[發明專利]一種基于電壓相關性校驗的戶變關系識別方法

在審

• 申請號: 202010175859.1
• 申請日: 2020-03-13
• 公開（公告）號: CN111400371A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 趙健;徐明昕;王小宇;李梁;張海鵬;徐明杰
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06
• 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

本發明公開了一種基于電壓相關性校驗的戶變關系識別方法，包括以下步驟，采集臺區配變與用戶電壓與功率時序的歷史數據；對所述歷史數據進行數據預處理；利用自編碼網絡對與預處理后的數據進行特征提取代替原始數據；根據處理后的數據，分別利用歐氏距離、協方差、皮爾遜相關系數和線性回歸四種方法計算臺區與用戶間的相關性大小，獲取各戶變識別結果；綜合所述戶變識別結果形成相關性綜合評價指標。本發明的有益效果：不需要增添額外硬件設備、準確度高和能節省大量人力物力資源。

技術領域

本發明涉及電力系統配電的技術領域，尤其涉及一種基于電壓相關性校驗的戶變關系識別方法。

背景技術

隨著低壓配電網規模的發展壯大，供電企業對供電質量、線損率等考核指標提出了更為嚴格的要求。準確的戶變關系式線損精確計算，實現臺區精細化管理的基礎。但由于我國長期忽視低壓配電網的建設升級，缺乏有效的管理運維機制，低壓配電臺區戶變關系混亂。此外，由于條件及成本限制，低壓配電網中精準的量測裝置短期內無法大規模普及，再加之低壓臺區數據量巨大，戶變關系變動較多更導致臺區與用戶隸屬關系復雜難以及時監測。這都會對低壓配網的運行與規劃以及資產維護等方面帶來負面影響，直接影響臺區管理、線損分析及故障研判等業務應用的展開。而傳統的戶變關系人工排查方法和低壓配網硬件改造方法都不能適用規模日趨龐大的低壓配電網。

AMI高級量測系統以及大數據技術在配電網中逐漸普及與應用。目前，大數據技術能夠通過使用智能采集終端設備得到整個電力系統的運維數據，對采集的電力大數據進行系統的處理和分析，能夠實現對電網的實時監控，結合大數據分析與電力系統模型，可以對電網進行診斷、優化和預測，為電網安全、可靠、經濟、高效地運行提供保障；大數據技術在配電網運行、規劃、檢修等方面都具有一定的指導作用，也為利用數據分析法實現戶變關系識別成為了可能。

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。

鑒于上述現有存在的問題，提出了本發明。

因此，本發明解決的技術問題是：提出一種基于電壓相關性校核的戶變關系識別方法，完成低壓配電臺區戶變關系的識別。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：一種基于電壓相關性校驗的戶變關系識別方法，包括以下步驟，采集臺區配變與用戶電壓與功率時序的歷史數據；對所述歷史數據進行數據預處理；利用自編碼網絡對與預處理后的數據進行特征提取代替原始數據；根據處理后的數據，分別利用歐氏距離、協方差、皮爾遜相關系數和線性回歸四種方法計算臺區與用戶間的相關性大小，獲取各戶變識別結果；綜合所述戶變識別結果形成相關性綜合評價指標；根據評價指標完成戶變關系的識別。

作為本發明所述的基于電壓相關性校驗的戶變關系識別方法的一種優選方案，其中：所述特征提取包括，構建包括輸入層、隱藏層、輸出層三層結構的自編碼網絡；利用基于電壓特征提取的自編碼網絡特征提取方法，提取原始電壓數據中的特征以描述原始數據中的信息，代替原始數據作為輸入；所述自編碼網絡通過反向傳播訓練，不斷調整網絡輸入層、隱藏層、輸出層間權重與偏置；將輸出數據盡可能與輸入數據相等，保留原始輸入數據的重要信息，從高緯到低緯的等效表示原始數據。

作為本發明所述的基于電壓相關性校驗的戶變關系識別方法的一種優選方案，其中：所述輸入層輸入臺區配變與用戶電壓時序數據，輸入層與隱藏層之間由權重參數w₁連接，隱藏層與輸出層間由權重參數w₂連接，所述自編碼網絡特征提取過程包括如下，