[发明专利]基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法

说明书

本发明公开了基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法，包括如下步骤：1)基于线路的非线性电压降方程推导出任意两节点串、并联关系的判据；2)基于节点的多时段有功、无功负荷和电压幅值量测数据对所有可能的节点对进行非线性回归，选择拟合程度最高的节点对并判断其连接关系；3)将子节点的负荷及线路损耗合并到父节点，迭代执行前述非线性回归和节点连接关系判断过程，从而实现自下而上的参数估计和拓扑重建；4)通过实际数据和低压配电网算例验证了所提方法的有效性。本发明属于低压配电网参数和拓扑技术领域，具体是基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法，采用线性近似的线路电压降模型，提高了拓扑辨识精度。

技术领域

本发明属于低压配电网参数和拓扑技术领域，具体是指基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法。

背景技术

用户侧分布式电源及电动汽车的大量、无序接入对配电网的安全可靠运行提出了严峻挑战，低压配电网直接面向用户，其运维管理的智能化水平将直接影响客户满意度的高低，然而，低压配电网量大面广、结构错综复杂，布线隐蔽、原始数据缺失、用户扩改接频繁等，导致变-线-户之间的拓扑关系不明确，难以依靠人力进行拓扑关系梳理，参数和拓扑信息的缺失，易导致抢修复电不及时、电压治理效率低等问题，因此，亟需研究低压配电网的参数和拓扑辨识技术，提升电网精细化管理水平。

高级量测体系的普及，带来了前所未有的大量数据，为基于数据驱动的参数和拓扑辨识提供了可能，中压配电网环网建设、开环运行，其拓扑辨识问题一般假设网架结构已知，仅识别线路的联通状态；而低压配电网网架结构未知，需要依靠多时段量测数据恢复出网络拓扑，已有相关文献研究了基于智能电表数据的低压配电网相别识别、拓扑纠错、参数估计等，但未涉及节点连接关系的重建，在拓扑辨识方面：有关文献借助专用硬件设备实现了拓扑自动识别；文献假设不同节点之间注入功率独立，引入概率图模型描述相邻节点与二阶邻居节点之间的相关性；有关文献通过节点电压相关性判断节点连接关系，相关性强的节点属于同一条馈线，然后通过电压幅值大小判断节点上下游关系，该方法应用于结构复杂的配电网时有一定的局限性；有关文献采用主成分分析法推断低压配电网的相位与拓扑结构，并结合图论逐步构建网络拓扑；有关文献考虑量测数据采集期间拓扑的变化，采用与期望最大化算法相似的方法对参数、拓扑进行交替迭代辨识。

然而，在低压配电网中往往只有终端用户装有智能电表，而网络中存在注入功率为零的“隐节点”且数量未知，前述有关文献仅能识别可观测的负荷节点的连接关系，对含有未知数量隐节点的低压配电网拓扑辨识无能为力，针对含隐节点配电网的拓扑辨识问题：有关文献引入了统计领域中用于学习隐树结构图模型的递归聚合算法，基于节点间的可加性距离判断节点对的父子或兄弟关系；文献基于线性化电压降方程，提出了低压配电网拓扑、参数辨识方法，从叶节点到根节点依次构建网络拓扑，但文中采用了线性近似的线路电压降模型，影响了拓扑辨识精度。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法，基于线路的非线性电压降方程推导出任意两节点串、并联关系的判据；基于节点的多时段有功、无功负荷和电压幅值量测数据对所有可能的节点对进行非线性回归，选择拟合程度最高的节点对并判断其连接关系；将子节点的负荷及线路损耗合并到父节点，迭代执行前述非线性回归和节点连接关系判断过程，从而实现自下而上的参数估计和拓扑重建；通过实际数据和低压配电网算例验证了所提方法的有效性。

本发明采取的技术方案如下：本发明基于非线性回归的低压配电网参数和拓扑联合辨识方法，包括如下步骤：

步骤一：由于低压配电网存在未知数量、未知的隐节点，自下而上式的拓扑辨识算法较为适合实际应用，然而忽略线路损耗将引入参数估计误差，导致在拓扑构建时拟合度最高的节点对实际上可能不存在串、并联关系，进而导致所有后续拓扑构建步骤出现偏差，因此，采用精确的非线性电压降方程进行非线性回归，以实现更高精度的参数和拓扑联合辨识；

线路的非线性电压降模型