一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，包括以下步骤：数据采集，数据分析，数据互操作。本发明专利技术基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，融合了用电信息采集、电力营销应用业务、地理信息、园区能源管理、楼宇能源管理等系统的基础数据和运行数据，基于数据相似原理的充分挖掘各系统之间的数据关系，算法简单，编程容易实现，具有较高的可靠性、稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统信息
，具体涉及一种基于数据特征分析的低压配电 系统拓扑自动识别方法。
技术介绍
低压配电系统拓扑自动识别方法实质上就是计算园区、小区、楼宇内各电气设备 的连接关系，并用一定的方式把这些连接关系进行存储。拓扑分析在低压配电系统线损计 算、节能分析中处于十分重要的位置。 由于低压配电系统的地理信息系统（GIS)定位为设备管理系统，数据的更新维护 采用多用户分布方式，很难保证同一时间断面上数据的一致性，无法完全反映电网真实状 〇 现有技术主要通过对GIS系统中的拓扑数据进行分析、优化算法，以提高拓扑的 准确性，如深度优先搜索法，广度优先搜索法等。但都是从自身系统出发解决自身问题，不 能间接的通过第三方的形式检验自己的准确性。 随着物联网智能传感、计算机网络通信和自动化技术的飞速发展，园区、小区、楼 宇安装了大量智能传感设备，并与之相配套建立了数据采集和监测系统，沉淀了大量数据。 通过对这些系统数据的融合、分析，能够实现数据的增值。本专利技术正是在此多平台提供数据 的基础上提出。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供， 融合用电信息采集、电力营销应用业务、地理信息、园区能源管理、楼宇能源管理等系统的 基础数据和运行数据，充分挖掘各系统之间的数据关系。 为了实现上述专利技术目的，本专利技术采取如下技术方案： 本专利技术提供，该方法包 括以下步骤： (1)数据采集； (2)数据分析； ⑶数据互操作。 所述数据采集频率为48点以上/周波、数据存储频率为96点以上/日。 所述数据分析包括数据贴近度计算、同一时间断面低压配电系统运行数据变化趋 势特征分析、数据离群点特征分析。 所述数据贴近度计算包括抽取每日电压、有功功率、有功电量曲线，计算曲线贴近 度及部分敏感变化贴近度，按照贴近度排序，把贴近度〇. 1的曲线列入待判定集。 所述同一时间断面低压配电系统运行数据变化趋势特征分析包括抽取每日电压、 有功功率、有功电量曲线，计算选定时间断面数据对时间增加量，按照计算结果进行趋势判 定，把趋势变化异常的曲线列入待判定集。 所述数据离群点特征分析包括抽取每日有功电量曲线，计算选定时间断面数据对 时间增加量，按照计算结果进行变化量快速增减或振荡指标判断，把变化量快速增减或振 荡的曲线列入待判定集。 所述步骤（1)和所述步骤（2)具体实现如下： (1)提取数据特征【主权项】1. ，其特征在于，所述方法 包括以下步骤： (1) 数据采集； (2) 数据分析； (3)数据互操作。2. 根据权利要求1所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述数据采集频率为48点以上/周波、数据存储频率为96点以上/日。3.根据权利要求1所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述数据分析包括数据贴近度计算、同一时间断面低压配电系统运行数据变化趋 势特征分析、数据离群点特征分析。4.根据权利要求3所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述数据贴近度计算包括抽取每日电压、有功功率、有功电量曲线，计算曲线贴近 度及部分敏感变化贴近度，按照贴近度排序，把贴近度〇. 1的曲线列入待判定集。5.根据权利要求3所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述同一时间断面低压配电系统运行数据变化趋势特征分析包括抽取每日电压、 有功功率、有功电量曲线，计算选定时间断面数据对时间增加量，按照计算结果进行趋势判 定，把趋势变化异常的曲线列入待判定集。6. 根据权利要求3所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述数据离群点特征分析包括抽取每日有功电量曲线，计算选定时间断面数据对 时间增加量，按照计算结果进行变化量快速增减或振荡指标判断，把变化量快速增减或振 荡的曲线列入待判定集。7.根据权利要求2所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述数据采集具体实现如下： (1)通过下式分别提取数据特征RpRjPRC1:式中：Rj为经典域物元；j是评价等级的个数；Pj为第j个分析评价等级；Ci，C2, ...，Cn 为Pj的n个不同特征；vij，v2j，. . .，Vnj分别是Pj对应于ci，c2, . . .，cn的取值范围，即经典 域；a。.和bu为V^的取值边界；式中：Rp为评价对象等级全体的物元；P为分析评价对象等级的全体；vlp，V2p，…，Vnp 分别是P对应于Cl，C2，…，cn的取值范围，即节域；式中：R(l为待评对象的物元；P (I是分析评价对象的指标；v i，V2，…，别是P 关于 C1, C2，…，Cn的实测数据； (2)通过下式对待分析对象的经典域物元&进行规格化处理，可得：式中：R' j规格化的经典域物元；V' u规格化后的P」对应于c p c2,. . .，Cn取值范围； 通过下式对待评对象&进行规格化处理，可得：8.根据权利要求3所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述数据分析具体实现如下： (1) 通过下式的贴近度函数计算贴近度：式中：Nj(Ptl)为为待评对象Ptl的贴近度；《^为待评价指标的权重；n为评价指标的个数； D为待评对象物元Rtl与规格化后的经典域物元R'」之间的距离； (2) 数据特征等级评估 由Nr (Ptl) =max(Nj(Pci))可得待评对象属于j'等级；j'为最接近待评价物元的评价 等级； (3) 数据特征变化趋势分析 在数据归一化的基础上，计算同一时间断面供电电源点和负荷监测点数据对时间增 量，计算公式是： AU= / A T (7) 式中，U表示每日电压、有功功率、有功电量曲线3种电气量，计算完成后判断其变化趋 势，如变化趋势一致则表示应属于同一电气回路，否则列入待判别回路；T为时间；A T为时 间增量； (4)数据离群点的时间位置分析 通过对离群点分析判断曲线相似性，判别方法是数据对时间增量越限值来判断。9. 根据权利要求1所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特 征在于，所述数据互操作通过TCP/IP、WebService及ESB实现低压配电系统拓扑识别信息 交换和服务。10. 根据权利要求1所述的基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其 特征在于，所述数据采集包括对用电信息采集系统、电力营销应用业务系统、地理信息系 统、园区能源管理系统、楼宇能源管理系统的基础数据和运行数据的采集。【专利摘要】本专利技术提供，包括以下步骤：数据采集，数据分析，数据互操作。本专利技术基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，融合了用电信息采集、电力营销应用业务、地理信息、园区能源管理、楼宇能源管理等系统的基础数据和运行数据，基于数据相似原理的充分挖掘各系统之间的数据关系，算法简单，编程容易实现，具有较高的可靠性、稳定性。【IPC分类】G06F17-30, G06Q50-06【公开号】CN104820956【申请号】CN201510260815【专利技术人】田世明, 卜凡鹏, 郭亮, 朱伟义, 潘明明, 李 杰 【申请人】中国电力科学研究院,本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据特征分析的低压配电系统拓扑自动识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)数据采集；(2)数据分析；(3)数据互操作。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田世明，卜凡鹏，郭亮，朱伟义，潘明明，李杰，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，国网山东省电力公司，
类型：发明
国别省市：北京;11