[發明專利]一種最大相關性篩選算法實現拓撲識別方法

有效

• 申請號: 202010064451.7
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111199363B
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 趙健;徐明昕;李梁;徐斌;王小宇;邊曉燕
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06F30/20;G06F113/04;G06F111/10
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 吳肖敏

1.一種最大相關性篩選算法實現拓撲識別方法，其特征在于：包括以下步驟，

獲取用戶智能電表電壓時間序列及配變TTU電壓時間序列為樣本；

對獲取的所述時間序列進行預處理，得到節點對應的隨機變量；

利用所述節點對應的隨機變量建立數學模型和目標函數；

求解所述目標函數的權重參數W；

合成相關性矩陣K；

利用所述相關性矩陣K得到拓撲結構；

所述樣本的數量在500個時間截面以上，其數據連續、沒有缺失值和異常值；

所述預處理過程包括，

對獲得的電表歷史數據進行數據清洗，使用回歸、決策樹歸納來確定最有可能的值來填充缺失信息，使用回歸方法對數據進行降噪處理；

在完成數據清洗之后，對數據進行規范化處理，將數據轉化為易于學習的形式；

在進行上述數據預處理之后，對數據進行獨熱編碼；

所述建立數學模型為基于無向圖模型對整個拓撲網絡進行建模；

所述目標函數為拓撲網絡的節點相關關系的聯合概率分布；

所述聯合概率分布形式如下：

其參數化形式為：

構建聯合概率分布的似然形式：

其中，Xu和Xv分別代表節點u和節點v的隨機變量，X_uv代表連接節點u和節點v的邊所對應的隨機變量，u是配電系統中的節點，(u，v)是配電系統中節點u和v之間的線路；V^u是配電系統中節點u的權重；W^uv是連接節點u與v線路的權重；d^u為狀態特征，定義了在節點上的特征函數，b^uv是轉移特征，定義了在邊上的特征函數；Φ和ψ表示為基于概率圖模型的勢函數，Φ代表節點的勢，ψ代表連接節點的邊的勢；Z為分區函數，是一個規范化因子、歸一化函數，定義為所有可能賦值的總和；u^*表示為與u節點相鄰的所有節點組成的集合；

所述求解所目標函數的權重參數W包括，

利用最大似然估計法整理似然形式方程，得到對數似然形式方程，如下：

利用梯度下降法求解所述對數似然形式方程，得到所述權重參數W；

所述合成相關性矩陣K包括，

對所獲得的權重參數進行狀態合成，得到節點之間的相關性參數Kuv；

整合相關性參數Kuv得到表征配電網各個物理節點連接緊密程度的節點相關性矩陣K；

所述利用所述相關性矩陣K得到拓撲結構，包括以下步驟，

對所述相關性矩陣K進行迭代，篩選出相關性最高的節點連接在一起形成節點團；

迭代所述節點團，將不同的節點團相關性最大的節點建立聯系；實現配電系統拓撲結構識別；

所述形成節點團過程具體為

建立描述U節點配電系統的鄰接矩陣A；

初始化所述鄰接矩陣A；

定義一個用來儲存未連接節點的節點池V，定義一個用于儲存已知有效連接關系節點團的連接池C，連接池C初始為空；

對相關性矩陣K的每一行進行迭代計算，得到每一行的最大值及位置，將鄰接矩陣中相應位置元素置為1；

對相關性矩陣K處理完后，迭代鄰接矩陣A中的每一個節點，將相互連接的節點建立節點團T，將各組節點團T加入連接池C中，并將這些節點從節點池V中去掉，直至節點池V為空；

所述將不同的節點團相關性最大的節點建立聯系包括迭代連接池C中的節點團，排列組合分析節點團之間的相關性，將不同節點團相關性最大的兩個節點建立連接，令相應的鄰接矩陣a_ij＝1，直至連接池C中只有一個節點團；通過最大相關性迭代篩選算法得到低壓配電系統網絡結構的鄰接矩陣，建立低壓配電系統的拓撲結構。