[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

一種最大相關性篩選算法實現拓撲識別方法，包括以下步驟，S1：獲取用戶智能電表電壓時間序列及配變TTU電壓時間序列數據為樣本；S2：對獲取的所述時間數據進行預處理，得到節點對應的隨機變量；S3：利用所述節點對應的隨機變量建立數學模型和目標函數；S4：求解所目標函數的權重參數W；S5：合成相關性矩陣K；S6：利用所述相關性矩陣K得到拓撲結構。1.準確度高：提出的數據預處理方法能有效減少數據噪音的影響，充分挖掘和利用數據隱含的結構關系，提高拓撲識別的準確性；2.實用性強：相比于根據局部已知拓撲辨識剩余拓撲或者對已知拓撲進行驗證的方法，該方法能夠在完全未知拓撲的情況下直接產生配電網拓撲結構。

技術領域

本發明屬于電力系統配電技術領域，具體為一種最大相關性迭代篩選算法實現拓撲識別方法。

背景技術

目前，國內外的中高壓配電系統已經具備了完備的配電管理系統，通過數據采集與監視控制系統和地理信息系統獲取配電網拓撲結構、運行狀態、負荷狀態等一系列數據，實現狀態評估；并以此建立各類配電網分析和決策算法，包括處理配電網中負荷和可再生能源不確定性的配電網隨機優化調度方法、以故障恢復或者三相不平衡治理為目標的配電網重構方法等。

相比之下，低壓配電系統面臨有限信息環境，缺乏有效的系統建模與狀態評估方法，難以展開配電系統潮流計算以及其他配電管理高級功能，尤其是低壓配電系統的拓撲結構建模，是建立低壓配電系統最優潮流的基礎，也是治理低壓配電系統三相不平衡、網絡損耗、消納可再生能源、接納電動汽車充電負荷、提升用戶用電可靠性等等一系列問題的基礎。因此，識別配電網拓撲是實現低壓配電系統可視化和管理的必備條件。考慮到低壓配電系統中能夠獲取到的運行數據非常有限，如何有效利用智能電表數據以及配變運行數據，實現配電系統拓撲識別，建立配電系統基本運行模型，是當前發展低壓配電系統的首要目的。

發明內容

本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例，在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。

鑒于上述和/或現有技術中所存在的問題，提出了本發明。

因此，本發明所要解決的技術問題是低壓配電系統面臨有限信息環境，缺乏有效的系統建模與狀態評估方法，難以展開配電系統潮流計算以及其他配電管理高級功能的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：一種最大相關性篩選算法實現拓撲識別方法，包括以下步驟，

S1：獲取用戶智能電表電壓時間序列及配變TTU電壓時間序列數據為樣本；

S2：對獲取的所述時間數據進行預處理，得到節點對應的隨機變量；

S3：利用所述節點對應的隨機變量建立數學模型和目標函數；

S4：求解所目標函數的權重參數W；

S5：合成相關性矩陣K；

S6：利用所述相關性矩陣K得到拓撲結構。

作為本發明所述最大相關性篩選算法實現拓撲識別方法的一種優選方案，其中：所述步驟S1中樣本的數量在500個時間截面以上，其數據連續、沒有缺失值和異常值。

作為本發明所述最大相關性篩選算法實現拓撲識別方法的一種優選方案，其中：所述步驟S2中預處理過程包括，

S21：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；

S22：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；

S23：在進行上述兩步數據預處理之后，對數據進行獨熱編碼。