CN114069850A - 一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法及装置。该方法包括：建立配电台区应用架构；对配电台区各节点进行同步对时；发送各节点在同一时间触发中断的指令；获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。该装置用于执行该方法。本发明基于智能断路器的高精度同步冻结，以此计算出的拓扑准确率较高。另外，本发明仅需智能断路器具备同步冻结、资产信息录入的基本功能，对开关功能要求较少，计算误差主要由设备的测量误差和同步冻结非同一时间断面造成的误差引起。在实际项目应用中，该拓扑识别方法具有对设备要求低、通用性强的特点，极具实用价值。
Description
技术领域
本发明涉及台区拓扑识别技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法及装置。
背景技术
低压配电台区是配电供电网络的末端，连接着用户，其典型特点是：点多面广、环境复杂。在低压配电台区中，若要实现低压自动拓扑识别，需掌握台区拓扑各节点电气量、资产信息等数据，根据实现原理的不同，往往要求所有电气量数据来自于同一时间断面。随着低压配电网的发展，原有台区可于原线路保护开关节点处加装电气感知设备；对于新建台区，同时安装保护开关和电气感知设备提高了台区建设成本，因此不具备通信功能的传统开关已不满足新建台区的功能要求，需要更换为具备数据通信功能的智能断路器。
目前，低压台区自动拓扑识别方法一般是基于特征电流等特征信号法，这种方法需要台区开关节点支持特征信号的收发，且不同开关自定义的特征信号类型不一致，需要使用定制开关通用性较差。本自动拓扑识别方法不受上述限制，仅需要开关节点支持高精度数据冻结和资产录入功能，即可以在任意开关上实现，成本低、拓扑准确率高。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法及装置，适用于安装有低压智能断路器的低压配电台区的台区拓扑识别，可用于台区智能融合终端等智能终端中,基于台区全域断路器电气量数据，实现台区拓扑自动识别。
本发明第一方面提供了一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法，包括如下步骤：
建立配电台区应用架构；
对配电台区各节点进行同步对时；
发送各节点在同一时间触发中断的指令；
获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；
对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。
进一步的，所述建立配电台区应用架构的步骤包括：
建立关键电气节点，包括配变进线侧、配电出线侧、分支箱进线、分支线出线和表箱进线；
在所述配变进线侧安装智能融合终端，在所述配电出线侧安装智能剩余电流保护装置，在所述分支箱进线、分支线出线和表箱进线分别安装智能断路器。
进一步的，所述对配电台区各节点进行同步对时的步骤包括：
所述智能融合终端以广播的形式发送对时指令给各节点。进一步包括如下步骤：
开始广播校时；
获取系统时间；
广播校时报文组帧；
计算报文校验码；
发送报文。
进一步的，所述报文的帧格式包括地址域、控制码、时间戳和校验码。
进一步的，所述发送各节点在同一时间触发中断的指令的步骤包括：
智能融合终端发送同步冻结命令给主节点；
主节点给全网从节点发送一个未来时间，未来时间超前当前时间T；
从节点收到报文并成功解析后延时T触发智能断路器硬件中断，获得同一时间断面下的冻结数据。
进一步的，所述获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据的步骤包括：
智能融合终端通过轮询采集的方式持续采集各节点的冻结数据以及资产信息数据，直至所有节点的数据都被采集，并对采上来的节点数据进行完整性验证。
进一步的，所述冻结数据包括电压、电流和电量；所述资产信息数据包括设备层级、设备类型、组号和安装位置信息。
进一步的，所述对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑的步骤包括：
对各节点进行层级划分；
局部拓扑分析；
纵向拓扑分析；
将局部拓扑和纵向拓扑合并连接得到最终的台区拓扑。
进一步的，所述对各节点进行层级划分包括：
根据采集得到的各节点资产信息将各节点划分低压柜进线层、低压柜出线层、分支箱进线层、分支箱出线层和表箱进线层；
和/或，
所述局部拓扑分析包括：
根据资产信息分析低压柜进、出线开关，分支箱进、出线开关的从属关系，再利用上级开关电量差值等于下级开关电量差值之和、上级开关电流等于下级开关电流之和确认出最终的局部拓扑；
和/或，
所述纵向拓扑分析包括：
对所有总电流差值为0的组合利用A、B、C分相电量差值进线验证计算一次，若总电量差值为0、分相电量差值也为0，则判断此纵向拓扑为正确拓扑，并将对应的上级开关和下级开关从待计算列表中去除。
本发明的第二方面提供了一种基于大数据分析的台区拓扑识别装置，用于执行如前所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，包括：
台区建立模块，用于建立配电台区应用架构；
同步对时模块，对配电台区各节点进行同步对时；
中断指令发送模块，用于发送各节点在同一时间触发中断的指令；
数据采集模块，获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；
台区拓扑生成模块，对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。
综上所述，本发明提出了一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法及装置。该方法包括：建立配电台区应用架构；对配电台区各节点进行同步对时；发送各节点在同一时间触发中断的指令；获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。该装置用于执行该方法。本发明基于智能断路器的高精度同步冻结，在同步冻结精度足够的情况下，得到的断面数据足够准确，以此计算出的拓扑准确率较高。另外，本发明仅需智能断路器具备同步冻结、资产信息录入的基本功能，对开关功能要求较少，计算误差主要由设备的测量误差和同步冻结非同一时间断面造成的误差引起。在实际项目应用中，该拓扑识别方法具有对设备要求低、通用性强的特点，极具实用价值。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于大数据分析的台区拓扑识别方法的流程示意图。
图2是本发明实施例提供的配电台区典型应用架构图。
图3是本发明实施例提供的广播对时流程示意图。
图4是本发明实施例提供的同步冻结原理示意图。
图5是本发明实施例提供的获取冻结数据和资产数据的流程示意图。
图6是本发明实施例提供的对冻结数据和资产信息数据进行分析获得台区拓扑的流程示意图。
图7是本发明实施例提供的纵向拓扑分析的流程示意图。
图8是本发明实施例提供的基于大数据分析的台区拓扑识别装置的框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
本发明第一方面提供了一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S100，建立配电台区应用架构；
步骤S200，对配电台区各节点进行同步对时；
步骤S300，发送各节点在同一时间触发中断的指令；
步骤S400，获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；
步骤S500，对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。
具体的，在步骤S100中，典型应用场景如图2所示，关键电气节点分为5个点，所述建立配电台区应用架构的步骤包括：
建立关键电气节点，包括配变进线侧、配电出线侧、分支箱进线、分支线出线和表箱进线；
在所述配变进线侧安装智能融合终端，在所述配电出线侧安装智能剩余电流保护装置，在所述分支箱进线、分支线出线和表箱进线分别安装智能断路器。
以上设备以智能融合终端为头端，通过高速电力线载波(HPLC)通信方式进行设备间的数据通信。
进一步的，步骤S200中所述对配电台区各节点进行同步对时的步骤包括：所述智能融合终端以广播的形式发送对时指令给各节点。为保证进行数据冻结时，各开关节点的冻结时间在正常范围内，智能融合终端需要对下设开关节点进行同步对时。智能融合终端以广播的形式发送对时指令(带时间戳)至各子节点，具体对时流程如图3所示：进一步包括如下步骤：
开始广播校时；获取系统时间；广播校时报文组帧；计算报文校验码；发送报文。
进一步的，所述报文的帧格式包括地址域、控制码、时间戳和校验码。具体报文帧格式见表1：
表1、广播对时帧格式
| 地址域 | 控制码 | 时间戳 | 校验码 |
| 广播地址 | 广播对时 | 年月日时分秒 | CS |
进一步的，步骤S300中所述发送各节点在同一时间触发中断的指令的步骤包括：智能融合终端发送同步冻结命令给主节点；主节点给全网从节点发送一个未来时间，未来时间超前当前时间T；从节点收到报文并成功解析后延时T触发智能断路器硬件中断，获得同一时间断面下的冻结数据。高精度同步冻结原理如图4所示，高精度同步冻结是本算法的基础，若无法做到高精度同步冻结，得到的电气量数据不是同一时间断面数据，可能会导致拓扑计算结果错误。
进一步的，步骤S400中所述获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据的步骤包括：
智能融合终端通过轮询采集的方式持续采集各节点(具体实施例中可为智能断路器)的冻结数据以及资产信息数据，直至所有智能断路器的数据都被采集，并对采上来的智能断路器数据进行完整性验证。
具体的数据采集流程如图5所示，智能融合终端通过轮询采集的方式持续采集智能断路器的电压、电流、电量冻结数据以及资产信息数据，并对采上来的智能断路器数据进行完整性验证，在确保所有设备的所有采集数据都具备后方可进行拓扑分析。智能断路器资产信息详情见表2：
表2、智能断路器资产信息
安装智能断路器过程中，使用蓝牙功能将设备资产信息写入智能断路器中，进行拓扑识别时智能融合终端从智能断路器中读取到智能断路器的资产信息，并以此协助后续的台区拓扑分析。
进一步的，所述步骤S500中对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，智能融合终端通过轮询采集到台区各开关节点的电流、电量、资产信息等数据后，即可开始台区拓扑分析，如图6所示，获得台区拓扑的步骤包括：
对各节点进行层级划分；
局部拓扑分析；
纵向拓扑分析；
将局部拓扑和纵向拓扑合并连接得到最终的台区拓扑。
具体的，包括如下步骤：
1)根据采集得到的节点开关资产信息将节点开关划分低压柜进线层、低压柜出线层、分支箱进线层、分支箱出线层、表箱进线层。
2)根据划分的层次，利用计算出的节点开关冻结电量差值、冻结电流以及开关资产信息进行低压柜进线层、低压柜出线层，分支箱进线层、分支箱出线层的局部拓扑分析。其中，开关资产信息分析出低压柜进、出线开关，分支箱进、出线开关的从属关系，再利用上级开关电量差值等于下级开关电量差值之和、上级开关电流等于下级开关电流之和确认出最终的局部拓扑。
QΔ＝|Q上级开关-Q下级开关i|，i＝1，2,...,2m-1 (1-1)
Q上级开关为局部拓扑中的上级开关的电量，此处指低压柜进线开关、分支箱进线开关；Q下级开关i为下级开关的第i种组合的多个分支箱进线总电量之和。假设下级开关有m个，则下级开关进行组合可得到2m-1种可能。
3)纵向拓扑流程如图7所示，计算出局部拓扑后，即可开始纵向拓扑的计算，此处纵向拓扑指低压柜出线到分支箱进线的从属关系、分支箱出线到表箱进线的从属关系。纵向拓扑无法根据资产信息直接得出，因此需要通过计算得出。
流程中对所有总电流差值为0的组合都利用A、B、C分相电量差值进线验证计算一次，若总电量差值为0、分相电量差值也为0，则判断此纵向拓扑为正确拓扑，并将对应的上级开关和下级开关从待计算列表中去除，从而减少计算量。
4)得到局部拓扑和纵向拓扑后，通过程序合并即可得到最终的台区拓扑。
本发明的第二方面提供了一种基于大数据分析的台区拓扑识别装置，用于执行如前所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，如图8所示，包括：
台区建立模块，用于建立配电台区应用架构；
同步对时模块，对配电台区各节点进行同步对时；
中断指令发送模块，用于发送各节点在同一时间触发中断的指令；
数据采集模块，获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；
台区拓扑生成模块，对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。
综上所述，本发明提出了一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法及装置。该方法包括：建立配电台区应用架构；对配电台区各节点进行同步对时；发送各节点在同一时间触发中断的指令；获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。该装置用于执行该方法。本发明基于智能断路器的高精度同步冻结，在同步冻结精度足够的情况下，得到的断面数据足够准确，以此计算出的拓扑准确率较高。另外，本发明仅需智能断路器具备同步冻结、资产信息录入的基本功能，对开关功能要求较少，计算误差主要由设备的测量误差和同步冻结非同一时间断面造成的误差引起。在实际项目应用中，该拓扑识别方法具有对设备要求低、通用性强的特点，极具实用价值。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (10)
1.一种基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立配电台区应用架构；
对配电台区各节点进行同步对时；
发送各节点在同一时间触发中断的指令；
获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；
对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，所述建立配电台区应用架构的步骤包括：
建立关键电气节点，包括配变进线侧、配电出线侧、分支箱进线、分支线出线和表箱进线；
在所述配变进线侧安装智能融合终端，在所述配电出线侧安装智能剩余电流保护装置，在所述分支箱进线、分支线出线和表箱进线分别安装智能断路器。
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，所述对配电台区各节点进行同步对时的步骤包括：
所述智能融合终端以广播的形式发送对时指令给各节点。进一步包括如下步骤：
开始广播校时；
获取系统时间；
广播校时报文组帧；
计算报文校验码；
发送报文。
4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，所述报文的帧格式包括地址域、控制码、时间戳和校验码。
5.根据权利要求2-4任一项所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，所述发送各节点在同一时间触发中断的指令的步骤包括：
智能融合终端发送同步冻结命令给主节点；
主节点给全网从节点发送一个未来时间，未来时间超前当前时间T；
从节点收到报文并成功解析后延时T触发智能断路器硬件中断，获得同一时间断面下的冻结数据。
6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，所述获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据的步骤包括：
智能融合终端通过轮询采集的方式持续采集各节点的冻结数据以及资产信息数据，直至所有节点的数据都被采集，并对采上来的数据进行完整性验证。
7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，所述冻结数据包括电压、电流和电量；所述资产信息数据包括设备层级、设备类型、组号和安装位置信息。
8.根据权利要求2-7任一项所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，所述对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑的步骤包括：
对各节点进行层级划分；
局部拓扑分析；
纵向拓扑分析；
将局部拓扑和纵向拓扑合并连接得到最终的台区拓扑。
9.根据权利要求8所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，
所述对各节点进行层级划分包括：
根据采集得到的各节点资产信息将各节点划分低压柜进线层、低压柜出线层、分支箱进线层、分支箱出线层和表箱进线层；
和/或，
所述局部拓扑分析包括：
根据资产信息分析低压柜进、出线开关，分支箱进、出线开关的从属关系，再利用上级开关电量差值等于下级开关电量差值之和、上级开关电流等于下级开关电流之和确认出最终的局部拓扑；
和/或，
所述纵向拓扑分析包括：
对所有总电流差值为0的组合利用A、B、C分相电量差值进线验证计算一次，若总电量差值为0、分相电量差值也为0，则判断此纵向拓扑为正确拓扑，并将对应的上级开关和下级开关从待计算列表中去除。
10.一种基于大数据分析的台区拓扑识别装置，用于执行如权利要求1-9任一项所述的基于大数据分析的台区拓扑识别方法，其特征在于，包括：
台区建立模块，用于建立配电台区应用架构；
同步对时模块，对配电台区各节点进行同步对时；
中断指令发送模块，用于发送各节点在同一时间触发中断的指令；
数据采集模块，获取各节点在同一时间断面下的冻结数据和资产信息数据；
台区拓扑生成模块，对所述冻结数据和资产信息数据进行分析，获得台区拓扑。
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| CN110350528A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-18 | 石家庄科林电气股份有限公司 | 一种低压台区拓扑自动辨识方法 |
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2021
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