàn)值按降序排列；
4)計(jì)算降維數(shù)據(jù)，如下所示：
vn＝U[：，2]Tvn
其中U[：，2]T是U的前兩列的轉(zhuǎn)置。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒ǎ涮卣髟谟冢襟E三具體為：
通過(guò)計(jì)算前后兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，相同節(jié)點(diǎn)采樣的降維后數(shù)據(jù)的歐式距離，來(lái)判斷是否發(fā)生了整體坐標(biāo)翻轉(zhuǎn)的現(xiàn)象；如發(fā)生翻轉(zhuǎn)，尋找連續(xù)性最強(qiáng)的坐標(biāo)作為實(shí)際降維后坐標(biāo)；
對(duì)于每次測(cè)量更新，將更新前的降維數(shù)據(jù)定義為Vb，更新后的數(shù)據(jù)定義為Va；Va和Vb均為N×2矩陣；目標(biāo)定義如下：
其中表示Va，Vb中的第n行；和從Va派生而來(lái)，其定義如下：
換言之，和分別是Vb關(guān)于x軸，y軸與原點(diǎn)的對(duì)稱(chēng)；
在其中尋找到的具有最小目標(biāo)函數(shù)的值所對(duì)應(yīng)的向量，即為重整后的向量。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的配電網(wǎng)拓?fù)淇焖俑兄椒ǎ涮卣髟谟冢襟E四具體為：
K近鄰預(yù)警：該部分通過(guò)計(jì)算同一節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)間的距離關(guān)系，構(gòu)建一個(gè)K近鄰節(jié)點(diǎn)集合；如果兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的K近鄰節(jié)點(diǎn)集合變化量大于閾值，則判定系統(tǒng)中發(fā)生了拓?fù)涓淖兊那闆r，隨后可以發(fā)送預(yù)警信號(hào)；
使用K近鄰算法來(lái)找到V中每個(gè)降維后向量的k個(gè)近鄰；在計(jì)算距離之前，首先通過(guò)以下公式應(yīng)用min-max歸一化：
接下來(lái)，使用無(wú)監(jiān)督的KNN算法，獲得每個(gè)總線(xiàn)的k最近鄰集Ωn；同時(shí)，為Ωn中的每個(gè)唯一組合定義狀態(tài)碼，并提出了一個(gè)稱(chēng)為相對(duì)變化率的指標(biāo)，以通過(guò)以下方式反映當(dāng)前拓?fù)錉顟B(tài)：
其中n＝1，...，N，dn是n∈Ωn的vn的平均值，dns是n∈Ωn的第一次采集的vn的平均值；
當(dāng)εn＞εthreshold時(shí)，結(jié)合當(dāng)前的狀態(tài)碼，判定拓?fù)涫欠癜l(fā)生了改變；其中εthreshold為相對(duì)變化率的判斷閾值。
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