低压台区拓扑识别方法及系统与流程

1.本发明涉及电力技术领域，特别是涉及一种低压台区拓扑识别方法及系统。


背景技术：

2.配电系统中低压配电网络有着关键性作用，主要涉及到居民、商业及各大企业客户用电监测及管理。随着新能源汽车、充电设备及并网分布式发电设备的快速普及，这些都给低压配电网的电能质量、供电可靠性和经济运行带来了新的难题与挑战。在低压配网系统中，对于拓扑层级网络信息的整理是一个十分重要的过程，往往拓扑网络层级信息的不准确或误识别会不利于配电网络中关键设备的监控及故障定位分析。
3.目前普遍使用于低压配电台区的自动拓扑网络层级识别方法是通过向电力线路注入特征电流，通过对特征电流的追踪及识别实现各层级拓扑网络的梳理，虽然该方法实用性较高，但是需要向低压电网中注入特征电流，这就导致对于此特征电流的识别要求较高，一旦出现特征电流异常或者特征电流阈值有偏差，那么就会导致误识别或者无法正常识别的问题，这样对于实际低压台区电力网络的环境要求较高，不适用于一些特殊环境下的自动拓扑网络识别。
4.因此，传统的自动拓扑网络层级识别方法存在识别精度不高的问题。


技术实现要素：

5.基于此，为了解决上述技术问题，提供一种低压台区拓扑识别方法及系统，可以提高低压台区拓扑识别的识别精度。
6.一种低压台区拓扑识别方法，所述方法包括：
7.台区智能融合终端周期性向低压末端监测单元发送拓扑识别指令；
8.所述低压末端监测单元根据所述拓扑识别指令触发特征电流发送，所述低压末端监测单元基于所述特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；
9.所述低压末端监测单元对台区中的各个所述特征电流进行识别，并根据所述电流特征阈值得到识别结果，将所述识别结果反馈至所述台区智能融合终端；
10.所述台区智能融合终端根据所述识别结果生成台区拓扑环境信息，并将所述识别结果、所述台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。
11.在其中一个实施例中，所述低压末端监测单元基于所述特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值，包括：
12.所述低压末端监测单元获取台区中与各个所述特征电流对应的各个特征电流值，并将各个所述特征电流值作为样本数据点集合；
13.所述低压末端监测单元从所述样本数据点集合中选择一个数据点作为第一个特征电流中心点，并计算所述样本数据点集合中任一数据点与所述第一个特征电流中心点之间的电流差值绝对值；
14.所述低压末端监测单元根据所述电流差值绝对值从所述样本数据点集合继续选
择预设数量的特征电流中心点；
15.所述低压末端监测单元对所述样本数据点集合中除所述预设数量的特征电流中心点的数据点、所述预设数量的特征电流中心点进行k-means++聚类分簇，确定电流特征阈值。
16.在其中一个实施例中，所述低压末端监测单元根据所述电流差值绝对值从所述样本数据点集合继续选择预设数量的特征电流中心点，包括：
17.所述低压末端监测单元获取所述样本数据点集合中各个数据点对应的电流差值绝对值；
18.所述低压末端监测单元将电流差值绝对值最大的数据点作为第二个特征电流中心点，将电流差值绝对值第二大的数据点作为第三个特征电流中心点，直到选择完毕预设数量的特征电流中心点。
19.在其中一个实施例中，所述低压末端监测单元对台区中的各个所述特征电流进行识别，并根据所述电流特征阈值得到识别结果，包括：
20.所述低压末端监测单元依次确定台区中的各个所述特征电流是否在所述电流特征阈值内；
21.所述低压末端监测单元将在所述电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别通过，将未在所述电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别未通过。
22.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
23.所述低压末端监测单元将识别结果为识别通过的特征电流反馈至所述台区智能融合终端。
24.在其中一个实施例中，所述台区智能融合终端根据所述识别结果生成台区拓扑环境信息，包括：
25.所述台区智能融合终端根据识别通过的特征电流生成台区拓扑环境信息。
26.在其中一个实施例中，所述台区智能融合终端与所述低压末端监测单元之间通过电力载波进行通讯；所述低压配电管理主站与所述台区智能融合终端之间通过无线或有线网络进行通讯。
27.一种低压台区拓扑识别系统，所述系统包括：台区智能融合终端、低压末端监测单元、低压配电管理主站；其中：
28.所述台区智能融合终端，用于周期性向所述低压末端监测单元发送拓扑识别指令；
29.所述低压末端监测单元，用于根据所述拓扑识别指令触发特征电流发送，所述低压末端监测单元基于所述特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；
30.所述低压末端监测单元，还用于对台区中的各个所述特征电流进行识别，并根据所述电流特征阈值得到识别结果，将所述识别结果反馈至所述台区智能融合终端；
31.所述台区智能融合终端，还用于根据所述识别结果生成台区拓扑环境信息，并将所述识别结果、所述台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。
32.上述低压台区拓扑识别方法及系统，通过台区智能融合终端周期性向低压末端监测单元发送拓扑识别指令；所述低压末端监测单元根据所述拓扑识别指令触发特征电流发
送，所述低压末端监测单元基于所述特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；所述低压末端监测单元对台区中的各个所述特征电流进行识别，并根据所述电流特征阈值得到识别结果，将所述识别结果反馈至所述台区智能融合终端；所述台区智能融合终端根据所述识别结果生成台区拓扑环境信息，并将所述识别结果、所述台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。通过k-means++聚类分簇基于特征电流确定电流特征阈值，从而对各个特征电流进行识别，不再使用固定特征电流阈值，优化特征电流阈值，降低误识别率，提升拓扑识别准确率，从而进一步提高拓扑识别效率。
附图说明
33.图1为一个实施例中低压台区拓扑识别方法的应用环境图；
34.图2为一个实施例中低压台区拓扑识别方法的流程示意图；
35.图3为一个实施例通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值的流程示意图；
36.图4为一个实施例中低压台区拓扑识别系统的结构框图。
具体实施方式
37.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
38.本技术实施例提供的低压台区拓扑识别方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。如图1所示，该应用环境包括台区智能融合终端100、低压末端监测单元200、低压配电管理主站300；其中，台区智能融合终端100分别与低压末端监测单元200、低压配电管理主站300连接通信。台区智能融合终端100周期性向低压末端监测单元200发送拓扑识别指令；低压末端监测单元200根据拓扑识别指令触发特征电流发送，低压末端监测单元200基于特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；低压末端监测单元200对台区中的各个特征电流进行识别，并根据电流特征阈值得到识别结果，将识别结果反馈至台区智能融合终端100；台区智能融合终端100根据识别结果生成台区拓扑环境信息，并将识别结果、台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站300。
39.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种低压台区拓扑识别方法，包括以下步骤：
40.步骤202，台区智能融合终端周期性向低压末端监测单元发送拓扑识别指令。
41.台区智能融合终端可以作为根节点，周期性地向低压末端监测单元发送拓扑识别指令，从而进行拓扑识别。
42.步骤204，低压末端监测单元根据拓扑识别指令触发特征电流发送，低压末端监测单元基于特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值。
43.低压末端监测单元可以根据拓扑识别指令触发特征电流，特征电流被触发后可以发送到台区环境中，此时，低压末端监测单元可以基于特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值。具体的，低压末端监测单元可以根据特征电流调整电流特征阈值，k-means++聚类分簇可以优化设定在不同电流特征值的情况下拓扑识别的电流特征阈值。
44.步骤206，低压末端监测单元对台区中的各个特征电流进行识别，并根据电流特征阈值得到识别结果，将识别结果反馈至台区智能融合终端。
45.各层级的低压末端监测单元对环境中的特征电流进行识别，如果在电流特征阈值范围内则判定为正常识别，否则判定为不识别，其中，正常识别和不识别均为识别结果，低压末端监测单元可以将识别结果反馈到台区智能融合终端中。
46.步骤208，台区智能融合终端根据识别结果生成台区拓扑环境信息，并将识别结果、台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。
47.台区智能融合终端可以根据识别结果进行拓扑识别事件上报，将识别结果、台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。
48.在本实施例中，通过台区智能融合终端周期性向低压末端监测单元发送拓扑识别指令；低压末端监测单元根据拓扑识别指令触发特征电流发送，低压末端监测单元基于特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；低压末端监测单元对台区中的各个特征电流进行识别，并根据电流特征阈值得到识别结果，将识别结果反馈至台区智能融合终端；台区智能融合终端根据识别结果生成台区拓扑环境信息，并将识别结果、台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。通过k-means++聚类分簇基于特征电流确定电流特征阈值，从而对各个特征电流进行识别，不再使用固定特征电流阈值，优化特征电流阈值，降低误识别率，提升拓扑识别准确率，从而进一步提高拓扑识别效率。
49.在一个实施例中，如图3所示提供的一种低压台区拓扑识别方法还可以包括通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值的过程，具体过程包括：
50.步骤302，低压末端监测单元获取台区中与各个特征电流对应的各个特征电流值，并将各个特征电流值作为样本数据点集合。
51.低压末端监测单元可以将整个台区环境下将所有特征电流值作为样本数据点集合。
52.步骤304，低压末端监测单元从样本数据点集合中选择一个数据点作为第一个特征电流中心点，并计算样本数据点集合中任一数据点与第一个特征电流中心点之间的电流差值绝对值。
53.低压末端监测单元可以从样本数据点集合中选择一个数据点作为第一个特征电流中心点，计算在样本数据点集合中任意一个数据点n与第一个特征电流中心点的电流差值绝对值d(n)。
54.步骤306，低压末端监测单元根据电流差值绝对值从样本数据点集合继续选择预设数量的特征电流中心点。
55.其中，预设数量可以用k表示，低压末端监测单元可以根据电流差值绝对值从样本数据点集合中选择一个新的数据点作为新的特征电流中心点，并循环操作步骤304-步骤306，直到选出k个特征电流中心点。具体的，在一个实施例中，低压末端监测单元获取样本数据点集合中各个数据点对应的电流差值绝对值；低压末端监测单元将电流差值绝对值最大的数据点作为第二个特征电流中心点，将电流差值绝对值第二大的数据点作为第三个特征电流中心点，直到选择完毕预设数量的特征电流中心点。即，低压末端监测单元在选择特征电流中心点时，电流差值绝对值d(n)较大的数据点被选为新的特征电流中心点的概率越大，d(n)较小的被选为新的特征电流中心点的概率越小。
56.步骤308，低压末端监测单元对样本数据点集合中除预设数量的特征电流中心点的数据点、预设数量的特征电流中心点进行k-means++聚类分簇，确定电流特征阈值。
57.低压末端监测单元可以计算样本数据点集合中的剩下数据点到k个特征电流中心点的电流差值绝对值，将剩下的数据点分别划分至与其差值最小的簇，从而确定电流特征阈值。
58.在本实施例中，通过低压末端监测单元获取台区中与各个特征电流对应的各个特征电流值，并将各个特征电流值作为样本数据点集合；从样本数据点集合中选择一个数据点作为第一个特征电流中心点，并计算样本数据点集合中任一数据点与第一个特征电流中心点之间的电流差值绝对值；根据电流差值绝对值从样本数据点集合继续选择预设数量的特征电流中心点；对样本数据点集合中除预设数量的特征电流中心点的数据点、预设数量的特征电流中心点进行k-means++聚类分簇，确定电流特征阈值。通过k-means++聚类算法，拓扑识别过程中特征电流阈值可以进行优化控制，从而进一步优化拓扑识别的判定条件。
59.在一个实施例中，提供的一种低压台区拓扑识别方法还可以包括识别特征电流的过程，具体过程包括：低压末端监测单元依次确定台区中的各个特征电流是否在电流特征阈值内；低压末端监测单元将在电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别通过，将未在电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别未通过。
60.在一个实施例中，提供的一种低压台区拓扑识别方法还可以包括反馈特征电流的过程，具体过程包括：低压末端监测单元将识别结果为识别通过的特征电流反馈至台区智能融合终端。
61.在一个实施例中，提供的一种低压台区拓扑识别方法还可以包括生活曾呢个台区拓扑环境信息的过程，具体过程包括：台区智能融合终端根据识别通过的特征电流生成台区拓扑环境信息。
62.在一个实施例中，台区智能融合终端与低压末端监测单元之间通过电力载波进行通讯；低压配电管理主站与台区智能融合终端之间通过无线或有线网络进行通讯。
63.应该理解的是，虽然上述各个流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述各个流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
64.在一个实施例中，如图4所示，提供了一种低压台区拓扑识别系统，包括：台区智能融合终端100、低压末端监测单元200、低压配电管理主站300；其中：
65.台区智能融合终端100，用于周期性向低压末端监测单元200发送拓扑识别指令；
66.低压末端监测单元200，用于根据拓扑识别指令触发特征电流发送，低压末端监测单元200基于特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；
67.低压末端监测单元200，还用于对台区中的各个特征电流进行识别，并根据电流特征阈值得到识别结果，将识别结果反馈至台区智能融合终端100；
68.台区智能融合终端100，还用于根据识别结果生成台区拓扑环境信息，并将识别结果、台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站300。
69.在一个实施例中，低压末端监测单元200，还用于获取台区中与各个特征电流对应
的各个特征电流值，并将各个特征电流值作为样本数据点集合；从样本数据点集合中选择一个数据点作为第一个特征电流中心点，并计算样本数据点集合中任一数据点与第一个特征电流中心点之间的电流差值绝对值；根据电流差值绝对值从样本数据点集合继续选择预设数量的特征电流中心点；对样本数据点集合中除预设数量的特征电流中心点的数据点、预设数量的特征电流中心点进行k-means++聚类分簇，确定电流特征阈值。
70.在一个实施例中，低压末端监测单元200，还用于获取样本数据点集合中各个数据点对应的电流差值绝对值；将电流差值绝对值最大的数据点作为第二个特征电流中心点，将电流差值绝对值第二大的数据点作为第三个特征电流中心点，直到选择完毕预设数量的特征电流中心点。
71.在一个实施例中，低压末端监测单元200，还用于依次确定台区中的各个特征电流是否在电流特征阈值内；将在电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别通过，将未在电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别未通过。
72.在一个实施例中，低压末端监测单元200，还用于将识别结果为识别通过的特征电流反馈至台区智能融合终端100。
73.在一个实施例中，台区智能融合终端100，还用于根据识别通过的特征电流生成台区拓扑环境信息。
74.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
75.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述方法包括：台区智能融合终端周期性向低压末端监测单元发送拓扑识别指令；所述低压末端监测单元根据所述拓扑识别指令触发特征电流发送，所述低压末端监测单元基于所述特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；所述低压末端监测单元对台区中的各个所述特征电流进行识别，并根据所述电流特征阈值得到识别结果，将所述识别结果反馈至所述台区智能融合终端；所述台区智能融合终端根据所述识别结果生成台区拓扑环境信息，并将所述识别结果、所述台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。2.根据权利要求1所述的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述低压末端监测单元基于所述特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值，包括：所述低压末端监测单元获取台区中与各个所述特征电流对应的各个特征电流值，并将各个所述特征电流值作为样本数据点集合；所述低压末端监测单元从所述样本数据点集合中选择一个数据点作为第一个特征电流中心点，并计算所述样本数据点集合中任一数据点与所述第一个特征电流中心点之间的电流差值绝对值；所述低压末端监测单元根据所述电流差值绝对值从所述样本数据点集合继续选择预设数量的特征电流中心点；所述低压末端监测单元对所述样本数据点集合中除所述预设数量的特征电流中心点的数据点、所述预设数量的特征电流中心点进行k-means++聚类分簇，确定电流特征阈值。3.根据权利要求2所述的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述低压末端监测单元根据所述电流差值绝对值从所述样本数据点集合继续选择预设数量的特征电流中心点，包括：所述低压末端监测单元获取所述样本数据点集合中各个数据点对应的电流差值绝对值；所述低压末端监测单元将电流差值绝对值最大的数据点作为第二个特征电流中心点，将电流差值绝对值第二大的数据点作为第三个特征电流中心点，直到选择完毕预设数量的特征电流中心点。4.根据权利要求1所述的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述低压末端监测单元对台区中的各个所述特征电流进行识别，并根据所述电流特征阈值得到识别结果，包括：所述低压末端监测单元依次确定台区中的各个所述特征电流是否在所述电流特征阈值内；所述低压末端监测单元将在所述电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别通过，将未在所述电流特征阈值内的特征电流对应的识别结果标记为识别未通过。5.根据权利要求4所述的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述方法还包括：所述低压末端监测单元将识别结果为识别通过的特征电流反馈至所述台区智能融合终端。6.根据权利要求5所述的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述台区智能融合终端根据所述识别结果生成台区拓扑环境信息，包括：所述台区智能融合终端根据识别通过的特征电流生成台区拓扑环境信息。
7.根据权利要求1所述的低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述台区智能融合终端与所述低压末端监测单元之间通过电力载波进行通讯；所述低压配电管理主站与所述台区智能融合终端之间通过无线或有线网络进行通讯。8.一种低压台区拓扑识别系统，其特征在于，所述系统包括：台区智能融合终端、低压末端监测单元、低压配电管理主站；其中：所述台区智能融合终端，用于周期性向所述低压末端监测单元发送拓扑识别指令；所述低压末端监测单元，用于根据所述拓扑识别指令触发特征电流发送，所述低压末端监测单元基于所述特征电流通过k-means++聚类分簇确定电流特征阈值；所述低压末端监测单元，还用于对台区中的各个所述特征电流进行识别，并根据所述电流特征阈值得到识别结果，将所述识别结果反馈至所述台区智能融合终端；所述台区智能融合终端，还用于根据所述识别结果生成台区拓扑环境信息，并将所述识别结果、所述台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。9.根据权利要求8所述的低压台区拓扑识别系统，其特征在于，所述低压末端监测单元，还用于获取台区中与各个所述特征电流对应的各个特征电流值，并将各个所述特征电流值作为样本数据点集合；从所述样本数据点集合中选择一个数据点作为第一个特征电流中心点，并计算所述样本数据点集合中任一数据点与所述第一个特征电流中心点之间的电流差值绝对值；根据所述电流差值绝对值从所述样本数据点集合继续选择预设数量的特征电流中心点；对所述样本数据点集合中除所述预设数量的特征电流中心点的数据点、所述预设数量的特征电流中心点进行k-means++聚类分簇，确定电流特征阈值。10.根据权利要求9所述的低压台区拓扑识别系统，其特征在于，所述低压末端监测单元，还用于获取所述样本数据点集合中各个数据点对应的电流差值绝对值；将电流差值绝对值最大的数据点作为第二个特征电流中心点，将电流差值绝对值第二大的数据点作为第三个特征电流中心点，直到选择完毕预设数量的特征电流中心点。

技术总结
本方案涉及一种低压台区拓扑识别方法及系统。所述方法包括：台区智能融合终端周期性向低压末端监测单元发送拓扑识别指令；低压末端监测单元根据拓扑识别指令触发特征电流发送，基于特征电流通过K-means++聚类分簇确定电流特征阈值，对台区中的各个特征电流进行识别，并根据电流特征阈值得到识别结果，将识别结果反馈至台区智能融合终端；台区智能融合终端根据识别结果生成台区拓扑环境信息，并将识别结果、台区拓扑环境信息发送至低压配电管理主站。通过K-means++聚类分簇基于特征电流确定电流特征阈值，从而对各个特征电流进行识别，不再使用固定特征电流阈值，优化特征电流阈值，降低误识别率，提升拓扑识别准确率，从而进一步提高拓扑识别效率。进一步提高拓扑识别效率。进一步提高拓扑识别效率。


技术研发人员：张伟
受保护的技术使用者：佳源科技股份有限公司
技术研发日：2023.03.16
技术公布日：2023/8/14