基于主成分分析和图论的低压配电网相户关系拓扑识别

摘要：

正确的拓扑识别成为配电网络优化调度的关键任务,但实际过程中随着配电线路的维护和检修,配网拓扑结构随之也发生变化,人工检查效率低且容易产生偏差.选择主成分分析方法对电表量测数据进行降维,利用电能守恒原理,去确定上下级电表关系,结合迭代算法和图论中树的概念,把配电系统低压侧拓扑关系建模问题变为普通单相用户与进线电压相别间线性模型辨识问题,用智能电表的量测值来进行数据挖掘.所改进的拓扑识别算法,结合某农村台区电表数据进行仿真,结果表明所提算法可以较为准确地进行低压配电网的相户关系的拓扑识别.

关键词：主成分分析、图论、电表数据、相户关系识别

所属期刊栏目：36

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家电网公司科技项目

在线出版日期：2022-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：59-65