基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识

马尚; 卫志农; 黄蔓云; 郑玉平; 孙国强

doi:10.7500/AEPS20230720002

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基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识
- Joint Identification of Topology and Line Parameters for Low-voltage Distribution Network Based on Smart Meter Data
- 电力系统自动化 2024年48卷第2期页码：60-70
- 作者机构：
  
  1.河海大学能源与电气学院,江苏省南京市 211100
  2.南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏省南京市 211106
- 作者简介：
  
  马尚(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：配电网拓扑与线路参数辨识。E-mail：mashang99@163.com
  卫志农(1962—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统运行分析与控制、输配电系统自动化。E-mail：wzn_nj@263.net
  黄蔓云(1991—)，女，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：互联大电网状态估计、配用电态势感知。E-mail：hmy_hhu@yeah.net
  郑玉平(1964—)，男，通信作者，博士，教授级高级工程师，主要研究方向：综合能源系统优化运行、电力系统继电保护与控制。E-mail：zhengyuping@sgepri.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(5108-202218280A-2-75-XG)
- DOI：10.7500/AEPS20230720002
  中图分类号：
- 收稿：2023-07-20，
  
  修回：2023-09-01，
  
  网络出版：2024-01-03，
  
  纸质出版：2024-01-25
- 稿件说明：
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马尚,卫志农,黄蔓云等.基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识[J].电力系统自动化,2024,48(2):60-70.

MA Shang,WEI Zhinong,HUANG Manyun,et al.Joint Identification of Topology and Line Parameters for Low-voltage Distribution Network Based on Smart Meter Data[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(2):60-70.
马尚,卫志农,黄蔓云等.基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识[J].电力系统自动化,2024,48(2):60-70. DOI： 10.7500/AEPS20230720002.

MA Shang,WEI Zhinong,HUANG Manyun,et al.Joint Identification of Topology and Line Parameters for Low-voltage Distribution Network Based on Smart Meter Data[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(2):60-70. DOI： 10.7500/AEPS20230720002.

摘要

在低压配电网中，用户频繁地扩建和改接导致台账存在信息更新滞后、数据缺失等问题，难以获取当前运行状态下的拓扑及线路参数。针对无相角量测信息且含未知数量零注入功率“隐节点”的低压配电网，提出一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法。基于低压配电网的电气特性以及辐射状网络的结构特点，推导出一种功率-电压比形式的线性逆潮流模型。通过线性回归求解得到阻抗距离矩阵，再利用无判定阈值形式的改进分组递归算法实现拓扑与线路参数的联合辨识。最后，在IEEE欧洲低压测试馈线和中国南京市某地区的实际低压配电网中对所提算法进行数值仿真，验证了所提算法的有效性。

Abstract

In the low-voltage distribution network

frequent extensions and modifications by users lead to the issues such as delayed information updates and missing data in the account

making it difficult to obtain the topology and line parameters under the current operating conditions. For low-voltage distribution networks that lack phase angle measurement information and include an indeterminate number of “hidden nodes” with zero injection power

this paper presents a method for joint identification of the network topology and line parameters utilizing data from smart meters. Based on the electrical and structural characteristics of radial low-voltage distribution network

a linear inverse power flow model in the form of power-to-voltage ratio is derived. The impedance distance matrix is obtained by linear regression solution

and then the topology and line parameters are jointly identified using an improved recursive grouping algorithm without threshold setting. Finally

the effectiveness of the proposed algorithm is verified by arithmetic simulation in the IEEE European low-voltage test feeder and an actual low-voltage distribution network in Nanjing

China.

关键词

Keywords

references

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