基于电压和功率数据的低压用户相别识别优化建模与应用

罗钧腾; 章坚民; 姚力; 倪琳娜; 章江铭; 余焕雷

doi:10.7500/AEPS20200107007

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基于电压和功率数据的低压用户相别识别优化建模与应用

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于电压和功率数据的低压用户相别识别优化建模与应用
- Modeling and Application of Phase Identification Optimization for Low-voltage Customer Based on Voltage and Power Data
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第7期页码：123-131
- 作者机构：
  
  1.杭州电子科技大学自动化学院，浙江省杭州市310018
  2.国网浙江省电力有限公司营销服务中心，浙江省杭州市311121
- 作者简介：
  
  罗钧腾(1995—），男，硕士研究生，主要研究方向：智能电网大数据分析及应用。E-mail：429486920@qq.com
  章坚民(1962—)，男，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：态势感知及可视化、信息物理系统集成建模及信息安全防护、电网优化规划与运行等。E-mail：zhangjmhzcn@hdu.edu.cn
  姚力(1971—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：智能电力计量技术及应用。E-mail：747475290@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51677047);国家电网公司科技项目(5600-201919168A-0-0-00)
- DOI：10.7500/AEPS20200107007
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-01-07，
  
  修回日期：2020-12-13，
  
  网络出版日期：2021-01-31，
  
  纸质出版日期：2021-04-10
- 稿件说明：
移动端阅览
罗钧腾,章坚民,姚力等.基于电压和功率数据的低压用户相别识别优化建模与应用[J].电力系统自动化,2021,45(7):123-131.

LUO Junteng,ZHANG Jianmin,YAO Li,et al.Modeling and Application of Phase Identification Optimization for Low-voltage Customer Based on Voltage and Power Data[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(7):123-131.
罗钧腾,章坚民,姚力等.基于电压和功率数据的低压用户相别识别优化建模与应用[J].电力系统自动化,2021,45(7):123-131. DOI： 10.7500/AEPS20200107007.

LUO Junteng,ZHANG Jianmin,YAO Li,et al.Modeling and Application of Phase Identification Optimization for Low-voltage Customer Based on Voltage and Power Data[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(7):123-131. DOI： 10.7500/AEPS20200107007.

摘要

低压用户相别识别是低压配电网计量拓扑识别的内容之一。首先，描述原问题并对已有研究进行回顾，阐述文中研究特点；按照线路分叉点数量将用户降维到虚拟用户空间；再对虚拟用户空间电压波形采用

分布的随机近邻嵌入（

-SNE）算法，形成进一步降维的特征空间；对于特征空间的电压波形以及聚合功率，提出同时考虑功率平衡和电压时序波形分类的多目标优化模型，使用仅考虑功率平衡的优化问题的解作为初始解。选择2个具有典型特征的城镇居民台区作为试点，发现常见的5类聚类方法均只有1个台区识别成功，且表现差异很大，而所提方法在2个案例中均取得成功，表明其具有一定的稳定性和通用性。

Abstract

Phase identification for low-voltage customer is one of the contents of metering topology identification for low-voltage distribution networks. First

based on the original problem description and review of existing research

the research characteristics of this paper are explained. The customers are reduced to the virtual customer space according to the number of line bifurcation points. Then

the virtual customer space voltage waveform forms a feature space for further dimension reduction using

-distributed stochastic neighbor embedding (

-SNE) algorithm. For the voltage waveform and aggregated power in the feature space

a multi-objective optimization model considering both power balance and voltage timing waveform classification is proposed

in which the solution of the optimization problem only considering power balance is used as the initial solution. Two urban residential areas with typical characteristics are selected as pilot projects. It is found that only one area is successfully identified by using the common five types of clustering methods and their performance is very different. However

the proposed method identifies both areas

which shows its stability and versatility.

关键词

Keywords

references

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