用于识别电力设备拓扑的方法、装置、存储介质及处理器制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用于识别电力设备拓扑的方法、装置、存储介质及处理器，属于配电网领域。上述方法包括：获取开关设备的电气数据；确定电气数据的密度，其中密度为电气数据在预设邻域半径内的电气数据的数量；根据密度确定高密度集，其中高密度集中的电气数据的密度达到预设阈值；从高密度集中选择初始聚类中心；根据选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，以得到最终的聚类数量；以及根据最终的聚类数量得到开关设备连接的电力设备之间的拓扑关系。采用本发明专利技术的方案可以提高拓扑识别的效率。采用本发明专利技术的方案可以提高拓扑识别的效率。采用本发明专利技术的方案可以提高拓扑识别的效率。

【技术实现步骤摘要】
用于识别电力设备拓扑的方法、装置、存储介质及处理器


[0001]本专利技术涉及配电网
，具体地涉及一种用于识别电力设备拓扑的方法、装置、存储介质及处理器。

技术介绍

[0002]配电网拓扑是对配电网设备、线路以及连接关系的完整描述，是实现配电网智能化应用的重要基础，完整、一致、准确、及时、可靠的配电网拓扑模型及相关数据能够为配电网调度运行、检修、供电服务提升提供关键支撑。在低压台区，用户拓扑网络规划没有统一的标准，许多台区缺乏管辖用户信息，更不清楚用户点之间的拓扑关系。台区用户数量众多、台区内通常拓扑结构、线路复杂，配变台区线路分支多，供电用户范围广，缺乏精确拓扑信息记录，电网拓扑结构的获取一直是供电服务中的难题。
[0003]现有的用于识别电力设备拓扑的方法包括：采用人工在地理信息系统或生产管理系统中进行维护配电网拓扑模型，维护人员拉闸观察和人工描绘的方式记录台区结构。然而，依靠人工手动维护配电网拓扑模型的工作量较大，存在拓扑识别效率低下的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种用于识别电力设备拓扑的方法、装置、存储介质及处理器，以解决现有的用于识别电力设备拓扑的方法存在拓扑识别效率低下的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种用于识别电力设备拓扑的方法，包括：
[0006]获取开关设备的电气数据；
[0007]确定电气数据的密度，其中密度为电气数据在预设邻域半径内的电气数据的数量；
[0008]根据密度确定高密度集，其中高密度集中的电气数据的密度达到预设阈值；
[0009]从高密度集中选择初始聚类中心；
[0010]根据选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，以得到最终的聚类数量；以及
[0011]根据最终的聚类数量得到开关设备连接的电力设备之间的拓扑关系。
[0012]在本专利技术实施例中，根据选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，以得到最终的聚类数量，包括：根据选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数；将当前聚类指数与上一次聚类指数进行比较；在当前聚类指数小于上一次聚类指数的情况下，将与上一次聚类指数对应的初始聚类中心的数量作为最终的聚类数量。
[0013]在本专利技术实施例中，选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，以得到最终的聚类数量，还包括：在当前聚类指数不小于上一次聚类指数的情况下，从高密度集中选择下一个初始聚类中心；根据所有选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数。
[0014]在本专利技术实施例中，初始聚类中心包括第一初始聚类中心和第二初始聚类中心；
从高密度集中选择初始聚类中心，包括：确定高密度集中密度最大的电气数据为第一初始聚类中心；确定高密度集中与第一初始聚类中心距离最远的电气数据为第二初始聚类中心。
[0015]在本专利技术实施例中，聚类指数包括第一聚类指数；根据选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数，包括：确定除第一初始聚类中心和第二初始聚类中心之外的电气数据分别与第一初始聚类中心和第二初始聚类中心的距离；根据距离对除第一初始聚类中心和第二初始聚类中心之外的电气数据进行分类，以得到第一簇类和第二簇类，其中，第一簇类包括第一初始聚类中心，第二簇类包括第二初始聚类中心；根据距离、第一初始聚类中心以及第二初始聚类中心确定第一聚类指数。
[0016]在本专利技术实施例中，初始聚类中心还包括第三初始聚类中心；从高密度集中选择初始聚类中心，还包括：确定高密度集中与第一初始聚类中心和第二初始聚类中心的距离之和最大的电气数据为第三初始聚类中心；聚类指数还包括第二聚类指数；根据选择的初始聚类中心对电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数，包括：确定除第一初始聚类中心、第二初始聚类中心以及第三初始聚类中心之外的电气数据分别与第一初始聚类中心、第二初始聚类中心以及第三初始聚类中心之间的距离；根据距离对除第一初始聚类中心、第二初始聚类中心以及第三初始聚类中心之外的电气数据进行分类，以得到第一簇类、第二簇类以及第三簇类，其中，第一簇类包括第一初始聚类中心，第二簇类包括第二初始聚类中心，第三簇类包括第三初始聚类中心；根据距离、第一初始聚类中心、第二初始聚类中心以及第三初始聚类中心确定第二聚类指数。
[0017]在本专利技术实施例中，从高密度集中选择下一个初始聚类中心包括：确定高密度集中与选择的各初始聚类中心的距离之和最大的电气数据为下一个初始聚类中心。
[0018]在本专利技术实施例中，根据密度确定高密度集包括：根据以下公式(1)确定高密度集：
[0019]D＝{z1,z2,
…
z
m
|z
i
∈X,Density(z
i
)≥M}
ꢀꢀ
(1)
[0020]其中，D为高密度集，M为预设阈值，X为开关设备的电气数据的集合，z
i
为X中达到预设阈值的电气数据，Density(z
i
)为电气数据z
i
的密度，z1,z2,
…
z
m
为高密度集D中的电气数据，m是高密度集的样本个数。
[0021]在本专利技术实施例中，根据距离、第一初始聚类中心、第二初始聚类中心以及第三初始聚类中心确定第二聚类指数包括：根据以下公式(2)确定第二聚类指数：
[0022][0023]其中，n表示初始聚类中心的个数，c
i
,c
j
为初始聚类中心，d(x,c
i
)表示簇类中每个对象对其所属簇类的初始聚类中心的距离，d(c
i
,c
j
)表示初始聚类中心之间的距离，K为此时簇类的个数(其中K≤n)。
[0024]在本专利技术实施例中，在确定电气数据的密度之前，还包括：对电气数据进行预处理，以得到预处理后的电气数据。
[0025]在本专利技术实施例中，对电气数据进行预处理，以得到预处理后的电气数据，包括：
对电气数据进行数据筛选，以得到筛选后的电气数据。
[0026]在本专利技术实施例中，方法还包括：对筛选后的电气数据进行去中心化处理，以得到去中心化处理后的电气数据。
[0027]在本专利技术实施例中，对筛选后的电气数据进行去中心化处理，以得到去中心化处理后的电气数据，包括：确定筛选后的电气数据的平均值；将筛选后的电气数据减去平均值，以得到去中心化处理后的电气数据。
[0028]在本专利技术实施例中，确定筛选后的电气数据的平均值包括：根据以下公式(3)确定筛选后的电气数据的平均值：
[0029][0030]其中，B为数据采集的总次数，y
Aav
为第A个开关设备进行B次数据采集后得到的筛选后的电气数据的平均值，y
A
(t
B
)为第A个开关设备在第B次数据采集得到的筛选后的电气数据。
[0031]在本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于识别电力设备拓扑的方法，其特征在于，包括：获取开关设备的电气数据；确定所述电气数据的密度，其中所述密度为所述电气数据在预设邻域半径内的电气数据的数量；根据所述密度确定高密度集，其中所述高密度集中的电气数据的密度达到预设阈值；从所述高密度集中选择初始聚类中心；根据选择的初始聚类中心对所述电气数据进行聚类，以得到最终的聚类数量；以及根据所述最终的聚类数量得到所述开关设备连接的电力设备之间的拓扑关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据选择的初始聚类中心对所述电气数据进行聚类，以得到最终的聚类数量，包括：根据选择的初始聚类中心对所述电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数；将当前聚类指数与上一次聚类指数进行比较；在所述当前聚类指数小于所述上一次聚类指数的情况下，将与所述上一次聚类指数对应的初始聚类中心的数量作为所述最终的聚类数量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选择的初始聚类中心对所述电气数据进行聚类，以得到最终的聚类数量，还包括：在所述当前聚类指数不小于上一次聚类指数的情况下，从所述高密度集中选择下一个初始聚类中心；根据所有选择的初始聚类中心对所述电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始聚类中心包括第一初始聚类中心和第二初始聚类中心；所述从所述高密度集中选择初始聚类中心，包括：确定所述高密度集中密度最大的电气数据为第一初始聚类中心；确定所述高密度集中与所述第一初始聚类中心距离最远的电气数据为第二初始聚类中心。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述聚类指数包括第一聚类指数；所述根据选择的初始聚类中心对所述电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数，包括：确定除所述第一初始聚类中心和所述第二初始聚类中心之外的电气数据分别与所述第一初始聚类中心和所述第二初始聚类中心的距离；根据所述距离对除所述第一初始聚类中心和所述第二初始聚类中心之外的电气数据进行分类，以得到第一簇类和第二簇类，其中，所述第一簇类包括所述第一初始聚类中心，所述第二簇类包括所述第二初始聚类中心；根据所述距离、所述第一初始聚类中心以及所述第二初始聚类中心确定所述第一聚类指数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始聚类中心还包括第三初始聚类中心；所述从所述高密度集中选择初始聚类中心，还包括：确定所述高密度集中与所述第一初始聚类中心和所述第二初始聚类中心的距离之和最大的电气数据为第三初始聚类中心；所述聚类指数还包括第二聚类指数；所述根据选择的初始聚类中心对所述电气数据进行聚类，并确定对应的聚类指数，包括：确定除所述第一初始聚类中心、所述第二初始聚类中心以及所述第三初始聚类中心之
外的电气数据分别与所述第一初始聚类中心、所述第二初始聚类中心以及所述第三初始聚类中心之间的距离；根据所述距离对除所述第一初始聚类中心、所述第二初始聚类中心以及所述第三初始聚类中心之外的电气数据进行分类，以得到第一簇类、第二簇类以及第三簇类，其中，所述第一簇类包括所述第一初始聚类中心，所述第二簇类包括所述第二初始聚类中心，所述第三簇类包括所述第三初始聚类中心；根据所述距离、所述第一初始聚类中心、所述第二初始聚类中心以及所述第三初始聚类中心确定所述第二聚类指数。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述高密度集中选择下一个初始聚类中心包括：确定所述高密度集中与选择的各初始聚类中心的距离之和最大的电气数据为下一个初始聚类中心。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述密度确定高密度集包括：根据以下公式(1)确定高密度集：D＝{z1,z2,
…
z<...

【专利技术属性】
技术研发人员：程显明，霍超，尹志斌，甄岩，陈文彬，郑利斌，于华东，
申请(专利权)人：国网信息通信产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：