基于智能电表数据的低压配电网拓扑识别方法

作者：高贵军

来源：流体测量与控制, 2023, 4(04): 64-69.

• 智能电表数据
• 低压配电网
• 拓扑识别方法
• 约束矩阵
• 主成分分析

为提升低压配电网供电质量，提出基于智能电表数据的低压配电网拓扑识别方法。首先，智能电表用电数据采集系统通过采集终端、通信信道和主站，采集、输送、管控低压配电网用户用电数据，经清洗、标准化预处理后，基于标准化的智能电表数据构建电能线性模型，通过主成分分析（PCA）协调具有随机误差的电能数据；其次，计算上下级电表电能的约束矩阵，得出电能线性关系，采用电能测量标准差缩放电能数据，获取“分支-表箱”的拓扑关系；最后，利用迭代PCA求取电压相关系数，分相识别相同分支用户，得到低压配电网“配变-分支-表箱-用户”的拓扑结构。实验结果表明：该方法可有效识别低压配电网拓扑出现的错误，调整后的拓扑结构更符合实际，能够精准采集日常用电信息，且应用后可显著减少低压配电网电能损耗，提升供电质量。