CN110718908B - 基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法及系统，采用异常值检测的配变电压噪声处理，针对偏离期望值的电压数值，基于不同属性的约束进行数据的检测和清理；基于滑窗算法及标准差计算电压的波形稳定临界点；针对三相不平衡的配变电压数据，采用归算方法进行配变出口电压归算处理；获取经配变出口电压归算处理的电压数据，基于皮尔逊相关性系数计算电压曲线的相似性，且基于相关系数的大小进行电压曲线相似程度的判断；采用层次聚类法针对电压曲线皮尔逊相关系数的计算结果进行异常变压器电压波形的类别分离。本发明基于电压曲线波形相关性系数使用层次聚类实现拓扑结构精准识别，全面提升配电网拓扑结构准确性和真实性。

Description

基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法及系统

技术领域

本发明涉及配电网系统管理技术领域，具体涉及一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法及系统。

背景技术

随着电网企业的精益化管理需求的不断提升，配电网拓扑结构作为各业务系统重要的基础数据，其正确与否直接影响配电网抢修、停电管理、线损计算、优质服务等核心业务的开展。

为了更好的服务客户用电需求，市场上每年新规划的配电网线路数量持续不断增长，配电网拓扑结构混乱问题也渐渐显现，如何增强配电网拓扑结构的精准识别与应用等一系列困扰已久的难题，是亟待解决的现实问题。

发明内容

为解决上述现有技术的中的不足，本发明在于提供一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法及系统，基于电压曲线波形相关性系数使用层次聚类实现拓扑结构精准识别，全面提升配电网拓扑结构准确性、真实性。

本发明公开了一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，包括如下步骤：

采用异常值检测的配变电压噪声处理，针对偏离期望值的电压数值，基于不同属性的约束进行数据的检测和清理；

基于滑窗算法及标准差计算电压的波形稳定临界点；

针对三相不平衡的配变电压数据，采用归算方法进行配变出口电压归算处理；

获取经配变出口电压归算处理的电压数据，基于皮尔逊相关性系数计算电压曲线的相似性，且基于相关系数的的大小进行电压曲线相似程度的判断；

采用层次聚类法针对电压曲线皮尔逊相关系数的计算结果进行异常变压器电压波形的类别分离；

异常变压器电压波形的类别分离具体包括如下步骤：

概率密度函数f(x)，若占比p的配变属于该条线路，则p²的皮尔逊数值存在于1.0的区间中；若t∈[-1，1]，∫_t ¹f(x)dx＝p²，则采用t作为阈值进行配变是否属于该线路的区分标准；

设置当f(x)≥0，F(t)为非递减函数，且在Q时刻采用数值积分进行求解，F(t)＝1-Q²，获取t的数值；

基于F(t)＝1-Q²，基于t∈[-1，1]，Q∈[0，1]，t的区间变换为[0，1]，/>

采用双曲线函数簇k为函数系数常数计算/>与/>的切点信息，且切点的t×2-1即为推荐阈值；

采用组平均法进行计算，将皮尔逊系数矩阵的对应两行均值进行合并，删除对应列，进行电压波形的分离。。

作为上述方案的进一步优化，所述异常值检测的配变电压噪声处理的步骤包括如下：

获取原始电压数据；

采用业务异常电压规则库进行原始电压数据值的检测，基于电压数据的不同属性间的约束进行电压数据检测；

基于数据噪声处理的电压值剔除极值，保留有效值。

作为上述方案的进一步优化，所述计算电压的波形稳定临界点具体包括如下步骤：

设置待计算的信元数的数量为N；

随机选取k个时间点，按照时间进行排序，获取时间序列T＝{t₀，t₁，…，t_k-1}k∈N；

基于时间序列T，计算任意两个对象数据的相关系数，获取N×N的矩阵，设置为P(n，n)；

采用滑窗形式进行电压数据的采集，针对任意两个配变，进行次的随机数据采样，计算相关系数和标准差，且基于所有的标准差计算标准差均值，通过滑窗迭代计算电压数据稳定性的最小临界点。

作为上述方案的进一步优化，所述配变出口电压归算的处理步骤包括如下：

设置配变电压的三相分别为A、B、C，N点为由A、B、C三点构成的三角形的中点，且当AN＝BN＝CN时，为三相负荷平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置N^′点为由A、B、C三点构成的三角形中的任意一点，且N^′与N不重合，则AN^′、BN^′、CN^′为三相负荷不平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置AN＝BN＝CN＝x，则基于余弦定理：

∠BAN^′+∠CAN^′＝60° (3)

AB＝AC (4)

基于上式的(1)-(4)，可得如下：

基于式(5)，当三相负荷不平衡配变的三相电压数值大小AN^′、BN^′、CN^′为已知值时，仅包括唯一的未知数AB，即配变出口线电压数值，采用牛顿迭代法计算AB的数值，且计算出三相平衡时的配变出口相电压AN＝BN＝CN。

作为上述方案的进一步优化，所述基于皮尔逊相关性系数的电压曲线计算步骤具体包括如下：

设置皮尔逊相关系数P，进行两个变量X与Y之间线性相关的度量，且相关系数介于-1与1之间；

上式中，X与Y分别为线路下，任意两个配变的三相归压后的电压值，N代表电压数据采集点数量。

本发明还公开了一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别系统，包括如下单元：

配变电压噪声处理单元，用于针对偏离期望值的电压数值，基于不同属性的约束进行数据的检测和清理；

波形曲线稳定计算单元，用于基于滑窗算法及标准差计算电压的波形稳定临界点；

配变电压归算处理单元，用于针对三相不平衡的配变电压数据，采用归算方法进行配变出口电压归算处理；

电压曲线相似性判断单元，用于获取经配变出口电压归算处理的电压数据，基于皮尔逊相关性系数计算电压曲线的相似性，且基于相关系数的的大小进行电压曲线相似程度的判断；

异常电压波形分离单元，用于采用层次聚类法针对电压曲线皮尔逊相关系数的计算结果进行异常变压器电压波形的类别分离。

作为上述方案的进一步优化，所述配变电压噪声处理单元还包括如下内容：

获取原始电压数据；

采用业务异常电压规则库进行原始电压数据值的检测，基于电压数据的不同属性间的约束进行电压数据检测；

基于数据噪声处理的电压值剔除极值，保留有效值。

作为上述方案的进一步优化，所述波形曲线稳定计算单元还包括如下内容：

设置待计算的信元数的数量为N；

随机选取k个时间点，按照时间进行排序，获取时间序列T＝{t₀，t₁，…，t_k-1}k∈N；

基于时间序列T，计算任意两个对象数据的相关系数，获取N×N的矩阵，设置为P(n，n)；

采用滑窗形式进行电压数据的采集，针对任意两个配变，进行次的随机数据采样，计算相关系数和标准差，且基于所有的标准差计算标准差均值，通过滑窗迭代计算电压数据稳定性的最小临界点。

作为上述方案的进一步优化，所述配变电压归算处理单元还包括如下内容：

设置配变电压的三相分别为A、B、C，N点为由A、B、C三点构成的三角形的中点，且当AN＝BN＝CN时，为三相负荷平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置N^′点为由A、B、C三点构成的三角形中的任意一点，且N^′与N不重合，则AN^′、BN^′、CN^′为三相负荷不平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置AN＝BN＝CN＝x，则基于余弦定理：

∠BAN^′+∠CAN^′＝60° (3)

AB＝AC (4)

基于上式的(1)-(4)，可得如下：

基于式(5)，当三相负荷不平衡配变的三相电压数值大小AN^′、BN^′、CN^′为已知值时，仅包括唯一的未知数AB，即配变出口线电压数值，采用牛顿迭代法计算AB的数值，且计算出三相平衡时的配变出口相电压AN＝BN＝CN。

本发明采用上述的技术方案，与现有技术相比，一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法及系统，具有以下技术效果：

1.本发明示例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，解决了偏离期望值的数据对数据分析造成的错误识别，提升拓扑结构识别的准确性，同时解决配变的高压侧中性点发生偏移对电压波形的干扰，实现正常拓扑结构与异常拓扑结构的类别分离与异常甄别。

2.本发明示例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，基于组平均法的使用，避免了在皮尔逊系数随时间的变化存在波动情况下容易受到极端值的影响。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的异常值检测的配变电压噪声处理流程图；

图3为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的电压曲线相关系数过程图；

图4为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的配变电压标准差分布图；

图5为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的三相不平衡的理论示意图；

图6为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的概率密度曲线图；

图7为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的概率密度曲线过滤图；

图8为本发明实施例的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的F(t)变换示例图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

如图1-8所示，本实施例公开了一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，包括如下步骤：

S11,采用异常值检测的配变电压噪声处理，针对偏离期望值的电压数值，基于不同属性的约束进行数据的检测和清理；

具体的，所述异常值检测的配变电压噪声处理的步骤包括如下：

S21,获取原始电压数据；

更具体的，原始电压数据可以是未采集的、采集异常的或者用电负荷造成的，并且无法通过异常数据感知当前配电网拓扑结构运行状态；

S22,采用业务异常电压规则库进行原始电压数据值的检测，基于电压数据的不同属性间的约束进行电压数据检测；

S23,基于数据噪声处理的电压值剔除极值，保留有效值；

由于皮尔逊相关性系数的数值越接近于1，则相关性越强，越接近于0，则相关性越弱；本实施例采取系数大于0的标准，针对配变电压进行最低标准分析，且确定影响模型计算的电压最大、最小阈值范围为250和190的范围；图3为电压变动情况下电压曲线相关系数变化的过程；

通过针对配变电压进行噪声处理，有效解决了偏离期望值的数据对数据分析造成的错误识别，提高数据分析的精度；

S12,基于滑窗算法及标准差计算电压的波形稳定临界点；

具体的，所述计算电压的波形稳定临界点具体包括如下步骤：

设置待计算的信元数的数量为N；

随机选取k个时间点，按照时间进行排序，获取时间序列T＝{t₀，t₁，…，t_k-1}k∈N；

基于时间序列T，计算任意两个对象数据的相关系数，获取N×N的矩阵，设置为P(n，n)；

采用滑窗形式进行电压数据的采集，针对任意两个配变，进行次的随机数据采样，计算相关系数和标准差，且基于所有的标准差计算标准差均值，通过滑窗迭代计算电压数据稳定性的最小临界点；

如图4所示，当采样点超过500时，标准差接近0，皮尔逊系数趋于稳定，故选择时间跨度至少500点，数据量越多，相关系数计算越稳定；

通过基于滑窗算法的电压采集点波形曲线稳定性计算，提升拓扑结构识别的准确性；

S13,针对三相不平衡的配变电压数据，采用归算方法进行配变出口电压归算处理；

具体的，所述配变出口电压归算的处理步骤包括如下：

如图5所示，设置配变电压的三相分别为A、B、C，N点为由A、B、C三点构成的三角形的中点，且当AN＝BN＝CN时，为三相负荷平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置N^′点为由A、B、C三点构成的三角形中的任意一点，且N^′与N不重合，则AN^′、BN^′、CN^′为三相负荷不平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置AN＝BN＝CN＝x，则基于余弦定理：

∠BAN^′+∠CAN^′＝60° (3)

AB＝AC (4)

基于上式的(1)-(4)，可得如下：

基于式(5)，当三相负荷不平衡配变的三相电压数值大小AN^′、BN^′、CN^′为已知值时，仅包括唯一的未知数AB，即配变出口线电压数值，采用牛顿迭代法计算AB的数值，且计算出三相平衡时的配变出口相电压AN＝BN＝CN；

基于归算方法的三相不平衡中性点偏移还原，解决配变的高压侧中性点发生偏移对电压波形的干扰；

S14,获取经配变出口电压归算处理的电压数据，基于皮尔逊相关性系数计算电压曲线的相似性，且基于相关系数的的大小进行电压曲线相似程度的判断；

具体的，所述基于皮尔逊相关性系数的电压曲线计算步骤具体包括如下：

设置皮尔逊相关系数P，进行两个变量X与Y之间线性相关的度量，且相关系数介于-1与1之间；

上式中，X与Y分别为线路下，任意两个配变的三相归压后的电压值，N代表电压数据采集点数量；

更具体的，皮尔逊系数计算两个一维向量之间的相关性，表现为数值是成对匹配，当在计算两个拓扑电压A、B之间的皮尔逊系数时，若A中在k位置的数值为空值，则B中k位置的数据不参与皮尔逊系数的计算，反之亦然；

由于用采系统电压采集的不稳定性，可能存在偏移一个采样点，实际处理过程中不确定时钟是否发生偏移，也不确定偏移的方向，唯一确定的是时钟偏移不会超过一个采样点，因此按照不偏移、提前一个采样点、滞后一个采样点，分别计算两个配变电压之间的相关性系数，并选取最大值作为最终结果；

基于皮尔逊相关性系数的电压曲线计算方法,有效进行电压曲线的相似程度的判断；

S15,采用层次聚类法针对电压曲线皮尔逊相关系数的计算结果进行异常变压器电压波形的类别分离；

具体的，所述异常变压器电压波形的类别分离具体包括如下步骤：

概率密度函数f(x)，若占比p的配变属于该条线路，则p²的皮尔逊数值存在于1.0的区间中；若t∈[-1，1]，∫_t ¹f(x)dx＝p²，则采用t作为阈值进行配变是否属于该线路的区分标准；

设置当f(x)≥0，F(t)为非递减函数，且在Q时刻采用数值积分进行求解，F(t)＝1-Q²，获取t的数值；

基于F(t)＝1-Q²，基于t∈[-1，1]，Q∈[0，1]，t的区间变换为[0，1]，/>

采用双曲线函数簇k为函数系数常数，计算/>与/>的切点信息，且切点的t×2-1即为推荐阈值；

采用组平均法进行计算，将皮尔逊系数矩阵的对应两行均值进行合并，删除对应列，进行电压波形的分离。

本发明公开了一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法及系统，包括如下步骤：采用异常值检测的配变电压噪声处理，针对偏离期望值的电压数值，基于不同属性的约束进行数据的检测和清理；基于滑窗算法及标准差计算电压的波形稳定临界点；针对三相不平衡的配变电压数据，采用归算方法进行配变出口电压归算处理；获取经配变出口电压归算处理的电压数据，基于皮尔逊相关性系数计算电压曲线的相似性，且基于相关系数的大小进行电压曲线相似程度的判断；采用层次聚类法针对电压曲线皮尔逊相关系数的计算结果进行异常变压器电压波形的类别分离。本发明基于电压曲线波形相关性系数使用层次聚类实现拓扑结构精准识别，全面提升配电网拓扑结构准确性和真实性。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (9)

1.一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

采用异常值检测的配变电压噪声处理，针对偏离期望值的电压数值，基于不同属性的约束进行数据的检测和清理；

基于滑窗算法及标准差计算电压的波形稳定临界点；

针对三相不平衡的配变电压数据，采用归算方法进行配变出口电压归算处理；

获取经配变出口电压归算处理的电压数据，基于皮尔逊相关性系数计算电压曲线的相似性，且基于相关系数的大小进行电压曲线相似程度的判断；

采用层次聚类法针对电压曲线皮尔逊相关系数的计算结果进行异常变压器电压波形的类别分离；

所述异常变压器电压波形的类别分离具体包括如下步骤：

概率密度函数f(x)，若占比p的配变属于该条线路，则p²的皮尔逊数值存在于1.0的区间中；若t∈[-1，1]，则采用t作为阈值进行配变是否属于该线路的区分标准；

设置当f(x)≥0，F(t)为非递减函数，且在Q时刻采用数值积分进行求解，F(t)＝1-Q²，获取t的数值；

基于F(t)＝1-Q²，基于t∈[-1，1]，Q∈[0，1]，t的区间变换为[0，1]，

采用双曲线函数簇k为函数系数常数，计算/>与/>的切点信息，且切点的t×2-1即为推荐阈值；

采用组平均法进行计算，将皮尔逊系数矩阵的对应两行均值进行合并，删除对应列，进行电压波形的分离。

2.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，其特征在于，所述异常值检测的配变电压噪声处理的步骤包括如下：

获取原始电压数据；

采用业务异常电压规则库进行原始电压数据值的检测，基于电压数据的不同属性间的约束进行电压数据检测；

基于数据噪声处理的电压值剔除极值，保留有效值。

3.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，其特征在于，所述计算电压的波形稳定临界点具体包括如下步骤：

设置待计算的信元数的数量为N；

随机选取k个时间点，按照时间进行排序，获取时间序列T＝{t₀，t₁，…，t_k-1}k∈N；

基于时间序列T，计算任意两个对象数据的相关系数，获取N×N的矩阵，设置为P(n，n)；

采用滑窗形式进行电压数据的采集，针对任意两个配变，进行次的随机数据采样，计算相关系数和标准差，且基于所有的标准差计算标准差均值，通过滑窗迭代计算电压数据稳定性的最小临界点。

4.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，其特征在于，所述配变出口电压归算的处理步骤包括如下：

设置配变电压的三相分别为A、B、C，N点为由A、B、C三点构成的三角形的中点，且当AN＝BN＝CN时，为三相负荷平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置N^′点为由A、B、C三点构成的三角形中的任意一点，且N^′与N不重合，则AN^′、BN^′、CN^′为三相负荷不平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置AN＝BN＝CN＝x，则基于余弦定理：

∠BAN^′+∠CAN^′＝60° (3)

AB＝AC (4)

基于上式的(1)-(4)，可得如下：

基于式(5)，当三相负荷不平衡配变的三相电压数值大小AN^′、BN^′、CN^′为已知值时，仅包括唯一的未知数AB，即配变出口线电压数值，采用牛顿迭代法计算AB的数值，且计算出三相平衡时的配变出口相电压AN＝BN＝CN。

5.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法，其特征在于，所述基于皮尔逊相关性系数的电压曲线计算步骤具体包括如下：

设置皮尔逊相关系数P，进行两个变量X与Y之间线性相关的度量，且相关系数介于-1与1之间；

上式中，X与Y分别为线路下，任意两个配变的三相归压后的电压值，N代表电压数据采集点数量。

6.一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别系统，所述基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别系统被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一权利要求所述的基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别方法的步骤，其特征在于，包括：

配变电压噪声处理单元，用于针对偏离期望值的电压数值，基于不同属性的约束进行数据的检测和清理；

波形曲线稳定计算单元，用于基于滑窗算法及标准差计算电压的波形稳定临界点；

配变电压归算处理单元，用于针对三相不平衡的配变电压数据，采用归算方法进行配变出口电压归算处理；

电压曲线相似性判断单元，用于获取经配变出口电压归算处理的电压数据，基于皮尔逊相关性系数计算电压曲线的相似性，且基于相关系数的的大小进行电压曲线相似程度的判断；

异常电压波形分离单元，用于采用层次聚类法针对电压曲线皮尔逊相关系数的计算结果进行异常变压器电压波形的类别分离。

7.根据权利要求6所述的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别系统，其特征在于，所述配变电压噪声处理单元还包括如下内容：

获取原始电压数据；

采用业务异常电压规则库进行原始电压数据值的检测，基于电压数据的不同属性间的约束进行电压数据检测；

基于数据噪声处理的电压值剔除极值，保留有效值。

8.根据权利要求6所述的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别系统，其特征在于，所述波形曲线稳定计算单元还包括如下内容：

设置待计算的信元数的数量为N；

随机选取k个时间点，按照时间进行排序，获取时间序列T＝{t₀，t₁，…，t_k-1}k∈N；

基于时间序列T，计算任意两个对象数据的相关系数，获取N×N的矩阵，设置为P(n，n)；

采用滑窗形式进行电压数据的采集，针对任意两个配变，进行次的随机数据采样，计算相关系数和标准差，且基于所有的标准差计算标准差均值，通过滑窗迭代计算电压数据稳定性的最小临界点。

9.根据权利要求6所述的一种基于层次聚类法的配电网拓扑结构识别系统，其特征在于，所述配变电压归算处理单元还包括如下内容：

设置配变电压的三相分别为A、B、C，N点为由A、B、C三点构成的三角形的中点，且当AN＝BN＝CN时，为三相负荷平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置N^′点为由A、B、C三点构成的三角形中的任意一点，且N^′与N不重合，则AN^′、BN^′、CN^′为三相负荷不平衡配变出口的三相电压数值大小；

设置AN＝BN＝CN＝x，则基于余弦定理：

∠BAN^′+∠CAN^′＝60° (3)

AB＝AC (4)

基于上式的(1)-(4)，可得如下：

基于式(5)，当三相负荷不平衡配变的三相电压数值大小AN^′、BN^′、CN^′为已知值时，仅包括唯一的未知数AB，即配变出口线电压数值，采用牛顿迭代法计算AB的数值，且计算出三相平衡时的配变出口相电压AN＝BN＝CN。