CN111817301A - 载波台区的低压分支拓扑识别方法 - Google Patents

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倪琳娜
胡瑛俊
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Abstract

本发明公开了载波台区的低压分支拓扑识别方法，步骤如下：步骤一、进行台区识别；步骤二、进行相位自动识别；步骤三、进行户表与表箱的关系识别和区分供电相别；步骤四、得到分支、表箱、户表之间拓扑关系，本发明通过台区识别和相位自动识别，大大提高了识别成功率，本发明通过大数据智能算法进行大数据分析计算，最终得出分支、表箱、户表之间拓扑关系，因此本发明效率高，得到的分支、表箱、户表之间拓扑关系的准确度高，不会出现串台区、互感器变比错误和双模聚类错误。

Description

载波台区的低压分支拓扑识别方法
技术领域
本发明涉及载波台区的低压分支拓扑识别方法。
背景技术
本发明适用于全载波台区，，安装设备包含宽带载波双模模块、分支数据监测终端、分支数据监测单元、物联边缘处理单元。在表端更换宽带载波双模模块，在变压器分支出线处、分支箱处，加装分支数据监测终端和分支数据监测单元，在变压器低压侧集中器处安装物联边缘处理单元，现有的台区用户多，结构复杂，投入不足，导致错误高，主要表现(1)、串台区、互感器变比错误；(2)、双模聚类错误；(3)分支、表箱、户表之间拓扑关系不准确。
发明内容
本发明的目的是克服现有产品中不足，提供载波台区的低压分支拓扑识别方法。
为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
载波台区的低压分支拓扑识别方法，步骤如下：
步骤一、进行台区识别；
步骤二、进行相位自动识别；
步骤三、进行户表与表箱的关系识别和区分供电相别；
步骤四、得到分支、表箱、户表之间拓扑关系。
作为优选，台区识别为采用停电上报或过零识别或特征比对的方法并且融合相互独立的多维度数据，对台区内和台区外的电能表进行自动识别并迭代优化。
作为优选，台区识别分为CCO集中式模式与STA分布式模式。
作为优选，CCO集中式模式为CCO采集各个STA的台区特征信息，然后和自身的台区特征信息进行比对，通过相似度分析台区隶属关系。
作为优选，STA分布式模式为由STA对比分析各个CCO发来的台区特征信息，然后和其本地台区特征信息进行比对，形成正确的台区隶属关系。
作为优选，相位自动识别为在每一数据通信的过程中纯天然的携带了当前通信相位变压器位置的时间基本参考信息，便于用户侧位置的本地通信模块快速对比识别出自身的隶属相位信息。
作为优选，户表与表箱的关系识别和区分供电相别的步骤为：先在户表中加装HPLC双模物联网管理模块，然后通过HPLC双模物联网管理模块探测模块间的距离，通过调节微功率无线的发射功率，使其通讯距离仅能覆盖本表箱内其他电能表，然后实现聚类分析，从而识别出户表与表箱的关系，与此同时，HPLC双模物联网模块具备过零点监测功能，从而区分自身所在供电相别。
作为优选，得到分支、表箱、户表之间拓扑关系的步骤为：智能配变终端通过周期抄读分支数据监测设备(LTU)的数据，从而获取低压分支电能示值、有功功率数据信息，然后智能配变终端通过每个表箱产生的电能示值、有功功率数据与分支数据监测设备(LTU)采集的低压分支电能示值、有功功率数据，然后启用大数据智能算法进行大数据分析计算，最终得出分支、表箱、户表之间拓扑关系。
作为优选，大数据智能算法包括蒙特卡洛随机模拟算法、粒子群(PSO)算法、遗传算法、蚁群算法、人群搜索(SOA)算法。
本发明的有益效果如下：本发明通过台区识别和相位自动识别，大大提高了识别成功率，本发明通过大数据智能算法进行大数据分析计算，最终得出分支、表箱、户表之间拓扑关系，因此本发明效率高，得到的分支、表箱、户表之间拓扑关系的准确度高，不会出现串台区、互感器变比错误和双模聚类错误。
附图说明
图1为CCO集中式识别模式的示意图；
图2为STA分布式模式的示意图；
图3为相位自动识别结果意图；
图4为得出分支、表箱、户表之间拓扑关系图。
具体实施方式
下面对本发明的技术方案作进一步说明：
载波台区的低压分支拓扑识别方法，步骤如下：
步骤一、进行台区识别；
步骤二、进行相位自动识别；
步骤三、进行户表与表箱的关系识别和区分供电相别；
步骤四、得到分支、表箱、户表之间拓扑关系。
台区识别为采用停电上报或过零识别或特征比对的方法并且融合相互独立的多维度数据，对台区内和台区外的电能表进行自动识别并迭代优化。
台区识别分为CCO集中式模式与STA分布式模式。
如图1所示，CCO集中式模式为CCO采集各个STA的台区特征信息，然后和自身的台区特征信息进行比对，通过相似度分析台区隶属关系。
如图2所示，STA分布式模式为由STA对比分析各个CCO发来的台区特征信息，然后和其本地台区特征信息进行比对，形成正确的台区隶属关系。
如图3所示，相位自动识别为在每一数据通信的过程中纯天然的携带了当前通信相位变压器位置的时间基本参考信息，便于用户侧位置的本地通信模块快速对比识别出自身的隶属相位信息。
户表与表箱的关系识别和区分供电相别的步骤为：先在户表中加装HPLC双模物联网管理模块，然后通过HPLC双模物联网管理模块探测模块间的距离，通过调节微功率无线的发射功率，使其通讯距离仅能覆盖本表箱内其他电能表，然后实现聚类分析，从而识别出户表与表箱的关系，与此同时，HPLC双模物联网模块具备过零点监测功能，从而区分自身所在供电相别。
得到分支、表箱、户表之间拓扑关系的步骤为：智能配变终端通过周期抄读分支数据监测设备(LTU)的数据，从而获取低压分支电能示值、有功功率数据信息，然后智能配变终端通过每个表箱产生的电能示值、有功功率数据与分支数据监测设备(LTU)采集的低压分支电能示值、有功功率数据，然后启用大数据智能算法进行大数据分析计算，最终得出分支、表箱、户表之间拓扑关系，如图4所示。
大数据智能算法包括蒙特卡洛随机模拟算法、粒子群(PSO)算法、遗传算法、蚁群算法、人群搜索(SOA)算法。
本发明通过台区识别和相位自动识别，大大提高了识别成功率，本发明通过大数据智能算法进行大数据分析计算，最终得出分支、表箱、户表之间拓扑关系，因此本发明效率高，得到的分支、表箱、户表之间拓扑关系的准确度高，不会出现串台区、互感器变比错误和双模聚类错误。
需要注意的是，以上列举的仅是本发明的一种具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形。
总之，本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (9)

1.载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，步骤如下：
步骤一、进行台区识别；
步骤二、进行相位自动识别；
步骤三、进行户表与表箱的关系识别和区分供电相别；
步骤四、得到分支、表箱、户表之间拓扑关系。
2.根据权利要求1所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述台区识别为采用停电上报或过零识别或特征比对的方法并且融合相互独立的多维度数据，对台区内和台区外的电能表进行自动识别并迭代优化。
3.根据权利要求2所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述台区识别分为CCO集中式模式与STA分布式模式。
4.根据权利要求3所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述CCO集中式模式为CCO采集各个STA的台区特征信息，然后和自身的台区特征信息进行比对，通过相似度分析台区隶属关系。
5.根据权利要求3所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述STA分布式模式为由STA对比分析各个CCO发来的台区特征信息，然后和其本地台区特征信息进行比对，形成正确的台区隶属关系。
6.根据权利要求1所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述相位自动识别为在每一数据通信的过程中纯天然的携带了当前通信相位变压器位置的时间基本参考信息，便于用户侧位置的本地通信模块快速对比识别出自身的隶属相位信息。
7.根据权利要求1所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述户表与表箱的关系识别和区分供电相别的步骤为：先在户表中加装HPLC双模物联网管理模块，然后通过HPLC双模物联网管理模块探测模块间的距离，通过调节微功率无线的发射功率，使其通讯距离仅能覆盖本表箱内其他电能表，然后实现聚类分析，从而识别出户表与表箱的关系，与此同时，HPLC双模物联网模块具备过零点监测功能，从而区分自身所在供电相别。
8.根据权利要求1所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述得到分支、表箱、户表之间拓扑关系的步骤为：智能配变终端通过周期抄读分支数据监测设备(LTU)的数据，从而获取低压分支电能示值、有功功率数据信息，然后智能配变终端通过每个表箱产生的电能示值、有功功率数据与分支数据监测设备(LTU)采集的低压分支电能示值、有功功率数据，然后启用大数据智能算法进行大数据分析计算，最终得出分支、表箱、户表之间拓扑关系。
9.根据权利要求8所述载波台区的低压分支拓扑识别方法，其特征在于，所述大数据智能算法包括蒙特卡洛随机模拟算法、粒子群(PSO)算法、遗传算法、蚁群算法、人群搜索(SOA)算法。
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