数据驱动的低压台区拓扑辨识研究开题报告

1. 研究目的与意义

低压配电网要实现智能管控及精益运营，必须依赖台区的实时拓扑结构信息。

目前配电网台区拓扑结构在实际应用中，大部分仍主要依靠配电主站自上而下成图或人工录入信息，无法应对现场一次设备接入增长量和位置变动需求，与实际物理结构不对应时难以及时发现问题。

随着近几年配电物联网智能终端的大规模应用，低压配网的自动化水平得以提升，配电网拓扑结构自动识别成为一个热点研究问题。

2. 课题关键问题和重难点

低压配电网中的台区拓扑信息对于线损治理具有重要意义，准确的台区拓扑信息可以帮助管理人员分析线损来源，快速提出优化策略。

在低压台区中，为计算管理线损，供电线路、台区变压器与用户三者间准确的拓扑连接关系缺一不可，包括供电线路与台区变压器的线变关系、台区变压器与供电范围内用户的变户关系，以及台区下各单相用户的相位与接入表箱信息，无论哪一环节出现档案错误，都会影响整个线损计算，从而阻碍台区的精益化管理。

在线损治理过程中发现异常线损，除窃电外，原因往往为营销拓扑档案更新不及时而导致营配档案不一致。

3. 国内外研究现状（文献综述）

线损率是电力企业的重要考核指标，正确的配电网拓扑信息对于变电站区域的负荷平衡管理具有重要意义，负荷分配不均不仅会增加运行线损，还会严重影响设备的使用寿命[1]。

近年来，供电企业对低压用户实行了分区站区管理。

随着智能电网建设的不断发展，台区精益管理已成为未来电网运行和建设的趋势[2]。

4. 研究方案

近年来各省市地区的智能采集设备覆盖率大大提升，提高了电力量测数据的可用性，海量数据为数据驱动的低压台区拓扑关系研究提供了可能。

本方案将对低压台区营配档案不一致问题提出了数据驱动的拓扑辨识方法，基于采集系统的历史负荷数据，提出了数据驱动的辨识方法，可以为营配档案校核与线损治理提供参考，减轻一线工作人员负担，便于台区精益化管理。

本方案所研究的是380v低压配电网节点间的连接拓扑，采用余弦相似度来构建低压台区拓扑联合识别数学模型，并基于apriori算法的从属关系组合，最后采用电压二值化的连接关系判别。

5. 工作计划

1、2022.02（第1周-第2周）：查阅文献。

查阅与课题数据驱动的低压台区拓扑辨识研究相关的文献，准备开题报告等的撰写。

通过文献阅读大致了解本次课题的大致流程。