[发明专利]一种低电压拓扑识别和自动生成方法在审

专利信息
申请号: 202111104515.2 申请日: 2021-09-18
公开(公告)号: CN113901036A 公开(公告)日: 2022-01-07
发明(设计)人: 董坤;汤奕;赵剑锋 申请(专利权)人: 东南大学溧阳研究院;东南大学
主分类号: G06F16/215 分类号: G06F16/215;G06F16/22;G06F16/28;G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 213300 江苏省常州市溧阳市昆仑街道*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 电压 拓扑 识别 自动 生成 方法
【权利要求书】:

1.一种低电压拓扑识别和自动生成方法,其特征在于,方法步骤如下:

步骤一,通过量测系统采集数据,形成低压配电网大数据,最终形成多源异构数据库,所述量测系统包括低压配电网配电箱、分支箱以及用户终端;

步骤二,将所述多源异构数据分为历史数据和实时数据,对所述历史数据进行数据清洗,梳理基于数据变化量事件,并生成节点之间的节点灵敏度关系数据库,对所述实时数据进行数据清洗,运用状态估计和能量守恒法对数据进行分析,确保数据正确性;

步骤三,根据低压配电网架构与测量设备的配置情况,将节点分为可观节点列表和不可观节点列表,根据节点类型,将节点矢量化,结合节点灵敏度关系数据库矩阵与实时功率数据,形成基于实时电气量权重的随机游走列表,形成低压配电网拓扑结构;

步骤四,在拓扑基础上,根据节点间的电气距离和低压配电网设计参数,结合动态规划方法,最终自动生成配电网网络架构。

2.根据权利要求1所述的一种低电压拓扑识别和自动生成方法,其特征在于,对所述历史数据进行数据清洗的具体步骤有:节点历史量测数据获取;训练数据与检验数据划分;模型训练;检验数据检验;各参数数据分类正确率;各参数数据清洗算法选取;数据清洗方案形成。

3.根据权利要求2所述的一种低电压拓扑识别和自动生成方法,其特征在于,所述各参数数据分类正确率包括电压幅值数据分类正确率、电压相角数据分类正确率、有功功率数据分类正确率、无功功率数据分类正确率,所述各参数数据清洗算法选取包括电压幅值数据清洗算法选取、电压相角数据清洗算法选取、有功功率数据清洗算法选取、无功功率数据清洗算法选取。

4.根据权利1所述的一种低电压拓扑识别和自动生成方法的建模方法,其特征在于,所述节点矢量化为将所述节点建模,用矢量多维度表示所述节点。

5.根据权利1所述的一种低电压拓扑识别和自动生成方法的建模方法,其特征在于,所述低压配电网拓扑结构包括配电网低压端、分支箱、用户端以及输电线路。

6.根据权利1所述的一种低电压拓扑识别和自动生成方法的建模方法,其特征在于,所述量测系统采集数据为同一时标的量测数据,所述量测数据包括节点功率、节点电压、节点电流。

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