CN110278116A - 一种台区拓扑结构生成算法 - Google Patents

Abstract

一种台区拓扑结构生成算法，其由以下过程完成：（1）以主感知终端的时间为基准时间，通过网络协议与下级感知终端进行网络时间同步；（2）时间同步后，所有节点在时间轴的同一时点开始以相同频率采集并冻结本节点线路的实时电流，从而每个节点生成一串包含时序、节点位置、电流矢量值的数值序列；（3）各节点将上述数值序列上传至主感知终端；（4）主感知终端将各节点上传的数值序列转变成时序复数曲线；（5）以模式识别算法提取时序复数曲线的特征；（6）以逆特征继承关系，生成供电网络拓扑结构树。本发明的有益效果在于：其提升了对电网基础信息的掌握能力，为提升公司的优质服务水平提供技术支持。

Description

一种台区拓扑结构生成算法

技术领域

本发明涉及台区供电网络拓扑自动生成算法技术领域，具体涉及一种台区拓扑结构生成算法。

背景技术

目前台区供电网络是供电网络的末端，其结构层级多，结构复杂，现有的电力信息系统一直没有完整准确的掌握台区的供电网络拓扑结构。随着泛在电力物联网的开展，在台区内从台变到分支箱、表箱的感知终端，并连接了电流传感器。这为实现台区内供电网络的拓扑结构生成提供了基础条件。

发明内容

针对现有技术的不足本发明提供一种台区拓扑结构生成算法，其特征在于：

第一步：对某节点采集的电流数据，进行复数化处理；实部为电流的大小乘以电压与电流夹角的余弦值；虚部为电流大小乘以电压与电流夹角的正弦值，形成一个二元数；

第二步：将某节点在时间轴上依次采得的电流复数，依时间顺序，依固定时间间隔，构成一个时序电流向量序列 (IQ)；

第三步：各节点依据上述第一步、第二步步骤生成所有节点的时序电流序列；

第四步：台区供电网络拓扑结构必然是一个反向树状拓扑：根节点等于

叶子节点的向量和R=；

第五步：构造一个包含IQ与父指针的FP的结构体(I-Gen)，每个结构体包含有一个节点的完整电流数据序列；

第六步：以基因算法（GA），初始随机生成一个全连接的I-Gen的序列；

第七步：依R = 构造生成树评价函数，正向偏差以0.5权重，反向偏差以2权重；

第八步：依GA算法改变基因排序（树的父子结构），重新计算评估函数；

第九步：迭代第七步、第八步步骤，直至满足所有强约束条件，此时满足条件的染色体即为所求拓扑结构生成树。

其中：台区配电室内设置有台区总表，电流互感器和台区态势感知终端，台区总表与总线连接，台区总表与电流互感器连接，电流互感器与台区态势感知终端连接，台区总表还与大楼配电室内的电流互感器连接，大楼配电室内的电流互感器与分支智能开关连接，分支智能开关与楼道分支箱内的电流互感器连接，楼道分支箱内的电流互感器与楼道分支箱内的分支智能开关连接，楼道分支箱内的分支智能开关与表箱内的电表和表箱智能开关连接。

其原理是：本发明提供了一种台区拓扑结构生成算法，其运行于台区主感知终端内，一般是台变下的感知终端，各下级感知终端或分支智能开关、表箱智能开关采集各级分支节点的实时电流，具体为利用台区配电室内设置的台区态势感知终端和设置在大楼配电室、楼道分支箱内设置的分支智能开关和表箱内的表箱智能开关采集到的实时电流矢量信息，并将相关数据上传至主感知终端，主感知终端计算生成台区供电网络拓扑结构。

本发明的有益效果在于：

本发明提升了对电网基础信息的掌握能力，将营配调贯通应用深度融合，打破原有台区建档完全依赖人工录入的作业模式，实现低压侧台区网络节点全状态感知，能够有效支撑公司相关业务系统开展高级应用，为提升公司的优质服务水平提供技术支持。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

实施例1，一种台区拓扑结构生成算法，其由以下过程完成：（1）以主感知终端的时间为基准时间，通过网络协议与下级感知终端进行网络时间同步；（2）时间同步后，所有节点在时间轴的同一时点开始以相同频率采集并冻结本节点线路的实时电流，从而每个节点生成一串包含时序、节点位置、电流矢量值的数值序列；（3）各节点将上述数值序列上传至主感知终端；（4）主感知终端将各节点上传的数值序列转变成时序复数曲线；（5）以模式识别算法提取时序复数曲线的特征；（6）以逆特征继承关系，生成供电网络拓扑结构树。

实施例2，一种台区拓扑结构生成算法，其由以下步骤完成：

第一步：对某节点采集的电流数据，进行复数化处理；实部为电流的大小乘以电压与电流夹角的余弦值；虚部为电流大小乘以电压与电流夹角的正弦值，形成一个二元数；

第二步：将某节点在时间轴上依次采得的电流复数，依时间顺序，依固定时间间隔，构成一个时序电流向量序列 (IQ)；

第三步：各节点依据上述第一步、第二步步骤生成所有节点的时序电流序列；

第四步：台区供电网络拓扑结构必然是一个反向树状拓扑：根节点等于

叶子节点的向量和R =；

第五步：构造一个包含IQ与父指针的FP的结构体(I-Gen)，每个结构体包含有一个节点的完整电流数据序列；

第六步：以基因算法（GA），初始随机生成一个全连接的I-Gen的序列；

第七步：依R = 构造生成树评价函数，正向偏差以0.5权重，反向偏差以2权重；

第八步：依GA算法改变基因排序（树的父子结构），重新计算评估函数；

第九步：迭代第七步、第八步步骤，直至满足所有强约束条件，此时满足条件的染色体即为所求拓扑结构生成树。

Claims (1)

1.一种台区拓扑结构生成算法，其特征在于：

第一步：对某节点采集的电流数据，进行复数化处理；实部为电流的大小乘以电压与电流夹角的余弦值；虚部为电流大小乘以电压与电流夹角的正弦值，形成一个二元数；

第二步：将某节点在时间轴上依次采得的电流复数，依时间顺序，依固定时间间隔，构成一个时序电流向量序列 (IQ)；

第三步：各节点依据上述第一步、第二步步骤生成所有节点的时序电流序列；

第四步：台区供电网络拓扑结构必然是一个反向树状拓扑：根节点等于

叶子节点的向量和R=；

第五步：构造一个包含IQ与父指针的FP的结构体(I-Gen)，每个结构体包含有一个节点的完整电流数据序列；

第六步：以基因算法（GA），初始随机生成一个全连接的I-Gen的序列；

第七步：依R = 构造生成树评价函数，正向偏差以0.5权重，反向偏差以2权重；

第八步：依GA算法改变基因排序（树的父子结构），重新计算评估函数；

第九步：迭代第七步、第八步步骤，直至满足所有强约束条件，此时满足条件的染色体即为所求拓扑结构生成树。