一种低压台区线路拓扑识别方法及装置与流程

1.本发明涉及台区线路拓扑结构识别技术领域，尤其涉及一种低压台区线路拓扑识别方法及装置。


背景技术：

2.现有技术中，低压台区线路拓扑的识别常用方法包括如下几种：(1)根据现场环境、档案信息等人工推断台区线路拓扑，该方法是最原始的方法，效率较低、需要大量人工、并且识别精度也不高，不适用于广泛推广。(2) 通过在控制模块中放入gps芯片，从而实现线路拓扑识别的目的，该方法需要改的sta等模块，推广成本高。(3)改动sta模块，在其中添加载波信号发生装置，使得sta模块可以发出特定的信号，从而判断出台区的线路拓扑关系，该方法也是需要对sta进行改动，推广成本高。
3.综上所述，现有技术中的低压台区线路拓扑识别方案都需要改动sta，推广实现成本较高，对整个系统的改动较大。


技术实现要素：

4.基于现有技术的上述情况，本发明的目的在于提供一种低压台区线路拓扑识别方法及装置，该方法在原有的低压台区电网采集系统的基础上，通过拓扑识别方法的运用，无需额外添加硬件，就可以识别出台区线路拓扑，相比于现有技术中的台区线路拓扑识别方案，成本更低，更适合大规模推广。
5.为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种低压台区线路拓扑识别方法，包括步骤：
6.根据表箱间的信号强度衰减情况，进行分支识别；
7.判断表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件，当表箱间信号强度衰减情况满足信号强度衰减条件时，采用基于信号强度衰减的识别方法对分支下表箱进行识别；当表箱间信号强度衰减情况不满足信号强度衰减条件时，采用基于机器学习的识别方法对分支下表箱进行识别；
8.基于所述分支识别和表箱识别的结果，对各分支下表箱的顺序进行识别。
9.进一步的，所述根据表箱间的信号强度衰减情况，进行分支识别，包括：
10.当两个表箱之间的衰减值≤s时，认定该两个表箱为邻居；
11.统计台区内每个表箱的邻居的集合a(a1,a2，
……
,an)和每个集合a内元素个数集合a(a1,a2,
……
,an)；
12.分析集合a，将个数相同的a累加存在r里，r1表示集合a中元素为1的个数，r2表示集合a中元素为2的个数
……r10
表示集合a中元素为10的个数，r
11
表示集合a中元素大于10的个数；
13.计算多表表箱占比rate：
14.rate＝(n
–
r1
–
r2)/n；
15.当rate》r
thd
时，进行下一步骤，当rate≤r
thd
时，s＝s+1，并重复以上各步骤；
16.将每个集合a中的元素相互取交集，得到m个集合b(b1b2,
…
,bm)，集合 b即为分支识别的结果；
17.其中，n为待识别台区的表箱个数，s为衰减值阈值，r
thd
为多表箱占比的经验值。
18.进一步的，所述判断表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件，包括：
19.设s＝1，计算得到r1和r2；
20.若2*r2≤n
–
r1时，则表箱间信号强度衰减情况满足信号强度衰减条件；
21.若2*r2》n
–
r1时，则表箱间信号强度衰减情况不满足信号强度衰减条件。
22.进一步的，所述采用基于信号强度衰减的识别方法对分支下表箱进行识别，包括：
23.获取待识别分支下，每个表箱的邻居的集合a和每个集合a内元素个数集合a；
24.当a中有大于1的元素出现时，进行下一步骤；否则s＝s+1，并重复以上各步骤；
25.s＝s+sj，并重复以上各步骤；
26.将每个集合a中的元素相互取交集，得到多个集合b，集合b为该分支下的表箱识别情况；
27.其中，sj为衰减经验值；
28.进一步的，所述采用基于机器学习的识别方法对分支下表箱进行识别，包括：
29.求取两个表箱间多元线性回归公式的特征值；
30.选取多组同一表箱和不同表箱的特征值作为模型；
31.求取该特征值和模型中的每组特征值的欧式距离；
32.将该欧式距离排序，取最小的3个，当3个欧式距离代表的同表箱的特征值组多，则待识别的结果就是同表箱。
33.进一步的，所述多元线性回归公式包括以下公式：
[0034][0035]
其中，式中u为表箱电压、i为表箱电流，上角标为i时刻，下角标为所属表箱1或表箱2，x和r表示阻抗，下角标r和x分别表示实部电流和虚部电流。
[0036]
进一步的，所述对各分支下表箱的顺序进行识别，包括：
[0037]
获取该分支下各表箱的集合a；
[0038]
如果集合a中首次出现了该分支外的表箱，将该集合a对应的表箱作为该分支内第一个表箱，并将该表箱标记为p，并进行下一步骤；否则s＝s+1，并重复以上各步骤；
[0039]
通过比较p内表箱和分支内其他表箱的衰减值，寻找离p最近的表箱，并将该表箱标记为p；
[0040]
如果p为分支内最后标记的表箱，则结束，否则重复上一个步骤。
[0041]
根据本发明的另一个方面，提供了一种低压台区线路拓扑识别装置，包括分支识别模块、表箱识别方法选择模块、表箱识别模块、以及表箱顺序识别模块；其中，
[0042]
所述分支识别模块，根据表箱间的信号强度衰减情况，进行分支识别；
[0043]
所述表箱识别方法选择模块，判断表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件对表箱识别方法进行选择；
[0044]
所述表箱识别模块，当表箱间信号强度衰减情况满足信号强度衰减条件时，采用基于信号强度衰减的识别方法对分支下表箱进行识别；当表箱间信号强度衰减情况不满足
信号强度衰减条件时，采用基于机器学习的识别方法对分支下表箱进行识别；
[0045]
所述表箱顺序识别模块，基于所述分支识别和表箱识别的结果，对各分支下表箱的顺序进行识别。
[0046]
进一步的，所述分支识别模块，根据表箱间的信号强度衰减情况，进行分支识别，包括：
[0047]
当两个表箱之间的衰减值≤s时，认定该两个表箱为邻居；
[0048]
统计台区内每个表箱的邻居的集合a(a1,a2，
……
,an)和每个集合a内元素个数集合a(a1,a2,
……
,an)；
[0049]
分析集合a，将个数相同的a累加存在r里，r1表示集合a中元素为1的个数，r2表示集合a中元素为2的个数
……r10
表示集合a中元素为10的个数，r
11
表示集合a中元素大于10的个数；
[0050]
计算多表表箱占比rate：
[0051]
rate＝(n
–
r1
–
r2)/n；
[0052]
当rate》r
thd
时，进行下一步骤，当rate≤r
thd
时，s＝s+1，并重复以上各步骤；
[0053]
将每个集合a中的元素相互取交集，得到m个集合b(b1b2,
…
,bm)，集合 b即为分支判断的结果；
[0054]
其中，n为待识别台区的表箱个数，s为衰减值阈值，r
thd
为多表箱占比的经验值。
[0055]
根据本发明的第三个方面，提供了一种低压台区电网采集系统，包括主站、集中器、以及多个智能电表；其中，
[0056]
所述主站通过无线通信网络与集中器之间进行数据传输；
[0057]
所述集中器中包括cco，集中器分别与电力线的a、b、c相电力线以及零线连接，以对交流线路的三相进行控制，并采用如权利要求1-7中任意一项所述的方法，对低压台区线路拓扑进行识别；
[0058]
每个智能电表中包括sta，各个所述sta与集中器中的cco进行通信，以向cco传输数据。
[0059]
综上所述，本发明提供了一种低压台区线路拓扑识别方法及装置、以及低压台区电网采集系统，在该线路拓扑识别方法中，基于两个表箱之间的衰减值对拓扑进行识别，首先进行分支识别，然后根据表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件来选择采用基于信号强度衰减的识别方法或者基于机器学习的识别方法对分支下表箱进行识别，最后基于所述分支识别和表箱识别的结果，对各分支下表箱的顺序进行识别。本发明提供的该识别方法及装置，可以基于原有的低压台区电网采集系统，通过相关方法的计算，就可实现低压台区线路拓扑识别功能，而无需对硬件系统进行改造，识别精度高，实现成本低，相比于现有技术中的台区线路拓扑识别方案，更适合大规模推广应用。
附图说明
[0060]
图1是本发明低压台区电网采集系统的结构示意图；
[0061]
图2是本发明低压台区线路拓扑识别方法的流程图；
[0062]
图3是本发明低压台区线路拓扑识别方法中分支识别的流程图；
[0063]
图4是某台区的电气线路结构示意图；
[0064]
图5是本发明低压台区线路拓扑识别方法中对表箱识别方法进行选择的流程图；
[0065]
图6是本发明低压台区线路拓扑识别方法中基于信号强度衰减对分支下表箱进行识别的流程图；
[0066]
图7是本发明低压台区线路拓扑识别方法中基于机器学习对分支下表箱进行识别的流程图；
[0067]
图8是本发明低压台区线路拓扑识别方法中表箱顺序识别的流程图；
[0068]
图9是本发明低压台区线路拓扑识别装置的构成框图。
具体实施方式
[0069]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
[0070]
下面对结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。根据本发明的一个实施例，提供了一种低压台区电网采集系统，该系统的结构示意图如图1所示，包括主站、集中器、以及多个智能电表。其中，主站可以通过无线通信网络与集中器之间进行数据传输，例如4g网络。集中器中包括中央协调器 cco(以下简称“cco”)，集中器分别与电力线的a、b、c相电力线以及零线连接，以对交流线路的三相进行控制。每个智能电表中包括站点sta(以下简称“sta”)，并且与三相交流线路的任意一项以及零线相连接，各个所述sta 与集中器中的cco进行通信，以向cco传输数据。cco接收到的数据分为两种，一种是sta上报的和其他sta的信号强度衰减数据，另一种是每个智能电表在某个过零点ntb下采集到的电压、电流和功率因数等数据。该系统通过电力载波，将电表间的信号强度和电表的电压、电流等信息，利用sta传给cco，从而让cco实现相关算法计算，然后cco将计算结果通过4g传输给主站。由于表箱间的信号强度衰减和表箱内负载、表箱间距离有关，从而本发明提出通过利用上述采集的数据，分析信号强度衰减特性，分别进行分支判断、表箱判断和表箱顺序判断。cco在处理这些信息时，是分相线处理的，先对a、b和c相的某一个相线进行判断，判断完其中一个相线后，再来判断其他相线。从而根据本发明提供的技术方案，可以在不需要对该电网采集系统的硬件进行改变的情况下能够对低压台区线路的拓扑进行识别。
[0071]
根据本发明的另一个实施例，提供了一种低压台区线路拓扑识别方法，该识别方法的流程图如图2所示，包括如下步骤：
[0072]
根据表箱间的信号强度衰减情况，进行分支识别，分支识别的流程图如图 3所示，分支识别可以按照以下步骤进行：
[0073]
首先设待判断的台区的某个相线的表箱个数为n，s为衰减值阈值，将s 取值为最小的衰减值，先从最小的衰减值s开始，它是全台区内表与表衰减可以采集到的最小值，当两个表箱之间的衰减值≤s时，认定该两个表箱为邻居。
[0074]
统计台区内每个表箱的邻居的集合a(a1,a2，
……
,an)和每个集合a内元素个数集合a(a1,a2,
……
,an)；分析集合a，将个数相同的a累加存在r里， r1表示集合a中元素为1的个数，r2表示集合a中元素为2的个数
……r10
表示集合a中元素为10的个数，r
11
表示集合a中元素大于10的个数。
[0075]
计算多表表箱占比rate：
[0076]
rate＝(n
–
r1
–
r2)/n；
[0077]
当rate》r
thd
时，进行下一步骤，当rate≤r
thd
时，s＝s+1，并重复以上各步骤；其中，r
thd
为多表箱占比的经验值，通常来说，r
thd
可以取0.6，也就是说，当多表箱占比小于或等于预定的经验值时，增加衰减值阈值s，并重新进行识别。该分支识别的过程为判断是否达标的步骤，该达标的标准是要每个表箱的邻居数目比较多时，例如每个表箱的邻居数目超过表箱里表的数目时，即达到要求。
[0078]
将每个集合a中的元素相互取交集，得到m个集合b(b1b2,
…
,bm)，集合 b即为分支判断的结果。
[0079]
下面选取一种小区类型的台区来举例说明，如图4所示，图4为某台区的电气线路结构示意图，在该台区中一共有两栋楼，从变压器出来的电线进入了配电室，然后进入了分支箱，从分支箱引出了四个总线，分别进入了两栋楼的3到8层和9到11层。从图4中可以看出，在1栋楼中，两个分支距离最近的表是9层的表和3层的表，而9层表和3层表的电线距离远大于同分支的上下楼层的电线距离(如3层的表和4层的表)。假设9层和3层的表的衰减值为x，同一个表箱内的衰减值为x，当将衰减值大于x的表组成邻居集合时，那么集合内的元素就会包含同分支上下楼层的表，故当选取的衰减值s大于x，并且小于x时，每个表的邻居相互取交集的结果就是分支的结果。找到衰减s的方法如上文所述，在此不再赘述。
[0080]
判断表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件，并依据该判断结果对表箱识别方法进行选择。判断表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件，根据表箱间信号强度的衰减情况来对表箱识别方法进行选择的流程图如图5所示，可以按照如下步骤进行：
[0081]
设衰减值阈值s＝1，当两个表箱之间的衰减值≤s时，认定该两个表箱为邻居。统计台区内每个表箱的邻居的集合a(a1,a2，
……
,an)和每个集合a 内元素个数集合a(a1,a2,
……
,an)；分析集合a，将个数相同的a累加存在r 里，r1表示集合a中元素为1的个数，r2表示集合a中元素为2的个数
……ꢀr10
表示集合a中元素为10的个数，r
11
表示集合a中元素大于10的个数。
[0082]
若2*r2≤n
–
r1时，则表箱间信号强度衰减情况满足信号强度衰减条件；若2*r2》n
–
r1时，则表箱间信号强度衰减情况不满足信号强度衰减条件。也就是说，当通过衰减特性分析，发现该台区属于基于信号强度衰减的表箱判断不容易处理的情形时，采用基于机器学习的表箱判断来进行表箱判断。通过对于判断表箱方法的选择，解决了用基于机器学习的表箱判断在表箱负载小时，基于信号强度衰减的表箱判断结果不准确的问题。
[0083]
采用基于信号强度衰减的判断方法对分支下表箱进行识别，其基本原理和分支判断原理类似，通过找到一个衰减值，在该衰减值下，表箱内的表的邻居数目要小于表箱的表数目，即可以做出识别，该方法的流程图如图6所示，具体可以采用如下步骤：
[0084]
在已经识别出分支结果的前提下，将s取值为最小的衰减值，当两个表箱之间的衰减值≤s时，认定该两个表箱为邻居。统计台区内每个表箱的邻居的集合a(a1,a2，
……
,an)和每个集合a内元素个数集合a(a1,a2,
……
,an)。判断表箱的情况是以分支为单位进行判断的，在待需要判断的分支下，求取每个表的邻居的集合a和每个集合内元素个数a。
[0085]
当a中有大于1的元素出现时，进行下一步骤；否则s＝s+1，并重复以上各步骤。
[0086]
将衰减值阈值s加上一个衰减经验值sj，得到新的衰减值阈值s，即s＝s+sj， sj可以取成4，并重复以上各步骤；
[0087]
将每个集合a中的元素相互取交集，得到多个集合b，集合b为该分支下的表箱判断情况。
[0088]
采用基于机器学习的识别方法对分支下表箱进行识别，其就是利用台区线路拓扑识别常用的多元线性回归的方法，利用两个电表间的同时刻的电压、电流和功率因数，来求出特征值。该方法的流程图如图7所示。其中，多元线性回归的公式如下：
[0089][0090]
式中电压u、电流i的上角标为i时刻，下角标为所属电表1或电表2， x和r代表着阻抗，下角标r和x分别代表着实部电流和虚部电流。利用常规的方法求出两两电表的特征值，再来选取多组同一表箱和不同表箱的特征值当做模型。具体过程是当有新的两个电表的电压、电流和功率因数数据时，先利用多元线性回归求出两该电表间的特征值，再求出该组特征值和模型里的每组特征值的欧式距离，将这个距离排序，取最小的3个，当3个里同表箱的特征值组多，那么待判断的结果就是同表箱，反之亦然。在利用基于机器学习的方法进行表箱判断时，就是将需要判断两个电表的特征值代入，就可得出两个表是否为同一个表箱的推断。
[0091]
基于所述分支识别和表箱识别的结果，对各分支下表箱的顺序进行识别，识别过程的流程图如图8所示，可以采用如下步骤进行：
[0092]
在已经识别出分支结果的前提下，将s取值为最小的衰减值，当两个表箱之间的衰减值≤s时，认定该两个表箱为邻居。统计台区内每个表箱的邻居的集合a(a1,a2，
……
,an)和每个集合a内元素个数集合a(a1,a2,
……
,an)。
[0093]
对集合a进行分析，如果集合a中首次出现了该分支外的表箱，将该集合 a对应的表箱作为该分支内第一个表箱，并将该表箱标记为p，并进行下一步骤；否则s＝s+1，并重复以上各步骤；
[0094]
通过比较p内表箱和分支内其他表箱的衰减值，寻找离p最近的表箱，并将该表箱标记为p；
[0095]
如果p为分支内最后标记的表箱，则结束，否则重复上一个步骤，继续寻找距离最近的表箱。
[0096]
根据本发明的第三个实施例，提供了一种低压台区线路拓扑识别装置，该装置的构成框图如图9所示，该装置包括分支识别模块、表箱识别方法选择模块、表箱识别模块、以及表箱顺序识别模块。
[0097]
分支识别模块，根据表箱间的信号强度衰减情况，进行分支识别。
[0098]
表箱识别方法选择模块，判断表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件对表箱识别方法进行选择。
[0099]
表箱识别模块，当表箱间信号强度衰减情况满足信号强度衰减条件时，采用基于信号强度衰减的识别方法对分支下表箱进行识别；当表箱间信号强度衰减情况不满足信号强度衰减条件时，采用基于机器学习的识别方法对分支下表箱进行识别。
[0100]
表箱顺序识别模块，基于所述分支识别和表箱识别的结果，对各分支下表箱的顺
序进行识别。
[0101]
其中，上述各个模块进行拓扑识别的具体过程与本发明第二个实施例所提供的识别方法的各步骤相同，在此不再一一赘述。
[0102]
综上所述，本发明涉及一种低压台区线路拓扑识别方法及装置、以及低压台区电网采集系统，在该线路拓扑识别方法中，基于两个表箱之间的衰减值对拓扑进行识别，首先进行分支识别，然后根据表箱间信号强度衰减情况是否满足信号强度衰减条件来选择采用基于信号强度衰减的识别方法或者基于机器学习的识别方法对分支下表箱进行识别，最后基于所述分支识别和表箱识别的结果，对各分支下表箱的顺序进行识别。本发明提供的该识别方法及装置，可以基于原有的低压台区电网采集系统，通过相关方法的计算，就可实现低压台区线路拓扑识别功能，而无需对硬件系统进行改造，识别精度高，实现成本低，相比于现有技术中的台区线路拓扑识别方案，更适合大规模推广应用。
[0103]
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。