用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别方法、系统与流程

本发明属于智能量测终端，尤其涉及一种用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别方法、系统。

背景技术：

1、随着新型电力系统建设的推进，配电网的透明化与数字化水平成为支撑精益化运营的关键。其中，准确、动态的台区拓扑（即用户、分支线路与配电变压器之间的物理连接关系）是线损精准管理、故障快速定位与隔离、三相负荷平衡调节、以及分布式光伏等资源高效消纳的核心数据基础。然而，由于配网网架复杂、用户接入变更频繁、以及档案人工维护滞后，实际运行拓扑与管理系统记录常常不符，“图实不一致”问题突出。传统依靠人工现场排查的方式，效率低、成本高、且难以持续，已成为制约配网智能化升级的瓶颈。

2、目前，业界研究和应用的自动化拓扑识别方法主要存在以下三类，但各有显著缺陷：

3、1、基于运行数据相关性分析的方法：该方法通过分析不同监测点（如智能电表）上报的电压曲线相似性、工频过零点时序相关性或停电事件记录的重合度，来推断其电气连接的亲近性。其根本缺陷在于：识别周期漫长，需要收集数日甚至数周的数据以形成有效统计；准确性受负荷影响大，当用户负荷波动剧烈或轻载时，相关性特征变得模糊；对共沟、耦合台区无效，对于物理距离近、电缆共沟敷设的相邻台区，其用户电压曲线本就高度相似，极易导致误判，无法满足100%准确率的要求。

4、2、基于主动注入电能质量扰动的方法：该方法通过在用户侧控制开关产生一个短暂的电流或电压畸变（如投切负载产生脉冲），并在上级节点检测该扰动信号。虽然识别速度有所提升，但其原理上存在硬伤：主动注入的畸变本身是一种电能质量污染，可能干扰同一线路上精密设备的正常运行，违背了电网友好性原则；同时，电网中固有的负载投切、谐波等背景噪声极易掩盖或模仿该扰动，导致识别效果不稳定，误报和漏报率高。

5、3、基于大数据与人工智能算法的方法：此类方法利用用电信息采集系统获得的海量数据（电压、电流、功率），通过聚类、分类等数据挖掘算法推断拓扑。其有效性高度依赖数据质量，对数据的同步性、完整性和连续性要求极为苛刻。在通信中断、数据采集失败或用户长期离家（零电量）的场景下，算法完全失效。此外，模型复杂，计算资源消耗大，实时性差，且可解释性不强。

6、综上所述，现有技术方案在精度、速度、对电网的无干扰性以及复杂场景的鲁棒性方面无法兼顾，难以满足实际规模应用的需求。

7、本发明为解决上述技术问题，设计了一种用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别方法、系统。

技术实现思路

1、本发明提供一种用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别方法、系统，旨在解决现有拓扑识别方法在精度、速度、对电网的无干扰性以及复杂场景的鲁棒性方面无法兼顾问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别方法，包括以下步骤：

3、s1，主站发起识别任务，通过识别终端向台区内所有智能量测终端广播识别指令，所述识别指令包括一个时隙规划表，为每个智能量测终端分配一个唯一的互不重叠的信号发送时间窗口；

4、s2，智能量测终端在自身被分配的时隙起点，启动内部的恒流负载电路，向用户入户线注入特征电流信号；

5、s3，识别终端对配电变压器低压侧三相总电流进行连续高速同步取样，识别特征电流事件；

6、s4，识别终端将成功识别的特征电流事件上报至主站，主站根据特征电流事件判断对应的源终端身份以及供电相位和层级关系，生成所述台区的数字化拓扑图。

7、在上述技术方案基础上，所述步骤s1中，信号发送时间窗口的时长为9.6秒。

8、在上述技术方案基础上，所述步骤s2中，特征电流信号为一串经过二进制幅移调制的电流脉冲序列，特征电流信号的载波频率为833.3hz，每个二进制比特的时长为600ms，一次完整的信号发送由16个连续比特构成。

9、在上述技术方案基础上，所述步骤s3包括以下步骤：

10、s3.1，识别终端对配电变压器低压侧三相总电流进行连续高速同步取样，选择载波频率两侧偏移一个工频基波频率的变频点作为识别频点，获取电流采样序列；

11、s3.2，对电流采样序列，在滑动的数据窗内，实时计算两个识别频点处的频谱分量模值；

12、s3.3，持续监测频谱分量模值，当频谱分量模值超过根据现场噪声水平预设的阈值时，判定在该时间段内接收到特征电流信号。

13、进一步地，所述步骤s3.1中，识别频点为783.3hz和883.3hz。

14、进一步地，所述步骤s3.2中，计算两个识别频点fk处的频谱分量模值ck的公式为：

15、

16、

17、

18、其中，ak和bk分别为识别频段fk电流的实部和虚部，n为计算窗内的采样点数，n为采样点序号，为第n个采样点的采样值，k为识别频点fk的索引参数。

19、进一步地，所述步骤s3.3中，根据现场噪声水平预设的阈值范围为0.14a-0.16a。

20、在上述技术方案基础上，所述步骤s4包括以下步骤：

21、s4.1，识别终端将成功识别的特征电流事件上报至主站，主站将接收的特征电流事件的时标与识别指令中的时隙规划表进行精确匹配，确定识别的特征电流事件对应的源终端身份；

22、s4.2，比较识别终端识别的特征电流信号在配电变压器三相上被识别到的相对强度，判断识别终端所连接的供电相位；

23、s4.3，通过多轮层级化的识别调度，结合信号传播路径分析，逐级推导变压器-分支箱-用户的完整树形拓扑结构，确定识别终端在拓扑结构中的层级；

24、s4.4，主站根据特征电流事件的源终端身份、识别终端的供电相位和拓扑结构层级，生成所述台区的数字化拓扑图。

25、第二方面，本发明提供一种用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别系统，包括智能量测终端、识别终端和主站，

26、所述智能量测终端用于在自身被分配的时隙起点，启动内部的恒流负载电路，向用户入户线注入特征电流信号；

27、所述识别终端用于对配电变压器低压侧三相总电流进行连续高速同步取样，识别特征电流事件，并将成功识别的特征电流事件上报至主站；

28、所述主站用于发起识别任务，通过识别终端向台区内所有智能量测终端广播识别指令，所述识别指令包括一个时隙规划表，为每个智能量测终端分配一个唯一的互不重叠的信号发送时间窗口；所述主站用于根据特征电流事件判断对应的源终端身份以及供电相位和层级关系，生成所述台区的数字化拓扑图。

29、第三方面，本发明提供一种用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别系统，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如上述实施例中任一项所述的用于量测终端的基于特征电流的台区拓扑识别方法。

30、与相关技术相比，本发明的有益效果如下：

31、1、本发明通过采用恒流负载电路保证信号强度一致，独特的双频点滑动离散傅里叶变换算法强力抑制工频谐波干扰，固定的帧编码杜绝随机误报。使得本方法在面对共电缆沟敷设、信号耦合、零电量用户、负荷剧烈波动等传统方法失效的复杂场景时，依然能保持极高的识别准确率和稳定性。

32、2、特征电流幅值严格限制在0.6a以下，且为恒流特性，频率避开工频谐波，对电网电压、电流波形造成的扰动微乎其微，完全不影响电能质量，也不会干扰任何用户的正常用电，符合电网安全、优质运行的根本要求。

33、3、识别原理基于主动注入的专用信号，与用户实际用电负荷大小、变化模式完全无关。整个识别过程由主站主动调度控制，一个数百户的典型台区可在30分钟内完成全域精确识别，效率远超依赖大数据分析的方法。

34、4、通过主站进行精确时隙规划，使各终端在唯一时隙内发送信号，并通过将识别到的信号时标与规划时隙进行匹配，从而唯一确定拓扑连接关系。