一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法与流程

1.本发明涉及配电网领域，尤其是涉及一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法。


背景技术：

2.在配电网络结构中，对低压台区的“表箱-户表”的线户关系识别和电能表相位的识别是对低压台区线路维护的基础。
3.相关技术中，利用数据分析法进行台区电表的拓扑关系识别时，容易因电表数量多、电气距离差异较大和分支负荷功率分布变化等对电压的影响，导致对电表连接关系识别效果差。


技术实现要素：

4.本说明书旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本说明书的一个目的在于提出一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法，首先确定单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高对单相电能表的连接关系的识别率。
5.本说明书的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6.本说明书的第三个目的在于提出一种电子设备。
7.本说明书的第四个目的在于提出一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置。
8.为达上述目的，本说明书第一方面实施例提出了一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法，单相电能表所处于的台区设置有若干个电压采集设备和若干个单相电能表；电压采集设备划分为目标数量的设备分簇；设备分簇包括标记电压采集设备。单相电能表连接关系确定方法包括：以三倍的目标数量为分簇数，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行层次聚类，得到对应有相位类别的电表设备分簇；确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据；其中，目标设备分簇为电表设备分簇中的标记电压采集设备所在的设备分簇；根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系。
9.根据本说明书实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法，电压采集设备划分为目标数量的设备分簇，位于同一设备分簇中的电压采集设备为台区中处于同一分支线上的电压采集设备。以三倍的目标数量作为分簇数，根据设备分簇中的标记电压采集设备采集的标记电压数据和单向电表采集的电表电压数据进行层次聚类，可得到三倍的目标数量的电表设备分簇。电表设备分簇中所包括的标记电压采集设备的相位为电表设备分簇所对应的相位类别。计算任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中
的电压采集设备在该电表设备分簇所对应的相位类别上的相关数据，根据相关数据可确定出单相电能表在对应相位类别上与电压采集设备的连接关系。本说明书实施例首先基于层次聚类确定出单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高了对单相电能表的连接关系的识别率。
10.在本说明书的一些实施例中，电压采集设备包括位于一级节点上的主电压采集设备和位于二级节点上的电压采集设备；标记电压采集设备的确定方式，包括：基于电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，得到采集设备相关矩阵；对采集设备相关矩阵进行聚类处理，确定目标数量的设备分簇；针对任一设备分簇，根据主电压采集设备采集的三相电压数据与任一设备分簇中的电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，将最大相关系数对应的电压采集设备确定为标记电压采集设备。
11.在本说明书的一些实施例中，对采集设备相关矩阵进行聚类处理，确定目标数量的设备分簇，包括：采用亲和传播算法或轮廓系数法对采集设备相关矩阵进行聚类，得到设备分簇和设备分簇的分簇数；其中，设备分簇的分簇数用作目标数量。
12.在本说明书的一些实施例中，以三倍的目标数量为分簇数，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行层次聚类，得到对应有相位类别的电表设备分簇，包括：基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据，确定标记电压采集设备与单相电能表之间的等效距离矩阵；以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到电表设备分簇；其中，电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备位于同一分支上；将电表设备分簇中的标记电压采集设备的相位作为电表设备分簇所对应的相位类别。
13.在本说明书的一些实施例中，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据，确定标记电压采集设备与单相电能表之间的等效距离矩阵，包括：根据标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行相关性计算，得到标记电压采集设备与单相电能表之间的相关系数矩阵；根据预设数值与相关系数矩阵中元素的差值，确定等效距离矩阵。
14.在本说明书的一些实施例中，以三倍的所述目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到电表设备分簇，包括：以三倍的所述目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到若干个初步分簇；若初步分簇中包括多个标记电压采集设备，则对包括多个标记电压采集设备的初步分簇重新进行层次聚类，直至得到的分簇中只包括一个标记电压采集设备；将包括一个标记电压采集设备的初步分簇以及重新层次聚类后得到的包括一个标记电压采集设备的分簇确定为电表设备分簇。
15.在本说明书的一些实施例中，以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到电表设备分簇，包括：以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到若干个初步分簇；若初步分簇中不包括任一个标记电压采集设备，则将不包括任一个标记电压采集设备的初步分簇中所包括的单相电能表重新划分至不包括任一个标记电压采集设
备的初步分簇之外的其他分簇中，得到电表设备分簇。
16.在本说明书的一些实施例中，确定与任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，至少包括以下之一：基于任一电表设备分簇中的a相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的a相电压数据，确定a相上的相关数据；基于任一电表设备分簇中的b相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的b相电压数据，确定b相上的相关数据；基于任一电表设备分簇中的c相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的c相电压数据，确定c相上的相关数据。
17.在本说明书的一些实施例中，根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系，至少包括以下之一：在a相上相关数据中确定a相电表对应的a相最大相关系数，将a相电表连接在a相最大相关系数对应的电压采集设备的a相上；在b相上相关数据中确定b相电表对应的b相最大相关系数，将b相电表连接在b相最大相关系数对应的电压采集设备的b相上；在c相上相关数据中确定c相电表对应的c相最大相关系数，将c相电表连接在c相最大相关系数对应的电压采集设备的c相上。
18.为达上述目的，本说明书的第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序，该基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序被处理器执行时，实现上述任一项实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法。
19.根据本说明书实施例的计算机可读存储介质，在基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序被处理器执行时，首先基于层次聚类确定出单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高了对单相电能表的连接关系的识别率。
20.为达上述目的，本说明书第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序，处理器执行基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序时，实现上述任一项实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法。
21.根据本说明书实施例的电子设备，在处理器执行基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序时，首先基于层次聚类确定出单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高了对单相电能表的连接关系的识别率。
22.为达上述目的，本说明书第四方面实施例提出了一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置，单相电能表所处于的台区设置有若干个电压采集设备和若干个单相电能表；电压采集设备划分为目标数量的设备分簇；设备分簇包括标记电压采集设备。单相电能表连接关系确定装置包括：聚类模块，用于以三倍的目标数量为分簇数，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行层次聚类，得到对应有相位类别的电表设备分簇；数据确定模块，用于确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据；其中，目标设备分簇为电表设备分簇中的标记电压采集设备所在的设备分簇；连接确定
模块，用于根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系。
23.根据本说明书实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置，电压采集设备划分为目标数量的设备分簇，位于同一设备分簇中的电压采集设备为台区中处于同一分支线上的电压采集设备。以三倍的目标数量作为分簇数，根据设备分簇中的标记电压采集设备采集的标记电压数据和单向电表采集的电表电压数据进行层次聚类，可得到三倍的目标数量的电表设备分簇。电表设备分簇中所包括的标记电压采集设备的相位为电表设备分簇所对应的相位类别。计算任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在该电表设备分簇所对应的相位类别上的相关数据，根据相关数据可确定出单相电能表在对应相位类别上与电压采集设备的连接关系。本说明书实施例首先基于层次聚类确定出单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高了对单相电能表的连接关系的识别率。
24.本说明书附加的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，或通过本说明书的实践了解到。
附图说明
25.图1是根据本说明书一个实施例的台区拓扑的场景示意图。
26.图2是根据本说明书另一个实施例的台区拓扑的场景示意图。
27.图3是根据本说明书实施例的单相电能表拓扑识别和相位识别方法的流程图。
28.图4是根据本说明书实施例的标记电压采集设备的确定方法的流程图。
29.图5是根据本说明书实施例的简化台区等效电路示意图。
30.图6是根据本说明书一个实施例的单相电能表拓扑识别和相位识别确定方法的流程图。
31.图7是根据本说明书实施例的单相电能表拓扑识别和相位识别装置的结构框图。
32.图8是根据本说明书一个实施例的电子设备的结构框图。
具体实施方式
33.下面详细描述本说明书的实施例，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旨在用于解释本说明书，而不能理解为对本说明书的限制。
34.图1是根据本说明书一个场景示例的台区拓扑的场景示意图。以居民区为例，通常情况下居民区都会配有低压配电网络用于向居民输送电力资源。为了监测低压配电网中各支线上的用电状态，保障低压配电网的正常运行，会在变压器、分支线以及表箱等位置设置电压采集设备，用于对低压配电网进行电气监测、故障监测、温度传感等。在一些可实现的方式中，终端单元可以采用ltu(line terminal unit)。如图1所示，低压配电网台区包括四级拓扑，分别为三个层级的电压采集设备和一个层级的单相电能表。其中，电压采集设备包括位于第一层级上的变压器电压采集设备、位于第二层级上的多个分支线电压采集设备以
及位于第三层级上的多个表箱电压采集设备。每个表箱电压采集设备可以分别与多个单相电能表连接。
35.单相电能表包括a相电表、b相电表和c相电表，分别用于采集低压配电网络中a相上、b相上和c相上的电压。电压采集设备可采集三相电压数据，包括低压配电网络中三个相位上任一个单相电压数据，即三相电压数据可包括a相电压数据、b相电压数据和c相电压数据中的任一个单相电压数据。
36.本说明书实施例的目的是为了识别低压台区中的线户关系，即识别“表箱—户表”之间的拓扑关系。参考图1所示的场景示意图，表箱中设置有电压采集设备与同表箱中的单相电能表连接。因此识别出设置于表箱中的电压采集设备和单相电能表之间的拓扑关系，即可确定出低压台区中的线户关系。
37.如图2所示的场景示意图，忽略低压台区中位于第二层级中的分支线电压采集设备，只依赖第一层级中的变压器电压采集设备(即主电压采集设备)和第三层级中的表箱电压采集设备(以下称为“电压采集设备”)便可进行单相电能表连接关系的确定。由于一个台区中设置于表箱中的电压采集设备和单相电能表的数量较多，直接通过对表箱电压采集设备和单相电能表进行聚类来做拓扑关系的确认，需要占用较大算力，且聚类结果也会受到空间关系和负荷分布的影响，从而导致拓扑识别准确率不高。因此，可首先对电压采集设备进行聚类，确定出低压台区中不同分支线上的电压采集设备。在每个分支线上确定出一个与主电压采集设备相关程度最大的电压采集设备作为该分支线的标记电压采集设备。再针对低压台区中的每个分支线，利用同分支线上标记电压采集设备和单相电能表采集的电压数据相关性较大的特点，确定出位于同一分支线的单相电能表以及单相电能表的相位。最后基于确定出的单相电能表的相位，对每个分支线中的单相电能表和电压采集设备的连接关系进行确定完成单相电能表连接关系的确定。
38.在本场景示例中，首先对台区中电压采集设备进行聚类，划分为目标数量的设备分簇。位于同一个设备分簇中的电压采集设备表示台区中位于同一个分支线上的电压采集设备。确定出每个设备分簇中与主电压采集设备相关性最大的电压采集设备作为本设备分簇的标记电压采集设备。台区中标记电压采集设备的数量为目标数量。目标数量即台区中分支线的数量。由于同分支线上电压采集设备所采集的标记电压数据和单相电能表采集的电表电压数据之间的相关性较大，以及在标记电压数据与电表电压数据中同相上的单相标记电压数据和电表电压数据之间相关性较大，以三倍的目标数量作为分簇数，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据和单相电能表采集的电表电压数据，对标记电压数据中所包括的三个单相标记电压数据和电表电压数据进行层次聚类，得到对应有相位类别的电表设备分簇。电表设备分簇中所包括的单相电能表的相位类别与该电表设备分簇中所包括的标记电压采集设备的单相标记电压数据的相位相同。包括相同标记电压采集设备的电表设备分簇中所包括的单相电能表为同一个分支线上的单相电能表。
39.示例性地说明对单相电能表和标记电压采集设备进行层次聚类。假设对台区中的电压采集设备进行聚类得到两个设备分簇，分别确定出两个设备分簇中的标记电压采集设备，记为l1和l2。l1采集的标记电压数据u1包括a相标记电压数据a1、b相标记电压数据b1以及c相标记电压数据c1。l2采集的标记电压数据u2包括a相标记电压数据a2、b相标记电压数据b2以及c相标记电压数据c2。由于设备分簇的数量为两个，则分簇数为3乘以2，即为6。基于
标记电压数据u1和标记电压数据u2以及单相电能表采集的电表电压数据，以6作为分簇数，对单相电能表和标记电压采集设备进行层次聚类，得到6个电表设备分簇。每个电表设备分簇中包括l1或l2的一个单相标记电压数据以及一个或多个单相电能表的电表电压数据。包括标记电压采集设备l1的单相标记电压数据的电表设备分簇中所包括的单相电能表为台区中与标记电压采集设备l1在同一个分支线上的单相电能表。电表设备分簇中所包括的标记电压采集设备的单相标记电压数据的相位可以作为电表设备分簇对应的相位，即该电表设备分簇中单相电能表的相位类别。示例性地，若一个电表设备分簇f中包括单相电能表d1的电表电压数据、单相电能表d2的电表电压数据以及标记电压采集设备l1的a相标记电压数据a1，则电表设备分簇f对应的相位类别为a，单相电能表d1和单相电能表d2与标记电压采集设备l1在同一个分支线上，且单相电能表d1和单相电能表d2均为a相电表。
40.在确定单相电能表所处分支线以及对应的相位类别后，确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据；其中，目标设备分簇为所述电表设备分簇中的标记电压采集设备所在的设备分簇。根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与所述目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系。
41.示例性地说明在确定单相电能表所处分支线以及对应的相位类别后，确定单相电能表与电压采集设备之间的连接关系。针对任一电表设备分簇，计算电表设备分簇中单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在该电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据。示例性地，其中一个电表设备分簇中包括单相电能表d1、单相电能表d2以及标记电压采集设备l1的a相标记电压数据a1。则针对该电表设备分簇，确定标记电压采集设备l1所在的设备分簇为目标设备分簇，分别计算单相电能表d1和单相电能表d2与目标设备分簇中包括的每个电压采集设备在a相上的相关数据。根据单相电能表d1与目标设备分簇中的每个电压采集设备在a相上的相关数据，确定单相电能表d1与目标设备分簇中某电压采集设备在a相上的连接关系。同样的，根据单相电能表d2与目标设备分簇中的每个电压采集设备在a相上的相关数据，确定单相电能表d2与目标设备分簇中某电压采集设备在a相上的连接关系。如果完成每个电表设备分簇中的单相电能表的连接关系确定，即完成本场景示例中的“线户”关系识别。
42.图3是根据本说明书实施例的单相电能表拓扑识别和相位识别方法的流程图。单相电能表所处于的台区设置有若干个电压采集设备和若干个单相电能表；电压采集设备划分为目标数量的设备分簇；设备分簇包括标记电压采集设备。如图3所示，本说明书实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法包括以下步骤：
43.s310，以三倍的目标数量为分簇数，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行层次聚类，得到对应有相位类别的电表设备分簇。
44.在本说明书的实施例中，单相电能表所处于的台区中设置有若干个电压采集设备和若干个单相电能表。这里的电压采集设备为台区中设置在表箱中的电压采集设备。电压采集设备用于采集台区线路中三个相位上的三相电压数据，单相电能表采集其对应相位上的电表电压数据。电压采集设备采集的三相电压数据包括a相电压数据、b相电压数据和c相电压数据中的任一个单相电压数据。
45.一般台区中会包括多个分支线，在确定单相电能表的连接关系前，首先确定出电压采集设备所处的分支线。具体地，可对电压采集设备进行聚类划分为目标数量的设备分簇，目标数量即台区中分支线的数量。位于同一个设备分簇中的电压采集设备即台区中位于同一个分支线上的电压采集设备。设备分簇中包括标记电压采集设备。标记电压采集设备可以是与台区中位于一级节点上的主电压采集设备相关程度最大的电压采集设备。
46.在一些情况中，位于台区同一分支线上的电压采集设备采集的电压数据和单相电能表采集的电表电压数据相关性要大于不同分支线上的电压采集设备采集的电压数据和单相电能表采集的电表电压数据之间的相关性。因此在本说明书的实施例中，可首先基于每个分支线上的标记电压采集设备与单相电能表进行层次聚类，确定出位于相同分支线上的单相电能表和单相电能表的相位类别。
47.具体地，为保证标记电压采集设备采集的标记电压数据和单相电能表采集电表电压数据的同步性，可采用hplc同步采集技术进行标记电压数据和电表电压数据的采集。在获取标记电压数据和电表电压数据时，可获取单日预设时间段内标记电压采集设备和单相电能表采集的数据。其中，数据采样点数不少于预设数量，即在预设时间段内采集电压的时刻不少于预设数量。示例性地，可获取标记电压采集设备和单相电能表在单日内某5分钟内或15分钟内采集的标记电压数据和电表电压数据。例如，采集样点数可以设置为80，则可获取到台区中所有标记电压采集设备和所有单相电能表在同一日相同时间段内采集的标记电压数据和电表电压数据，标记电压数据中的每个单相标记电压数据和电表电压数据均包括80个电压值。
48.进一步的，因标记电压采集设备在采集标记电压数据时，可能会存在采集的某一单相标记电压数据为空值或异常值的情况。因此，在获取到标记电压数据后，可对标记电压数据进行数据清洗。若标记电压数据中是否存在某单相标记电压数据为空值或某单相标记电压数据中异常值超出预设比例的情况，则可重新获取标记电压数据和电表数据或重新选取当日内其他时间段进行标记电压数据和电表数据的获取。
49.因标记电压采集设备采集台区线路中三个相位上的电压数据，因此标记电压数据包括a相标记电压数据、b相标记电压数据和c相标记电压数据。以标记电压采集设备所采集的每个单相标记电压数据和单相电能表采集的电表电压数据作为层次聚类的对象，以三倍的目标数量作为分簇数，进行层次聚类。层次聚类得到的电表设备分簇中包括标记电压采集设备的一个单相标记电压数据和一个或多个单相电能表的电表电压数据。其中，电表设备分簇中标记电压采集设备的标记电压数据的相位为同电表设备分簇中单相电能表的相位类别。包括相同标记电压采集设备的电表设备分簇中的单相电能表为台区中与该标记电压采集设备位于同一分支线上的单相电能表。
50.在一个示例中，假设目标数量为2，则标记电压采集设备的数量也为2，将2个标记电压采集设备记为l1和l2。l1采集的标记电压数据u1包括a相标记电压数据a1、b相标记电压数据b1以及c相标记电压数据c1。l2采集的标记电压数据u2包括a相标记电压数据a2、b相标记电压数据b2以及c相标记电压数据c2。基于标记电压数据u1和标记电压数据u2以及单相电能表采集的电表电压数据，以6作为分簇数，对单相电能表和标记电压采集设备进行层次聚类，得到6个电表设备分簇。在6个电表设备分簇中，包括l1的a相标记电压数据a1的电表设备分簇中所包括的单相电能表、包括l1的b相标记电压数据b1的电表设备分簇中所包括的
单相电能表以及包括l1的c相标记电压数据c1的电表设备分簇中所包括的单相电能表，为台区中与标记电压采集设备l1在同一分支线上的单相电能表。另外三个电表设备分簇中所包括的单相电能表为与标记电压采集设备l2在同一分支线上的单相电能表。与l1的a相标记电压数据a1为同电表设备分簇的单相电能表的相位类别为a相，与l1的b相标记电压数据b1为同电表设备分簇的单相电能表的相位类别为b相、与l1的c相标记电压数据c1为同电表设备分簇的单相电能表的相位类别为c相。同理，与l2的a相标记电压数据a2为同电表设备分簇的单相电能表的相位类别为a相，与l2的b相标记电压数据b2为同电表设备分簇的单相电能表的相位类别为b相、与l2的c相标记电压数据c2为同电表设备分簇的单相电能表的相位类别为c相。
51.s320，确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据。
52.其中，目标设备分簇为电表设备分簇中的标记电压采集设备所在的设备分簇。
53.确定出单相电能表所在的分支线以及其对应的相位类别后，可通过单相电能表和同分支线上电压采集设备的相关程度，来确定单相电能表和电压采集设备之间的连接关系。在本说明书的实施例中，可通过确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据来确定单相电能表和对应分支线上电压采集设备之间的相关程度。
54.具体地，目标设备分簇为电表设备分簇中的标记电压采集设备所在的设备分簇。目标设备分簇中所包括的电压采集设备与标记电压采集设备所在的电表设备分簇中的单相电能表处于台区中的同一分支线上。针对任一电表设备分簇，确定电表设备分簇中的单相电能表和目标设备分簇中的电压采集设备在电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据。示例性地，以其中一个电表设备分簇为例，假设该电表设备分簇中所包括的标记电压采集设备的单相标记电压数据为a相标记电压数据。则该电表设备分簇对应的相位类别为a相，其所包括的两个单相电能表d1和d2均为a相电表。该电表设备分簇对应的目标设备分簇中包括两个电压采集设备l1和l2。则针对该电表设备分簇，确定单相电能表和目标设备分簇中的电压采集设备在a相上的相关数据，包括：确定单相电能表d1与电压采集设备l1在a相上的相关数据、单相电能表d1与电压采集设备l2在a相上的相关数据、单相电能表d2与电压采集设备l1在a相上的相关数据以及单相电能表d2与电压采集设备l2在a相上的相关数据。在一些可实现的方式中，可计算单相电能表与电压采集设备在电表设备分簇对应的相位类别上的皮尔逊相关系数作为相关数据。
55.s330，根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系。
56.具体地，根据上述确定出的任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，可确定出该电表设备分簇中的单相电能表和目标设备分簇中的电压采集设备之间的相关程度。根据单相电能表和电压采集设备之间的相关程度，可确定出单相电能表和目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系。示例性地，针对其中一个电表设备分簇，假设该电表设备分簇对应的相位类别为a相。电表设备分簇包括单相电能表d1和单相电能表d2，其对应的目标设备分簇包括电压采集设备l1和电压采集设备
l2。则该电表设备分簇对应的a相上的相关数据包括：单相电能表d1和电压采集设备l1之间的相关数据p
11
、单相电能表d1和电压采集设备l2之间的相关数据p
12
、单相电能表d2和电压采集设备l1之间的相关数据p
21
以及单相电能表d2和电压采集设备l2之间的相关数据p
22
。根据相关数据p
11
和相关数据p
12
可确定出单相电能表d1与电压采集设备l1和l2之间的相关程度。根据相关程度大小可确定出单相电能表d1与电压采集设备l1的a相连接还是与电压采集设备l2的a相连接。基于上述过程，可确定出每个电表设备分簇中的每个单相电能表与电压采集设备在对应相位类别上的连接关系，从而得到本台区中，单相电能表的连接关系。
57.根据本说明书实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法，电压采集设备划分为目标数量的设备分簇，位于同一设备分簇中的电压采集设备为台区中处于同一分支线上的电压采集设备。首先确定出了台区中的分支线数量以及分支线中包括的电压采集设备。然后以三倍的目标数量作为分簇数，根据设备分簇中的标记电压采集设备采集的标记电压数据和单向电表采集的电表电压数据进行层次聚类，可得到三倍的目标数量的电表设备分簇。电表设备分簇中所包括的标记电压采集设备的相位为电表设备分簇所对应的相位类别。上述过程将单相电能表的连接关系确认细化到了每个分支线上。继而，计算任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在该电表设备分簇所对应的相位类别上的相关数据，根据相关数据确定出单相电能表在对应相位类别上与电压采集设备的连接关系，即相位识别。本说明实施例的连接关系确定方法能够在更细粒度上进行拓扑网络的识别，从而提高了对单相电能表的连接关系的识别率。并且先对台区中电压采集设备进行聚类，再针对每个分支线，对该分支线中的单相电能表和电压采集设备进行层次聚类。这种多次聚类方式，可以减少因电气距离、入线电压以及负荷功率分布等对连接关系确定的影响，算法稳定性强，可解释性强，使得对单相电能表连接关系的确定具有更高的准确率。
58.在本说明书的一些实施例中，如图4所示，电压采集设备包括位于一级节点上的主电压采集设备和位于二级节点上的电压采集设备。标记电压采集设备的确定方式，可以包括以下步骤：
59.s410，基于电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，得到采集设备相关矩阵。
60.电压采集设备可以采集台区线路中三个相位上的电压数据，其采集的三相电压数据包括a相电压数据、b相电压数据和c相电压数据中的任一个单相电压数据。为保证不同电压采集设备的三相电压数据的同步性，可采用hplc同步采集技术进行电压采集单元的三相电压数据的采集。在获取三相电压数据时，可以获取电压采集设备在单日预设时间段内采集的三相电压数据。其中，数据采集样点数不少于预设数量，即在预设时间段内采集电压的时刻不少于预设数量。在一个示例中，可获取电压采集设备在单日内某5分钟内或15分钟内的三相电压数据，采集样点数可以设置为80，则可获取到台区中所有电压采集设备在同一日相同时间段内采集的三相电压数据，三相电压数据中每个电压时序数据分别包括80个电压值。
61.进一步地，因电压采集设备在采集三相电压数据时，可能会存在采集的单相电压数据为空值或异常值的情况。因此，在获取到电压采集设备采集的三相电压数据后，还可以对三相电压数据进行数据清洗。比如，将三相电压数据中序列为空值或异常值的占比超出
预设比例的单相电压数据的相位记为对应电压采集设备的无效相。其中，异常值包括过大或过小的电压值、超出预设数量的重复数据。在一个示例中，电压采集设备x在某日预设时间段内采集到三相电压数据。其中a相电压数据为正常电压值序列，b相电压数据中的电压值均为空值，c相电压数据中的重复的电压值占整个序列的百分之56，百分之56是超出预设比例的。因此对于该电压采集设备，其有效相为a相，而b相和c相均为该电压采集设备的无效相。因此在获取到电压采集设备采集的三相电压数据时，也确定出了每个电压采集设备的三相电压数据中无效的相。
62.具体地，基于电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，得到采集设备相关矩阵。可以通过以下任一种方式来实现：其一，计算任两个电压采集设备的三相电压数据所包括的任一项单相电压数据之间的相关系数，将相关系数求和算平均得到的平均值作为任两个电压采集设备在采集设备相关矩阵中的元素。其二，计算任两个电压采集设备在某一相上的单相电压数据之间的相关系数，作为任两个电压采集设备在采集设备相关矩阵中的元素。其三，计算任两个电压采集设备在同相上的单相电压数据之间的相关系数，将相关系数求和算平均得到的平均值作为任两个电压采集设备在采集设备相关矩阵中的元素。
63.在一些情况中，由于电压采集设备采集的三相电压数据可能存在缺相或者相位错乱的情况，若直接将电压采集设备的三相电压数据中某个单相电压数据之间的相关系数作为电压采集设备之间在采集设备相关矩阵中的元素。则在该单相电压数据为异常情况时，会导致电压采集设备之间的元素值与其真实元素值差别较大，影响聚类的准确率。又由于同一分支线上的电压采集设备在台区线路中同相上采集的单相电压数据相关性是较强的，因此，本说明书的实施例中，可通过计算两个电压采集设备的三相电压数据中同相上的单相电压数据之间的相关系数求平均的方式来确定出采集设备相关矩阵。
64.示例性地，任意两个电压采集设备记为电压采集设备x和电压采集设备y，电压采集设备x采集的三相电压数据u
x
包括a相电压数据a
x
、b相电压数据b
x
以及c相电压数据c
x
。电压采集设备y采集的三相电压数据uy包括a相电压数据ay、b相电压数据by以及c相电压数据cy。分别对三相电压数据u
x
和三相电压数据uy所包括的单相电压数据进行相关性量化计算，得到电压采集设备x和电压采集设备y之间的三相相关矩阵。示例性地，计算a相电压数据a
x
与b相电压数据by之间的相关系数p
ab
。计算a相电压数据a
x
与a相电压数据ay之间的相关系数p
aa
。计算b相电压数据b
x
与b相电压数据by之间的相关系数p
bb
。计算c相电压数据c
x
与c相电压数据cy之间的相关系数p
cc
。示例性地，电压采集设备x和电压采集设备y之间的三相相关矩阵如下所示。
[0065][0066]
进一步地，将三相相关矩阵p中同相上的单相电压数据计算得到的paa、pbb、pcc确定为目标元素。可以理解的是，目标元素可以用于表示电压数据中同相上的单相电压数据之间的相关程度。需要说明的是，因电压采集设备在采集三相电压数据时，可能会存在某相上的数据未采集到或采集的数据为异常值等情况。故电压采集设备的三相电压数据中会存在电压数据缺相的可能，因此目标元素p
aa
、p
bb
、p
cc
中处于有效状态的目标元素的数量m不一定为3，m的值可以等于3，可以等于2，也可以等于1。在一种可实现的方式中，在获取到电压
采集设备的三相电压数据，进行数据清理时，可将采集的数据为空或异常值超出预设比例的单相电压数据用null表示。则值为null的单相电压数据计算得到的相关系数也可用null表示。在统计目标元素p
aa
、p
bb
、p
cc
中处于有效状态的目标元素的数量m时，即可通过判断两个电压采集设备的目标元素的值是否为null来判断目标元素是否为处于有效状态的，从而确定两个电压采集设备之间的有效元素数m。
[0067]
继而，按照如下公式计算电压采集设备x和电压采集设备y之间的平均相关系数p
avg
作为两个电压采集设备在采集设备相关矩阵中的元素。
[0068][0069]
按照如上计算电压采集设备x和电压采集设备y之间的平均相关系数p
avg
的过程，确定任意两个电压采集设备之间的平均相关系数，最终得到采集设备相关矩阵。
[0070]
s420，对采集设备相关矩阵进行聚类处理，确定目标数量的设备分簇。
[0071]
在本说明书的实施例中，确定出采集设备相关矩阵后，对采集设备相关矩阵进行聚类处理，以确定出台区中分支线的数量以及每个分支线中包括哪些电压采集设备。
[0072]
在本说明书的一些实施例中，可采用亲和传播算法或轮廓系数法对采集设备相关矩阵进行聚类，得到设备分簇和设备分簇的分簇数；其中，设备分簇的分簇数用作目标数量。
[0073]
其中，亲和传播算法(affinity propagation)的基本思想是将全部数据点都当做潜在的聚类中心，然后数据点两两之间连线构成一个网络，再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心。轮廓系数(silhouette coefficient)，是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分离度两种因素。可以用来在相同原始数据的基础上用来评价不同算法、或者算法不同运行方式对聚类结果所产生的影响。具体地，采用亲和传播算法或轮廓系数法可基于实际算力需求进行选择。
[0074]
在本说明书的实施例中，对采集设备相关矩阵进行聚类是为了确定出台区中位于同分支线的电压采集设备以及台区中分支线的数量。由于同一分支线中的电压采集设备采集的三相电压数据在同相上的单相电压数据之间的相关性较大，因此在对采集设备相关矩阵进行聚类后，位于同一分支线上的电压采集设备会被分至同一设备分簇中。在完成聚类后，可以得到设备分簇的分簇数，其中，分簇数即目标数量。目标数量等同于台区中分支线的数量。
[0075]
s430，针对任一设备分簇，根据主电压采集设备采集的三相电压数据与任一设备分簇中的电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，将最大相关系数对应的电压采集设备确定为标记电压采集设备。
[0076]
在一些情况中，由于同一分支线上的电压采集设备和单相电能表采集的同一相位上的电压数据相关性是大于不同分支线上电压采集设备和单相电能表采集的同一相位上的电压数据相关性的。因此，为了减少计算量，降低对计算机的算力占用，可在每个设备分簇中确定一个与台区中变压器电压采集设备(即主电压采集设备)相关性最大的一个电压采集设备作为标记电压采集设备，用来与单相电能表聚类，确定出单相电能表所属分支线。
[0077]
具体地，针对任一设备分簇，根据主电压采集设备采集的三相电压数据与任一设备分簇中的电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，可以包括：针对每个设备
分簇，分别计算设备分簇中每个电压采集设备的三相电压数据与主电压采集设备采集的三相电压数据，在同相上的单相电压数据之间的相关系数，将相关系数求和取平均后的平均值作为电压采集设备和主电压采集设备之间的相关系数。相关系数的具体计算过程可参考上述采集设备相关矩阵中两个电压采集设备对应元素的计算方式，在此不再赘述。电压采集设备与主电压采集设备之间的相关系数可表示电压采集设备与主电压采集设备之间的相关程度。相关系数越大，电压采集设备和主电压采集设备之间的相关程度越大。因此，可针对任一设备分簇，确定出设备分簇中与主电压采集设备的相关系数最大的电压采集设备作为本设备分簇中的标记电压采集设备。
[0078]
通过上述实施例，通过采用电压采集设备之间的三个同相上的相关系数和有效元素数来计算平均相关系数作为电压采集设备聚类和确定标记电压采集设备的数据基础，可以减少因相位异常导致的聚类效果差或识别准确率低的问题，具有较强的泛化能力。而且利用同一分支线下的电压采集设备之间的相关性更大，利用分支线相关性将电压采集设备进行了亲和性聚类或利用轮廓系数法评估聚类结果，得到了有效的分簇数(即目标数量)用于单相电能表的初次聚类，考虑了空间关系和负荷分布对单相电能表聚类的影响，提高了单相电能表层次聚类的准确率。
[0079]
在一些情况中，低压台区线路上任意节点电压幅值与该相母线电压、节点距首端的电气距离、线路负荷分布有关。图5所示为一种实施例中的台区等效简化电路，参考图5，其电压波动关系由以下公式表示：
[0080][0081]
其中，ui为节点i的电压，u0为变压器抵押侧出线电压，rj和xj分别为各支路j的电阻和电抗，p
lj
和q
lj
分别为各支路j的有功功率和无功功率；n为节点个数。
[0082]
考虑台区通常由无功补偿，线路传输无功功率较小，忽略电抗和无功功率的乘积项，上述表达式可简化如下：
[0083][0084]
其中，支路有功功率表示为：其中，pk为节点k的注入有功功率,p
k,loss
为支路k的网络损耗。
[0085]
由此可知，相邻时刻，线路上任意节点的电压变化量(方向与幅度)主要与上游各段线路的流过有功功率变化量(线路总体负荷时间特性)、上游各段线路长度和上游节点电压幅值相关。低压配电网络中同一分支上各节点的电压受到阻抗和负载功率影响，阻抗反应为电气距离时，相同有功负载下，电气距离越近，电压相似性越高；相同电气距离时，有功负载越大，电压相似性越高。单电源线路，同一时刻断面下，沿线节点电压幅值呈现逐渐递减的变化规律。当线路间的总体负荷特性存在差异时，位于相同出线且电气距离较近的用户相似性将高于其与位于不同出线的用户间的相似性，且电气距离越近，用户间的相似性越高。
[0086]
通过对电网真实电压数据分析和理论分析发现：1.相同物理距离下同相电表相较
不同相电表之间的皮尔逊相关系数更大。2.空间上物理距离靠近的同相电表之间的皮尔逊相关系数更大。3.空间上物理距离靠近不同相电表之间的皮尔逊相关系数可能比物理距离远的不同相电表之间的皮尔逊相关系数更大。4.皮尔逊相关系数大小与负荷分布有关。因此采用聚类算法对电能表聚类时，不仅要考虑相位一致性还要考虑空间一致性和负荷分布。
[0087]
而皮尔逊相关系数有一个重要的数学特性是，两个变量的位置和尺度的变化并不会引起皮尔逊系数的改变。也就是说，如果把x移动到a bx和把y移动到c dy，其中a、b、c和d是常数，并不会改变两个变量的相关系数。因此为了减少出线电压、电气距离和负荷分布的影响，本说明实施例可引入皮尔逊相关系数来计算上述单相电压数据之间的相关系数。
[0088]
具体地，皮尔逊相关系数的计算方式为：
[0089][0090]
其中，cov(x，y)为序列x和序列y的协方差；σ(x)，σ(y)分别为序列x、y的标准差。
[0091]
对电压的相关性进行量化计算，同时考虑电压的时序变化，节点u、v的电压时序曲线的皮尔逊相关系数为：
[0092][0093]uu,t
、u
v,t
分别为节点u、v的电压时序曲线在t时间断面的电压。其中，本说明书实施例中的电压采集设备对应于皮尔逊相关系数中的节点，电压采集设备采集的三相电压数据中的单相电压数据对应于皮尔逊相关系数中的序列x或序列y。
[0094]
在本说明书的一些实施例中，如图6所示，以三倍的所述目标数量为分簇数，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行层次聚类，得到对应有相位类别的电表设备分簇，可以包括：
[0095]
s610，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据，确定标记电压采集设备与单相电能表之间的等效距离矩阵。
[0096]
s620，以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到电表设备分簇。
[0097]
其中，电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备位于同一分支上。
[0098]
s630，将电表设备分簇中的标记电压采集设备的相位作为电表设备分簇所对应的相位类别。
[0099]
需要说明的是，层次聚类(hierarchical clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。
[0100]
对层次聚类的原理进行解释：首先把每个对象作为一个簇，然后通过计算簇与簇的距离，合并距离最小的两个簇，也就是说每次结果的总簇数将减一，直到只有一个簇为止。
[0101]
采用平均距离的层次聚类算法流程包括：
[0102]
(1)将每个对象看作一类，计算两两之间的距离。
[0103]
(2)将距离最小的两个类合并成一个新类。
[0104]
(3)重新计算新类与所有类之间的距离。
[0105]
(4)重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类或合并为预设数量的类。
[0106]
基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据来进行层次聚类，目的是为了将与标记电压采集设备同分支线的单相电能表划分至同簇。若只确定单相电能表所属分支线，可以目标数量即标记电压采集设备的数量作为分簇数，进行层次聚类即可。但在本说明书的实施例中，基于不同相线路上电压变化特性不同进行相位划分，基于同相线路但不同分支线上电压变化特性不同进行分支划分，结合上述电压变化的两种特性，来确定单相电能表的连接关系。因此，将三倍目标数量作为层次聚类的分簇数，使得单相电能表的电表电压数据与同分支线的标记电压采集设备在与单相电能表对应相位上的单相标记电压数据划分至同电表设备分簇中。根据电表设备分簇中所包括的单相标记电压数据的相位确定单相电能表的相位，根据单相标记电压数据对应的标记电压采集设备确定单相电能表所属分支线。
[0107]
在本说明书的一些实施例中，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据，确定标记电压采集设备与单相电能表之间的等效距离矩阵，可以包括：根据标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行相关性计算，得到标记电压采集设备与单相电能表之间的相关系数矩阵；根据预设数值与相关系数矩阵中元素的差值，确定等效距离矩阵。
[0108]
具体地，标记电压数据包括a相标记电压数据、b相标记电压数据和c相标记电压数据三个单相标记电压数据。根据标记电压数据和电表电压数据进行相关性计算包括将电表电压数据分别与标记电压数据中的三个单相标记电压数据进行相关性计算，因此一个标记电压采集设备与一个单相电能表之间包括三个相位上的三个相关系数。分别计算每个标记电压采集设备与每个单相电能表在三个相位上的相关系数，得到标记电压采集设备和单相电能表之间的相关系数矩阵。
[0109]
示例性地，台区中包括两个标记电压采集设备，记为标记电压采集设备x和标记电压采集设备y，还包括五个单相电能表d1、d2、d3、d4以及d5。标记电压采集设备x采集的标记电压数据ux包括a相标记电压数据ax、b相标记电压数据bx以及c相标记电压数据cx。标记电压采集设备y采集的标记电压数据uy包括a相标记电压数据ay、b相标记电压数据by以及c相标记电压数据cy。五个单相电能表d1、d2、d3、d4、d5采集的电表电压数据分别记为u1、u2、u3、u4、u5。其中五个单相电能表d1、d2、d3、d4、d5的电表电压数据u1、u2、u3、u4、u5均为单相电能表电压数据。则根据标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行相关性计算包括：u1分别与a相标记电压数据ax、b相标记电压数据bx、c相标记电压数据cx、a相标记电压数据ay、b相标记电压数据by以及c相标记电压数据cy之间的相关系数；u2分别与a相标记电压数据ax、b相标记电压数据bx、c相标记电压数据cx、a相标记电压数据ay、b相标记电压数据by以及c相标记电压数据cy之间的相关系数；u3分别与a相标记电压数据ax、b相标记电压数据bx、c相标记电压数据cx、a相标记电压数据ay、b相标记电压数据by以及c相标记电压数据cy之间的相关系数；u4分别与a相标记电压数据ax、b相标记电压数据bx、c相标记电压数据cx、a相标记电压数据ay、b相标记电压数据by以及c相标记电压数
据cy之间的相关系数；u5分别与a相标记电压数据ax、b相标记电压数据bx、c相标记电压数据cx、a相标记电压数据ay、b相标记电压数据by以及c相标记电压数据cy之间的相关系数。将上述相关系数作为标记电压设备和单相电能表在相关系数矩阵中的元素，从而确定出标记电压采集设备x和标记电压采集设备y与五个单相电能表d1、d2、d3、d4以及d5之间的相关系数矩阵。
[0110]
在一些情况中，为了减少出线电压、电气距离和负荷分布的影响，本说明实施例也可引入皮尔逊相关系数来计算上述电表电压数据和标记电压数据之间的相关系数。
[0111]
在确定出相关系数矩阵后，根据预设数值与相关系数矩阵中元素的差值，确定等效距离矩阵。通常情况下，皮尔逊相关系数的取值范围在-1和1之间，相关系数的值越大代表两个对象之间的相关程度越大。也就是说，相关系数矩阵中的元素取值一般为-1至1，元素值越大，代表该元素对应的单相电能表和标记电压采集设备的某单相标记电压数据相关程度越大。若以距离表示两个对象之间的相关程度，则距离越小，两个对象之间相关程度越大。因此在通过皮尔逊相关系数计算来确定的相关系数矩阵时，预设数值可设置为1。则等效距离矩阵中的元素为1与相关系数矩阵中元素的差值。等效距离矩阵中的元素表示单相电能表的电表电压数据和标记电压采集设备的单相标记电压数据之间的“距离”，“距离”越小，单相电能表的电表电压数据和标记电压采集设备的单相标记电压数据之间的相关程度越大。
[0112]
基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层次聚类，得到三倍目标数量的电表设备分簇。在层次聚类为理想结果下，每个电表设备分簇中应包括一个标记电压采集设备的一个单相标记电压数据和一个或多个单相电能表的电表电压数据。电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备位于同一分支上。目标设备分簇为电表设备分簇中标记电压采集设备所在的设备分簇。电表设备分簇中的标记电压采集设备的相位即电表设备分簇所对应的相位类别，也即电表设备分簇中单相电能表的相位。
[0113]
在本说明书的一些实施例中，以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到电表设备分簇，还可以包括：以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到若干个初步分簇。若初步分簇中包括多个标记电压采集设备，则对包括多个标记电压采集设备的初步分簇重新进行层次聚类，直至得到的分簇中只包括一个标记电压采集设备。将包括一个标记电压采集设备的初步分簇以及重新层次聚类后得到的包括一个标记电压采集设备的分簇确定为电表设备分簇。
[0114]
在一些情况中，对单相电能表和标记电压采集设备进行第一次层次聚类后，不一定可以得到理想中的聚类结果。可能会因此某些原因影响聚类过程，导致得到的分簇中包括多个标记电压采集设备的单相标记电压数据或包括一个标记电压采集设备的多个单相标记电压数据。因此若出现这种情况，还可对出现问题的分簇重新进行层次聚类，以使得到理想状态中的聚类结果。可以理解的是，理想状态中的聚类结果，可以是理解为层次聚类得到的分簇中只包括一个标记电压采集设备。
[0115]
具体地，以三倍目标数量作为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行第一次层次聚类后，将聚类得到的若干个分簇记为初步分簇。对若干个初步分簇进行检查，若初步分簇中包括多个标记电压采集设备，则将包括多个标记电压采集
设备的初步分簇中的单相电能表和标记电压采集设备合并重新进行层次聚类，直至得到的分簇中只包括一个标记电压采集设备。将包括一个标记电压采集设备的初步分簇以及重新层次聚类后得到的包括一个标记电压采集设备的分簇确定为电表设备分簇。可以理解的是，若初步分簇中包括多个标记电压采集设备，可以包括以下三种情况：其一，初步分簇中包括多个标记电压采集设备的单相标记电压数据；其二，初步分簇中包括多个标记电压采集设备的多个单相标记电压数据；其三，初步分簇中包括一个标记电压采集设备的多个单相标记电压数据。对包括多个标记电压采集设备的初步分簇进行重新层次聚类时，分簇数为重新聚类的标记电压采集设备的单相标记电压数据的数量。
[0116]
示例性地，假设第一次层次聚类后，得到6个初步分簇。经检查确定出其中2个初步分簇中包括多个标记电压采集设备。其一初步分簇包括标记电压采集设备x的a相标记电压数据和c相标记电压数据；其二初步分簇包括标记电压采集设备x的b相标记电压数据和标记电压采集设备y的a相标记电压数据。则将这两个初步分簇中包括的标记电压采集设备的单相标记电压数据和单相电能表的电表电压数据进行合并，以4作为分簇数，对这两个初步分簇所包括的对象重新进行层次聚类，直至得到的每个分簇都只包括一个标记电压采集设备的一个单相标记电压数据。将包括一个标记电压采集设备的初步分簇以及重新层次聚类后得到的包括一个标记电压采集设备的分簇确定为电表设备分簇。
[0117]
在本说明书的一些实施例中，以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到电表设备分簇。还可以包括：以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到若干个初步分簇；若初步分簇中不包括任一个标记电压采集设备，则将不包括任一个标记电压采集设备的初步分簇中所包括的单相电能表重新划分至不包括任一个标记电压采集设备的初步分簇之外的其他分簇中，得到电表设备分簇。
[0118]
在一些情况中，对单相电能表和标记电压采集设备进行第一次层次聚类后，不一定可以得到理想中的聚类结果。可能会因此某些原因影响聚类过程，导致得到的分簇中包括多个标记电压采集设备。若存在某个分簇中包括多个标记电压采集设备的情况，则肯定存在某一个或多个分簇中不包括标记电压采集设备的情况。因此还可对不包括标记电压采集设备的分簇中的单相电能表进行相应的处理，使的单相电能表被划分至对应分支线的分簇中。
[0119]
具体地，若初步分簇中不包括任一个标记电压采集设备，即初步分簇中不包括任一个标记电压采集设备的单相标记电压数据。则将该初步分簇中所包括的单相电能表重新划分至除不包括任一个标记低压采集设备的初步分簇的其他分簇中。将单相电能表进行重新划分可以依据单相电能表的电表电压数据和标记电压采集设备的单相标记电压数据之间的皮尔逊相关系数的大小。将待划分的单相电能表划分至与其皮尔逊相关系数最大的标记电压采集设备的单相标记电压数据所在的分簇中。完成单相电能表的划分后，得到电表设备分簇。
[0120]
在本说明书的一些实施例中，确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，至少包括以下之一：
[0121]
基于任一电表设备分簇中的a相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的
电压采集设备的a相电压数据，确定a相上的相关数据。
[0122]
基于任一电表设备分簇中的b相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的b相电压数据，确定b相上的相关数据。
[0123]
基于任一电表设备分簇中的c相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的c相电压数据，确定c相上的相关数据。
[0124]
在对单相电能表和标记电压采集设备层次聚类得到电表设备分簇后，可以根据电表设备分簇中包括的标记电压采集设备的单相标记电压数据确定出该电表设备分簇中的单相电能表所属的分支线以及单相电能表的相位。然后针对每个电表设备分簇，将电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备进行连接关系的确认。单相电能表与电压采集设备的连接关系确认可以依据单相电能表和电压采集设备在单相电能表对应相位上的相关数据。
[0125]
在本说明书的实施例中，电压采集设备采集三相电压数据，三相电压数据包括a相电压数据、b相电压数据和c相电压数据。若某电表设备分簇中包括标记电压采集设备x的a相标记电压数据，则该电表设备分簇中的单相电能表都是a相电表，且与标记电压采集设备x所在的设备分簇中的电压采集设备处于台区中的同一分支线。因此可根据该电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中电压采集设备在a相上的相关数据来确定单相电能表连接在哪个电压采集设备的a相上。示例性地，若某电表设备分簇对应的相位类别为a相，包括a相电表d1和a相电表d2，该电表设备分簇对应的目标设备分簇中包括两个电压采集设备l1和l2。则计算该电表设备分簇对应的相关数据包括：计算a相电表d1的电表电压数据和电压采集设备l1的a相电压数据之间的相关系数、计算a相电表d1的电表电压数据和电压采集设备l2的a相电压数据之间的相关系数、计算a相电表d2的电表电压数据和电压采集设备l1的a相电压数据之间的相关系数以及计算a相电表d2的电表电压数据和电压采集设备l2的a相电压数据之间的相关系数。同理，确定出每个相位类别为a相的电表设备分簇对应在a相上的相关数据、每个相位类别为b相的电表设备分簇对应在b相上的相关数据以及每个相位类别为c相的电表设备分簇对应在c相上的相关数据。
[0126]
在本说明书的实施例中，为了减少出线电压、电气距离和负荷分布的影响，也可引入皮尔逊相关系数计算方式来确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据。
[0127]
在本说明书的一些实施例中，根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系，至少包括以下之一：
[0128]
在a相上相关数据中确定a相电表对应的a相最大相关系数，将a相电表连接在a相最大相关系数对应的电压采集设备的a相上。
[0129]
在b相上相关数据中确定b相电表对应的b相最大相关系数，将b相电表连接在b相最大相关系数对应的电压采集设备的b相上。
[0130]
在c相上相关数据中确定c相电表对应的c相最大相关系数，将c相电表连接在c相最大相关系数对应的电压采集设备的c相上。
[0131]
以确定某一相位类别为a相的电表设备分簇中的a相电表连接关系为例进行说明。假设某一相位类别为a相的电表设备分簇中包括a相电表d1和a相电表d2，对应的目标设备
分簇中包括电压采集设备l1和电压采集设备l2。则在a相上相关数据中确定出，a相电表d1与电压采集设备l1和电压采集设备l2的两个a相相关系数中的最大相关系数作为a相电表d1对应的a相最大相关系数。若a相电表d1与电压采集设备l2的a相相关系数为a相电表d1对应的a相最大相关系数，则将a相电表d1连接在电压采集设备l2的a相上。通过上述方式，再确定出a相电表d2的连接关系。同理，确定出所有a相电表、b相电表和c相电表的连接关系。
[0132]
本说明书实施例中提供了一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法，单相电能表所处于的台区设置有若干个电压采集设备和若干个单相电能表；电压采集设备划分为目标数量的设备分簇；设备分簇包括标记电压采集设备。如图6所示，基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法还可以包括：
[0133]
s602，基于电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，得到采集设备相关矩阵。
[0134]
s604，采用亲和传播算法或轮廓系数法对采集设备相关矩阵进行聚类，得到设备分簇和设备分簇的分簇数。
[0135]
其中，设备分簇的分簇数用作目标数量。
[0136]
s606，针对任一设备分簇，根据主电压采集设备采集的三相电压数据与任一设备分簇中的电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，将最大相关系数对应的电压采集设备确定为标记电压采集设备。
[0137]
s608，根据标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行相关性计算，得到标记电压采集设备与单相电能表之间的相关系数矩阵。
[0138]
s610，根据预设数值与相关系数矩阵中元素的差值，确定等效距离矩阵。
[0139]
s612，以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对所述单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到若干个初步分簇。
[0140]
s614，若初步分簇中包括多个标记电压采集设备，则对包括多个标记电压采集设备的初步分簇重新进行层次聚类，直至得到的分簇中只包括一个标记电压采集设备。
[0141]
s616，若初步分簇中不包括任一个标记电压采集设备，则将不包括任一个标记电压采集设备的初步分簇中所包括的单相电能表重新划分至不包括任一个标记电压采集设备的初步分簇之外的其他分簇中。
[0142]
s618，将包括一个标记电压采集设备的初步分簇以及重新层次聚类和划分后得到的包括一个标记电压采集设备的分簇确定为电表设备分簇。
[0143]
其中，电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备位于同一分支上。
[0144]
s620，将电表设备分簇中的标记电压采集设备的相位作为电表设备分簇所对应的相位类别。
[0145]
s622，确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据。
[0146]
s624，根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系。
[0147]
通过上述实施例，将对单相电能表的连接关系的确定细化至台区中的每个分支线
上，分别对电压采集设备和单相电能表与电压采集设备进行聚类。通过在更细粒度上来对拓扑网络的进行拓扑关系的识别，从而来提高对单相电能表连接关系识别的准确率。在对电压采集设备进行聚类时，采用的是电压采集设备三个相位上的单相电压数据来计算平均相关系数，减少了因相位异常导致的相关系数错误的问题，具有较强的泛化能力。并且利用同一分支线下的电压采集设备的皮尔逊相关性更大的原理，利用分支线相关性将电压采集设备进行了亲和性聚类或轮廓系数法评估聚类，得到了有效的分簇数用于单相电能表的初次层次聚类，减小了空间关系和负荷分布对单相电能表层次聚类的影响，从而也提高了对单相电能表连接关系确定的准确率。在本说明书的实施例中，在单相电能表进行层次聚类时，未直接采用台区分支线数量作为分簇数对进行层次聚类，减少了空间上物理距离靠近的不同单相电能表之间的皮尔逊相关系数可能比物理距离远的不同单相电能表之间的皮尔逊相关系数更大和皮尔逊相关系数大小与负荷分布有关引入的识别错误问题。并且通过引入等效距离、层次聚类和利用平均相关系数进行聚类的方式，将单相电能表细化至最小分支线，按单相电能表与电压采集设备的相关程度逐步形成分簇，算法稳定性高，可解释性强，具有更高的准确率。通过本说明书实施例的方法，分支线识别率基本可以达到100％，表箱线户关系识别率达到95％以上，单相电能表的相位识别率可达100％。
[0148]
对应上述实施例，本说明书的实施例还提出了一种基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置。单相电能表所处于的台区设置有若干个电压采集设备和若干个单相电能表；电压采集设备划分为目标数量的设备分簇；设备分簇包括标记电压采集设备。如图7所示，基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置包括：
[0149]
聚类模块710，用于以三倍的目标数量为分簇数，基于标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行层次聚类，得到对应有相位类别的电表设备分簇。
[0150]
数据确定模块720，用于确定任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据。其中，目标设备分簇为电表设备分簇中的标记电压采集设备所在的设备分簇。
[0151]
连接确定模块730，用于根据任一电表设备分簇对应的相位类别上的相关数据，确定电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在任一电表设备分簇对应的相位类别上的连接关系。
[0152]
在本说明书的一些实施例中，电压采集设备包括位于一级节点上的主电压采集设备和位于二级节点上的电压采集设备。基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置还包括：矩阵确定模块，用于基于电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，得到采集设备相关矩阵。第二聚类模块，用于对采集设备相关矩阵进行聚类处理，确定目标数量的设备分簇。标记电压采集设备确定模块，用于针对任一设备分簇，根据主电压采集设备采集的三相电压数据与所述任一设备分簇中的电压采集设备采集的三相电压数据进行相关性计算，将最大相关系数对应的电压采集设备确定为标记电压采集设备。
[0153]
在本说明书的一些实施例中，第二聚类模块具体用于采用亲和传播算法或轮廓系数法对采集设备相关矩阵进行聚类，得到设备分簇和设备分簇的分簇数。其中，设备分簇的分簇数用作目标数量。
[0154]
在本说明书的一些实施例中，聚类模块710具体用于基于标记电压采集设备采集
的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据，确定标记电压采集设备与所述单相电能表之间的等效距离矩阵；以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到电表设备分簇；其中，电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备位于同一分支上；将电表设备分簇中的标记电压采集设备的相位作为电表设备分簇所对应的相位类别。
[0155]
在本说明书的一些实施例中，聚类模块710还具体用于根据标记电压采集设备采集的标记电压数据、单相电能表采集的电表电压数据进行相关性计算，得到标记电压采集设备与单相电能表之间的相关系数矩阵；根据预设数值与相关系数矩阵中元素的差值，确定等效距离矩阵。
[0156]
在本说明书的一些实施例中，聚类模块710还具体用于以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到若干个初步分簇；若初步分簇中包括多个标记电压采集设备，则对包括多个标记电压采集设备的初步分簇重新进行层次聚类，直至得到的分簇中只包括一个标记电压采集设备；将包括一个标记电压采集设备的初步分簇以及重新层次聚类后得到的包括一个标记电压采集设备的分簇确定为电表设备分簇。
[0157]
在本说明书的一些实施例中，聚类模块710还具体用于以三倍的目标数量为分簇数，基于等效距离矩阵对单相电能表和标记电压采集设备进行层级聚类，得到若干个初步分簇；若初步分簇中不包括任一个标记电压采集设备，则将不包括任一个标记电压采集设备的初步分簇中所包括的单相电能表重新划分至不包括任一个所述标记电压采集设备的初步分簇之外的其他分簇中，得到电表设备分簇。
[0158]
在本说明书的一些实施例中，数据确定模块720具体用于基于任一电表设备分簇中的a相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的a相电压数据，确定a相上的相关数据；基于任一电表设备分簇中的b相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的b相电压数据，确定b相上的相关数据；基于任一电表设备分簇中的c相电表的采集的电表电压数据、目标设备分簇中的电压采集设备的c相电压数据，确定c相上的相关数据。
[0159]
在本说明书的一些实施例中，连接确定模块730还具体用于在a相上相关数据中确定a相电表对应的a相最大相关系数，将a相电表连接在a相最大相关系数对应的电压采集设备的a相上；在b相上相关数据中确定b相电表对应的b相最大相关系数，将b相电表连接在b相最大相关系数对应的电压采集设备的b相上；在c相上相关数据中确定c相电表对应的c相最大相关系数，将c相电表连接在c相最大相关系数对应的电压采集设备的c相上。
[0160]
根据本说明书实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置，电压采集设备划分为目标数量的设备分簇，位于同一设备分簇中的电压采集设备为台区中处于同一分支线上的电压采集设备。以三倍的目标数量作为分簇数，根据设备分簇中的标记电压采集设备采集的标记电压数据和单向电表采集的电表电压数据进行层次聚类，可得到三倍的目标数量的电表设备分簇。电表设备分簇中所包括的标记电压采集设备的相位为电表设备分簇所对应的相位类别。计算任一电表设备分簇中的单相电能表与目标设备分簇中的电压采集设备在该电表设备分簇所对应的相位类别上的相关数据，根据相关数据可确定出单相电能表在对应相位类别上与电压采集设备的连接关系。本说明书实施例首先基于层
次聚类确定出单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高了对单相电能表的连接关系的识别率。
[0161]
需要指出的是，上述对基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法的实施例和有益效果的解释说明，也适应本发明实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别装置，为避免冗余，在此不作详细展开。
[0162]
对应上述实施例，本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序，该基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序被处理器执行时实现上述实施例的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法。
[0163]
根据本说明书实施例的计算机可读存储介质，在基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序被处理器执行时，首先基于层次聚类确定出单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高了对单相电能表的连接关系的识别率。
[0164]
对应上述实施例，本发明的实施例还提供了一种电子设备。
[0165]
图8是根据本发明一个实施例的电子设备的结构框图，如图8所示，该电子设备800包括存储器802、处理器804及存储在存储器802上并可在处理器804上运行的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序806，处理器804执行基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序806时，实现前述的基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别方法。
[0166]
根据本说明书实施例的电子设备，在处理器执行基于层次聚类的单相电能表拓扑识别和相位识别程序时，首先基于层次聚类确定出单相电能表所在分支和所属相位，然后基于同相最大相关性确定单相电能表与表箱之间的连接关系，通过提高拓扑网络的细粒度来提高了对单相电能表的连接关系的识别率。
[0167]
需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
[0168]
应当理解，本说明书的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软
件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0169]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0170]
在本说明书的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本说明书和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本说明书的限制。
[0171]
此外，本说明书实施例中所使用的“第一”、“第二”等术语，仅用于描述目的，而不可以理解为指示或者暗示相对重要性，或者隐含指明本实施例中所指示的技术特征数量。由此，本说明书实施例中限定有“第一”、“第二”等术语的特征，可以明确或者隐含地表示该实施例中包括至少一个该特征。在本说明书的描述中，词语“多个”的含义是至少两个或者两个及以上，例如两个、三个、四个等，除非实施例中另有明确具体的限定。
[0172]
在本说明书中，除非实施例中另有明确的相关规定或者限定，否则实施例中出现的术语“安装”、“相连”、“连接”和“固定”等应做广义理解，例如，连接可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体，可以理解的，也可以是机械连接、电连接等；当然，还可以是直接相连，或者通过中间媒介进行间接连接，或者可以是两个元件内部的连通，或者两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，能够根据具体的实施情况理解上述术语在本说明书中的具体含义。
[0173]
在本说明书中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0174]
尽管上面已经示出和描述了本说明书的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性地示例性地，不能理解为对本说明书的限制，本领域的普通技术人员在本说明书的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。