本发明涉及配电网的优化技术领域，具体涉及一种主动配电网量测设备关键部署位置的识别方法。
背景技术：
分布式电源、储能系统以及电动汽车等可控负荷的接入，对传统电网的潮流分布、电能质量、继电保护和系统规划都产生了巨大的影响，这促使传统配电网逐步向多电源、弱环状拓扑结构的主动配电网转变，这种转变要求能够快速、准确地监测系统的实时运行状态，从而使得对系统的实时监测变得越来越重要。目前除了传统的ftu等量测设备外，同步相量测量设备、微型同步相量测量设备、智能电表等量测设备也开始在配电网中部署，但考虑到经济因数和技术可行性，这些设备不适合大规模全面部署，因此如何确定量测设备在主动配电网中最佳的部署位置成为配电网技术领域需解决的问题。
目前的主要办法都是通过优化算法或智能算法来确定量测设备的配置位置，或利用工程人员经验建立的专家系统识别位置。但这些都需要知道配电系统的运行方式、状态数据、网络拓扑结构，但分布式电源或电动汽车的接入与脱网，都有一定的随机性，使得主动配电网拓扑结构灵活，系统运行状态不确定性增强，即使有经验的人员也无法对关键位置做准确的定位。配网系统实际运行时会有大量的量测数据被保留，但并不是所有的数据都能反映系统的运行状态，因此不加选择性的保留量测数据会增加长期运行的成本。另外量测数据中也包含了反映系统运行状态的信息，但如何将这些信息提取出并用于量测设备的部署位置选择或识别方面国内还缺乏相关的办法。
技术实现要素：
为了解决上述技术问题中的不足，本发明的目的在于：提供一种主动配电网量测设备关键部署位置的识别方法，在不需要太多系统运行状态和精确网络拓扑的情况下从目前现有的量测数据中提取关键信息，并利用信息找到量测装置部署的最佳位置。
本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为：
所述主动配电网量测设备关键部署位置的识别方法，包括以下步骤：
a、利用系统以基准负荷运行时的变量监测数据建立初始样本矩阵
b、对样本矩阵
式中，xij为标准化后矩阵x的第i行第j列元素，
utvu＝λ(2)
式中，u为正交矩阵；v∈rm×m为标准化后的矩阵x的对称关联矩阵；λ为对称关联矩阵v的特征值λi,i＝1,…,m所构成的对角矩阵，且满足λ1≥…≥λm；特征值λi表征了在主元变换过程中每个变量所保留信息量的程度，即主元的采样方差；
主元矩阵p∈rm×n可表示为：
式中，特征矢量矩阵q的列矢量形式为[f1，…，fm]是与对称关联矩阵v的特征值相对应的特征矢量；
式中，||fi||2为2范数，i为单位矩阵，qi表示第i个主元；
d、计算主元方差的贡献率vei，具体的采用下式：
式中，tr(v)表示求矩阵的迹，即矩阵对角元素之和；
e、计算累计方差的贡献率cve，具体的采用下式：
f、重构监测变量yi，具体的采用下式：
式中，x为负荷波动时的监测变量，vj为与第i个变量相对应的列向量，其满足
重构的监测变量yi对t2统计量
式中
等式(8)对θi求导且令其等于零,
可得到如下的等式：
式中，
将θi代入式(7)得到
g、计算监测变量xi对t2统计量的重构贡献度
其中，ρii是ptλ-1p的第i个对角元素；
而重构贡献率的控制限为：
式中，
所有变量的重构贡献统计量可以视为各变量重构贡献统计量之和，即
各变量的重构贡献度的控制限之和为：
h、计算节点相对贡献度，第k节点的贡献度为该节点对应变量重构贡献度之和，即
式中，l为该节点监测的变量数；
所定义的变量对统计量的贡献控制限度形式，节点重构贡献控制限度为：
hucl＝μ+as(16)
式中，μ和s分别表示第k节点的贡献度
i、判断相对贡献度是否大于1，如大于1，则该节点为关键节点。
进一步优选，为了保证计算的精度，累计方差贡献率cve≥0.995，从而确定应选取的主元个数。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、只需要利用日常的量测数据就可以完成对于部署关键位置的选择；
2、完全适用于不同分布式电源多点接入的情况；
3、不需要知道系统接入的分布式电源的种类、位置、数量以及其并网、脱网的时间，便可以实施；
4、只需改造现有主站就可以完成识别功能，不需要额外投入设备，降低了成本；
5、节点相对贡献度设定避免了人为选定阈值对识别效果的影响；
6、实际系统运行是只需监测所选位置的状态就可完成对全网的监测；
7、只需保存本发明选择出来位置的量测数据，从而减少了数据存储的成本。
附图说明
图1本发明流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例做进一步描述：
如图1所示，本发明所述1、一种主动配电网量测设备关键部署位置的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、利用系统以基准负荷运行时的变量监测数据建立初始样本矩阵
b、对样本矩阵
式中，xij为标准化后矩阵x的第i行第j列元素，
c、使用奇异值分解获得特征值对角矩阵λ和特征矢量矩阵q，具体的采用式(2)和式(3)：
utvu＝λ(2)
式中，u为正交矩阵；v∈rm×m为标准化后的矩阵x的对称关联矩阵；λ为对称关联矩阵v的特征值λi,i＝1,…,m所构成的对角矩阵，且满足λ1≥…≥λm；特征值λi表征了在主元变换过程中每个变量所保留信息量的程度，即主元的采样方差；
主元矩阵p∈rm×n可表示为：
式中，特征矢量矩阵q的列矢量形式为[f1，…，fm]是与对称关联矩阵v的特征值相对应的特征矢量；
式中，||fi||2为2范数，i为单位矩阵，qi表示第i个主元；
d、计算主元方差的贡献率vei，具体的采用下式：
式中，tr(v)表示求矩阵的迹，即矩阵对角元素之和；
e、计算累计方差的贡献率cve，具体的采用下式：
为了保证计算的精度，累计方差贡献率cve≥0.995，从而确定应选取的主元个数；
f、重构监测变量yi，具体的采用下式：
式中，x为负荷波动时的监测变量，
重构的监测变量yi对t2统计量
式中
等式(8)对θi求导且令其等于零,
可得到如下的等式：
式中，
将θi代入式(7)得到
g、计算监测变量xi对t2统计量的重构贡献度
其中，ρii是ptλ-1p的第i个对角元素；
而重构贡献率的控制限为：
式中，
所有变量的重构贡献统计量可以视为各变量重构贡献统计量之和，即
各变量的重构贡献度的控制限之和为：
h、计算节点相对贡献度，第k节点的贡献度为该节点对应变量重构贡献度之和，即
式中，l为该节点监测的变量数；
所定义的变量对统计量的贡献控制限度形式，节点重构贡献控制限度为：
hucl＝μ+as(16)
式中，μ和s分别表示第k节点的贡献度
i、判断相对贡献度是否大于1，如大于1，则该节点为关键节点。