本發(fā)明涉及配電網(wǎng)，具體是一種低壓配網(wǎng)戶變關(guān)系校核方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、戶變關(guān)系是低壓臺區(qū)最重要的基礎(chǔ)檔案信息，在負荷管理、臺區(qū)互濟、潮流計算、狀態(tài)估計、線損精益化管理、故障定位等面有廣泛應(yīng)用，但前清后亂的檔案維護工作也是長期以來一直困擾電網(wǎng)公司治理難題。隨著臺區(qū)精益化管理水平和數(shù)字化運維轉(zhuǎn)型的升級發(fā)展，“停電校核”、“現(xiàn)場經(jīng)驗觀察”及“拓撲識別工具”等傳統(tǒng)的人工維護模式費時費力，并且在更新速度上更是無法滿足應(yīng)用分析要求，如日線損的分析診斷、可開放容量優(yōu)化分配、臺區(qū)源荷協(xié)同自治都需要準確的實時戶變關(guān)系。為解決這一工程應(yīng)用難題，戶變關(guān)系自動識別技術(shù)逐步成為研究熱點。從技術(shù)原理上來看，現(xiàn)有的戶變自動識別技術(shù)主要分為兩大類，一類是信號匹配法，包括通信信號匹配及注入功率信號匹配；另一類是數(shù)據(jù)驅(qū)動法，基于ami采集的海量量測數(shù)據(jù)，根據(jù)電路運行機理分析，從電壓相關(guān)性、能量守恒特性等作為突破口，結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法進行建模研究。

2、信號匹配法主要是工程手段，學(xué)術(shù)研究較少，該類方法識別效率高但需要安裝設(shè)備，工程建設(shè)成本高。在通信信號匹配方面，借助低壓臺區(qū)載波通信終端的hplc通信信號，通過通信信號標(biāo)簽匹配、通信報文特性、信號傳輸時間測量及工頻信號過零點檢測等方法進行戶變及相位判斷。該類方法僅適用hplc全覆蓋通信覆蓋臺區(qū)，且易受電磁耦合及噪聲干擾，此外工程中因影響ami系統(tǒng)采集成功率所以使用度并不高。在功率信號注入法研究方面，通過信號發(fā)生裝置產(chǎn)生特定間諧波的功率信號進行拓撲匹配，該方法工程實施量大、成本高、存在安全隱患，且對復(fù)雜結(jié)構(gòu)的魚骨電網(wǎng)會失效。

3、對于數(shù)據(jù)驅(qū)動法，ami系統(tǒng)積累了海量用戶側(cè)負荷量測數(shù)據(jù)，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等方法挖掘既有計量數(shù)據(jù)的非計量價值，對于工程應(yīng)用價值極大，學(xué)術(shù)界已開展了廣泛第研究，其中一類是基于節(jié)點電壓的時空分布及關(guān)聯(lián)特性，通過皮爾遜相關(guān)性系數(shù)、灰色關(guān)聯(lián)度等相關(guān)性分析進行戶變從屬關(guān)系判斷；此外戶變關(guān)系識別實質(zhì)上是解決分類問題，另一些研究將聚類算法引入其中，該類方法主要從電壓特征有效提取方法及聚類算法優(yōu)化兩方面開展研究，但對電壓數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，嚴格的數(shù)據(jù)篩選條件會大大降低可算率，且對小電量臺區(qū)、光伏臺區(qū)及同一饋線下的鄰近臺區(qū)等場景，受電氣距離、光伏并網(wǎng)電壓等客觀因素影響，算法適用性有限。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種低壓配網(wǎng)戶變關(guān)系校核方法、裝置、系統(tǒng)及介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)增添額外的量測設(shè)備、以及對數(shù)據(jù)精度要求較高的問題，提高拓撲識別技術(shù)的準確率。

2、一種低壓配網(wǎng)戶變關(guān)系校核方法，包括如下步驟：

3、根據(jù)用戶及變壓器的負荷波形提取負荷事件，所述負荷事件包括有功功率數(shù)值超出預(yù)設(shè)閾值的負荷事件數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)提取的負荷事件提取負荷特征，所述負荷特征包括負荷事件發(fā)生時間、負荷類型、負荷有功功率值和對應(yīng)的負荷無功功率值；

5、對提取的負荷特征進行字符化處理，并按照預(yù)順序依次排列得到待辨識用戶的負荷事件字符串序列；

6、計算待辨識用戶的負荷事件字符串序列與每個變壓器的負荷事件字符串序列的最長公共子序列，根據(jù)所述最長公共子序列計算待辨識用戶與各變壓器對應(yīng)的時間偏差熵值，根據(jù)所述時間偏差熵值確定待辨識用戶所屬的變壓器；

7、將確定的待辨識用戶所屬的變壓器與系統(tǒng)檔案記錄的所述待辨識用戶的歸屬變壓器進行校核。

8、進一步的，所述對提取的負荷特征進行字符化處理，并按照預(yù)順序依次排列得到待辨識用戶的負荷事件字符串序列，包括：

9、以固定時長為一個區(qū)分區(qū)間對每天的時間進行劃分并對各區(qū)分區(qū)間以數(shù)字進行命名，將負荷事件發(fā)生時間轉(zhuǎn)化為負荷事件發(fā)生時間所在區(qū)分區(qū)間的數(shù)字ts；

10、識別相應(yīng)負荷事件的負荷類型type，將階躍型字符化為s，沖擊型字符化為p，不屬于階躍型字符和擊型字符的其他型字符化為e；

11、將負荷有功功率值以100瓦特為一個區(qū)分區(qū)間，進行字符化處理，記為qs；

12、將荷無功功率值以100乏為一個區(qū)分區(qū)間，進行字符化處理，記為q；

13、將單個負荷事件對應(yīng)的四個字符化處理后的特征字符組合成字符串event，event＝{ts，type，ps，qs}；

14、將待識別戶變端各負荷事件對應(yīng)的字符串按照負荷事件發(fā)生時間的前后順序依次排列，得到待辨識用戶的負荷事件字符串序列；若負荷事件發(fā)生時間ts相同，則按照負荷類型s、p、e的遞減優(yōu)先順序進行排列，s為最優(yōu)先字符；若仍然無法區(qū)分排列順序，則ps較小者排列在前；若ps相同，則qs較小者排列在前。

15、進一步的，所述計算待辨識用戶的負荷事件字符串序列與每個變壓器的負荷事件字符串序列的最長公共子序列，根據(jù)所述最長公共子序列計算待辨識用戶與各變壓器對應(yīng)的時間偏差熵值，根據(jù)所述時間偏差熵值確定待辨識用戶所屬的變壓器，包括：

16、將待辨識用戶的負荷事件字符串序列與各變壓器的負荷事件字符串序列進行最長公共子序列匹配計算，最長公共子序列是指對于一個序列w，如果分別是兩個或多個已知序列的子序列，且是所有符合此條件序列中最長的，則w稱為已知序列的最長公共子序列；

17、根據(jù)得到的最長公共子序列進行回溯，提取待辨識用戶的負荷事件序列與各變壓器的負荷事件序列中的對應(yīng)事件，構(gòu)成子序列中元素的戶變端負荷事件，得到若干事件對；每個事件對由用戶序列中的事件和變壓器序列中的對應(yīng)事件組成，形成一組一一對應(yīng)的事件對；事件對中的兩個負荷事件構(gòu)成的字符串完全相同；

18、對于每一組事件對，計算用戶事件與變壓器事件的時秒級時間偏差，時間偏差為兩個事件發(fā)生時間的絕對差值；

19、將所有事件對的時間偏差值構(gòu)成一個集合，計算所有時間偏差值的熵；

20、計算用戶與各變壓器對應(yīng)的時間偏差熵值，將最小的時差熵值對應(yīng)的變壓器確定為該用戶所屬的變壓器。

21、進一步的，所述時間偏差值的熵的計算公式為其中n是時間偏差值的不同取值個數(shù)，pi是每種偏差值在集合中出現(xiàn)的概率。

22、一種低壓配網(wǎng)戶變關(guān)系校核裝置，包括：

23、負荷事件提取模塊，用于根據(jù)用戶及變壓器的負荷波形提取負荷事件，所述負荷事件包括有功功率數(shù)值超出預(yù)設(shè)閾值的負荷事件數(shù)據(jù)；

24、負荷事件提取模塊，用于根據(jù)提取的負荷事件提取負荷特征，所述負荷特征包括負荷事件發(fā)生時間、負荷類型、負荷有功功率值和對應(yīng)的負荷無功功率值；

25、字符化處理模塊，用于對提取的負荷特征進行字符化處理，并按照預(yù)順序依次排列得到待辨識用戶的負荷事件字符串序列；

26、用戶歸屬判別模塊，用于計算待辨識用戶的負荷事件字符串序列與每個變壓器的負荷事件字符串序列的最長公共子序列，根據(jù)所述最長公共子序列計算待辨識用戶與各變壓器對應(yīng)的時間偏差熵值，根據(jù)所述時間偏差熵值確定待辨識用戶所屬的變壓器；

27、校核模塊，用于將確定的待辨識用戶所屬的變壓器與系統(tǒng)檔案記錄的所述待辨識用戶的歸屬變壓器進行校核。

28、進一步的，所述字符化處理模塊，具體用于：

29、以固定時長為一個區(qū)分區(qū)間對每天的時間進行劃分并對各區(qū)分區(qū)間以數(shù)字進行命名，將負荷事件發(fā)生時間轉(zhuǎn)化為負荷事件發(fā)生時間所在區(qū)分區(qū)間的數(shù)字ts；

30、識別相應(yīng)負荷事件的負荷類型type，將階躍型字符化為s，沖擊型字符化為p，不屬于階躍型字符和擊型字符的其他型字符化為e；

31、將負荷有功功率值以100瓦特為一個區(qū)分區(qū)間，進行字符化處理，記為qs；

32、將荷無功功率值以100乏為一個區(qū)分區(qū)間，進行字符化處理，記為q；

33、將單個負荷事件對應(yīng)的四個字符化處理后的特征字符組合成字符串event，event＝{ts，type，ps，qs}；

34、將待識別戶變端各負荷事件對應(yīng)的字符串按照負荷事件發(fā)生時間的前后順序依次排列，得到待辨識用戶的負荷事件字符串序列；若負荷事件發(fā)生時間ts相同，則按照負荷類型s、p、e的遞減優(yōu)先順序進行排列，s為最優(yōu)先字符；若仍然無法區(qū)分排列順序，則ps較小者排列在前；若ps相同，則qs較小者排列在前。

35、進一步的，所述用戶歸屬判別模塊，具體用于：

36、將待辨識用戶的負荷事件字符串序列與各變壓器的負荷事件字符串序列進行最長公共子序列匹配計算，最長公共子序列是指對于一個序列w，如果分別是兩個或多個已知序列的子序列，且是所有符合此條件序列中最長的，則w稱為已知序列的最長公共子序列；

37、根據(jù)得到的最長公共子序列進行回溯，提取待辨識用戶的負荷事件序列與各變壓器的負荷事件序列中的對應(yīng)事件，構(gòu)成子序列中元素的戶變端負荷事件，得到若干事件對；每個事件對由用戶序列中的事件和變壓器序列中的對應(yīng)事件組成，形成一組一一對應(yīng)的事件對；事件對中的兩個負荷事件構(gòu)成的字符串完全相同；

38、對于每一組事件對，計算用戶事件與變壓器事件的時秒級時間偏差，時間偏差為兩個事件發(fā)生時間的絕對差值；

39、將所有事件對的時間偏差值構(gòu)成一個集合，計算所有時間偏差值的熵；

40、計算用戶與各變壓器對應(yīng)的時間偏差熵值，將最小的時差熵值對應(yīng)的變壓器確定為該用戶所屬的變壓器。

41、進一步的，所述時間偏差值的熵的計算公式為其中n是時間偏差值的不同取值個數(shù)，pi是每種偏差值在集合中出現(xiàn)的概率。

42、一種低壓配網(wǎng)戶變關(guān)系校核系統(tǒng)，包括：計算機可讀存儲介質(zhì)和處理器；

43、所述計算機可讀存儲介質(zhì)用于存儲可執(zhí)行指令；

44、所述處理器用于讀取所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲的可執(zhí)行指令，執(zhí)行所述的低壓配網(wǎng)戶變關(guān)系校核方法。

45、一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述的低壓配網(wǎng)戶變關(guān)系校核方法

46、本發(fā)明具有以下有益效果：

47、1.現(xiàn)有的一些低壓臺區(qū)戶變識別方法需要增添額外的量測設(shè)備，導(dǎo)致安裝與運維成本高昂，并且在復(fù)雜場景下容易失效，還存在一定的運行安全隱患。本發(fā)明主要利用低壓用戶電器開啟時所具有的特征，這些特征屬于自然用電特征，無需額外安裝設(shè)備。此外，這些特征具有確定性的信號屬性，識別準確率高，有效解決了現(xiàn)有拓撲識別技術(shù)的準確率瓶頸，具有極大的工程應(yīng)用價值。

48、2.現(xiàn)有的一些低壓臺區(qū)戶變識別方法采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，通過ami量測數(shù)據(jù)進行識別，但對數(shù)據(jù)精度要求較高，ami數(shù)據(jù)中的噪聲會顯著影響其準確率。本發(fā)明基于字符序列匹配的方法進行識別，將數(shù)值數(shù)據(jù)根據(jù)其所在區(qū)間進行字符化處理，模糊化了數(shù)值精確度，降低了對數(shù)據(jù)精度的要求，即使在數(shù)據(jù)復(fù)雜的臺區(qū)中也能保持較好的識別效果。