CN113805138B - 一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法及系统,该方法步骤包括:S01.获取待评估台区的智能电表运行数据;S02.将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图,按照台区线损遍历拓扑图遍历取固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损,并根据智能电表运行数据以及每次遍历时对应的固定线损、可变线损计算电能表误差,形成电能表误差集合;S03.根据步骤S02得到的电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表。本发明能够实现批量智能电表误差估计,且具有实现操作简单、执行效率及准确度高等优点。
Description
技术领域
本发明涉及智能电能表性能评估技术领域,尤其涉及一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法及装置。
背景技术
智能电表作为用智能电网的基础设备之一,承担着用电数据采集、计量和传输的任务,其计量的准确性直接关系供电公司与用户的切身利益。目前智能电表到期轮换通常是采用运行年限达到一定期限后强制更换的方式,但是即便运行年限达到一定期限,部分电能表的性能仍然可能是正常的,因而该类到期强制更换方式会造成巨大的人力、物力资源浪费。且由于目前的智能电表功能越来越强大、且用户数量也越来越多,更换一次智能电表更易于造成大量的人力和物力损耗,甚至影响用户正常的生产生活,还会对智能电网的正常运行产生不必要的影响。
采用对智能电能表进行状态监测的方式,可以实时自动监测智能电能表的状态。传统的智能电能表的状态监测方式,通常是通过设置在线监测设备在线检测计量装置、二次回路的电压、电流、功率、负荷、电量等数据,基于检测的数据实现对监测目标的在线误差监测和告警。该类能够智能实现电能表的状态监测,提高管理工作效率,但是该类方式必须依赖于配置额外的在线监测设备,实现成本较高且复杂。
基于高级量测体系(AMI)拥有大量用电数据,使得利用智能电表用电数据进行电表误差判断已成为可能。目前基于智能电表用电数据,通常仅是直接将电能表用电数据与台区总表数据进行比较以实现误差判断,但是台区内拓扑结构复杂,电量在传输过程中会存在线路损耗,而该线路损耗并不易于直接测量得到,因而上述直接依据智能电表用电数据比较判断误差的方式,就难以准确的实现的误差估计。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于:针对现有技术存在的技术问题,本发明提供一种能够实现批量智能电表误差估计,且具有实现操作简单、执行效率及准确度高的基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法及装置。
为解决上述技术问题,本发明提出的技术方案为:
一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,步骤包括:
S01.获取待评估台区的智能电表运行数据;
S02.参数有向遍历:将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图,按照所述台区线损遍历拓扑图遍历取所述固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损,并根据所述智能电表运行数据以及每次遍历时对应的所述固定线损、可变线损计算电能表误差,形成电能表误差集合;
S03.根据步骤S02得到的所述电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表。
进一步的,所述步骤S02中,通过将固定线损参数的取值限制在预设范围内,得到固定线损参数的取值区间,并将所述固定线损参数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第一层节点,其中每个分段区间对应一个节点;将可变线损系数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第二层节点,其中每个分段区间对应一个节点,并将各所述第一层节点分别作为父节点,每个所述第一层节点下分别连接各所述第二层节点作为子节点,构建形成所述台区线损遍历拓扑图。
进一步的,所述固定线损参数的取值区间具体为从0到电量损耗最小值ΔW,所述固定线损的取值区间具体平均分为λ段,以形成所述第一层节点。
进一步的,将可变损耗等效为Wvariety=μW总,其中μ为所述可变损耗参数,Wvariety为可变损耗,W总为台区电表实际总用电量,所述可变损耗参数μ的取值区间具体平均分为k段,以形成所述第二层节点。
进一步的,所述步骤S02的步骤包括:
S201.从所述台区线损遍历拓扑图中取第一层第一个节点以及第二层第一个节点开始执行遍历;
S202.判断当前次所取出的节点所对应的固定线损参数Wk是否超过取值区间,如果为否则转入步骤S203,否则遍历完成退出;
S203.根据当前次所取出的节点所对应的可变线损参数计算出当前次的可变线损Wvariet,并判断当前次所取的所述可变线损参数是否超过取值边界,如果是则转入步骤S204,否则取第一层中下一个节点,返回步骤S202;
S204.根据当前次遍历节点所对应得到的固定线损、可变线损计算当前台区智能电表的误差;
S205.判断当前得到计算结果是否符合预设要求,如果是输出当前得到的电能表误差集合,否则取所述第二层中下一个节点,返回步骤S203。
进一步的,所述步骤S203中具体按照Wvariety=μW总计算出当前次的可变线损Wvariet,其中μ为所述可变损耗参数,W总为台区电表实际总用电量。
进一步的,所述步骤S204中采用最小二乘法计算所述台区智能电表的误差。
进一步的,所述步骤S03中根据所述电能表误差集合计算各智能电表出现的次数,根据各所述智能电表出现的次数判断属于疑似超差的目标电能表。
一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计装置,步骤包括:
获取模块,用于获取待评估台区的智能电表运行数据;
参数有向遍历模块,用于将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图,按照所述台区线损遍历拓扑图遍历取所述固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损,并根据所述智能电表运行数据以及每次遍历时对应的所述固定线损、可变线损计算电能表误差,形成电能表误差集合;
超差电能表筛选模块,用于根据步骤S02得到的所述电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表。
一种计算机装置,包括处理器以及存储器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述计算机程序,所述处理器用于执行所述计算机程序以执行如上述方法。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
1、本发明基于参数有向遍历的思想,通过获取智能电表运行数据后,按照依据固定线损参数、可变线损参数的分段区间所构建形成的台区线损遍历拓扑图,依次遍历取各固定线损参数、可变线损参数,以分别计算出台区的固定线损、可变线损,结合计算出的固定线损、可变线损以及获取的智能电表运行数据来计算出电能表误差,从而实现电能表误差估计,不仅能够充分利用智能电能表的电量运行数据进行估计,同时还能够利用参数有向遍历充分考虑复杂拓扑结构台区内的线损问题,从而精准的估计出智能电能表的误差。
2、本发明利用用电信息采集系统的台区用电数据,能够在不添加附加设备,不改变现有智能电表结构,快速、高效的实现台区内批量智能电表的误差估计,克服传统智能电表误差筛查人工排查难度大、工作量大等问题,同时能够解决台区网损网络拓扑复杂、参数不清以及难以精确计算的问题,大大提高误差估计的精度以及效率,降低实现成本及实现复杂度。
附图说明
图1是本实施例基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法的实现流程示意图。
图2是台区的拓扑结构示意图。
图3是本实施例中构建台区线损遍历拓扑图的原理示意图。
图4是本发明具体应用实施例中基于参数有向遍历实现智能电表误差估计的详细流程示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述,但并不因此而限制本发明的保护范围。
如图1所示,本实施例基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法的步骤包括:
S01.获取待评估台区的智能电表运行数据;
S02.参数有向遍历:将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图,按照台区线损遍历拓扑图遍历取固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损,并根据智能电表运行数据以及每次遍历时对应的固定线损、可变线损计算电能表误差,形成电能表误差集合;
S03.根据步骤S02得到的电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表。
本实施例参数有向遍历即为在进行误差计算时,将台区线损参数划分为固定线损参数以及可变线损参数,分别依据固定线损参数以及可变线损参数划分遍历拓扑矩阵,以进行深度优先搜索,即将固定线损参数以及可变线损参数按照取值区间划分为多个分段区间,通过分别遍历固定线损参数以及可变线损参数的各个取值区间来计算不同的固定线损、可变线损。本实施例基于上述参数有向遍历的思想,通过获取智能电表运行数据后,按照依据固定线损参数、可变线损参数的分段区间所构建形成的台区线损遍历拓扑图,依次遍历取各固定线损参数、可变线损参数,以分别计算出台区的固定线损、可变线损,结合计算出的固定线损、可变线损以及获取的智能电表运行数据来计算出电能表误差,从而实现电能表误差估计,不仅能够充分利用智能电能表的电量运行数据进行估计,同时还能够利用参数有向遍历充分考虑复杂拓扑结构台区内的线损问题,从而精准的估计出智能电能表的误差。
本实施例实现智能电表误差估计需满足以下基本假设:
(1)智能电表计量准确。
(2)在计算周期内该台区的拓扑结构不变,即未增加或减少智能电表。
本实施例步骤S01中,具体基于用电采集信息采集系统,获取在运行台区智能电表的电量运行数据。电量运行数据具体可包括智能电表基本信息以及智能电表用电信息等,智能电表基本信息如台区用户智能电表数量、用户编号、智能电表型号、用户性质等,智能电表用电信息包括各类有关智能电表的用电信息,如用电信息采集周期、电量信息以及台区健康程度等信息。
在获取台区智能电表的电量运行数据后,进一步按照下述步骤形成台区运行数据集:
(1)读取用电采集系统中台区电表运行历史数据;
(2)数据清洗:剔除计算周期内分智能电表无用电信息的分表;进行异常数据筛选,如使用拉依达准则等,以剔除系统中因通信故障等造成的数据异常值;
(3)选取n个时间段的台区电表运行数据,形成台区电表用电数据矩阵Wi(m×n)。
本实施例步骤S02中,具体是通过将固定线损参数的取值限制在预设范围内,得到固定线损参数的取值区间,并将固定线损参数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第一层节点,其中每个分段区间对应一个节点;将可变线损系数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第二层节点,其中每个分段区间对应一个节点,并将各第一层节点分别作为父节点,每个第一层节点下分别连接各第二层节点作为子节点,构建形成台区线损遍历拓扑图。
如图2所示,在台区中在变压器侧布置台区总表总,以用于检测台区总的运行电量W,智能电表误差值以台区为单位,智能电表的误差δ=(Wl-Wreal)/Wreal,式中Wreal为某一时段智能电表的实际增量,Wl为智能电表读数增量,台区内用户电表关于各智能电表(用电量对应为W1~Wm-1)的比值为αi,
如图3所示,本实施例将固定线损以及可变线损拓扑分层构建形成台区线损遍历拓扑图时,将台区线损参数划分为固定线损以及可变线损参数,基于有向遍历思想,划分台区固定线损与可变线损遍历拓扑图,以台区固定线损Wfixed为第一层节点,依次向台区可变线路损耗Wvariety构建节点的父子关系,从而构建固定线损以及线路损耗的分层拓扑结构,基于该分层的拓扑结构来进行拓扑遍历。后续根据改台区线损遍历拓扑图进行智能电表运行误差判断,形成智能电表运行误差数据集。
固定线损Wfixed是由台区内部各计量装置的损耗构成,固定线损参数在一个固定台区中应为一定值,参数值的大小与台区中变压器的固定损耗、线路长度、单位长度电阻值等有关。但实际过程中,台区内拓扑复杂,导致台区内固定损耗计算困难。本实施例在计算固定线损过程中,首先将固定线损Wfixed限制在一定范围之内,再将固定线损以等分形成遍历的第一层。具体的,本实施例固定线损参数的取值区间为从0到电量损耗最小值ΔW,即固定线损Wfixed的取值范围从0到ΔW,Wij为第j个智能电表第i时段内的电量数据,将该固定线损的取值区间(0到ΔW)平均分为λ段,以形成拓扑遍历的第一层节点。
台区可变损耗Wvariety由输电线损产生,可近似认为台区线路损耗与台区供电量呈线性相关,本实施例将可变损耗Wvariety等效为Wvariety=μW总,其中μ为可变损耗系数,Wvariety为可变损耗,W总为台区电表实际总用电量,本实施例设定可变线损系数μ为可变线损参数,具体取值区间为μ∈[0,0.1],将可变损耗参数μ的取值区间具体平均分为k段,以形成拓扑遍历的第二层节点。基于固定线损以及可变线损参数所构建的遍历拓扑结构,可以确定该计算周期内的台区线损,从而结合获取的台区电能表运行数据即可依次求得符合要求的电能表误差计算结果。
根据能量守恒原理,在任意时间段内,台区总表电量等于各个分电表电量之和加台区线损,可列出下列公式:
其中,W总为台区电表实际用电量,αi为台区内用户电表关于智能电表误差的比值,Wi台区内在固定时间段的用电量;Wfixed为台区固定线损,由台区内部各计量装置的损耗构成;Wvariety为台区可变线损,由输电线损产生;
将式(1)转换为矩阵形式为:
则有:
即根据台区总运行电量与台区固定线损、可变线损即可计算出台区各智能电表的运行电量之和。当获取到台区各智能电表的电量运行数据后,结合式(3)即可计算出智能电表的误差。
本实施例中,步骤S02的具体步骤包括:
S201.从台区线损遍历拓扑图中取第一层第一个节点以及第二层第一个节点开始执行遍历;
S202.判断当前次所取出的节点所对应的固定线损参数Wk是否超过取值区间,如果为否则转入步骤S203,否则遍历完成退出;
S203.根据当前次所取出的节点所对应的可变线损参数计算出当前次的可变线损Wvariet,并判断当前次所取的可变线损参数是否超过取值边界,如果是则转入步骤S204,否则取第一层中下一个节点,返回步骤S202;
S204.根据当前次遍历节点所对应得到的固定线损、可变线损计算当前台区智能电表的误差;
S205.判断当前得到计算结果是否符合预设要求,如果是输出当前得到的电能表误差集合,否则取第二层中下一个节点,返回步骤S203。
上述步骤S203中具体按照Wvariety=μW总计算出当前次的可变线损Wvariet,其中μ为可变损耗参数,W总为台区电表实际总用电量。
本实施例步骤S204中具体采用最小二乘法计算台区智能电表的误差。根据台区线损遍历拓扑图,每次遍历时使用最小二乘法进行求解,根据最小二乘法定义可得公式(4):
式中:hρ(x(i))-y(i)=α1W1,i+α2W2,i+...+αnWn,i+Wvariety+Wfixed-W总i,hρ(x(i))为函数的计算值,y(i)实际值。为矩阵形式,其中X表示Wi,即为台区内在固定时间段的用电量;ρ表示αi,即为台区内用户电表关于智能电表误差的比值;Y表示W总,即为台区电表实际用电量。
若实现F(ρ)最小,需要对算式(3)求偏导,当各偏导为0时可获得极值,即可得到满足要求的ρ。
获得极值对的条件为:
即:
ρ=(XTX)-1XTY (7)
本实施例中上述遍历的具体步骤为:
当执行遍历计算时,如果是第一次遍历计算,根据深度优先搜索,参数选取第一层第一个以及第二层第一个,即:Wfixed=Wfixed,1,Wvariety=μ1Wi。
则:
然后使用最小二乘法求得此参数下的智能电表误差αi。根据电能表误差αi集合计算各电表出现次数,若存在超过预设比例(如95%)的智能电表计算误差在预设范围(如±2%)以内,认为此次计算符合要求。
当执行第二次遍历计算时,根据深度优先搜索,参数选取第一层第一个以及第二层第二个,即:Wfixed=Wfixed,1,Wvariety=μ2Wi。
则:
然后使用最小二乘法求得此参数下的智能电表误差αi,根据电能表误差αi集合计算各电表出现次数,若95%的智能电表计算误差在±2%以内,认为此次计算符合要求。
以此类推遍历所有参数下的智能电表误差,并选择符合要求的电能表误差集合。
本实施例步骤S03中具体根据电能表误差集合计算各智能电表出现的次数,根据各智能电表出现的次数判断属于疑似超差的目标电能表。对疑似超差智能电表集合内的智能电表再进行校验,然后对确定超差电能表进行更换,可以实现智能电表误差的线上监测,而无需使用额外的在线监测设备。
在具体应用实施例中,如图4所示,本实施例实现智能电表误差估计的详细步骤为:
步骤1:输入W总,Wm,n,Wfixed,Wvariety,m,n,λ,k,μ,其中:W总为台区电表实际用电量;Wm,n为台区内在固定时间段的用电量;Wfixed为台区固定线损,由台区内部各计量装置的损耗构成;Wvariety为台区可变线损,由输电线损产生,m为台区内用户表用电时间段的序号,n为台区内用户表的编号,μ为近似认为的台区线路损耗与台区供电量的线性相关系数。
步骤2:计算电量损耗最小值△W,以用于确定台区固定线损的范围,并将该区间平均分为λ段,作为拓扑遍历第一层。
步骤3:赋值初始台区固定线损Wfixed=Wfixed,i,i=1,2,3···λ,
步骤4:赋值初始台区线路损耗系数μ=μj,j=1,2,3···k:,
步骤5:若Wk<△W,则进行下一步,反之,结束遍历计算。
步骤6:计算台区线路损耗Wvariety=μW总。
步骤7:若μ<0.1,Wfixed=Wfixed,i+1,并跳转e。反之进行下一步。
步骤8:计算最小二乘算法计算电能表误差α;
步骤9:计算智能电表超差百分比η,如果大于预设阈值(具体取98%),则判定符合要求进行下一步;反之,μ=μj+1,并跳转f。
步骤10:形成电能表误差α集合;
步骤11:根据电能表误差α集合,计算各电表出现次数,将出现次数最多的前部分智能电表为疑似超差电表,以对疑似超差智能电表集合内的智能电表进行校验,确定是否需对确定超差电能表进行更换。
本发明利用用电信息采集系统的台区用电数据,能够在不添加附加设备,不改变现有智能电表结构,快速、高效的实现台区内批量智能电表的误差估计,克服传统智能电表误差筛查人工排查难度大、工作量大等问题,同时能够解决台区网损网络拓扑复杂、参数不清以及难以精确计算的问题,大大提高误差估计的精度以及效率。
本实施例还提供基于参数有向遍历的智能电表误差估计装置,步骤包括:
获取模块,用于获取待评估台区的智能电表运行数据;
参数有向遍历模块,用于将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图,按照台区线损遍历拓扑图遍历取固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损,并根据智能电表运行数据以及每次遍历时对应的固定线损、可变线损计算电能表误差,形成电能表误差集合;
超差电能表筛选模块,用于根据步骤S02得到的电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表。
本实施例基于参数有向遍历的智能电表误差估计装置与上述基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法为一一对应,在此不再一一赘述。
本实施例还提供计算机装置,包括处理器以及存储器,存储器用于存储计算机程序,处理器用于执行计算机程序,其特征在于,处理器用于执行计算机程序以执行如上述基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法。
上述只是本发明的较佳实施例,并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明。因此,凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均应落在本发明技术方案保护的范围内。
Claims (9)
1.一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,其特征在于,步骤包括:
S01.获取待评估台区的智能电表运行数据;
S02.参数有向遍历:将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图,按照所述台区线损遍历拓扑图遍历取所述固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损,并根据所述智能电表运行数据以及每次遍历时对应的所述固定线损、可变线损计算电能表误差,形成电能表误差集合;
S03.根据步骤S02得到的所述电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表;
所述步骤S02中,通过将固定线损参数的取值限制在预设范围内,得到固定线损参数的取值区间,并将所述固定线损参数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第一层节点,其中每个分段区间对应一个节点;将可变线损系数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第二层节点,其中每个分段区间对应一个节点,并将各所述第一层节点分别作为父节点,每个所述第一层节点下分别连接各所述第二层节点作为子节点,构建形成所述台区线损遍历拓扑图。
2.根据权利要求1所述的基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,其特征在于,所述固定线损参数的取值区间具体为从0到电量损耗最小值ΔW,所述固定线损的取值区间具体平均分为λ段,以形成所述第一层节点。
3.根据权利要求1所述的基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,其特征在于,将可变损耗等效为Wvariety=μW总,其中μ为可变损耗参数,Wvariety为可变损耗,W总为台区电表实际总用电量,所述可变损耗参数μ的取值区间具体平均分为k段,以形成所述第二层节点。
4.根据权利要求1~3中任意一项所述的基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,其特征在于,所述步骤S02的步骤包括:
S201.从所述台区线损遍历拓扑图中取第一层第一个节点以及第二层第一个节点开始执行遍历;
S202.判断当前次所取出的节点所对应的固定线损参数Wk是否超过取值区间,如果为否则转入步骤S203,否则遍历完成退出;
S203.根据当前次所取出的节点所对应的可变线损参数计算出当前次的可变线损Wvariet,并判断当前次所取的所述可变线损参数是否超过取值边界,如果是则转入步骤S204,否则取第一层中下一个节点,返回步骤S202;
S204.根据当前次遍历节点所对应得到的固定线损、可变线损计算当前台区智能电表的误差;
S205.判断当前得到计算结果是否符合预设要求,如果是输出当前得到的电能表误差集合,否则取所述第二层中下一个节点,返回步骤S203。
5.根据权利要求4所述的基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,其特征在于,所述步骤S203中具体按照Wvariety=μW总计算出当前次的可变线损Wvariet,其中μ为可变损耗参数,W总为台区电表实际总用电量。
6.根据权利要求4所述的基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,其特征在于,所述步骤S204中采用最小二乘法计算所述台区智能电表的误差。
7.根据权利要求1~3中任意一项所述的基于参数有向遍历的智能电表误差估计方法,其特征在于,所述步骤S03中根据所述电能表误差集合计算各智能电表出现的次数,根据各所述智能电表出现的次数判断属于疑似超差的目标电能表。
8.一种基于参数有向遍历的智能电表误差估计装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待评估台区的智能电表运行数据;
参数有向遍历模块,用于将固定线损参数、可变线损参数的取值区间分别划分为多段构建形成台区线损遍历拓扑图,按照所述台区线损遍历拓扑图遍历取所述固定线损参数、可变线损参数的各分段区间以分别计算台区的固定线损、可变线损,并根据所述智能电表运行数据以及每次遍历时对应的所述固定线损、可变线损计算电能表误差,形成电能表误差集合;
超差电能表筛选模块,用于根据参数有向遍历模块得到的所述电能表误差集合筛选出疑似超差的目标电能表;
所述参数有向遍历模块中,通过将固定线损参数的取值限制在预设范围内,得到固定线损参数的取值区间,并将所述固定线损参数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第一层节点,其中每个分段区间对应一个节点;将可变线损系数的取值区间划分为多段,由各分段区间形成遍历时的第二层节点,其中每个分段区间对应一个节点,并将各所述第一层节点分别作为父节点,每个所述第一层节点下分别连接各所述第二层节点作为子节点,构建形成所述台区线损遍历拓扑图。
9.一种计算机装置,包括处理器以及存储器,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述计算机程序,其特征在于,所述处理器用于执行所述计算机程序以执行如权利要求1~7中任意一项所述方法。
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