基于數據驅動的低壓臺區拓撲識別技術研究

摘 要：該文基于數據驅動的方法，提出一種低壓臺區拓撲識別技術，以解決傳統手動勘測和模型匹配方法存在的效率低、成本高等問題。采用智能電表等物聯網設備獲取低壓電網中的實時用電數據。然后，通過數據挖掘和機器學習技術，分析電流、電壓、功率等多源數據，提取潛在的拓撲信息。在此基礎上，結合拓撲分析算法，建立低壓臺區拓撲模型。通過對實際低壓臺區的案例研究，驗證所提出方法的有效性和魯棒性。與傳統方法相比，該技術能夠更加實時、準確地識別低壓臺區的拓撲結構，為電力系統的監測、運行和維護提供新的手段。該研究對于推動電力系統智能化發展，提高配電網的可靠性和可控性具有重要的實際應用意義。

關鍵詞：數據驅動；低壓臺區；拓撲識別；智能電網；機器學習

中圖分類號：TM72 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）23-0036-04

Abstract： Based on data-driven methods， this paper proposes a low-voltage substation topology recognition technology to solve the problems of low efficiency and high cost in traditional manual survey and model matching methods， and it is proposed to use smart meters and other IoT devices to obtain real-time electricity consumption data in the low-voltage power grid. Then， through data mining and machine learning techniques， analyze multi-source data such as current， voltage， and power to extract potential topology information. On this basis， combined with topology analysis algorithms， a low-voltage substation topology model was established. The effectiveness and robustness of the proposed method have been verified through case studies of actual low-voltage substation areas. Compared with traditional methods， this technology can more real-time and accurately identify the topology structure of low-voltage substations， providing a new means for monitoring， operation， and maintenance of power systems. This study has important practical application significance for promoting the intelligent development of power systems and improving the reliability and controllability of distribution networks.

Keywords： data-driven; low-voltage substation; topology recognition; smart grid; machine learning

隨著電力系統的不斷發展，低壓臺區作為電力系統的重要組成部分，對于保障電力供應的穩定性和可靠性具有關鍵作用。然而，由于低壓臺區規模龐大、拓撲結構復雜及傳統手動勘測方法效率低、成本高等問題，對其進行高效準確的拓撲識別成為當前電力系統研究的熱點之一。在這一背景下，本文旨在基于數據驅動的方法，提出一種先進的低壓臺區拓撲識別技術，以應對傳統方法存在的問題，提高電力系統的運行效率和可維護性。

1 低壓臺區拓撲結構識別方法

低壓臺區拓撲結構識別是電力系統運行管理中的關鍵問題之一。傳統的手動勘測方法在應對低壓臺區龐大規模和復雜拓撲的挑戰時，存在效率低、成本高等問題。因此，基于數據驅動的拓撲結構識別方法應運而生，成為當前研究的焦點。隨著配電臺區廣泛應用電力線寬帶載波通信技術和雙模通信技術，用電信息采集系統對高頻數據的收集效率與能力已大幅提升。同時，這一進步顯著增強了臺區內各類監控設備之間的時間同步性能，從而為基于實時數據分析的低壓臺區拓撲識別技術實現工程實踐應用創造了不可或缺的前提條件。

低壓臺區拓撲結構識別技術利用智能電表等物聯網設備實時采集的用電數據，借助數據挖掘和機器學習技術，通過對多源數據的綜合分析，提取電網拓撲信息。相較于傳統方法，數據驅動的識別方法具有更高的實時性和準確性，能夠在不變動現有系統硬件設備的情況下實現系統的優化升級，為電力系統的監測、運行、維護提供了全新的解決途徑。

典型低壓臺區拓撲結構是指電力系統中常見的低壓配電臺區的連接方式和布局形式。如圖1所示，低壓臺區是電力系統中的重要組成部分，負責將高壓輸電線路的電能通過配電變壓器降壓后供應給用戶，因此其拓撲結構對于電力系統的正常運行和安全穩定具有重要意義。在實際的低壓臺區中，常見的拓撲結構往往是以上結構的組合或變形，根據不同的場景和需求進行靈活配置和調整。典型低壓臺區拓撲結構的選擇和設計應該充分考慮到供電范圍、用戶密度、線路長度和設備容量等因素，以確保臺區的供電安全、穩定、高效。同時，隨著智能化技術的發展，對于低壓臺區拓撲結構的優化和智能化管理也將成為未來的發展趨勢，以提高電力系統的智能化水平和運行效率。

2 數據采集與預處理

2.1 智能電表及物聯網設備的應用

智能電表及物聯網設備在低壓臺區拓撲結構識別中扮演著至關重要的角色，為電力系統提供了實時、準確的用電數據，為數據驅動的拓撲結構識別方法奠定了技術基礎。智能電表作為物聯網設備的關鍵組成部分，能夠實時監測和記錄用戶的用電信息。通過其高精度的電量測量功能，能夠獲取節點電流和電壓等重要參數。此外，智能電表還具備通信功能，能夠通過通信網絡傳輸實時數據，實現對電網狀態的全面監測。這為拓撲結構識別提供了豐富的實時數據源，為后續的數據分析和挖掘奠定了基礎。物聯網設備在低壓臺區中的應用進一步拓展了數據的來源。除了智能電表，各類物聯網設備，如傳感器、無線通信模塊等的廣泛應用，能夠獲取更多元化的數據，包括電流、電壓、功率和頻率等多維度的信息。這不僅增加了數據的豐富性，也為低壓臺區拓撲結構的多方位識別提供了更多可能性。

在技術層面，智能電表及物聯網設備的應用推動了大數據時代的來臨。通過大規模數據的采集和存儲，能夠應用數據挖掘技術，從龐大的數據集中提取隱藏的規律和拓撲信息。同時，采用機器學習算法對這些數據進行分析，能夠自動學習和優化拓撲結構的識別模型，提高拓撲結構識別的準確性和實時性。智能電表及物聯網設備的廣泛應用為低壓臺區拓撲結構識別技術注入了新的活力。這一技術手段的應用不僅提高了電力系統的監測能力，也為實現更智能、高效的電力系統管理打開了新的發展方向。

2.2 實時用電數據的獲取和處理

實時用電數據的獲取和處理是基于數據驅動的低壓臺區拓撲結構識別中的關鍵環節，其有效性直接影響著拓撲結構識別的準確性和實時性。采用智能電表等物聯網設備獲取實時用電數據，以及相應的數據處理技術，成為實現高效拓撲結構識別的基礎。實時用電數據的獲取通過智能電表等物聯網設備實現。這些設備能夠實時監測電流、電壓等電力參數，并將數據通過通信網絡傳輸至中心數據存儲系統。采用先進的通信技術，如物聯網通信協議，確保實時用電數據的高效傳輸，保障數據的實時性和完整性。獲取到的實時用電數據需要經過數據預處理的階段。在這一階段，可能涉及到對數據的噪聲去除、異常值處理等步驟，以確保獲取的數據是可靠、準確的。同時，進行數據的標準化和格式統一，以便于后續的數據挖掘和機器學習處理。

實時用電數據的獲取和處理流程包括數據讀取、數據清洗、線損分析與匹配和節點分層識別等多個環節，如圖2所示。利用電流傳感器、電壓傳感器等傳感器實時采集電力系統中各個節點的電流、電壓等數據。對采集到的數據進行異常值檢測和處理，去除異常數據以保證數據質量。實時用電數據的獲取和處理流程是一個多環節、多技術的系統工程，涉及到多個方面，需要綜合考慮各種因素，確保數據的準確性、安全性、實用性。

2.3 數據質量控制與標準化

數據質量控制與標準化在基于數據驅動的低壓臺區拓撲結構識別中是確保數據準確性和可靠性的關鍵步驟。通過采用先進的技術手段，能夠有效應對數據質量問題，提高拓撲結構識別的精準度和魯棒性。數據質量控制是確保獲取的實時用電數據準確性的關鍵步驟。采用異常檢測技術，能夠及時發現和處理由于設備故障、通信錯誤等原因引起的異常數據。通過建立數據質量控制模型，對數據進行質量評估，將不符合質量標準的數據進行標記或修復，以確保后續的拓撲識別不受到低質量數據的干擾。

數據標準化是為了在整個系統中統一數據格式和結構，以便于后續的數據分析和挖掘。采用標準化技術，可以對數據進行統一的單位換算、時間同步等處理，確保不同來源的數據具有一致性。此外，通過采用行業標準和元數據管理技術，確保數據的一致性和可追溯性。在技術層面，數據質量控制與標準化過程中常采用機器學習算法。通過監督學習模型，可以自動識別和修復數據中的異常值。此外，采用聚類算法可以將相似性質的數據進行標準化處理。同時，數據挖掘技術也被廣泛應用于發現潛在的數據質量問題和規律，以進一步提高數據質量。數據質量控制與標準化是保障數據可靠性和準確性的基礎環節。通過采用先進的異常檢測、機器學習、數據挖掘技術，可以有效應對數據質量問題，為后續的拓撲結構識別提供高質量的數據支持。這一流程不僅提高了數據的可信度，也為電力系統的智能化管理提供了可靠的數據基礎。

3 特征提取與選擇

3.1 可用特征

在基于數據驅動的低壓臺區拓撲識別技術中，特征提取是一個關鍵的步驟，它決定了識別算法的性能和準確度。低壓電網中的設備通常包括變壓器、配電線路、負載和開關等。因此，識別這些設備之間的連接關系需要從采集到的電力數據中提取出能夠表征設備狀態和相互作用的特征。可用的特征通常包括節點電壓、電流大小、相位角、功率因數及節點之間的電壓差、電流流向等信息。除了基本的電力參數外，還可以考慮一些高級特征，如諧波含量、電流波形等，以提高識別算法的準確性和魯棒性。在特征提取過程中，還需要考慮數據的時序性和空間相關性，以確保提取的特征能夠充分反映低壓電網中設備之間的物理連接關系。因此，合理選擇和提取特征對于實現準確、可靠的低壓臺區拓撲識別至關重要。

3.2 特征提取方法

在基于數據驅動的低壓臺區拓撲識別技術中，特征提取是實現準確識別的關鍵步驟之一。通過合適的特征提取方法，可以從采集到的電力數據中抽取出能夠有效反映設備之間連接關系的特征，為后續的拓撲推斷提供可靠的輸入。特征提取方法的選擇和設計直接影響了識別算法的性能和魯棒性。特征提取方法通常根據數據的類型和特征的性質來選擇和設計。對于低壓電網的運行數據，常見的特征包括節點電壓、電流大小、相位角和功率因數等基本電力參數，以及節點之間的電壓差、電流流向等相互關系。基于這些特征，可以采用各種統計學、信號處理、機器學習方法進行特征提取，例如時域特征、頻域特征、小波變換和奇異值分解等。

為了更好地反映低壓電網中設備之間的連接關系，還可以考慮引入一些高級特征，如諧波含量、電流波形、節點負載率等。這些高級特征可以通過分析電力數據的波形和頻譜信息來提取，有助于進一步提高識別算法的準確性和魯棒性。合理選擇和設計特征提取方法對于實現高效的低壓臺區拓撲識別至關重要。通過充分挖掘采集到的電力數據，提取出能夠有效反映設備連接關系的特征，可以為后續的拓撲推斷算法提供可靠的輸入，從而實現對低壓電網拓撲結構的準確識別和分析。

3.3 特征選擇和降維

特征選擇和降維是基于數據驅動的低壓臺區拓撲識別技術中的重要步驟，旨在從大量的特征中選擇出最具代表性和區分性的特征，降低特征維度，提高識別算法的效率和準確性。在特征提取階段，通常會得到大量的特征，但不是所有的特征都對識別任務有用，因此需要對特征進行篩選和優化，以提高模型的泛化能力和魯棒性。特征選擇旨在從原始特征中選擇出對識別任務有重要貢獻的特征，剔除無關緊要的特征，以減少模型的復雜度和計算成本。常用的特征選擇方法包括過濾法、包裝法、嵌入法。過濾法通過統計量或相關性等指標對特征進行評估和排序，然后選擇排名靠前的特征作為輸入；包裝法則是利用具體的機器學習模型來評估特征的重要性，通過交叉驗證等方法選擇最佳的特征子集；嵌入法則是直接將特征選擇嵌入到機器學習模型的訓練過程中，通過正則化等技術實現對特征的選擇和優化。

4 拓撲推斷算法

拓撲推斷算法在電力系統中扮演著關鍵的角色，其基于臺區內的電流、電壓、功率等數據信息，通過智能計算和機器學習技術，自動識別低壓臺區內各個設備之間的連接關系和拓撲結構。這些算法通常包括數據采集與預處理、特征提取與選擇、拓撲識別算法設計、模型訓練與優化、拓撲結構驗證與更新及應用與系統集成等。數據采集與預處理階段是算法的基礎，需要收集低壓臺區的實時數據，并對其進行清洗、去噪等處理，以確保數據的準確性和可用性；特征提取與選擇環節將從原始數據中提取與低壓臺區拓撲結構相關的特征，并通過特征選擇方法確定最具代表性的特征；拓撲識別算法設計階段是核心步驟，通常采用機器學習、深度學習等技術，設計能夠從提取的特征中學習低壓臺區拓撲結構的算法模型，常見的算法包括決策樹、支持向量機、神經網絡等。

拓撲推斷算法是基于數據驅動的低壓臺區拓撲識別技術的核心部分，其通過分析特征提取得到數據特征，從而推斷出低壓電網中各個設備之間的連接關系和拓撲結構。在電力系統中，低壓臺區拓撲結構的準確識別對于實現電網的智能監控、故障定位和恢復具有重要意義。基于機器學習的方法利用訓練好的模型對特征進行分類或回歸，從而推斷出低壓臺區拓撲結構。常見的機器學習算法包括決策樹、支持向量機、隨機森林等。這些算法通過學習特征與拓撲結構之間的映射關系，能夠實現對拓撲結構的自動推斷和識別。常用的圖論算法包括最小生成樹算法、圖搜索算法等。這些算法通過分析設備之間的連接關系和電力特征，能夠實現對拓撲結構的準確推斷和重構。拓撲推斷算法是基于數據驅動的低壓臺區拓撲識別技術的關鍵環節，其能夠從采集到的電力數據中推斷出低壓電網設備之間的連接關系和拓撲結構，為電力系統的運行管理和維護提供重要支持。不同的推斷算法有著各自的特點和適用范圍，在實際應用中需要根據具體情況選擇合適的算法來實現對拓撲結構的準確識別和分析。

5 結束語

整體而言，通過對該技術的研究，取得了在拓撲識別領域的顯著進展。未來的研究方向可以著重于進一步提高算法的魯棒性、深化對復雜電力系統的理解，并探索更多先進的數據處理和分析方法。數據驅動的低壓臺區拓撲識別技術為電力系統的智能發展提供了新的路徑和機遇。

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第一作者簡介：盛曦（1983-），男，碩士，工程師。研究方向為用電信息采集系統技術及電力物聯網技術。