[发明专利]一种配电网单线图网络结构特征的表征转换方法

说明书

一种配电网单线图网络结构特征的表征转换方法，包括：建立标准配电网单线图样本库，根据所述样本库中样本的配电网设备间的电气连接关系建立每个样本配电网单线图的节点序列；建立生成式对抗网络模型，所述生成式对抗网络模型包括生成器和判定器；通过学习所述标准配电网单线图样本库以训练所述生成式对抗网络模型；建立待表征转换的配电网单线图的节点序列；基于所述待表征转换的配电网单线图的节点序列通过所述生成式对抗网络模型转换将其转换成需要的网络结构特征表征。从而能够有效的配电网单线图的标准化转化与表征，同时提高了单线图生成和更新的效率。

技术领域

本发明属于配电网技术领域，尤其涉及一种配电网单线图网络结构特征的表征转换方法。

背景技术

在电力行业，配电网的高效运行和管理需要借助多种辅助信息，其中配电网单线图就是电力运行调度人员日常工作重要基础，其需要展现单一线路范围内的所有主分支设备，包括变电站、电缆、架空线、开闭所、环网柜、配电变压器等的示意专题图形，线路及其相关设备采用正交布局算法进行无交叉重叠布局。从日常运行检修、故障分析定位到配电电网调度等业务都围绕着描述电网结构的配电网单线图来实现。配电网单线图作为描述馈线的图示，其核心特性是线路的电气物理特性，即电流从高电压设备流向低电压设备。

实际生产中由于配电网的更新十分频繁，对于单线图生成和更新都要求快速准确，同时单线图的成图风格要求保持一致美观，以便于用户进行方便的浏览查看。而且在电力日常生产中，配电网作为电力输送的末端环节，其电网结构跟当地的城市建设情况，经济水平、人文环境密切相关，单线图布局风格有较强的差异性并可能出现不同的风格网架结构。

因此如果单线图成图布局单纯通过人工维护，其工作量十分巨大，并且容易出现问题。传统的自动成图算法如退火算法、树图算法、遗传算法、引力-斥力算法等各种算法在单线图布线上的结合应用也进行了研究和实践对于单线图自动生成方法都有一定的参考价值,但是其成图风格无法跟随实际情况进行智能调整，风格变动后只能重新修改成图的程序。

为了实现更贴近电力业务的特点，需要一种针对配电网单线图的网络特征结构表示学习算法，以充分克服这些限制条件及配电网单线图的电气特性，大大提升算法的表示效率，降低计算的复杂度，并且能够更加精确的体现电力线路的特点，使得自动转换表征，实现有效的配电网单线图的标准化转化与表征，同时提高单线图生成和更新的效率。

发明内容

基于此，为克服上述问题，能有效实现配电网单线图的标准化转化与表征，并解决配电网单线图的网络特征结构表示学习算法的技术问题，本发明提供了一种配电网单线图网络结构特征的表征转换方法，包括：步骤1，建立标准配电网单线图样本库，根据所述样本库中样本的配电网设备间的电气连接关系建立每个样本配电网单线图的节点序列；步骤2，建立生成式对抗网络模型，所述生成式对抗网络模型包括生成器和判定器；步骤3，通过学习所述标准配电网单线图样本库训练所述生成式对抗网络模型中的所述生成器和判定器，直到所述生成器通过训练学习能够根据其输入生成与标准配电网单线图样本库相一致的网络结构特征表征；步骤4，基于待表征转换的配电网单线图的设备间电气连接关系建立待表征转换的配电网单线图的节点序列；步骤5，基于所述待表征转换的配电网单线图的节点序列通过所述生成式对抗网络模型将待表征转换的配电网单线图转换成与标准配电网单线图样本相一致的网络结构特征表征。

本发明还提供了一种计算机存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。