本發(fā)明涉及一種低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法及系統(tǒng)，屬于臺(tái)區(qū)相別辨識(shí)。

背景技術(shù)：

1、在低壓配電網(wǎng)中，臺(tái)區(qū)用戶的相別辨識(shí)是電力系統(tǒng)運(yùn)行與管理中的一項(xiàng)重要任務(wù)。低壓臺(tái)區(qū)通常由三相四線制供電，用戶負(fù)載分布在不同的相線上。準(zhǔn)確識(shí)別用戶所屬的相別對(duì)于實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的精細(xì)化管理具有重要意義。保障臺(tái)區(qū)用戶基礎(chǔ)信息檔案的準(zhǔn)確，是保障臺(tái)區(qū)用戶用電安全，提升臺(tái)區(qū)用戶用電體驗(yàn)的關(guān)鍵。然而，由于臺(tái)區(qū)低壓配電網(wǎng)量大面廣，擴(kuò)接改接的概率很高，且存在一定的隱蔽布線工程，部分用戶的相別信息可能缺失或記錄錯(cuò)誤。傳統(tǒng)的基于人工巡檢或簡單電氣參數(shù)測量的方法效率低下，難以滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。因此，開發(fā)一種高效、準(zhǔn)確的低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法成為當(dāng)前配電網(wǎng)管理中的迫切需求。近年來，隨著智能電表、數(shù)據(jù)采集技術(shù)以及大數(shù)據(jù)分析方法的快速發(fā)展，為基于用電數(shù)據(jù)的相別辨識(shí)方法打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，故本專利充分挖掘用采系統(tǒng)存儲(chǔ)的電壓、功率數(shù)據(jù)的特性，提出一種低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法。

2、當(dāng)前低壓配網(wǎng)相別辨識(shí)方法主要分為以下三類：

3、1)基于同相用戶電壓曲線相似假設(shè)的相關(guān)性分析方法。該類方法只關(guān)注節(jié)點(diǎn)間的電壓曲線相關(guān)性，而同相用戶電壓曲線相似的假設(shè)，一般只在電氣距離相近的2個(gè)節(jié)點(diǎn)才近似成立，故其辨識(shí)能力有限，容易產(chǎn)生誤判。

4、2)基于同相用戶電壓曲線相似或者曲線特征相似假設(shè)的聚類方法。此類方法辨識(shí)能力和適應(yīng)性一般較強(qiáng)，但需要相之間電壓波動(dòng)特性差異較大，在相間電壓波動(dòng)特性不明顯的場景上容易產(chǎn)生誤判。

5、3)基于同相用戶功率之和與首端功率基本平衡假設(shè)的辨識(shí)方法。此類方法分為兩種，一種是將所有用戶的相別作為變量，建立優(yōu)化模型進(jìn)行求解；另一種是建立分相功率平衡模型，采用多元線性回歸法判斷用戶的相別。此類方法辨識(shí)能力和適應(yīng)性較好，但僅關(guān)注功率，沒有考慮同相節(jié)點(diǎn)的電壓曲線的相似性，可能導(dǎo)致同相用戶的電壓曲線違反基本相似的假設(shè)，從而產(chǎn)生誤判。

6、目前，以上三種方法都存在一定的不足，亟須研究一種兼顧同相用戶電壓曲線相似假設(shè)和同相用戶功率之和與首端功率基本平衡假設(shè)的方法，提高低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)的準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提出了一種低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法及系統(tǒng)，首先，利用pearson相關(guān)系數(shù)獲得節(jié)點(diǎn)間電壓相關(guān)性，計(jì)算得到臺(tái)區(qū)節(jié)點(diǎn)電氣距離矩陣。其次，采用dbscan算法對(duì)臺(tái)區(qū)電氣距離矩陣得到節(jié)點(diǎn)分組。再次，建立分相功率平衡方程對(duì)各組節(jié)點(diǎn)進(jìn)行回歸分析，確定每組節(jié)點(diǎn)的相別，完成臺(tái)區(qū)相別的初次辨識(shí)。然后，對(duì)于難以確定相別的節(jié)點(diǎn)分組，利用sww-dtw算法衡量節(jié)點(diǎn)電壓相關(guān)性，完成臺(tái)區(qū)相別的二次辨識(shí)。最后，根據(jù)臺(tái)區(qū)的分相線損水平進(jìn)行臺(tái)區(qū)相別辨識(shí)結(jié)果檢驗(yàn)與修正，可判斷出相別錯(cuò)誤情況并進(jìn)行相別的修正。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、一方面，本發(fā)明提出一種低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法，包括以下步驟：

4、利用pearson相關(guān)系數(shù)獲得用戶節(jié)點(diǎn)間電壓相關(guān)性，計(jì)算得到臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)電氣距離矩陣；

5、基于臺(tái)區(qū)電氣距離矩陣，采用dbscan算法進(jìn)行聚類，得到臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的分組；

6、建立分相功率平衡方程對(duì)分組后的各組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行回歸分析，確定每組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的相別，完成初次辨識(shí)；

7、通過預(yù)設(shè)的規(guī)則判定每組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的相別的初次辨識(shí)結(jié)果是否有效，若無效則利用sww-dtw算法衡量節(jié)點(diǎn)電壓相關(guān)性，完成二次辨識(shí)；

8、進(jìn)行初次辨識(shí)結(jié)果和二次辨識(shí)結(jié)果的檢驗(yàn)與修正。

9、作為優(yōu)選實(shí)施方式，所述利用pearson相關(guān)系數(shù)獲得用戶節(jié)點(diǎn)間電壓相關(guān)性，計(jì)算得到臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)電氣距離矩陣的步驟具體如下：

10、將三相用戶等效為三個(gè)單相用戶，將每一單相用戶視為一節(jié)點(diǎn)，對(duì)于任意兩節(jié)點(diǎn)，利用pearson相關(guān)系數(shù)獲得節(jié)點(diǎn)間電壓相關(guān)系數(shù)；

11、通過節(jié)點(diǎn)間電壓相關(guān)系數(shù)計(jì)算臺(tái)區(qū)內(nèi)任意兩節(jié)點(diǎn)的電壓距離，并構(gòu)建臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)電氣距離矩陣。

12、作為優(yōu)選實(shí)施方式，所述基于臺(tái)區(qū)電氣距離矩陣，采用dbscan算法進(jìn)行聚類，得到臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的分組的步驟具體如下：

13、進(jìn)行dbscan算法初始化，將臺(tái)區(qū)總表相間最小電氣距離作為鄰域半徑，鄰域最小包含點(diǎn)數(shù)設(shè)置為2；

14、通過初始化后的dbscan算法對(duì)臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)電氣距離矩陣進(jìn)行聚類，得到臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組，未入組的用戶節(jié)點(diǎn)為離群點(diǎn)，將每個(gè)離群點(diǎn)單獨(dú)作為一臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組。

15、作為優(yōu)選實(shí)施方式，所述建立分相功率平衡方程對(duì)分組后的各組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行回歸分析，確定每組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的相別，完成臺(tái)區(qū)用戶相別的初次辨識(shí)的步驟如下：

16、計(jì)算各組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的功率之和，將各組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的功率之和作為自變量，以總表三相功率作為因變量，建立分相功率平衡方程；

17、依托電表量測數(shù)據(jù)，采用最小二乘法求解分相功率平衡方程，得到對(duì)應(yīng)三相的三組回歸參數(shù)，根據(jù)三組回歸參數(shù)計(jì)算分組評(píng)價(jià)指標(biāo)；

18、將每一組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的三個(gè)分組評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排序，取最大者的所對(duì)應(yīng)的分相功率平衡方程的相別作為該分組的初次相別辨識(shí)結(jié)果。

19、作為優(yōu)選實(shí)施方式，在所述通過預(yù)設(shè)的規(guī)則判定每組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的相別的初次辨識(shí)結(jié)果是否有效的步驟中，預(yù)設(shè)的規(guī)則具體如下：

20、若任一組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的功率之和為零，則該分組的初次相別辨識(shí)結(jié)果無效；

21、若任一組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的任一相分組評(píng)價(jià)指標(biāo)小于設(shè)定的第一閾值，則該分組的初次相別辨識(shí)結(jié)果無效；

22、若任一組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的任一相t檢驗(yàn)值小于設(shè)定的第二閾值，則該分組的初次相別辨識(shí)結(jié)果無效；

23、若任一組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的任一相回歸參數(shù)偏離1的程度大于設(shè)定的第三閾值，則該分組的初次相別辨識(shí)結(jié)果無效。

24、作為優(yōu)選實(shí)施方式，所述利用sww-dtw算法衡量節(jié)點(diǎn)電壓相關(guān)性，完成二次辨識(shí)的步驟具體如下：

25、對(duì)于初次相別辨識(shí)結(jié)果無效的臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組，獲取臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組中用戶節(jié)點(diǎn)的電壓序列，并將電壓序列歸一化至[0,1]區(qū)間；

26、將歸一化后的電壓序列劃分為多個(gè)子序列，計(jì)算各子序列間的pearson相關(guān)系數(shù)，并通過各子序列間的pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算各子序列間的權(quán)重系數(shù)；

27、計(jì)算各子序列間的dtw距離，并根據(jù)各子序列間的dtw距離和權(quán)重系數(shù)計(jì)算sww-dtw距離；

28、對(duì)于每一組初次相別辨識(shí)結(jié)果無效的臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組，將其與各個(gè)已確定相別的臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組的sww-dtw距離平均值進(jìn)行排序，選擇出sww-dtw距離平均值最小值，獲取該最小值所對(duì)應(yīng)的已確定相別的臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組的相別，將其作為該初次相別辨識(shí)結(jié)果無效的臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)分組的相別。

29、作為優(yōu)選實(shí)施方式，所述進(jìn)行初次辨識(shí)結(jié)果和二次辨識(shí)結(jié)果的檢驗(yàn)與修正的步驟包括：

30、通過分相線損率水平來檢驗(yàn)初次辨識(shí)結(jié)果和二次辨識(shí)結(jié)果是否正確；

31、對(duì)于檢驗(yàn)結(jié)果為不正確的辨識(shí)結(jié)果，計(jì)算負(fù)損相各用戶節(jié)點(diǎn)與高損相各用戶節(jié)點(diǎn)的sww-dtw距離，若負(fù)損相有用戶節(jié)點(diǎn)有n1個(gè)，高損相有用戶節(jié)點(diǎn)有n2個(gè)，共計(jì)算n1×n2個(gè)sww-dtw距離；

32、對(duì)于負(fù)損相的任意一個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)，將其與高損相的所有節(jié)點(diǎn)的sww-dtw距離設(shè)為一組，遍歷負(fù)損相的所有用戶節(jié)點(diǎn)共可以得到n1組，一組包含n2個(gè)數(shù)，將各組sww-dtw距離的最大值從小到大進(jìn)行排序，作為相位異常節(jié)點(diǎn)的嫌疑排序；

33、按嫌疑排序依次將用戶節(jié)點(diǎn)移出負(fù)損相并移入高損相，再通過分相線損率水平進(jìn)行檢驗(yàn)。若通過檢驗(yàn)，則認(rèn)為移出的用戶節(jié)點(diǎn)的真實(shí)相位為高損相，終止修正；若沒有通過檢驗(yàn)，則將該次移出的用戶節(jié)點(diǎn)的移回負(fù)損相。

34、另一方面，本發(fā)明還提出一種低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)系統(tǒng)，包括：

35、電氣距離矩陣構(gòu)建模塊，用于利用pearson相關(guān)系數(shù)獲得用戶節(jié)點(diǎn)間電壓相關(guān)性，計(jì)算得到臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)電氣距離矩陣；

36、分組聚類模塊，基于臺(tái)區(qū)電氣距離矩陣，采用dbscan算法進(jìn)行聚類，得到臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的分組；

37、初次辨識(shí)模塊，用于建立分相功率平衡方程對(duì)分組后的各組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行回歸分析，確定每組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的相別，完成初次辨識(shí)；

38、二次辨識(shí)模塊，用于通過預(yù)設(shè)的規(guī)則判定每組臺(tái)區(qū)用戶節(jié)點(diǎn)的相別的初次辨識(shí)結(jié)果是否有效，若無效則利用sww-dtw算法衡量節(jié)點(diǎn)電壓相關(guān)性，完成二次辨識(shí)；

39、檢驗(yàn)修正模塊，用于進(jìn)行初次辨識(shí)結(jié)果和二次辨識(shí)結(jié)果的檢驗(yàn)與修正。

40、再一方面，本發(fā)明還提出一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明任一實(shí)施例所述的低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法。

41、再一方面，本發(fā)明還提出一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明任一實(shí)施例所述的低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法。

42、本發(fā)明的有益效果如下：

43、本發(fā)明提供的一種低壓臺(tái)區(qū)用戶相別辨識(shí)方法及系統(tǒng)，能充分發(fā)揮用采系統(tǒng)存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，充分融合基于同相用戶電壓曲線相似或者曲線特征相似假設(shè)的聚類方法以及基于同相用戶功率之和與首端功率基本平衡的假設(shè)的辨識(shí)方法的優(yōu)勢和特點(diǎn)，彌補(bǔ)了兩種方法的缺點(diǎn)，可高效準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)臺(tái)區(qū)相別的辨識(shí)，可考慮封裝投入用采系統(tǒng)之中，為電網(wǎng)公司線損管理、運(yùn)維管控、安全運(yùn)行提供服務(wù)。

44、本發(fā)明的額外方面和優(yōu)點(diǎn)將在以下描述中闡明，并且其中部分將從該描述中顯而易見，或者可以通過實(shí)踐本發(fā)明來了解。此外，本發(fā)明的各個(gè)方面和優(yōu)點(diǎn)可以通過所附權(quán)利要求書中特別指出的方法步驟和組合來實(shí)現(xiàn)和獲得。