低压台区馈线分支拓扑辨识方法、装置、存储介质及设备与流程

1.本技术涉及配电系统技术领域，特别是涉及一种低压台区馈线分支拓扑辨识方法、装置、存储介质及电力设备。


背景技术：

2.电力系统中的台区是指一台变压器的供电范围或区域。低压台区作为直接面向用户的“最后100米”环节，连接着千家万户，其运行维护管理的智能化水平将直接影响客户满意度的高低。正确辨识低压台区拓扑结构，对于供电部门计算潮流、更新开关状态的变化、分析研判故障、进行远程费控、分析线路损耗并提出优化策略具有重要意义，是电网的安全运行与高效管理的前提。
3.然而，城市中低压供电台区数目多，连接混乱，甚至存在未按规定走线的现象。随着分布式电源、可控负载、电动汽车接入，以及供需响应技术日渐广泛的应用，电网安全运行水平和经济性得以提高，同时，城市低压供电台区拓扑改动频繁的问题日益凸显。因此，供电部门记录的拓扑结构多存在数据丢失、记录错误等情况，需要人工排查用户之间的拓扑关系，不仅耗费了大量的人力物力，而且效率低下。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在不增加线路分支终端的前提下，快速辨识出低压配电台区的馈线分支拓扑结构的低压台区馈线分支拓扑辨识方法、装置、存储介质及电力设备。
5.本发明实施例提供了一种低压台区馈线分支拓扑辨识方法，所述方法包括以下步骤：
6.采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离；
7.通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵；
8.对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵；
9.根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。
10.进一步地，通过台低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵的方法包括：
11.通过低压馈线拓扑的形状确定馈线分支节点的数量，以及各分支节点的分支数量；
12.根据所述馈线分支节点的数量及各分支节点的分支数量，确定所述抽象拓扑图，以及所述抽象拓扑对应的拓扑关联矩阵。
13.进一步地，采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离的方法包括：
14.根据n个测点在目标时间段内的时序电压数据生成时序电压矩阵；
15.通过归一化算法对所述时序电压矩阵进行归一化处理，得到所有测点在所有时刻的电压数据集合；
16.获取所述电压数据集合中各元素的相关性矩阵，以及所述相关性矩阵的征向量矩阵、贡献率矩阵和特征值矩阵，筛选出主成分数据数据；
17.根据所述主成分数据计算各测点间的欧式距离矩阵。
18.进一步地，对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵的方法包括：
19.通过离差平方和算法及测点间的欧式距离，计算各测点的聚类树矩阵；
20.将n个测点聚为n类，并计算每一类聚点中测点电压的平均欧氏距离，得到所有聚点的平均时序电压集合；
21.根据所有聚点的平均时序电压集合得到n类聚点的聚点欧式距离矩阵。
22.进一步地，根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置的方法包括：
23.按照测点所在的行号搜索所述关联矩阵中元素不等于零时该元素的列号，得到元素个数为第一数目的第一集合；
24.按照测点所在的行号搜索所述聚点欧氏距离矩阵中的所有元素，得到元素个数为第一数目的第二集合；
25.根据所述第一集合及第二集合，将所述聚点欧氏距离矩阵中的聚点与关联矩阵中的测点相关联，得到测点在抽象拓扑中的具体位置。
26.进一步地，所述种方法还包括
27.定义一大数，当聚点与测点相对应时，将所述聚点欧氏距离矩中的元素替换为大数；
28.当第一集合的元素个数为0时，输出聚点欧氏距离矩阵中聚点的编号、聚点所对应于关联矩阵中的节点号、聚点所连接的聚点编号，确定聚点在抽象矩阵的具体位置。
29.进一步地，所述方法还包括：
30.当第一集合的元素个数不为0时，返回按照测点所在的行号搜索所述聚点欧氏距离矩阵中的所有元素，得到元素个数为第一数目的第二集合的步骤。
31.本发明的另一实施例提出一种低压台区馈线分支拓扑辨识装置，所述装置包括：
32.数据采集模块，用于采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离；
33.聚类分析模块，用于对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵；
34.拓扑确定模块，用于通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵；
35.位置确定模块，用于根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。
36.本发明的另一个实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上所述的低压台区馈线分支拓扑辨识方法。
37.本发明的另一个实施例还提出一种电力设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现如上所述的低压台区馈线分支拓扑辨识方法。
38.上述低压台区馈线分支拓扑辨识方法，采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离；通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵；对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵；根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。相比现有技术，本发明能够在不增加线路分支终端的前提下，快速辨识出低压配电台区馈线分支的拓扑结构，满足了实际应用需求。
附图说明
39.图1为本发明实施例提供的低压台区馈线分支拓扑辨识方法的一种流程示意图；
40.图2为本发明实施例提供的低压台区馈线分支拓扑辨识方法的具体流程示意图；
41.图3馈线原始拓扑图(左)和抽象拓扑图(右)；
42.图4为台区馈线拓扑实例图；
43.图5为台区馈线抽象拓扑图
44.图6为台区馈线拓扑聚类系统生成树；
45.图7为本发明实施例提供的低压台区馈线分支拓扑辨识装置的结构框图；
46.图8为本发明实施例提供的设备终端的结构图。
具体实施方式
47.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本技术领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
48.需要说明的是，文中的步骤编号，仅为了方便具体实施例的解释，不作为限定步骤执行先后顺序的作用。本实施例提供的方法可以由相关的服务器执行，且下文均以服务器作为执行主体为例进行说明。
49.如图1至图2所示，本发明实施例提供的低压台区馈线分支拓扑辨识方法，所述方法包括步骤s11至步骤s14：
50.步骤s11，采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离。
51.具体的，根据n个测点在目标时间段内的时序电压数据生成时序电压矩阵；通过归一化算法对所述时序电压矩阵进行归一化处理，得到所有测点在所有时刻的电压数据集合；获取所述电压数据集合中各元素的相关性矩阵，以及所述相关性矩阵的征向量矩阵、贡献率矩阵和特征值矩阵，筛选出主成分数据数据；根据所述主成分数据计算各测点间的欧式距离矩阵。
52.进一步地，设某一低压台区馈线下有n个电压测点，包含馈线首端的电压测点；采集各测点一段时间内按一定时间顺序排列的电压有效值，如根据测点采集到的从时刻1到
时刻m时间段内的时序电压数据，生成测点时序电压矩阵u，测点时序电压矩阵u可表示为：
[0053][0054]
其中，u
nm
表示测点n在第m时刻采集到的电压有效值。
[0055]
通过z-score归一化法保留测点时序电压矩阵u的原始分布特性；同时，不同测点的电压波动特性有所差异，需要消除统计方差的影响，z-score标准化方法消去均值和标准化方差的特性可以解决上述问题，其表达式为：
[0056][0057]u′
＝{u
′1,u
′2,
…
,u
′u}(8)
[0058]
式中，u
′
nu
表示在u时刻测点n的标准化电压值，f
mean
(uu)表示在u时刻的所有测点的电压有效值的均值；f
std
(uu)表示在u时刻测点n电压有效值的标准差；u
nu
表示在时刻u测点n的原始电压有效值，u
′
表示为所有测点所有时刻的电压数据的集合。u
′
保留了原始测点时序电压矩阵u的原始分布特性，并放大了测点间的相对差异，有利于对后续的分类和辨识的判断。
[0059]
通过计算集合u
′
中各个元素的相关系数，得到各个测点间的相关关系，作为测点分类判据；u
′
的相关性矩阵，表达式为：
[0060][0061]
其中，r表示两测点i,j间相关性系数，n为电压矩阵u
′
的维度，1《tt，ii《u,表示采集时间，i表示测点的编号，ui'
tt
表示测点i对应的对应于tt时刻的归一化电压。
[0062]
根据特征矩阵r，计算特征向量矩阵v，
[0063][0064]
l＝{l1,l2,
…
ln}(11)
[0065]
其中，v
11
,v
12
,
…
,v
1n
表示相关性矩阵r的测点1的特征向量；l1为对应的特征值。
[0066]
可以对特征值矩阵中元素进行排序分析，当特征值小于1的情况下，需要将该主成分去掉，因为该主成分的解释力很低，对整体数据的贡献很小。
[0067]
根据特征值矩阵l计算台区馈线各测点主成分贡献率矩阵t，计算式为：
[0068][0069]
t＝{t1,t2,
…
,tu}(13)
[0070]
其中，1《b《utb表示测点的主成分贡献率，1《m《u采集时间。
[0071]
计算各个成分的累计贡献率
[0072][0073]
其中，1《tt《u,表示主成分的累计贡献率。
[0074]
计算各个成分的得分，表达式为，
[0075][0076]
其中，dfn表示主成分的得分，u'
nm
为标准化电压矩阵，ln为特征向量m为时间n为测点。
[0077]
筛选出主成分的累计贡献率大于80％的主成分个数记为mj。得到标准化的测点电压数据矩阵，减少测点矩阵的维度，采用少样本的数据反映整体的特性，如果采用原始数据是电压矩阵维度为n
×
m，n为测点总数，u为测点采集时间的电压矩阵维度为n
×
mj。对比于原始的电压矩阵，维度降幅明显，因为主成分的个数远远小于测点的采集时间。
[0078]
根据所述主成分数据计算各测点间电压有效值数据的欧氏距离：
[0079][0080]
其中d
ij
(1≤i≤n,1≤j≤n,i≠j)表示根据测点i与测点j的时序电压有效值数据所求的欧氏距离，u
iu
是表示测点i的从1到m时刻所采集的电压数据，u
ju
是表示测点j的从1到m时刻所采集的电压有效值数据。
[0081]
根据所得到的各测点间的欧氏距离生成对应的欧氏距离矩阵d，则对应的欧氏距离矩阵d表示为：
[0082][0083]
步骤s12，通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵。
[0084]
具体的，通过低压馈线拓扑的形状确定馈线分支节点的数量，以及各分支节点的分支数量；根据所述馈线分支节点的数量及各分支节点的分支数量，确定所述抽象拓扑图，以及所述抽象拓扑对应的拓扑关联矩阵。
[0085]
进一步地，根据该台区馈线大致拓扑形状，确定该馈线的分支节点的数量，设为nb，并从馈线首端为1号，从近到远按顺序进行编号，分别为：1、2、3、
……
、nb 1、nb 2；其中
节点1和最后一个节点编号nb 2分别为馈线的首端和末端节点；节点2、3、
……
、nb 1为各个分支节点。节点1到节点nb 2构成该馈线的主干线。
[0086]
根据馈线大致拓扑形状，对各个分支节点p，(2≤p≤nb 1)确定分支的数量，并对分支末端节点按序继续编号：如图3(左)所示。从而形成该馈线的抽象拓扑，记该馈线的抽象拓扑的节点总数为n(包括主干线的首、末端、分支节点和所有分支末端节点)。
[0087]
馈线的抽象拓扑图中，节点1，2，
……
，n-3表示主干线节点，其中节点1表示主干线首端，节点n-3表示末端节点，节点n-1，
……
，n表示分支节点号。
[0088]
根据上述的规则得到抽象拓扑如图3(右)所示，其中主干线的节点号为其对应的关联矩阵c中首节点1处必然放置于网络总表(序号为1)，即可确定测点1处于节点1的位置，记为：k(1)＝1。因为关联矩阵c反映抽象拓扑间的连接关系，所以关联矩阵c是一个对称矩阵，关联矩阵c表示为：
[0089][0090]
其中，主对角线元素c
11
,c
22
,
…
,c
nn
均为0，c
pq
＝1表示抽象拓扑的节点p与q直接相连，c
pq
＝0表示节点不直接相连。
[0091]cpq
＝c
qp
,(1≤p≤n,1≤q≤n，p≠q)(4)
[0092]
将抽象拓扑的关联矩阵c中值为1的元素全部放入集合q，
[0093]
q{c
12
，c
23
，c
28
，c
29
，c
34
，c
3x
，c
45
，c
56
，c
67
}(5)
[0094]
可以理解的，通过聚类方法将台区馈线测点分类，为下一步确定聚点在抽象拓扑中的位置做准备。
[0095]
步骤s13，对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵。
[0096]
具体的，通过离差平方和算法及测点间的欧式距离，计算各测点的聚类树矩阵；将n个测点聚为n类，并计算每一类聚点中测点电压的平均欧氏距离，得到所有聚点的平均时序电压集合；根据所有聚点的平均时序电压集合得到n类聚点的聚点欧式距离矩阵。
[0097]
进一步地，通过离差平方和法计算各测点间欧式距离的距离，根据距离进行分类和生成聚类树矩阵m，聚类树矩阵m包含所生成的聚类树的二叉树叶节点号，二叉树叶节点间最小距离；
[0098]
计算离差平方和法的表达式为：
[0099][0100][0101]
[0102]
其中，
[0103]
根据公式：
[0104]
d(g1,g2)＝d
12-d
1-d2(17)
[0105]
其中，g1、g2分别为测点主成分的得分，d1、d2为聚为这两类中测点与聚类中心的距离，d12表示两类间的距离，以便于分为两类。n1、n2分别为g1、g2中样本数。
[0106]
根据d的结果的大小得到聚类分析的结果记为n。
[0107]
将台区馈线的n个测点分为n类，并计算每一类中的测点电压的平均欧氏距离，并按照每一类中的测点号根据式(15)计算所有测点平均时序电压集合记为q＝{n1,n2,
…
,n
x
},x＝1,2,
…
,n,
[0108][0109]
其中l表示第x类聚点中包含的测点编号，u
l
表示测点编号l的时序电压集合，n
p
表示将测点聚类为n并求每一个聚点的平均电压，n
x
是聚点x的平均时序电压集合。
[0110]
根据所有聚点的平均时序电压集合得到n类聚点的聚点欧式距离矩阵d。
[0111]
步骤s14，根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。
[0112]
如上所述，根据聚点间的欧氏距离d
zx
,(1≤z≤n,1≤x≤n)和拓扑关联矩阵c来确定各测点在抽象拓扑中的具体位置，
[0113]
具体的，按照测点所在的行号搜索所述关联矩阵中元素不等于零时该元素的列号，得到元素个数为第一数目的第一集合；按照测点所在的行号搜索所述聚点欧氏距离矩阵中的所有元素，得到元素个数为第一数目的第二集合；根据所述第一集合及第二集合，将所述聚点欧氏距离矩阵中的聚点与关联矩阵中的测点相关联，得到测点在抽象拓扑中的具体位置。
[0114]
首先，根据抽象拓扑关联矩阵c，生成抽象拓扑节点p连接关系集合。
[0115]
从抽象拓扑的关联矩阵c中，按照节点p所在的行号进行搜索矩阵元素c
pq
,(1≤p≤n,1≤q≤n,p≠q)，需要找到关联矩阵c中元素c
pq
≠0时，元素c
pq
的列号；并按照列号从小到排列组成集合p，
[0116]
集合p可以表示为：
[0117][0118]
其中，集合p中的元素个数记为nc。
[0119]
然后，通过聚点的欧氏距离矩阵d，得到测点在抽象拓扑中的具体位置。
[0120]
建立欧氏距离矩阵d与抽象拓扑关联矩阵c中元素的联系，假定x＝k(jr),(r＝1,2,
…
,nc)，也即将关联矩阵c中节点为k(jr)的节点与欧氏距离矩阵d中聚点x相联系起来，也就是要取出欧氏距离矩阵d中的第x行的所有元素d
xz
,(1≤z≤n,z≠x)，找到d
xz
中的欧氏距离从小到大的nc个元素，并根据欧氏距离大小的顺序的列号组成集合j,
[0121]
集合j表示为：
[0122][0123]
其中jz,(z＝1,2,
…
,nc)表示欧氏距离矩阵d中的第x行的第z小的元素的列号，
[0124]
使k(jr)＝jz,(z＝1,2,
…
,nc)，也即在欧氏距离矩阵d中找到聚点x，于是聚点x与关联矩阵c中的测点k(jr)就可以对应起来，(r＝1,2,
…
,nc),节点x在抽象拓扑的位置也就是测点k(jr)的位置。
[0125]
所述种方法还包括：定义一大数，当聚点与测点相对应时，将所述聚点欧氏距离矩中的元素替换为大数；当第一集合的元素个数为0时，输出聚点欧氏距离矩阵中聚点的编号、聚点所对应于关联矩阵中的节点号、聚点所连接的聚点编号，确定聚点在抽象矩阵的具体位置。当第一集合的元素个数不为0时，返回按照测点所在的行号搜索所述聚点欧氏距离矩阵中的所有元素，得到元素个数为第一数目的第二集合的步骤。
[0126]
具体的，定义一大数k，k表示为比欧氏距离矩阵d中任意元素都大的数，即：
[0127]
k》》d
xz
,(1≤x≤n,1≤z≤n)(21)
[0128]
当找到k(jr)＝jz,(q＝1,2,
…
,nj)的时候需要将对应的欧氏距离矩阵d中的第x行的第jz列到第n列元素替换成大数k，表示该节点的第nj个连枝已经被搜索，不再重复遍历该连枝。
[0129]
重复上述步骤，每次结束上述步骤时后x增1；直到存在某一节点x所搜索到的元素个数nc＝0时终止循环操作，计循环次数为h；每一次循环操作生成的聚点x，聚点x的连接节点号和抽象拓扑的节点p的连接关系集合i、j和p计为ik,pk,jk,(k＝1,2,
…
,h)，将循环结果ik,pk,jk,(k＝1,2,
…
,h)存入集合o、m，n中，将每次于是集合o、m，n表示为：
[0130]
o＝{i1,i2,
…
,ik},(k＝1,2,
…
,h)(22)
[0131]
m＝{p1,p2,
…
,pk},(k＝1,2,
…
,h)(23)
[0132]
n＝{j1,j2,
…
,jk},(k＝1,2,
…
,h)(24)
[0133]
输出集合o就是欧氏距离矩阵d中聚点x的编号，集合m中元素为聚点x所对应与关联矩阵c中节点号，集合n表示聚点x所连接聚点编号。
[0134]
其中，z，x表示为聚点，也即对应于欧式距离矩阵d；p,q表示抽象拓扑节点，i，j表示测点；
[0135]
举例来讲，根据图3所示的某台区馈线拓扑图，按照步骤s13中规则进行编号，其中主干线节点号为1，2，
……
，7，节点8到42为分支线节点，节点1和节点7为主干线首、末端节点。
[0136]
根据图4所示的台区馈线拓扑可以抽象出台区馈线拓扑简图如图5所示，其中图4中虚框内测点可以聚类为图4中的聚点n’；节点1’到节点7’为主干线节点号，节点1’和节点7’为主干线首、末端节点，节点8’、9’、10’为分支节点号。
[0137]
由图5中的抽象拓扑可知，通过步骤s13得到抽拓扑的关联矩阵c
[0138]
关联矩阵c为：
[0139][0140]
其中，主对角线元均为0，c
pq
＝1表示节点i与j直接相连，c
pq
＝0表示节点不直接相连。同时，关联矩阵为对称阵所以仅取关联矩阵c的下三角部分进行分析即可。于是将抽象拓扑的关联矩阵c中值为1的元素全部放入集合q，
[0141]
q{c
12
，c
23
，c
28
，c
29
，c
34
，c
3x
，c
45
，c
56
，c
67
}(25)
[0142]
通过步骤s12的操作后，可以得到台区馈线测点42个测点的聚类结果，以及聚点电压的平均欧氏距离矩阵d。
[0143]
某台区馈线拓扑的42个测点可以分为10类，其聚类系统生成树如图6所示和分类情况如表1所示为：
[0144]
表1台区馈线拓扑聚类情况表
[0145]
分类聚点号所包含的测点第1类1第2类2，8，11，14，17，18，23第3类3，26，27，32第4类4，35，36第5类5，37，38第6类6，39，40第7类7，41，42第8类9，10，12，13，15，16第9类19，20，21，22，24，25第10类28，29，30，31，33，34
[0146]
同时，聚类节点对应的欧氏距离矩阵d为：
[0147][0148][0149]
确定聚点在抽象拓扑中的位置
[0150]
根据步骤s14从抽象拓扑的关联矩阵c中，按照节点p所在的行号进行搜索矩阵元素c
pq
,(1≤p≤n,1≤q≤n,p≠q)，需要找到关联矩阵c中元素c
pq
≠0时，元素c
pq
的列号；并按照列号从小到排列组成集合p，
[0151]
(1)第一次循环中，节点1对应的行号找到的非零元素为c
12
，所以集合p为，p＝{1}，集合p中的元素个数记为n1＝1；
[0152]
(2)第二次循环中，节点2对应的行号找到的非零元素为c
23
,c
28
,c
29
，所以集合p为，p＝{3,8,9},集合p中的元素个数记为n2＝3。
[0153]
(3)第三次循环中，节点3对应的行号找到的非零元素 c
34
,c
3x
,其中x表示10,所以集合p为，p＝{4,10},集合p中的元素个数记为n3＝2。
[0154]
(4)第四次循环中，节点4对应的行号找到的非零元素c
45
所以集合 p为，p＝{5},集合p中的元素个数记为n4＝1。
[0155]
(5)第五次循环中，节点5对应的行号找到的非零元素c
56
所以集合 p为，p＝{6},集合p中的元素个数记为n5＝1。
[0156]
(6)第六次循环中，节点6对应的行号找到的非零元素c
56
所以集合 p为，p＝{6},集合p中的元素个数记为n6＝1。
[0157]
建立欧氏距离矩阵d与抽象拓扑关联矩阵c中元素的联系，假定 x＝k(jr),(r＝1,
2,
…
,nc)，也即将关联矩阵c中节点为k(jr)的节点点与欧氏距离矩阵d中聚点x相联系起来，也就是要取出欧氏距离矩阵d中的第 k(jr)行的所有元素d
xp
,(1≤p≤n,p≠x)，找到d
xp
中的欧氏距离从小到大的nc个元素，并根据欧氏距离大小的顺序的列号组成集合j，同时修改聚类欧氏距离矩阵中对应元素为k，k取1000。
[0158]
(1)第一次循环得到的x＝1,集合j为j＝{3}，也就是k(2)＝3；同时将聚点欧氏距离矩阵d中的第3行的第1到第10列的元素替换成1000。
[0159]
(2)第二次循环得到的x＝3，集合j为j＝{5,4,2},也即 k(3)＝5,k(8)＝4,k(9)＝2；分别将聚点欧氏距离矩阵d中的第5行、第4行、第2行的第2列到第10列元素替换成1000。
[0160]
(3)第三次循环得到的x＝5，集合j为j＝{7,6},也即k(4)＝7,k(6)＝10；分别将聚点欧氏距离矩阵d中的第7行、第6行的第3列到第10列元素替换成1000。
[0161]
(4)第四次循环得到的x＝7，集合j为j＝{8},也即k(5)＝8；将聚点欧氏距离矩阵d中的第8行的第4列到第10列元素替换成1000。
[0162]
(5)第五次循环得到的x＝8，集合j为j＝{9},也即k(6)＝9；将聚点欧氏距离矩阵d中的第9行的第5列到第10列元素替换成1000。
[0163]
(6)第六次循环得到的x＝9，集合j为j＝{10},也即k(7)＝10；分别将聚点欧氏距离矩阵d中的第10行的第6列到第7列元素替换成1000。
[0164]
得到循环操作数h；
[0165]
(1)第一次循环得到的h＝1；
[0166]
(2)第二次循环得到的h＝3；
[0167]
(3)第三次循环得到的h＝2
[0168]
(4)第四次循环得到的h＝1
[0169]
(5)第五次循环得到的h＝1
[0170]
(6)第六次循环得到的h＝1
[0171]
生成集合m、n、o；
[0172]
(1)第一次循环得到的集合m＝{1},n＝{3},o＝{1}；
[0173]
(2)第二次循环的集合为m＝{2},n＝{5,4,2},o＝{3}。
[0174]
(3)第三次循环的集合为m＝{3},n＝{7,6},o＝{5}。
[0175]
(4)第四次循环的集合为m＝{4},n＝{8},o＝{7}。
[0176]
(5)第五次循环的集合为m＝{5},n＝{9},o＝{8}。
[0177]
(6)第六次循环的集合为m＝{6},n＝{10},o＝{9}。
[0178]
根据集合m、n、o，确定聚点在抽象矩阵的具体位置。集合o中元素是聚点集合，集合m中的元素聚点元素对应于抽象拓扑的节点号，集合 n中元素表示与聚点相连接节点号。
[0179]
上述低压台区馈线分支拓扑辨识方法，采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离；对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵；通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵；根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。相比现有技术，本发明能够在不增加线路分支终端的前提下，快速辨识出低压配电台区馈线分支的拓扑结构，满足了实际应用需求。
[0180]
应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这
些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0181]
请参阅图7，本发明提供还提供了一种低压台区馈线分支拓扑辨识装置，所述装置包括：
[0182]
数据采集模块21，用于采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离。
[0183]
具体的，根据n个测点在目标时间段内的时序电压数据生成时序电压矩阵；通过归一化算法对所述时序电压矩阵进行归一化处理，得到所有测点在所有时刻的电压数据集合；获取所述电压数据集合中各元素的相关性矩阵，以及所述相关性矩阵的征向量矩阵、贡献率矩阵和特征值矩阵，筛选出主成分数据数据；根据所述主成分数据计算各测点间的欧式距离矩阵。
[0184]
拓扑确定模块22，用于通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵。
[0185]
具体的，通过低压馈线拓扑的形状确定馈线分支节点的数量，以及各分支节点的分支数量；根据所述馈线分支节点的数量及各分支节点的分支数量，确定所述抽象拓扑图，以及所述抽象拓扑对应的拓扑关联矩阵。
[0186]
聚类分析模块23，用于对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵。
[0187]
具体的，通过离差平方和算法及测点间的欧式距离，计算各测点的聚类树矩阵；将n个测点聚为n类，并计算每一类聚点中测点电压的平均欧氏距离，得到所有聚点的平均时序电压集合；根据所有聚点的平均时序电压集合得到n类聚点的聚点欧式距离矩阵。
[0188]
位置确定模块24，用于根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。
[0189]
具体的，按照测点所在的行号搜索所述关联矩阵中元素不等于零时该元素的列号，得到元素个数为第一数目的第一集合；按照测点所在的行号搜索所述聚点欧氏距离矩阵中的所有元素，得到元素个数为第一数目的第二集合；根据所述第一集合及第二集合，将所述聚点欧氏距离矩阵中的聚点与关联矩阵中的测点相关联，得到测点在抽象拓扑中的具体位置。
[0190]
进一步地，定义一大数，当聚点与测点相对应时，将所述聚点欧氏距离矩中的元素替换为大数；当第一集合的元素个数为0时，输出聚点欧氏距离矩阵中聚点的编号、聚点所对应于关联矩阵中的节点号、聚点所连接的聚点编号，确定聚点在抽象矩阵的具体位置；当第一集合的元素个数不为0时，返回按照测点所在的行号搜索所述聚点欧氏距离矩阵中的所有元素，得到元素个数为第一数目的第二集合的步骤。
[0191]
本发明实施例所提供的低压台区馈线分支拓扑辨识装置，采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离；对各测点间的
欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵；通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵；根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。相比现有技术，本发明能够在不增加线路分支终端的前提下，快速辨识出低压配电台区馈线分支的拓扑结构，满足了实际应用需求。
[0192]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如上所述的低压台区馈线分支拓扑辨识方法。
[0193]
本发明实施例还提供了一种电力设备，参见图8所示，是本发明提供的一种电力设备的一个优选实施例的结构框图，所述电力设备包括处理器 10、存储器20以及存储在所述存储器20中且被配置为由所述处理器10 执行的计算机程序，所述处理器10在执行所述计算机程序时实现如上所述的低压台区馈线分支拓扑辨识方法。
[0194]
优选地，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序1、计算机程序2、
······
)，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器20中，并由所述处理器10执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述电力设备中的执行过程。
[0195]
所述处理器10可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，通用处理器可以是微处理器，或者所述处理器10也可以是任何常规的处理器，所述处理器 10是所述电力设备的控制中心，利用各种接口和线路连接所述电力设备的各个部分。
[0196]
所述存储器20主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等，数据存储区可存储相关数据等。此外，所述存储器20可以是高速随机存取存储器，还可以是非易失性存储器，例如插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡和闪存卡(flash card)等，或所述存储器20也可以是其他易失性固态存储器件。
[0197]
需要说明的是，上述电力设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器，本领域技术人员可以理解，图8结构框图仅仅是电力设备的示例，并不构成对电力设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
[0198]
综上，本发明提供的低压台区馈线分支拓扑辨识方法、装置、存储介质及电力设备，首先采集低压馈线拓扑n个测点的时序电压数据，并根据所述时序电压数据计算各测点间的欧式距离；对各测点间的欧氏距离进行聚类分析，得到聚点欧式距离矩阵；通过低压馈线拓扑确定抽象拓扑，以及所述抽象拓扑对应的关联矩阵；根据所述聚点欧氏距离矩阵和关联矩阵来确定测点在抽象拓扑中的具体位置。相比现有技术，本发明能够在不增加线路分支终端的前提下，快速辨识出低压配电台区馈线分支的拓扑结构，满足了实际应用需求。
[0199]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形
也应视为本发明的保护范围。