配电台区电气拓扑自动识别方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及配电技术领域，特别涉及一种配电台区电气拓扑自动识别方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.在电力系统中，配电台区具有数量大、接线复杂、私搭乱建现象时有发生的特点。为了满足配电台区精益化管理要求，及时准确掌握配电台区电气网络拓扑，近几年对于低压台区智能拓扑识别和自动绘图功能的技术研究快速发展。
3.目前，配电台区电气网络拓扑识别的方法主要有三大类：
4.(1)信号注入法：在低压配电线路(或母线)上进行信号注入，用配套采集设备在用电设备或电能计量设备处测量注入的信号，从而实现拓扑关系识别。该方法的准确性较高，但是需要加装信号注入装置，现场测试接线麻烦，效率较低，并存在一定的安全隐患。
5.(2)载波通信法：利用低压线路电力线载波通信技术，通过用电信息采集系统的集中器和采集器是实现载波信号的发送和回传。该方法也具备较高的准确性，但是必须采用载波通信技术，存在传送死区，受配电台区负载影响较大。
6.(3)数据分析法：利用用电信息采集系统采集的配电台区用户用电信息，进行数据相似性或相关性分析，从而实现台区电气拓扑的自动识别。该方法的显著优点是不增加硬件成本，简便易行，但因拓扑识别的准确性相对较低的问题，一直停留在理论验证阶段，难以实施大规模推广应用。


技术实现要素：

7.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种配电台区电气拓扑自动识别方法、装置及存储介质，能够提供多维度分析方法，大幅度提高识别方法的准确性、有效性。
8.第一方面，根据本发明实施例的配电台区电气拓扑自动识别方法，包括步骤：
9.基于语义模糊识别的所属地理区域分析，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到一个或多个台区分组；
10.基于预设的聚类模型，对各个所述台区分组的电气设备进行聚类分析，确定所述电气设备的拓扑关系；
11.根据电气支路的关联特性，对所述拓扑关系进行合理性检查和结果纠偏。
12.根据本发明实施例的配电台区电气拓扑自动识别方法，至少具有如下有益效果：本发明把基于语义模糊识别的所属地理区域分析用作配电台区电气拓扑识别的预处理，并对聚类分析得到的拓扑关系进行合理性检查和结果纠偏，通过多维度数据分析和校验，可以大幅度提高识别方法的准确性、有效性。
13.根据本发明的一些实施例，所述基于语义模糊识别的所属地理区域分析，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到一个或多个台区分组，包括步骤：
14.获取所述电气设备的地理语义信息；
15.根据所述地理语义信息，进行模糊地理位置查询，得到地理位置信息；
16.根据所述地理位置信息，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到所述台区分组。
17.根据本发明的一些实施例，所述地理语义信息包括所述电气设备的名称或安装地址中的至少之一。
18.根据本发明的一些实施例，所述地理位置信息包括地理位置的详细名称和地理位置的经纬度坐标。
19.根据本发明的一些实施例，所述根据所述地理位置信息，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到所述台区分组，包括步骤：
20.确定所述配电台区的区域范围；
21.根据所述地理位置的经纬度坐标，将位于所述配电台区的区域范围内的电气设备分配至同一组，得到所述台区分组。
22.根据本发明的一些实施例，所述基于预设的聚类模型，对各个所述台区分组的电气设备进行聚类分析，确定所述电气设备的拓扑关系，包括步骤：
23.获取所述电气设备的电压时序数据；
24.从所述电压时序数据中进行特征量提取，得到聚类特征量；
25.基于所述预设的聚类模型，根据所述聚类特征量，对各个所述台区分组的电气设备进行聚类分析，确定所述电气设备的拓扑关系。
26.根据本发明的一些实施例，所述电气支路的关联特性包括电流关联特性、事件关联特征、电压关联特性和地理位置关联特性中的至少一种。
27.第二方面，根据本发明实施例的配电台区电气拓扑自动识别装置，包括：
28.分组模块，用于基于语义模糊识别的所属地理区域分析，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到一个或多个台区分组；
29.聚类模块，用于基于预设的聚类模型，对各个所述台区分组的电气设备进行聚类分析，确定所述电气设备的拓扑关系；
30.纠偏模块，用于根据电气支路的关联特性，对所述拓扑关系进行合理性检查和结果纠偏。
31.根据本发明实施例的配电台区电气拓扑自动识别装置，至少具有如下有益效果：本发明把基于语义模糊识别的所属地理区域分析用作配电台区电气拓扑识别的预处理，并对聚类分析得到的拓扑关系进行合理性检查和结果纠偏，通过多维度数据分析和校验，可以大幅度提高识别方法的准确性、有效性。
32.第三方面，根据本发明实施例的配电台区电气拓扑自动识别装置，包括处理器，所述处理器用于执行上述的配电台区电气拓扑自动识别方法。
33.第四方面，根据本发明实施例的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的配电台区电气拓扑自动识别方法。
34.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
35.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
36.图1为本发明实施例的配电台区电气拓扑自动识别方法的步骤流程图；
37.图2为图1中步骤s100的步骤流程图；
38.图3为图2中步骤s130的步骤流程图；
39.图4为图1中步骤s200的步骤流程图；
40.图5为为本发明实施例的配电台区电气拓扑自动识别装置的原理框图。
具体实施方式
41.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
42.在本发明的描述中，“若干”的含义是一个或者多个，“多个”的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。如果有描述到“第一”、“第二”等只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
43.实施例1
44.请参照图1，本实施例公开了一种配电台区电气拓扑自动识别方法，包括步骤s100、步骤s200和步骤s300。下面对各个步骤进行详细说明。
45.s100、基于语义模糊识别的所属地理区域分析，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到一个或多个台区分组。
46.在电力系统中，配电台区是指某一台配电变压器的供电区域，该配电变压器简称配变。配电台区的电气拓扑关系是指从配变的低压侧出线开始直到各个用户接入点之间的连接关系。本实施例中，配电台区内的拓扑层级包括配变、分支、表箱和用户，分支层级是指分支箱所在的层级，表箱是指电表箱所在层级，分支箱的电气设备用于完成台区供电网络的拓展，用户表箱的电气设备用于连接智能电表，智能电表用于连接用户的电气设备。一般地，配电台区具有明显的地理分布特征，例如不同的街道、不同的社区、不同的公司，其供电电源往往分属不同的配电台区，或者，几个邻近的地理位置合并纳入同一个配电台区。因此，基于语义模糊识别的所属地理区域分析，可以大体得到电气设备的地理位置以及所属的地理区域，可以通过电气设备的地理位置或所属的地理区域来大致确定其所属的配电台区，从而为后续的聚类分析大幅度缩小关联数据分析的范围。
47.s200、基于预设的聚类模型，对各台区分组的电气设备进行聚类分析，确定电气设备的拓扑关系。
48.对于整个电力系统而言，由于配电台区的数量大、接线复杂等特点，如果仅用聚类模型对电气设备进行聚类分析，会存在准确性相对较低的问题。因此，本实施例在步骤s100中基于模糊识别的所属地理区域分析，预先分析配电台区下辖电气设备的可能范围，实现海量数据的初步聚类和筛选，可以有效提高聚类识别的命中率和收敛速度，从而精准、快速地确定初步的电气设备的拓扑关系。
49.s300、根据电气支路的关联特性，对拓扑关系进行合理性检查和结果纠偏。
50.为了进一步提高拓扑关系识别的准确性，本实施例利用电气支路的关联特性，从多个维度对初步的电气设备的拓扑关系进行合理性验证和结果纠偏，可以大幅度提高识别方法的准确性、有效性。
51.本实施例将基于语义模糊识别的所属区域分析对数据进行前置处理、通过聚类分析初步确定各个电气设备的拓扑关系以及通过电气支路的关联特性在多维度上对拓扑关系进行验证和纠偏，实现不同分析方法的有机结合，避免单一分析方法的局限，可以大幅度提高识别方法的准确性、有效性。
52.请参照图2，步骤s100、基于语义模糊识别的所属地理区域分析，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到一个或多个台区分组，包括步骤：
53.s110、获取电气设备的地理语义信息。
54.在本实施例中，地理语义信息包括电气设备的名称或安装地址中的至少之一。电气设备的名称或安装地址中包含了丰富的语义信息，例如名称为“光明小区市电力公司宿舍5栋2单元601”的用户电表中，包含了小区、楼宇、单元及门牌号等信息；又例如，名称为“市电力公司”的配变中，包含了公司名称的信息。
55.s120、根据地理语义信息，进行模糊地理位置查询，得到地理位置信息。
56.从地理语义信息中，可以得知电气设备的地理位置，从而根据地理位置进行地理位置的查询。例如，目前的电子地图一般都支持基于语义的模糊地理位置查询，可以根据模糊地理名称获取详细的地理位置信息，其中，地理位置信息包括地理位置的详细名称和地理位置的经纬度坐标。以名称为“市电力公司”的配变为例，将名称中的“市电力公司”作为关键词进行模糊地理位置查询，得到“xx市电力公司”、“市电力公司营业厅”、“光明小区市电力公司宿舍”等多个位置信息，将这些位置信息都列入待考察区域。在后续关联拓扑分析中，只需把落入这些地理区域的配电设备作为该配变的可能下辖设备进行聚类分析，大大减少了计算工作量，并有利于提高收敛速度。
57.s130、根据地理位置信息，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到台区分组。
58.根据地理语义信息进行进行模糊地理位置查询，查询结果得到地理位置可能是一个或多个，根据查询得到的地理位置信息，可以把一系列在地理位置上处于同一区域或邻近区域的电气设备进行区域分组。例如，当名称为“市电力公司”的配变经过模糊地理位置查询后得到的地理位置为“xx市电力公司”时，将该配变分配至“xx市电力公司”所在的第一配电台区；当名称为“市电力公司”的配变经过模糊地理位置查询后得到的地理位置为“xx市电力公司”、“市电力公司营业厅”、“光明小区市电力公司宿舍”等多个地理位置时，将该配变分配至“xx市电力公司”所在的第一配电台区、“市电力公司营业厅”所在的第二配电台区、“光明小区市电力公司宿舍”所在第三配电台区等，以便于在后续的聚类分析中进一步处理。当然，根据地理语义信息进行进行模糊地理位置查询，也可能因地理语义信息错误或电子地图未更新等原因而出现查询失败的情况。将查询失败的电气设备归类为一组放入“所属区域待定”的数据缓冲区，以便于在后续的聚类分析中进一步分析。
59.请参照图3，步骤s130、根据地理位置信息，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到台区分组，包括步骤：
60.s131、确定配电台区的区域范围。
61.例如，根据经验或查询相关的数据，得到一个配电台区的供电区域为半径5公里的圆形区域，则可以确定配电台区的区域范围是半径为5公里的圆形区域。
62.s132、根据地理位置的经纬度坐标，将位于配电台区的区域范围内的电气设备分配至同一组，得到台区分组。
63.例如，将以某点为中心、半径5公里的圆形区域确定为配电台区的区域范围，得到该区域范围的经纬度坐标边界，根据电气设备的地理位置的经纬度坐标，可以将经纬度坐标位于该区域范围内的电气设备分配至同一组，从而提高后续分析的准确性和命中率，并极大提高后续数据分析的效率。
64.请参照图4，步骤s200、基于预设的聚类模型，对各台区分组的电气设备进行聚类分析，确定电气设备的拓扑关系，包括步骤：
65.s210、获取电气设备的电压时序数据。
66.s220、从电压时序数据中进行特征量提取，得到聚类特征量；
67.s230、基于预设的聚类模型，根据聚类特征量，对各个台区分组的电气设备进行聚类分析，确定电气设备的拓扑关系。
68.在本实施例中，通过搭建台区模型，并采集和预处理配电台区内的海量电压时序数据作为观测变量，然后通过fast ica(fast independent component analysis，快速独立成分分析)技术对处理后的数据进行独立成分分析和特征提取，从而获得用于估计观测变量的一系列相互独立的随机变量和混合矩阵，最后利用k均值聚类的方法对特征提取后的数据进行聚类分析，从而实现配电台区的电气设备的拓扑关系的识别。由于本实施例在进行聚类分析前，通过基于语义模糊识别的所属地理区域分析，对配电台区的电气设备进行区域分组，实现了海量数据的初步聚类和筛选，当进行聚类分析时，可以有效提高分析的命中率和收敛速度。
69.目前的绝大多数配电台区均不含分布式电源，因此可以当作一个单电源的辐射网络结构进行电气拓扑分析。其中在步骤s300中，电气支路的关联特性包括电流关联特性、事件关联特征、电压关联特性和地理位置关联特性中的至少一种。
70.其中，电流关联特性包括上级分支电流与下级分支电流之间的关系，以及各级分支在负荷突变上的关联特性。例如，上级分支电流不小于下级分支电流，且上级分支电路应为下级分支电流之和；对于负荷突变(表现为电流的突然大幅增加或减小)，与本级支路构成串联关系的全部上级支路均可以检测到对应的突变现象。
71.事件关联特征包括停电事件特征和复电事件特征。例如，同时停电的区域可能具有相同的电源点，未同时停电的区域一定连接于不同的电源点，即上级支路不同；同时复电的区域可能具有相同的电源点，未同时复电的区域一定连接于不同的电源点，即上级支路不同。
72.电压关联特性，可利用供电线路上的电压降落趋势判断上下级关系，即电源侧电压较高，负荷侧电压较低。需要说明的是，对于供电路径较短的配电台区，由于电压降落不明显或者存在一定阈值的电压量测误差，电压关联特性可以作为权重系数较低的辅助判据使用。
73.地理位置关联特性，在优先按前述的电流关联特性、事件关联特性和电压关联特性进行拓扑识别的前提下，按照地理位置就近接入原则确定分歧点的归属。
74.本发明将基于语义模糊识别的所属区域分析用作配电台区电气拓扑识别的预处理过程，并对“电压时序数据聚类”的拓扑识别结果增加电气支路的关联特性的验证和纠偏操作，进行多维度数据分析和校验，从而有效提高配电台区拓扑识别的准确性。
75.实施例2
76.请惨图5，本发明实施例公开一种配电台区电气拓扑自动识别装置，包括分组模块100、聚类模块200和纠偏模块300，分组模块100用于基于语义模糊识别的所属地理区域分析，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到一个或多个台区分组；聚类模块200用于基于预设的聚类模型，对台区分组内的各个电气设备进行聚类分析，确定电气设备的拓扑关系，纠偏模块300用于根据电气支路的关联特性，对拓扑关系进行合理性检查和结果纠偏。其中，电气支路的关联特性包括电流关联特性、事件关联特征、电压关联特性和地理位置关联特性中的至少一种。
77.本实施例把基于语义模糊识别的所属地理区域分析用作配电台区电气拓扑识别的预处理，并对聚类分析得到的拓扑关系进行合理性检查和结果纠偏，通过多维度数据分析和校验，可以大幅度提高识别方法的准确性、有效性。
78.分组模块100包括第一子单元、第二子单元和第三子单元，第一子单元用于获取电气设备的地理语义信息，第二子单元用于根据地理语义信息，进行模糊地理位置查询，得到地理位置信息，第三子单元用于根据地理位置信息，对配电台区的电气设备进行区域分组，得到台区分组。
79.在本实施例中，地理语义信息包括电气设备的名称或安装地址中的至少之一。从地理语义信息中，可以得知电气设备的地理位置，从而根据地理位置进行地理位置的查询。例如，目前的电子地图一般都支持基于语义的模糊地理位置查询，可以根据模糊地理名称获取详细的地理位置信息，其中，地理位置信息包括地理位置的详细名称和地理位置的经纬度坐标。对配电台区的电气设备进行区域分组，大大减少了计算工作量，并有利于提高收敛速度。
80.第三子单元具体用于确定配电台区的区域范围以及根据地理位置的经纬度坐标，将位于配电台区的区域范围内的电气设备分配至同一组，得到台区分组。
81.聚类模块200包括第四子单元、第五子单元和第六子单元，第四子单元用于获取电气设备的电压时序数据，第五子单元用于从电压时序数据中进行特征量提取，得到聚类特征量，第七子单元用于基于预设的聚类模型，根据聚类特征量，对各个台区分组的电气设备进行聚类分析，确定电气设备的拓扑关系。
82.需要说明的是，本实施例中未提及的内容可参照实施例1，本实施例不再赘述。
83.实施例3
84.本发明实施例公开一种配电台区电气拓扑自动识别装置，包括处理器，处理器用于执行上述的配电台区电气拓扑自动识别方法。
85.实施例4
86.本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的配电台区电气拓扑自动识别方法。
87.上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作
出各种变化。