深圳供电局有限公司 李毅,张冲,郭祥葛,等:基于功率阶跃特征序列匹配的户变关系识别算法

学术   科技   2024-10-14 17:10   北京  

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引文信息


李毅,张冲,郭祥葛,等.基于功率阶跃特征序列匹配的户变关系识别算法[J].电力信息与通信技术,202422(6)87-94

LI Yi,ZHANG Chong,GUO Xiangge,et al.A user-transformer relationship identification algorithm based on power step feature sequence matching[J].Electric Power Information and Communication Technology,2024,22(6):87-94(in Chinese)



01

研究背景


随着低压配电网的快速扩展和分布式能源、新型电力负荷的普遍接入,老旧城区配电网中普遍存在的私拉乱接、台账不清等问题,使低压配电网的运营管理和数字化转型面临前所未有的挑战。近年来,随着用电信息采集系统的普及和提升,通过用采数据实现台区拓扑物理问题的数字化解决成为可能。但限于用采系统实际采集能力和上线率,现有成果多数集中在对日负荷数据整体分析,而未能提取曲线数据中包含的用电行为特征并加以研究利用。


02

主要创新点



1)本文提出并实现一种基于功率阶跃特征序列匹配的户变关系识别算法,首先基于低压配电台区四层物联采集架构,建立低压台区树状拓扑模型,如图1所示。
图1  典型树形低压台区拓扑无向图模型
2)然后根据低压台区功率负荷曲线的实际特点,利用滑动窗口法从功率曲线中提取功率阶跃特征并组成功率阶跃特征序列,接着进行序列匹配,形成低压台区户变关系识别,并利用伯努利分布对户变关系识别结果进行校验和排异。图2为功率阶跃序列匹配示意图。
图2  功率阶跃序列匹配示意图
3)最后对于功率阶跃序列特征的户变关系识别算法单独进行测试,如表1所示,基于功率阶跃序列特征的户变关系识别算法识别正确率高,并且得到了较高的二项分布累计概率,表明算法对于各台区的户变关系识别结果的平均把握高,结果可信。
表1  基于功率阶跃序列特征的户变关系识别算法正确性测试结果
注:—表示统计全部待测电表的平均匹配序列长度和平均累计概率无意义。

03
解决的问题和意义

本文根据城区低压配电网中常见的四层物联采集架构,构建树状台区拓扑模型,将户变关系识别定位为特征纵向传导问题。接着,基于滑动窗口法,从户变电表实时功率曲线中提取功率阶跃特征序列,并针对所提取的功率阶跃特征序列开发户变关系识别算法。算例测试结果表明,基于功率阶跃特征序列匹配的户变关系识别算法结果准确,识别效率较高,并且具备随着算法运行,逐渐纠正户变关系识别结果的优点。此外,在实际生产环境中,本文提出的功率阶跃特征序列提取方法也综合考虑低压台区经理便携使用对数据复杂度的要求,适应个人电脑或工作掌机运行,在低压台区拓扑识别领域具有较好的应用前景,为分钟级采集终端的数据挖掘和功能应用提供参考和借鉴。




作者介绍

李毅

李毅(1985),男,硕士,高级工程师,主要研究方向为数字配电网技术、人工智能、电力调节技术等。

张冲(1973),男,本科,高级工程师、经济师,主要研究方向为安全风险管理、配网运维管理等。

郭祥葛(1985),男,本科,工程师,主要研究方向为变电运行、数字配电网技术、人工智能、电力调节技术等。

王辉(1988),男,本科,高级工程师,通信作者,主要研究方向为配用电管理、智能电网运维等,wanghui2@sgepri.sgcc.com.cn。

李文鹏(1995),男,本科,工程师,主要研究方向为数字配电网技术、智能配电网信息运维管理等。

田梓君(1987),男,本科,工程师,主要研究方向为数字配电网运维技术、配网智能运维技术、电缆故障查找技术。


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