[发明专利]配电网拓扑与线路参数联合辨识方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取不同拓扑结构下的历史数据和对应的拓扑标签以作为SVM分类模型训练的样本数据集；

步骤2：对样本数据集作SVM多分类，采用交叉验证法评价SVM分类性能，对分类器的离散化参数调优，得到SVM多分类模型；

步骤3：对于SVM分类模型中未包含的拓扑结构进行甄别，将判定为新的拓扑结构和数据添加到已有的训练集中；

步骤4：基于潮流方程的最小二乘法，构建拓扑与线路参数辨识的初始模型；

步骤5：根据初始模型得到的拓扑和参数进行潮流计算，将结果作为迭代初值，建立非线性方程组，将节点导纳矩阵的回归问题转化为非线性最小二乘问题，以修正参数；

步骤6：构建完以上模型之后，将实时采集到的配电网量测数据输入SVM分类模型，判断拓扑类别，结合相应类别下的拓扑与线路参数初值，利用步骤5中修正模型，输出结果。

2.根据权利要求1所述的配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，所述历史数据包括节点电压幅值、节点注入有功功率、无功功率，以节点电压幅值、节点注入有功功率、无功功率作为SVM训练模型的输入，拓扑标签作为输出。

3.根据权利要求1所述的配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，所述对于SVM分类模型中未包含的拓扑结构进行甄别，将判定为新的拓扑结构和数据添加到已有的训练集中，是指以实时电压数据与训练集中的电压的相关系数为判据，相关系数低于阈值时，认为是新的拓扑结构，并将新的拓扑结构数据信息和拓扑标记加入已有训练集中。

4.根据权利要求1所述的配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，其特征在于，在所述基于潮流方程的最小二乘法，构建拓扑与线路参数辨识的初始模型中，采用正交投影分解法，降低导纳矩阵的条件数，提高数值求解的稳定性。

5.一种数据驱动的配电网拓扑与线路参数联合辨识装置，其特征在于，包括：

获取模块，其用于获取不同拓扑结构下的历史数据和对应的拓扑标签以作为SVM训练模型的样本数据集；

训练模块，其用于对样本数据集作SVM多分类，采用交叉验证法评价SVM分类性能，对分类器的离散化参数调优，得到SVM多分类模型；

甄别模块，其用于对于SVM分类模型中未包含的拓扑结构进行甄别，将判定为新的拓扑结构和数据添加到已有的训练集中；

构建模块，其用于基于潮流方程的最小二乘法，构建拓扑与线路参数辨识的初始模型；

修正模块，其用于根据初始模型得到的拓扑和参数进行潮流计算，将结果作为迭代初值，建立非线性方程组，将节点导纳矩阵的回归问题转化为非线性最小二乘问题，以修正参数；

在线辨识模块，其用于构建完以上模型之后，将实时采集到的配电网量测数据输入分类模型，判断拓扑类别，结合相应类别下的拓扑与线路参数初值，利用修正模块修正模型，输出结果。

6.根据权利要求5所述的配电网拓扑与线路参数联合辨识装置，其特征在于，所述历史数据包括节点电压幅值、节点注入有功功率、无功功率，以节点电压幅值、节点注入有功功率、无功功率作为SVM训练模型的输入，拓扑标签作为输出。

7.根据权利要求5所述的配电网拓扑与线路参数联合辨识装置，其特征在于，所述对于SVM分类模型中未包含的拓扑结构进行甄别，将判定为新的拓扑结构和数据添加到已有的训练集中，是指以实时电压数据与训练集中的电压的相关系数为判据，相关系数低于阈值时，认为是新的拓扑结构，并将新的拓扑结构数据信息和拓扑标记加入已有训练集中。

8.根据权利要求5所述的配电网拓扑与线路参数联合辨识装置，其特征在于，在所述基于潮流方程的最小二乘法，构建拓扑与线路参数辨识的初始模型中，采用正交投影分解法，降低导纳矩阵的条件数，提高数值求解的稳定性。