[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

说明书

本发明应用于低压配电网拓扑识别与参数估计任务中，建立了一种配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，可以识别配电网拓扑运行结构的变化，并且获得较高准确率的线路参数信息。所提方法利用SVM分类模型判断拓扑类型，根据拓扑类型给定后续参数辨识的迭代初始值，有利于加快迭代收敛，并且可实现动态拓扑与线路参数在线辨识。同时加入正交投影分解求解回归问题，提高辨识准确性。通过验证，本发明的方法对配电网拓扑和线路参数的辨识具有较好的准确度，可实现配电网拓扑和线路参数联合在线辨识，为电力系统的规划、运行和控制提供支撑，有助于配电管理时掌握配网实时拓扑以及识别故障位置并缩短回复时间，提高配网运行的安全性、稳定性。

技术领域

本发明涉及配电系统分析领域，尤其涉及配电网拓扑与线路参数联合辨识方法、装置及电子设备。

背景技术

用户侧分布式电源及电动汽车的大量无序接入对配电网的安全可靠运行提出了严峻挑战。低压配电网(low-voltage distribution network，LVDN)直接面向用户，其运维管理的智能化水平将直接影响客户满意度的高低。然而，低压配电网量大面广且结构错综复杂、布线隐蔽、原始数据缺失、用户扩改接频繁等，导致变-线-户之间的拓扑关系不明确，难以依靠人力进行拓扑关系梳理。参数和拓扑信息的缺失，易导致抢修复电不及时、电压治理效率低等问题。因此，亟需研究低压配电网的参数和拓扑辨识技术，提升电网运行灵活性和精细化管理水平。

与输电网相比，配电网实时监测设备少，大部分拓扑和线路参数信息只能从规划文件和铭牌中获得。对于一般的配电网系统，由于负荷变化，运行维护，系统故障等原因造成其拓扑结构处于动态变化中，又缺乏实时的遥测和遥信，实时拓扑和线路参数的监测信息往往会缺失或者不可靠。因此，如何实现配电网支路参数的有效辨识具有理论和现实意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种数据驱动的配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，利用不同拓扑结构下的历史量测数据，建立基于支持向量机(SVM)的多分类模型，用于判断实时量测数据的拓扑标签，利用线性回归方法得出拓扑与线路参数的初始模型。然后，以SVM多分类模型实现在线量测数据与拓扑结构间的映射，得到拓扑与线路参数初值，并结合拓扑与线路参数辨识修正模型，获得精确的辨识结果。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种配电网拓扑与线路参数联合辨识方法，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。

进一步的，所述历史数据包括节点电压幅值v、节点注入有功功率p、无功功率q；所述样本数据集中一组量测数据的时间跨度为24h，采集频率为15min，以节点电压幅值v、节点注入有功功率p、无功功率q作为SVM训练模型的输入，拓扑标签作为输出。