[发明专利]一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法

说明书

本发明提供一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，包括以下步骤：数据采集，数据分析，数据互操作。本发明基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，融合了用电信息采集、电力营销应用业务、地理信息、园区能源管理、楼宇能源管理等系统的基础数据和运行数据，基于数据相似原理的充分挖掘各系统之间的数据关系，算法简单，编程容易实现，具有较高的可靠性、稳定性。

技术领域

本发明属于电力系统信息技术领域，具体涉及一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法。

背景技术

低压配电系统拓扑自动识别方法实质上就是计算园区、小区、楼宇内各电气设备的连接关系，并用一定的方式把这些连接关系进行存储。拓扑分析在低压配电系统线损计算、节能分析中处于十分重要的位置。

由于低压配电系统的地理信息系统(GIS)定位为设备管理系统，数据的更新维护采用多用户分布方式，很难保证同一时间断面上数据的一致性，无法完全反映电网真实状态。

现有技术主要通过对GIS系统中的拓扑数据进行分析、优化算法，以提高拓扑的准确性，如深度优先搜索法，广度优先搜索法等。但都是从自身系统出发解决自身问题，不能间接的通过第三方的形式检验自己的准确性。

随着物联网智能传感、计算机网络通信和自动化技术的飞速发展，园区、小区、楼宇安装了大量智能传感设备，并与之相配套建立了数据采集和监测系统，沉淀了大量数据。通过对这些系统数据的融合、分析，能够实现数据的增值。本发明正是在此多平台提供数据的基础上提出一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，融合用电信息采集、电力营销应用业务、地理信息、园区能源管理、楼宇能源管理等系统的基础数据和运行数据，充分挖掘各系统之间的数据关系。

为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：

本发明提供一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，该方法包括以下步骤：

(1)数据采集；

(2)数据分析；

(3)数据互操作。

所述数据采集频率为48点以上/周波、数据存储频率为96点以上/日。

所述数据分析包括数据贴近度计算、同一时间断面低压配电系统运行数据变化趋势特征分析、数据离群点特征分析。

所述数据贴近度计算包括抽取每日电压、有功功率、有功电量曲线，计算曲线贴近度及部分敏感变化贴近度，按照贴近度排序，把贴近度0.1的曲线列入待判定集。

所述同一时间断面低压配电系统运行数据变化趋势特征分析包括抽取每日电压、有功功率、有功电量曲线，计算选定时间断面数据对时间增加量，按照计算结果进行趋势判定，把趋势变化异常的曲线列入待判定集。

所述数据离群点特征分析包括抽取每日有功电量曲线，计算选定时间断面数据对时间增加量，按照计算结果进行变化量快速增减或振荡指标判断，把变化量快速增减或振荡的曲线列入待判定集。

所述步骤(1)和所述步骤(2)具体实现如下：

(1)提取数据特征