CN114977517A - 一种低压台区的拓扑识别方法和相关装置 - Google Patents

一种低压台区的拓扑识别方法和相关装置 Download PDF

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CN114977517A CN202210778297.9A CN202210778297A CN114977517A CN 114977517 A CN114977517 A CN 114977517A CN 202210778297 A CN202210778297 A CN 202210778297A CN 114977517 A CN114977517 A CN 114977517A
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electric energy
low
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voltage
coefficient matrix
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CN202210778297.9A
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潘姝慧
白浩
袁智勇
秦丽文
周杨珺
李巍
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Abstract

本申请公开了一种低压台区的拓扑识别方法和相关装置，方法包括：获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，其中，第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵；基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果；根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱；将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值；根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。解决了现有低压台区拓扑识别方法，准确度较低的技术问题。

Description

一种低压台区的拓扑识别方法和相关装置
技术领域
本申请涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种低压台区的拓扑识别方法和相关装置。
背景技术
电网所辖区域内配电自动化程度差异大，不同业务系统之间的营配档案数据存在异常，数据质量较差，使得台区一直是电网监控的盲点。对台区拓扑进行识别，将为数字电网建设提供重要的基础数据，对建设和打造数字电网与新型电力系统生态具有重要战略意义。
低压台区具有点多、面广、量大、单点经济价值低等特点，长期以来处于监测盲区，是配电网“最后一公里”。现有通过电缆载波通信法实现低压台区的拓扑识别，然而由于载波通信本身的工作方式，在相邻变压器进行传送过程中，极易发生共电缆沟、共地、共高压的现象；并且通信基站的信号干扰也容易造成识别误判，造成载波信号发生共高压串扰，共地串扰、并行传输串扰，导致识别准确度较低。
因此，提供一种准确度较高的低压台区拓扑识别方法是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种低压台区的拓扑识别方法和相关装置，解决了现有低压台区拓扑识别方法，准确度较低的技术问题。
本申请第一方面提供了一种低压台区的拓扑识别方法，包括：
获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，其中，所述第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，所述第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵；
基于预置聚类原则，根据所述第一相关系数矩阵，对所述电能表进行聚类，得到聚类结果；
根据所述第二相关系数矩阵，对所述聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱；
将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值；
根据基尔霍夫电流定律和所有所述电流值，得到所述待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到所述待识别低压台区的拓扑结果。
可选地，所述第一相关系数矩阵中的相关系数为：
Figure BDA0003724696360000021
式中，rμν为电能表u与电能表v电压时序的相关系数，uu.t和uv.t分别为电能表u和v在时刻t的电压值，其中u，v∈α；t＝1，2，…，T，其中T为总计量时间断面数，α为待识别低压台区中所有电能表的集合，共有M个电能表。
可选地，所述预置聚类原则包括：同类电能表两两之间的相关系数大于预设相关系数阈值，异类电能表两两之间的相关系数小于所述预设相关系数阈值；
所述基于预置聚类原则，根据所述第一相关系数矩阵，对所述电能表进行聚类，得到聚类结果，具体包括：
比较所述第一相关系数矩阵中的相关系数和所述预设相关系数阈值的大小；
将所述相关系数为所述预设相关系数阈值以上值的电能表判定为同类；
将所述相关系数小于所述预设相关系数阈值的电能表判定为异类。
可选地，所述第二相关系数矩阵的配置过程具体包括：
基于电压相关系数表达式，计算各所述电能表与各相所述母线的电压相关系数，并将由所有所述电压相关系数组成的矩阵作为所述第二相关系数矩阵。
可选地，所述根据所述第二相关系数矩阵，对所述聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱，具体包括：
根据所述第二相关系数矩阵中的电压相关系数，计算各所述电能表与各相所述母线之间的相关性距离；
将所述相关性距离小于距离阈值的电能表作为独立电能表，并将所述独立电能表作为一个新类别；
在所述聚类结果中，删除所述独立电能表，并将所述独立电能表的新类别作为该独立电能表的最终类别；
将所述聚类结果中，除所述独立电能表以外的其他电能表聚类至与该电能表相关性最大的电能表所在的类别；
将一个类别作为一个虚拟表箱，得到若干虚拟表箱。
可选地，所述将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值，具体包括：
将同一虚拟表箱中电能表的电能表有功电流值进行求和，得到求和值，并将所述求和值作为该虚拟表箱的电流值。
可选地，所述根据基尔霍夫电流定律和所有所述电流值，得到所述待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到所述待识别低压台区的拓扑结果，具体包括：
根据基尔霍夫电流定律和各所述电流值，建立表示线箱关系的第一二次规划模型和表示变线关系的第二二次规划模型，所述线箱关系为所述待识别低压台区中相线和虚拟表箱的连接关系，所述变线关系为所述待识别低压台区中配变及其出现的连接关系；
对第一二次规划模型求解，得到所述线箱关系；
对所述第二二次规划模型求解，得到所述变线关系；
综合所述线箱关系和所述变线关系，得到所述待识别低压台区的拓扑结果。本申请第二方面提供了一种低压台区的拓扑识别装置，包括：
获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，其中，所述第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，所述第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵；
基于预置聚类原则，根据所述第一相关系数矩阵，对所述电能表进行聚类，得到聚类结果；
根据所述第二相关系数矩阵，对所述聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱；
将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值；
根据基尔霍夫电流定律和所有所述电流值，得到所述待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到所述待识别低压台区的拓扑结果。
本申请第三方面提供了一种低压台区的拓扑识别设备，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行任一种第一方面所述的低压台区的拓扑识别方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行任一种第一方面所述的低压台区的拓扑识别方法。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请提供了一种低压台区的拓扑识别方法，首先获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，接着基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果，然后根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱，再接着将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值，最后根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。本申请中不再使用电缆载波通信进行低压台区的拓扑识别，因此也不存在因载波通信本身的工作方式导致的串扰和误判，对低压台区进行拓扑识别后得到的拓扑结果准确度较高，从而解决了现有低压台区拓扑识别方法，准确度较低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别方法的实施例一的流程示意图；
图2为本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别方法的实施例二的流程示意图；
图3为本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别方法的应用例中待识别低压台区的拓扑连接图；
图4为本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种低压台区的拓扑识别方法和相关装置，解决了现有低压台区拓扑识别方法，准确度较低的技术问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例第一方面提供了一种低压台区的拓扑识别方法的实施例。
请参阅图1，图1为本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别方法的实施例一的流程示意图。
本实施例中低压台区的拓扑识别方法包括：
步骤101、获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵。
其中，第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵。
可以理解的是，第一相关系数矩阵为：
Figure BDA0003724696360000061
其中R为待识别低压台区的第一相关系数矩阵，rμν为电能表u与电能表v电压时序的相关系数。
步骤102、基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果。
在得到第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵后，首先基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果。
步骤103、根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱。
在得到聚类结果后，根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱。
步骤104、将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值。
对各虚拟表箱而言，将同一表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值。
步骤105、根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。
在得到各虚拟表箱的电流值后，可以基于基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。
本实施例中，首先获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，接着基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果，然后根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱，再接着将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值，最后根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。本申请中不再使用电缆载波通信进行低压台区的拓扑识别，因此也不存在因载波通信本身的工作方式导致的串扰和误判，对低压台区进行拓扑识别后得到的拓扑结果准确度较高，从而解决了现有低压台区拓扑识别方法，准确度较低的技术问题。
以上为本申请实施例提供的一种低压台区的拓扑识别方法的实施例一，以下为本申请实施例提供的一种低压台区的拓扑识别方法的实施例二。
请参阅图2，本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别方法的实施例二的流程示意图。
本实施例中低压台区的拓扑识别方法包括：
步骤201、获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵。
其中，第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵。
可以理解的是，第一相关系数矩阵中的相关系数为：
Figure BDA0003724696360000071
式中，rμν为电能表u与电能表v电压时序的相关系数，uu.t和uv.t分别为电能表u和v在时刻t的电压值，其中u，v∈α；t＝1，2，…，T，其中T为总计量时间断面数，α为待识别低压台区中所有电能表的集合，共有M个电能表。
步骤202、比较第一相关系数矩阵中的相关系数和预设相关系数阈值的大小。
本实施例中的聚类原则为同类电能表两两之间的相关系数大于等于预设相关系数阈值，异类电能表两两之间的相关系数小于预设相关系数阈值，即：
Figure BDA0003724696360000072
式中：u，v，w∈α；ruv和ruw分别为电能表u与电能表v，w的相关系数；
Figure BDA0003724696360000081
为第y类电能表的预设相关系数阈值；r0为电能表初始聚类结果；y为电能表类别，y＝1，2，…，k。
步骤203、将相关系数为预设相关系数阈值以上值的电能表判定为同类。
步骤204、将相关系数小于预设相关系数阈值的电能表判定为异类。
步骤205、根据第二相关系数矩阵中的电压相关系数，计算各电能表与各相母线之间的相关性距离。
步骤206、将相关性距离小于距离阈值的电能表作为独立电能表，并将独立电能表作为一个新类。
靠近配变低压侧母线首端但在不同出线的电能表，由于距离母线电气距离近，因此它们的电压时序曲线相似，容易造成错误聚类。为避免该问题，本实施例中，通过分析各电能表与配变低压侧各相母线间的电压时序曲线相关性，识别靠近配变低压侧母线的电能表，并将其单独聚成一类。
原电能表类别集合γ0更新为γ1
Figure BDA0003724696360000082
式中：
Figure BDA00037246963600000810
为相序集合，
Figure BDA00037246963600000811
Figure BDA0003724696360000083
为配变低压侧
Figure BDA0003724696360000084
相母线与电能表v的电压相关系数。
对于步骤205和步骤206的执行，可以参考如下方式进行：
步骤1：提取第二相关系数矩阵R1中每一行的元素值，并按数值由大到小对元素进行排序，得到3个向量，其中第φ相向量
Figure BDA0003724696360000085
Figure BDA0003724696360000086
对应R1矩阵中的
Figure BDA0003724696360000087
步骤2：定义相关系数变化率指标χ，量度不同用户间的相关性距离，如下式所示。对步骤1的3个向量，计算每个向量中第1个元素与其他元素之间的χ，得到3个相关系数变化率向量
Figure BDA0003724696360000088
Figure BDA0003724696360000089
式中：
Figure BDA0003724696360000091
为配变低压侧φ相母线与电能表u的电压相关系数。
步骤3：设定相关系数变化率阈值χ0，若
Figure BDA0003724696360000092
则认为电能表v为靠近配变低压侧母线的电能表。
步骤207、在聚类结果中，删除独立电能表，并将独立电能表的新类别作为该独立电能表的最终类别。
一个χ0值可筛选出一个靠近配变首端的电能表集合Ω，因此可通过限定Ω中元素个数来确定χ0值。一般地，电能表初始分类结果中，受电压时空特性的影响，被错误聚类的表数占总表数的5％～8％，因此Ω中元素个数可约束为总表数的5％～8％。
步骤208、将聚类结果中，除独立电能表以外的其他电能表聚类至与该电能表相关性最大的电能表所在的类别。
步骤209、将一个类别作为一个虚拟表箱，得到若干虚拟表箱。
除上述步骤206中独自成一个类别的疑似首端电能表，对聚类结果γ1中其他单表类别作进一步的聚类，即将单表聚类至与其相关性最大的电能表所在的类别，聚类集合γ1更新为γ2，电能表聚类完成，将最终聚合结果作为虚拟表箱。
步骤210、将同一虚拟表箱中电能表的电能表有功电流值进行求和，得到求和值，并将求和值作为该虚拟表箱的电流值。
为削减后续线户关系识别模型中的变量数目，对同一虚拟表箱内电能表的有功电流值求和，并将该值作为此表箱的电流值，即：
Figure BDA0003724696360000093
式中：Ii.agg为第i个表箱有功电流值；Iu为电能表的有功电流值；E为聚类后的等效电能表总数；rG为表箱集合。
步骤211、根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。
根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果，具体包括：
根据基尔霍夫电流定律和各电流值，建立表示线箱关系的第一二次规划模型和表示变线关系的第二二次规划模型，线箱关系为待识别低压台区中相线和虚拟表箱的连接关系，变线关系为待识别低压台区中配变及其出现的连接关系；
对第一二次规划模型求解，得到线箱关系；
对第二二次规划模型求解，得到变线关系；
综合线箱关系和变线关系，得到待识别低压台区的拓扑结果。
根据基尔霍夫电流定律，对于配电变压器(简称配变)低压侧一级分支线(简称出线)有：在任意时刻，流出的有功电流之和等于各电能表量测的有功电流总和。为求解拓扑关系，可以引入0-1x变量表征各个电能表与相线的关系：若电能表i属于待识别的出线，则x＝1，反之则x＝0。
在低压台区中，任意时刻，某一相出线首端节点流出的有功电流值总是等于该相线上所有电能表的流入有功电流值之和，即：
Figure BDA0003724696360000101
式中：
Figure BDA0003724696360000102
为t时刻配变低压侧一级分支线(简称“出线”)ρ首端流出的有功电流值；β＝{1，2，…，T}为采集时刻集合；ψρ为配变低压侧出线ρ上所有的电能表集合；
Figure BDA0003724696360000103
为配变低压侧出线ρ上第b块电能表在t时刻的有功电流值，由电能表记录的电流值乘以功率因数得到；L为低压侧各相出线集合，若低压台区共有e回出线，则相L＝{A1，A2，…，Ae，B1，B2，…，Be，C1，C2，…，Ce}。
在实际的配电网中，考虑到电能表的测量误差和电流传输过程中的漏电流等问题，上述公式并不会严格成立。此时，某一出线首端有功电流与该相线上所有电能表的流入有功电流值的关系为：
Figure BDA0003724696360000104
式中：
Figure BDA0003724696360000105
为t时刻低压台区出线ρ上电能表的测量误差和电流传输过程中的漏电流导致的误差总和。
电能表聚类集合γ2中在同一类别的电能表属于相同相线，因此计算得到的类别电流Ig.clu(t)代替单个电能表电流。进一步，为识别低压台区线户关系，引入0-1变量x表征各个类别的相线连接关系：若类别g属于待识别低压台区出线ρ，则xg.ρ＝1，反之则xg.ρ＝0。结合电能表聚类结果，可得公式：
Figure BDA0003724696360000111
令Xρ＝[x1.ρ,x2.ρ,…,xE.ρ]T，
Figure BDA0003724696360000112
定义矩阵Q、X、I、ξ如下所示：
Figure BDA0003724696360000113
Figure BDA0003724696360000114
Figure BDA0003724696360000115
Figure BDA0003724696360000116
式中：Q＝diag(P，P，…，P)为以P为对角线元素的3e×3e型对角矩阵；I为低压各相母线首端流出的有功电流值矩阵；ξ为低压各相出线上电流误差矩阵；X为表征类别连接相线关系的矩阵。
此时低压台区线户关系识别问题转化为0-1变量求解问题，为求解X构建如下优化模型：
Figure BDA0003724696360000117
将该模型化简可得第一二次规划模型，即：
Figure BDA0003724696360000118
式中：g＝1，2，…，E。
上式是一个0-1整数二次规划问题，为加强可解性，将该式中的整数变量松弛为连续变量，即xg.ρ∈{0，1}改为xg.ρ∈[0，1]。由此转换为二次规划问题。在该模型中，基于二次规划问题计算得到的X矩阵元素包含小数，而采集数据时刻T越多，小数值将越接近0或1，识别结果越准确。为明确线箱关系，需要将X矩阵中小数值转化成0-1值，即：
Figure BDA0003724696360000121
式中：
Figure BDA0003724696360000122
为xu.ρ的0-1形式。
由上述分析可得到各个虚拟表箱的相线连接关系，而同一虚拟表箱下的电能表属于相同相线，因此可根据各个虚拟表箱的电能表所属哪个相线，得到电能表的相线连接关系，确定低压台区所有用户的线箱关系。
变压器与其出线之间同样遵从基尔霍夫电流定律，因此同样可以采用上述二次规划方法对配变与出线关系进行辨识，原理与步骤相同。
本实施例中，首先获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，接着基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果，然后根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱，再接着将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值，最后根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。本申请中不再使用电缆载波通信进行低压台区的拓扑识别，因此也不存在因载波通信本身的工作方式导致的串扰和误判，对低压台区进行拓扑识别后得到的拓扑结果准确度较高，从而解决了现有低压台区拓扑识别方法，准确度较低的技术问题。
以上为本申请实施例提供的一种低压台区的拓扑识别方法的实施例二，以下为本申请实施例提供的一种低压台区的拓扑识别方法的应用例。
本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别方法的应用例中，综合利用智能电能表采集的电压、电流等数据，提出了一种基于数据驱动的低压台区拓扑关系识别方法。
首先，从空间、时间以及时空3个方面分析了低压台区负荷节点电压特性。挖掘得到长时间尺度下电气数据的变化规律。在此基础上，综合分析各种聚类方法的优劣，基于用户电能表间以及用户电能表与配变低压各相母线的电压曲线相关性，提出了一种电能表聚类形成虚拟表箱的方法，基于电压时序曲线相关性对用户聚类；进而构建了用于低压台区线户关系识别的二次规划模型。
将本申请应用于某地区包含73用户的低压配电低压台区识别，该地区低压台区拓扑关系和线路数据参数如图3所示。
该低压台区共包含68块单相智能电能表和5块三相智能电能表。其中三相电能表可以看作3个独立的单相电能表，其电压、电流和功率因数数据分别对应于三相电能表上记录的三相电压、电流和功率因数值。因此，待识别低压台区可以认为共包含83块单相智能电能表。设定单相用户S7，S10，S14，S26，S28，S29，S36，S52，S55，S63，S68数据缺失，即空房用户。线户关系识别需要配变低压侧出线首端和电能表的电压、电流、功率因数。所需数据为稳态数据，以15min/点，一天采集96个点。模拟电能表电流的采集误差，对每个电能表的电流数据施加3σ＝1.6％的正态分布误差。靠近配变首端的电能表集合Ω元素个数限定为总表数的6％，取整后数目为5个，此时对应的相关系数变化率阈值χ0取10％。数据采集总时刻数T为96。
经仿真得到的96个时间断面经过数据清洗后，基于电能表聚类方法，83块电能表被划分为21个类别，聚类结果如表1所示。其中，S1，S2，S3，S5，S6为经筛选出来并单独聚类的疑似首端电能表。
表1
Figure BDA0003724696360000131
Figure BDA0003724696360000141
由表1可知，上述5块电能表的确属于靠近低压台区出线首端节点的用户，且每个类别包含的电能表均在相同出线，验证了本申请所提电压聚类方法的有效性。进一步，从表中随机选取3个类别，给出这3个类别所包含的电能表两两之间的相关系数，如表2所示。表格中数字为相同颜色的电能表属于同一个类别，每一行元素代表某块电能表与其他电能表的相关性系数。由表2可知，所有电能表与属于同一类别的电能表间的相关性系数均高于其与不同类别电能表间的相关性系数，例如电能表T1A与属于同一类别的电能表间(T2A至T4A)相关系数最小值为0.999，与属于不同类别的电能表间(S7至S10、S19至S22)相关系数最大值为0.795。此外，由表2可知，电能表S7至S10、S19至S22与电能表T1A至T4A之间的相关性系数在0.621-0.801之间，低于电能表S7至S10和S19至S22之间的相关性系数值0.935-0.949。结合图1可知，这是因为电能表S7至S10和S19至S22与电能表T1A至T4A属于不同的低压出线回路，不同出线的负荷特性不同导致了电能表S7至S10、S19至S22与电能表T1A至T4A之间的相关性系数较低。而电能表S7至S10和S19至S22属于相同出线，但存在一定的电气距离，因此它们之间的相关性高于其与电能表T1A至T4A的相关性，但低于同类电能表两两之间的相关性。
表2
Figure BDA0003724696360000142
Figure BDA0003724696360000151
在电能表聚类基础上，基于本申请提出的二次规划模型确定低压台区的线户关系，结果如表3所示。将该结果与待识别低压台区实际拓扑对比可知，表3所给出的线户归属关系与真实情况一致，本申请所提识别方法结果准确无误。
表3
Figure BDA0003724696360000152
Figure BDA0003724696360000161
通过上述应用例的结果，表明本申请算法实现了配电网台区配变-分支-表箱-用户物理拓扑关系的精准识别，结果准确，取得了良好的应用效果。
本申请实施例第二方面提供了一种低压台区的拓扑识别装置的实施例。
请参阅图4，本申请实施例中一种低压台区的拓扑识别装置的结构示意图。
获取单元，用于获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，其中，第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵；
聚类单元，用于基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果；
修正单元，用于根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱；
赋值单元，用于将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值；
确定单元，用于根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。
本实施例中，首先获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，接着基于预置聚类原则，根据第一相关系数矩阵，对电能表进行聚类，得到聚类结果，然后根据第二相关系数矩阵，对聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱，再接着将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值，最后根据基尔霍夫电流定律和所有电流值，得到待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到待识别低压台区的拓扑结果。本申请中不再使用电缆载波通信进行低压台区的拓扑识别，因此也不存在因载波通信本身的工作方式导致的串扰和误判，对低压台区进行拓扑识别后得到的拓扑结果准确度较高，从而解决了现有低压台区拓扑识别方法，准确度较低的技术问题。
本申请实施例第三方面提供了一种低压台区的拓扑识别设备的实施例。
一种低压台区的拓扑识别设备，包括处理器以及存储器；存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；处理器用于根据程序代码中的指令执行第一方面的低压台区的拓扑识别方法。
本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质的实施例。
一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行第一方面的低压台区的拓扑识别方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个待安装电网网络，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种低压台区的拓扑识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，其中，所述第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，所述第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵；
基于预置聚类原则，根据所述第一相关系数矩阵，对所述电能表进行聚类，得到聚类结果；
根据所述第二相关系数矩阵，对所述聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱；
将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值；
根据基尔霍夫电流定律和所有所述电流值，得到所述待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到所述待识别低压台区的拓扑结果。
2.根据权利要求1所述的低压台区的拓扑识别方法，其特征在于，所述第一相关系数矩阵中的相关系数为：
Figure FDA0003724696350000011
式中，rμν为电能表u与电能表v电压时序的相关系数，uu.t和uv.t分别为电能表u和v在时刻t的电压值，其中u，v∈α；t＝1，2，…，T，其中T为总计量时间断面数，α为待识别低压台区中所有电能表的集合，共有M个电能表。
3.根据权利要求1所述的低压台区的拓扑识别方法，其特征在于，所述预置聚类原则包括：同类电能表两两之间的相关系数大于预设相关系数阈值，异类电能表两两之间的相关系数小于所述预设相关系数阈值；
所述基于预置聚类原则，根据所述第一相关系数矩阵，对所述电能表进行聚类，得到聚类结果，具体包括：
比较所述第一相关系数矩阵中的相关系数和所述预设相关系数阈值的大小；
将所述相关系数为所述预设相关系数阈值以上值的电能表判定为同类；
将所述相关系数小于所述预设相关系数阈值的电能表判定为异类。
4.根据权利要求1所述的低压台区的拓扑识别方法，其特征在于，所述第二相关系数矩阵的配置过程具体包括：
基于电压相关系数表达式，计算各所述电能表与各相所述母线的电压相关系数，并将由所有所述电压相关系数组成的矩阵作为所述第二相关系数矩阵。
5.根据权利要求1所述的低压台区的拓扑识别方法，其特征在于，所述根据所述第二相关系数矩阵，对所述聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱，具体包括：
根据所述第二相关系数矩阵中的电压相关系数，计算各所述电能表与各相所述母线之间的相关性距离；
将所述相关性距离小于距离阈值的电能表作为独立电能表，并将所述独立电能表作为一个新类别；
在所述聚类结果中，删除所述独立电能表，并将所述独立电能表的新类别作为该独立电能表的最终类别；
将所述聚类结果中，除所述独立电能表以外的其他电能表聚类至与该电能表相关性最大的电能表所在的类别；
将一个类别作为一个虚拟表箱，得到若干虚拟表箱。
6.根据权利要求1所述的低压台区的拓扑识别方法，其特征在于，所述将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值，具体包括：
将同一虚拟表箱中电能表的电能表有功电流值进行求和，得到求和值，并将所述求和值作为该虚拟表箱的电流值。
7.根据权利要求1所述的低压台区的拓扑识别方法，其特征在于，所述根据基尔霍夫电流定律和所有所述电流值，得到所述待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到所述待识别低压台区的拓扑结果，具体包括：
根据基尔霍夫电流定律和各所述电流值，建立表示线箱关系的第一二次规划模型和表示变线关系的第二二次规划模型，所述线箱关系为所述待识别低压台区中相线和虚拟表箱的连接关系，所述变线关系为所述待识别低压台区中配变及其出现的连接关系；
对第一二次规划模型求解，得到所述线箱关系；
对所述第二二次规划模型求解，得到所述变线关系；
综合所述线箱关系和所述变线关系，得到所述待识别低压台区的拓扑结果。
8.一种低压台区的拓扑识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取待识别低压台区对应的第一相关系数矩阵和第二相关系数矩阵，其中，所述第一相关系数矩阵为：电能表间的相关系数矩阵，所述第二相关系数矩阵为：电能表与配变低压侧各相母线间的相关系数矩阵；
聚类单元，用于基于预置聚类原则，根据所述第一相关系数矩阵，对所述电能表进行聚类，得到聚类结果；
修正单元，用于根据所述第二相关系数矩阵，对所述聚类结果进行修正，得到若干虚拟表箱；
赋值单元，用于将同一虚拟表箱中的电能表有功电流值的和作为该虚拟表箱的电流值；
确定单元，用于根据基尔霍夫电流定律和所有所述电流值，得到所述待识别低压台区中的线箱关系和变线关系，以得到所述待识别低压台区的拓扑结果。
9.一种低压台区的拓扑识别设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1至7中任一项所述的低压台区的拓扑识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1至7中任一项所述的低压台区的拓扑识别方法。
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