CN116317094B - 一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法，属于电力能源领域，包括如下步骤：首先采集IoT设备功率、电压等实时量测数据，并对数据进行预处理；利用IoT设备实时量测数据，结合基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，分析低压用户侧IoT设备电压量测数据隐含的相似性信息；通过相似性计算结果辨识分支节点的层次结构，进而获得低压侧不同馈线用户的拓扑连接关系；最后通过基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧，可为后续中压侧拓扑识别提供参考。解决了由于低压配电网覆盖范围的广泛性以及各用户数据的独立性和私密性造成的低压侧用户间缺乏物理连接信息的问题。

Description

一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法
技术领域
本发明属于电力能源领域，具体来说，涉及一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法。
背景技术
在智能电网发展与能源转型的要求下，电力系统对通信技术与电子技术的依赖程度不断加深，如今的配电系统已经发展为信息物理高度耦合的配电信息物理系统(Cyber-Physical Distribution System,CPDS)。另外，随着分布式发电技术的不断发展，高渗透率分布式电源并网使传统的单电源辐射状配电网转变为遍布电源和负荷的多电源系统，主动配电网对协调控制能力的高要求也使配电网结构日益复杂。在此背景下，精准的配电网实时拓扑信息将对配电网的规划、运行、分析等环节产生重要影响。
随着泛在电力物联网具体业务的加速拓展，物联网设备发展动能不断丰富，市场潜力不断深化，设备覆盖范围和发展速度不断加快。物联网设备的爆炸式增长所产生的海量量测数据，为电力系统中受限于机理模糊、模型复杂的实际问题提供了新的解决途径。以配电网拓扑识别业务为例，物联网设备可实时采集相关量测数据，并通过物联网通信通道传输到物联网企业数据中心，可充分利用物联网设备分布式优势，利用广泛分布的物联网设备量测信息，缓解电力通信压力，降低通信延迟影响，并且不再受限于配电网先验模型的准确性。
发明内容
技术问题：针对现有低压配电网拓扑识别方法的不足，本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法，解决由于低压配电网覆盖范围的广泛性以及各用户数据的独立性和私密性造成的低压侧用户间缺乏物理连接信息的问题。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于智能电网技术与物联网技术的发展现状，建立配电系统物理连接与信息通讯方式，确立低压配电网中物联网设备的数据支撑框架。
获取IoT设备功率、电压等实时量测数据，并对数据进行预处理，利用IoT设备实时量测数据，结合基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，分析低压用户侧IoT设备电压量测数据隐含的相似性信息，通过相似性计算结果辨识分支节点的层次结构，进而获得低压侧不同馈线用户的拓扑连接关系。
通过基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧，可为后续中压侧拓扑识别提供参考。
物理连接与信息通讯方式，其特征在于，用户侧接入的海量物联网设备分布在配电网的各个供电台区，不仅在物理侧实现了终端设备的深入渗透，在信息侧也实现了数据的互通互联：
物联网设备的数据支撑框架，其特征在于，物联网设备终端覆盖范围广、发展速度快、数据实时性强，以居民用户中的物联网设备为例，其量测数据包括功率信息、电压信息等电量数据，以及各终端的实时工况数据。这些数据可通过无线专网、光线专网、5G、4G、GPRS、CDMA等通信通道实现各层之间的信息交互。通信通道将量测数据上发到系统主站中，主站中的服务器可实现对量测数据的收集和处理，从而完成各项系统任务。
物联网设备实时量测数据，其特征在于，IoT设备可获取的实施量测数据包含：
1)电量数据，如：有功功率、无功功率、电压数据等；
2)工况数据，如：开关状态、终端工况等。
物联网设备可获取数据包括运行信息和量测信息，根据低压配电网拓扑结构特点和负荷特性分析结果，低压配电网中物联网设备的负荷特性存在明显相似性，尤其表现为物联网设备电压曲线的区域相似性。
低压配电网拓扑识别方法包括以下步骤：
(1)计算同一时刻台区所有用户电压时间序列的皮尔逊相关系数；
(2)分析不同用户的平均电压和相关系数；
(3)确定同一相馈线从下游到上游的用户集。
用户电压时间序列的皮尔逊相关系数，其特征在于，考虑实际低压配电网三相中的物联网设备，间隔相同时间分别取其的电压数据，并将这些电压测量结果绘制为电压时间曲线。
由电压时间曲线计算不同节点处物联网设备一天内电压平均值，可依据实际运行情况将电压平均值最低的IoT设备确定为末端用户。然后，充分利用获取的大量电压数据，识别不同IoT设备可能存在的物理连接关系，计算同一时期所有设备电压时间序列的Pearson相关系数，其计算公式为：
其中，和/>表示两个不同IoT设备一天内的电压平均值，Xi和Yi表示其在i时刻的电压量测值。
基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，其特征在于，通过分析不同IoT设备的平均电压和Pearson相关系数，可以找到该实际低压配电网从下游到上游属于同一相馈线的用户。值得注意的是，末端用户的选择结果并不唯一，需要对其自下而上拓扑识别结果合理归并，进而得到该相的整体拓扑识别结果。
基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，其特征在于，若不计及网络损耗，中压侧节点有功功率等于低压侧IoT设备及非IoT设备消耗的有功功率之和，IoT设备有功功率可以实时获得，而缺乏其它非IoT用电设备有功数据信息。配电网历史数据中蕴含了配电网运行状态之间的时空关联特性，在用户用电行为无较大不确定性因素影响时，用电设备类型占比在一定时间范围内应无明显波动。因此，可以通过配电网用户用电数据发掘其用电行为，得到不同用电设备类型占比，进而将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧。
有益效果：本发明与现有技术相比，具有以下特点：
随着中低压配电网量测体系的不断完善，基于配电网量测数据的拓扑识别方法研究方兴未艾，现有基于配电自动化系统数据驱动的拓扑识别方法似乎已成为主流。但与输电网不同，配电网地域广泛、环境复杂，配电信息系统的功能明显不如输电信息系统完备和稳定。为解决这一问题，本发明基于配电网中IoT设备的实时量测信息与历史数据信息，建立了一种无需依赖于主站或人工录入信息的低压配电网拓扑识别方法，解决了目前配电系统中低压侧连接不足的问题。
附图说明
图1为本发明的基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法摘要附图；
图2为本发明所述的基于皮尔逊系数的数据相似性分析法流程图；
图3为本发明所述的配电系统物理连接与信息通讯示意图；
图4为本发明所述的某地区实际低压配电网供电台区示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法，应用于电力能源领域，其步骤包括：
获取IoT设备功率、电压等实时量测数据，并对数据进行预处理，利用IoT设备实时量测数据，结合基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，分析低压用户侧IoT设备电压量测数据隐含的相似性信息，通过相似性计算结果辨识分支节点的层次结构，进而获得低压侧不同馈线用户的拓扑连接关系。
通过基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧，可为后续中压侧拓扑识别提供参考。
结合图3所示配电系统物理连接与信息通讯示意图，其特征在于，用户侧接入的海量物联网设备分布在配电网的各个供电台区，不仅在物理侧实现了终端设备的深入渗透，在信息侧也实现了数据的互通互联：
物联网设备的数据支撑框架，其特征在于，物联网设备终端覆盖范围广、发展速度快、数据实时性强，以居民用户中的物联网设备为例，其量测数据包括功率信息、电压信息等电量数据，以及各终端的实时工况数据。这些数据可通过无线专网、光线专网、5G、4G、GPRS、CDMA等通信通道实现各层之间的信息交互。通信通道将量测数据上发到系统主站中，主站中的服务器可实现对量测数据的收集和处理，从而完成各项系统任务。
表1部分物联网具体业务及其通信需求
物联网设备实时量测数据，其特征在于，IoT设备可获取的实施量测数据包含：
1)电量数据，如：有功功率、无功功率、电压数据等；
2)工况数据，如：开关状态、终端工况等。
物联网设备可获取数据包括运行信息和量测信息，根据低压配电网拓扑结构特点和负荷特性分析结果，低压配电网中物联网设备的负荷特性存在明显相似性，尤其表现为物联网设备电压曲线的区域相似性。
结合图2所示的基于皮尔逊系数的数据相似性分析法流程图，其特征在于，所用方法包括以下步骤：
(1)计算同一时刻台区所有用户电压时间序列的皮尔逊相关系数；
(2)分析不同用户的平均电压和相关系数；
(3)确定同一相馈线从下游到上游的用户集。
图4所示为本发明的一个具体实例，IoT1-IoT16为该实际低压配电网三相中的物联网设备，分别取其一天内每隔15分钟的电压数据，并将这96个电压测量结果绘制为电压时间曲线。
由电压时间曲线计算不同节点处物联网设备一天内电压平均值，可依据实际运行情况将电压平均值最低的IoT设备确定为末端用户。然后，充分利用获取的大量电压数据，识别不同IoT设备可能存在的物理连接关系，计算同一时期所有设备电压时间序列的Pearson相关系数，其计算公式为：
其中，和/>表示两个不同IoT设备一天内的电压平均值，Xi和Yi表示其在i时刻的电压量测值。
基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，其特征在于，通过分析不同IoT设备的平均电压和Pearson相关系数，可以找到该实际低压配电网从下游到上游属于同一相馈线的用户，识别结果如表2所示。值得注意的是，末端用户的选择结果并不唯一(如A相存在IoT4、IoT5、IoT6三个末端用户，需要对其自下而上拓扑识别结果合理归并，进而得到该相的整体拓扑识别结果。)
表2该实际低压配电网拓扑识别结果
基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，其特征在于，若不计及网络损耗，中压侧节点有功功率等于低压侧IoT设备及非IoT设备消耗的有功功率之和，IoT设备有功功率可以实时获得，而缺乏其它非IoT用电设备有功数据信息。配电网历史数据中蕴含了配电网运行状态之间的时空关联特性，在用户用电行为无较大不确定性因素影响时，用电设备类型占比在一定时间范围内应无明显波动。因此，可以通过配电网用户用电数据发掘其用电行为，得到不同用电设备类型占比，进而将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本发明后依然可对发明的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在发明待批的权利要求保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于物联网设备量测数据的低压配电网拓扑识别方法，其特征在于，
通过建立配电系统物理连接与信息通讯方式，确立低压配电网中物联网设备的数据支撑框架；
获取IoT设备功率、电压实时量测数据，并对数据进行预处理，利用IoT设备实时量测数据，结合基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，分析低压用户侧IoT设备电压量测数据隐含的相似性信息，通过相似性计算结果辨识分支节点的层次结构，进而获得低压侧不同馈线用户的拓扑连接关系；
通过基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧，为后续中压侧拓扑识别提供参考；
所述配电系统物理连接与信息通讯方式中，用户侧接入的海量物联网设备分布在配电网的各个供电台区，不仅在物理侧实现了终端设备的深入渗透，在信息侧也实现了数据的互通互联；
所述物联网设备的数据支撑框架中，物联网设备终端覆盖范围广、发展速度快、数据实时性强，居民用户中的物联网设备，其量测数据包括功率信息、电压信息电量数据，以及各终端的实时工况数据；这些数据通过无线专网、光线专网、5G、4G、GPRS、CDMA通信通道实现各层之间的信息交互；通信通道将量测数据上发到系统主站中，主站中的服务器实现对量测数据的收集和处理，从而完成各项系统任务；
所述IoT设备实施量测数据包含：
1)电量数据，包括有功功率、无功功率、电压数据；
2)工况数据，包括开关状态、终端工况；
物联网设备获取数据包括运行信息和量测信息，根据低压配电网拓扑结构特点和负荷特性分析结果，低压配电网中物联网设备的负荷特性存在明显相似性，表现为物联网设备电压曲线的区域相似性；
所述方法具体包括以下步骤：
(1)计算同一时刻台区所有用户电压时间序列的皮尔逊相关系数；
(2)分析不同用户的平均电压和相关系数；
(3)确定同一相馈线从下游到上游的用户集；
所述用户电压时间序列的皮尔逊相关系数，考虑实际低压配电网三相中的物联网设备，间隔相同时间分别取其的电压数据，并将这些电压测量结果绘制为电压时间曲线；
由电压时间曲线计算不同节点处物联网设备一天内电压平均值，依据实际运行情况将电压平均值最低的IoT设备确定为末端用户；然后，利用获取的大量电压数据，识别不同IoT设备存在的物理连接关系，计算同一时期所有设备电压时间序列的Pearson相关系数，其计算公式为：
其中，和/>表示两个不同IoT设备一天内的电压平均值，Xi和Yi表示其在i时刻的电压量测值；
所述基于皮尔逊系数的数据相似性分析法，通过分析不同IoT设备的平均电压和Pearson相关系数，找到该实际低压配电网从下游到上游属于同一相馈线的用户；末端用户的选择结果并不唯一，需要对其自下而上拓扑识别结果合理归并，进而得到该相的整体拓扑识别结果；
所述基于历史数据和IoT设备占比分析的数据聚合方法，若不计及网络损耗，中压侧节点有功功率等于低压侧IoT设备及非IoT设备消耗的有功功率之和，IoT设备有功功率实时获得，而缺乏其它非IoT用电设备有功数据信息；配电网历史数据中蕴含了配电网运行状态之间的时空关联特性，在用户用电行为无较大不确定性因素影响时，用电设备类型占比在一定时间范围内应无明显波动；因此，通过配电网用户用电数据发掘其用电行为，得到不同用电设备类型占比，进而将低压侧IoT设备有功功率量测数据按比例聚合至中压侧。
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