CN111861789A - 基于电流数据整数规划求解的户变关系识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电流数据整数规划求解的户变关系识别方法及系统,方法包括:分别获取K个台区变压器和M个台区用户的电流时序数据;对每个电流时序数据,均进行离散多阶小波分解,从中提取对应的电流时序高频分量;以K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系为未知变量,利用能量守恒和基尔霍夫电流定律,建立台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型;基于每个台区用户必须且仅连接1个台区变压器,对户变关系进行数学建模得到户变约束关系;利用整数规划求解户变约束关系数学模型中的未知变量,即完成K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系识别。本发明可有效提高台区户变关系的识别准确性,且节约人力物力。
Description
技术领域
本发明属于电力系统配电网管理技术领域,具体涉及一种基于电流数据整数规划求解的户变关系识别方法及系统。
背景技术
随着电网的快速发展,电力用户数量持续增长,低压配电网的规模和结构愈发庞大和复杂。为了便于管理,电力公司对低压配电网用户实行分台区管理,而台户关系识别是实现营销精益化、降耗减损的基础,也是窃电检测的前提。为保证线损计算的准确性,电力部门需要经常排查用户的台区信息。在低压台区,部分老旧街区的线路复杂,由于台区信息的不完善和更新不及时等原因,台区用户资料往往不准确甚至缺失。此外,由于用户接线改动或因均衡负荷分配进行线路改造导致的用户进线端和集中器归属关系记录不准确、台区户变关系与实际不符的问题时有发生,因此在不断电的情况下对台区户变关系进行有效地识别尤为重要。
目前台区户变关系识别方法主要分为人工识别和使用专用台区识别设备。人工识别主要依靠电力人员到现场住户排查用户台区归属,随着用电人口与日俱增,人工识别费时费力且效率低下。而台区用户识别仪专门用于解决台区归属问题,主要基于载波通信技术和脉冲电流技术。载波通信法仅采用电力载波信号进行台区户变关系识别,需要投入中继和滤波器等设备,且当载波信号遇到变压器时,由于变压器感抗较大,载波无法通过变压器传输,因此传输范围局限在相同台区内。脉冲电流法是在用户端发送脉冲电流信号,在识别终端接受脉冲电流信号完成识别。台区户变关系依然需要依靠人工辅助,且成本高昂,需要安装额外的识别设备。
发明内容
本发明提出一种基于电流数据整数规划求解的户变关系识别方法及系统,可解决配电系统中的台区户变关系识别问题。
为实现上述技术目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于电流数据整数规划求解的台区户变关系识别方法,包括:
分别获取K个台区变压器和M个台区用户的电流时序数据;其中每个台区用户必须且仅连接K个台区变压器中的1个;
对每个电流时序数据,均进行离散多阶小波分解,从中提取对应的电流时序高频分量;
以K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系为未知变量,利用能量守恒和基尔霍夫电流定律,建立台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型;
基于每个台区用户必须且仅连接1个台区变压器,对户变关系进行数学建模得到户变约束关系;
利用整数线性规划求解户变约束关系数学模型中的未知变量,即完成K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系识别。
在更优的技术方案中,所述台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型,包括量测误差与线路损耗。
在更优的技术方案中,所述台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型,具体为:归属于同一台区变压器的所有台区用户的电流时序高频分量之和,加上量测误差与线路损耗,等于对应归属台区变压器的电流时序高频分量之和。
在更优的技术方案中,建立的所述台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型,使用公式表示为:
AhighX+Ehigh=Phigh;
Ehigh=[e1,…,eK]T;
xmk∈{0,1};m=1,2,…,M;k=1,2,…,K;
其中,Hhigh为由所有M个台区用户的电流时序高频分量[hhighm1,…,hhighmN]T构成的矩阵,hhighmn为第m个台区用户的第n个样本时刻的电流高频分量,m=1,2,…,M,n=1,2,…,N,N为电流时序高频分量包括的样本时刻数量;
Ahigh为由所有K个高频分量矩阵Hhigh构建的对角矩阵;
Ehigh为由所有K个台区变压器的量测误差与线路损耗ek所构成的矩阵,ek=[e1k,…,eNk]T,enk为第k个台区变压器在第n个样本时刻的量测误差与线路损耗,k=1,2,…,K,n=1,2,…,N;
Phigh为由所有K个台区变压器的电流时序高频分量[Phighk1,…,PhighkN]T构成的矩阵,k=1,2,…,K;Phighkn为第k个台区变压器的第n个样本时刻的电流高频分量,n=1,2,…,N;
X为由K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系构成的矩阵,xmk表示第m个台区用户与第k个台区变压器之间的连接关系,xmk=1表示第m个台区用户与第k个台区变压器连接,xmk=0表示第m个台区用户与第k个台区变压器不连接。
在更优的技术方案中,所述每个台区用户必须且仅连接1个台区变压器,建立数学表达式为xm1+xm2+…+xmK=1;
然后对所有户变关系进行数学建模得到户变约束关系为:
DKX=1M×1;
DK=[IM1,IM2,…,IMK];
其中,DK为由K个M×M阶单位矩阵构成的矩阵,IMk为DK中的第k个单位矩阵,k=1,2,…,K;1M×1为M行值为1的列矩阵。
在更优的技术方案中,所述K个台区变压器和M个台区用户的电流时序数据,均从电力公司营销采集系统中获取得到。
本发明还提供一种基于电流数据整数规划求解的台区户变关系识别系统,包括处理器和存储器;其中:所述存储器用于存储计算机指令;所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机指令,具体执行上述任一技术方案所述的方法。
有益效果
本发明首先对采集到的用户与变压器电流时序数据,进行离散多阶小波分解以提取电流时序的高频含量;然后根据提取到的电流高频含量时序数据,利用同一时刻相连接的台区内所有用户电流之和,加上量测误差与线路损耗,等于台区变压器电流的原理,建立对应的数学模型与约束;最终采用整数规划求解数学模型,求得的结果即实现台区内户变关系识别。具有以下有益效果:(1)无需安装额外的设备和装置,无需要人工现场检测,只需根据一定的采样率采集用户和变压器的电流时序数据,能够在不断电的情况下实现户变关系识别,节约人力物力;(2)离散多阶小波分解提取了电流时序数据中的高频分量,让不同电流曲线的特征更加明显,滤去了电流曲线之间近似的低频特征,更有利于提升户变关系识别的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例所述方法的流程图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例以本发明的技术方案为依据开展,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,对本发明的技术方案作进一步解释说明。
本发明实施例提供一种基于电流数据整数规划求解的户变关系识别方法,参考图1所示,包括以下步骤:
步骤1,从电力公司营销采集系统中获取K个台区变压器和M个台区用户的电流时序数据,每个电流时序数据均包括相同时间段内的N个时刻的电流值。
定义hmn为第m个台区用户在第n个样本时刻的电流值,定义pkn为第k个台区变压器在第n个样本时刻的电流值,n=1,2,…,N,m=1,2,…,M,k=1,2,…,K,则构建包括所有M个台区用户的电流时序数据的矩阵H和包括所有K个台区变压器的电流时序数据的矩阵P分别表示为:
步骤2,对每个电流时序数据,均进行离散多阶小波分解,从中提取对应的电流时序高频分量;
由于电流数据的低频成分大多遵循一定的规律,而高频成分则因不同用电习惯有较大差异,故本发明从电流数据中提取高频分量以突出不同用户之间的用电习惯特征,更利于提高台区户变关系的识别准确性。
所有M个台区用户的电流时序高频分量[hhighm1,…,hhighmN]T构成的矩阵表示为:
将所有K个台区变压器的电流时序高频分量[Phighk1,…,PhighkN]T构成的矩阵表示为:
其中,hhighmn为第m个台区用户的第n个样本时刻的电流高频分量,m=1,2,…,M,n=1,2,…,N;Phighkn为第k个台区变压器的第n个样本时刻的电流高频分量,k=1,2,…,K,n=1,2,…,N。
步骤3,以K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系为未知变量,利用能量守恒和基尔霍夫电流定律,建立台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型;
其中,所述台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型,包括量测误差与线路损耗,具体为:归属于同一台区变压器的所有台区用户的电流时序高频分量之和,加上量测误差与线路损耗,等于对应归属台区变压器的电流时序高频分量之和,使用矩阵表示为以下公式所示:
AhighX+Ehigh=Phigh;
Ehigh=[e1,…,eK]T;
xmk∈{0,1};m=1,2,…,M;k=1,2,…,K;
式中,Ahigh为由所有K个高频分量矩阵Hhigh构建的对角矩阵;
Ehigh为由所有K个台区变压器的量测误差与线路损耗ek所构成的矩阵,ek=[e1k,…,eNk]T,enk为第k个台区变压器在第n个样本时刻的量测误差与线路损耗,k=1,2,…,K,n=1,2,…,N;
X为由K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系构成的矩阵,xmk表示第m个台区用户与第k个台区变压器之间的连接关系,xmk=1表示第m个台区用户与第k个台区变压器连接,xmk=0表示第m个台区用户与第k个台区变压器不连接。
步骤4,基于每个台区用户必须且仅连接1个台区变压器,对户变关系进行数学建模得到户变约束关系;
其中,每个台区用户必须且仅连接1个台区变压器,建立数学表达式为xm1+xm2+…+xmK=1;然后对所有户变关系进行数学建模得到户变约束关系为:
DKX=1M×1;
DK=[IM1,IM2,…,IMK];
式中,DK为由K个M×M阶单位矩阵构成的矩阵,IMk为DK中的第k个单位矩阵,k=1,2,…,K;1M×1为M行值为1的列矩阵。
步骤5,求解户变约束关系数学模型中的未知变量,即是求解以下关系式中的矩阵X,即完成K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系识别:
AhighX+Ehigh=Phigh;
DKX=1M×1;
xmk∈{0,1};m=1,2,…,M;k=1,2,…,K。
本发明还提供一种基于电流数据整数规划求解的户变关系识别系统,包括处理器和存储器;其中:所述存储器用于存储计算机指令;所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机指令,具体执行上述基于电流数据整数规划求解的台区户变关系识别方法。
以上实施例为本申请的优选实施例,本领域的普通技术人员还可以在此基础上进行各种变换或改进,在不脱离本申请总的构思的前提下,这些变换或改进都应当属于本申请要求保护的范围之内。
Claims (7)
1.一种基于电流数据整数规划求解的台区户变关系识别方法,其特征在于,包括:
分别获取K个台区变压器和M个台区用户的电流时序数据;其中每个台区用户必须且仅连接K个台区变压器中的1个;
对每个电流时序数据,均进行离散多阶小波分解,从中提取对应的电流时序高频分量;
以K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系为未知变量,利用能量守恒和基尔霍夫电流定律,建立台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型;
基于每个台区用户必须且仅连接1个台区变压器,对户变关系进行数学建模得到户变约束关系;
利用整数线性规划求解户变约束关系数学模型中的未知变量,即完成K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系识别。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型,包括量测误差与线路损耗。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型,具体为:归属于同一台区变压器的所有台区用户的电流时序高频分量之和,加上量测误差与线路损耗,等于对应归属台区变压器的电流时序高频分量之和。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,建立的所述台区用户与台区变电器之间有关于电流时序高频分量的数学模型,使用公式表示为:
AhighX+Ehigh=Phigh;
Ehigh=[e1,...,eK]T;
xmk∈{0,1};m=1,2,...,M;k=1,2,...,K;
其中,Hhigh为由所有M个台区用户的电流时序高频分量[hhighm1,...,hhighmN]T构成的矩阵,hhighmn为第m个台区用户的第n个样本时刻的电流高频分量,m=1,2,…,M,n=1,2,…,N,N为电流时序高频分量包括的样本时刻数量;
Ahigh为由所有K个高频分量矩阵Hhigh构建的对角矩阵;
Ehigh为由所有K个台区变压器的量测误差与线路损耗ek所构成的矩阵,ek=[e1k,...,eNk]T,enk为第k个台区变压器在第n个样本时刻的量测误差与线路损耗,k=1,2,...,K,n=1,2,…,N;
Phigh为由所有K个台区变压器的电流时序高频分量[Phighk1,...,PhighkN]T构成的矩阵,k=1,2,...,K;Phighkn为第k个台区变压器的第n个样本时刻的电流高频分量,n=1,2,…,N;
X为由K个台区变压器与M个台区用户之间的户变关系构成的矩阵,xmk表示第m个台区用户与第k个台区变压器之间的连接关系,xmk=1表示第m个台区用户与第k个台区变压器连接,xmk=0表示第m个台区用户与第k个台区变压器不连接。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述每个台区用户必须且仅连接1个台区变压器,建立数学表达式为xm1+xm2+…+xmK=1;
然后对所有户变关系进行数学建模得到户变约束关系为:
DKX=1M×1;
DK=[IM1,IM2,...,IMK];
其中,DK为由K个M×M阶单位矩阵构成的矩阵,IMk为DK中的第k个单位矩阵,k=1,2,...,K;1M×1为M行值为1的列矩阵。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述K个台区变压器和M个台区用户的电流时序数据,均从电力公司营销采集系统中获取得到。
7.一种基于电流数据整数规划求解的台区户变关系识别系统,其特征在于,包括处理器和存储器;其中:所述存储器用于存储计算机指令;所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机指令,具体执行如权利要求1-6任一所述的方法。
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CN (1) | CN111861789A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112819649A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-18 | 国网北京市电力公司 | 确定台区户变关系的方法及装置 |
CN113064113A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-02 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种台区内电能表分相识别方法、装置、终端及存储介质 |
CN113507169A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-10-15 | 国网四川省电力公司营销服务中心 | 一种基于频偏数据提高台区户变识别准确度的方法及系统 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110516912A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-29 | 长沙恒电聚能电子科技有限公司 | 一种配电台区户变关系的识别方法 |
CN111080105A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-28 | 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 | 基于电压时序数据的台区户变关系识别方法及系统 |
-
2020
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110516912A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-29 | 长沙恒电聚能电子科技有限公司 | 一种配电台区户变关系的识别方法 |
CN111080105A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-28 | 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 | 基于电压时序数据的台区户变关系识别方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
MINGHAO XU ET AL: "Phase Identification With Incomplete Data", 《IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID》 * |
V. ARYA ET AL: "Phase identification in smart grids", 《2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SMART GRID COMMUNICATIONS (SMARTGRIDCOMM)》 * |
郁志良等: "新型配电网台区户变关系检测方案研究", 《河北电力技术》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112819649A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-18 | 国网北京市电力公司 | 确定台区户变关系的方法及装置 |
CN112819649B (zh) * | 2020-12-30 | 2024-09-24 | 国网北京市电力公司 | 确定台区户变关系的方法及装置 |
CN113064113A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-02 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种台区内电能表分相识别方法、装置、终端及存储介质 |
CN113507169A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-10-15 | 国网四川省电力公司营销服务中心 | 一种基于频偏数据提高台区户变识别准确度的方法及系统 |
CN113507169B (zh) * | 2021-08-06 | 2024-01-26 | 国网四川省电力公司营销服务中心 | 一种基于频偏数据提高台区户变识别准确度的方法及系统 |
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