综合电压电流监测数据的低压台区相户关系两步识别方法

何鑫; 钟庆; 崔婷婷; 何淇彰; 周凯; 汪隆君

doi:10.7500/AEPS20241231005

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综合电压电流监测数据的低压台区相户关系两步识别方法

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 综合电压电流监测数据的低压台区相户关系两步识别方法
- A Two-step Identification Method for Phase-Customer Relationship in Low-voltage Distribution Station Areas by Integrating Voltage and Current Monitoring Data
- 电力系统自动化 2025年49卷第20期页码：183-190
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640
  2.广东电网有限责任公司广州供电局，广东省广州市 510410
- 作者简介：
  
  何鑫(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：智能电网、电能质量分析与控制。E-mail：320395128@qq.com
  钟庆(1978—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电能质量分析与控制。E-mail：epqzhong@scut.edu.cn
  崔婷婷(2001—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电能质量分析与控制。E-mail：c18138879744@163.com
- 基金信息：
  
  中国南方电网有限责任公司基金项目:科技项目(GDKJXM20231082)
- DOI：10.7500/AEPS20241231005
  中图分类号：
- 收稿：2024-12-31，
  
  修回：2025-05-27，
  
  网络首发：2025-07-21，
  
  纸质出版：2025-10-25
- 稿件说明：
移动端阅览
何鑫,钟庆,崔婷婷等.综合电压电流监测数据的低压台区相户关系两步识别方法[J].电力系统自动化,2025,49(20):183-190.

HE Xin,ZHONG Qing,CUI Tingting,et al.A Two-step Identification Method for Phase-Customer Relationship in Low-voltage Distribution Station Areas by Integrating Voltage and Current Monitoring Data[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):183-190.
何鑫,钟庆,崔婷婷等.综合电压电流监测数据的低压台区相户关系两步识别方法[J].电力系统自动化,2025,49(20):183-190. DOI： 10.7500/AEPS20241231005.

HE Xin,ZHONG Qing,CUI Tingting,et al.A Two-step Identification Method for Phase-Customer Relationship in Low-voltage Distribution Station Areas by Integrating Voltage and Current Monitoring Data[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):183-190. DOI： 10.7500/AEPS20241231005.

摘要

低压台区配电变压器低压侧三相电压较低不平衡度及空房和轻载用户的存在导致利用单一电气量测量数据难以实现相户关系的精准识别。文中提出了一种综合电压电流监测数据的低压台区相户关系两步识别方法。首先，提取用户电压监测数据趋势转折点，定义并使用共有趋势转折点集合对原电压序列进行筛

选与排列，之后计算相似度矩阵，结合

-means聚类划分出用户集群。其次，采用LASSO回归算法计算相户关系回归系数矩阵，获得最优相户关系匹配结果，实现低压台区相户关系的精准识别。最后，通过实际算例分析验证了所提算法的有效性和先进性。

Abstract

The low three-phase voltage imbalance on the low-voltage side of distribution transformers in low-voltage distribution station areas and the presence of vacant households and light-load customers make it difficult to achieve accurate identification of phase-customer relationship using single electrical measurement data. This paper proposes a two-step identification method for phase-customer relationship in low-voltage distribution station areas by integrating voltage and current monitoring data. Firstly

trend turning points are extracted from customer voltage monitoring data. A common trend transition point set is defined and used to filter and arrange the original voltage sequences

followed by similarity matrix calculation and

-means clustering to partition user clusters. Secondly

the LASSO regression algorithm is employed to compute the regression coefficient matrix for the phase-customer relationship

thereby obtaining the optimal phase-customer relationship matching results and achieving accurate identification of phase-customer relationships in low-voltage distribution station areas. Finally

the effectiveness and superiority of the proposed algorithm are validated through actual case study analysis.

关键词

Keywords

references

刘晟源，章天晗，林振智，等 . 数据赋能低压配用电系统精益化运行的关键技术与算法［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 3 ）： 187 - 199 .

LIU Shengyuan ， ZHANG Tianhan ， LIN Zhenzhi ， et al . Key technologies and algorithms of data empowerment for lean operation of low-voltage power distribution and consumption system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 3 ）： 187 - 199 .

王守相，尹孜阳，赵倩宇 . 考虑多供电层级耦合的中低压配电网分布式光伏承载力一体化精细评估方法［J］. 电工技术学报， 2025 ， 40 （ 6 ）： 1930 - 1944 .

WANG Shouxiang ， YIN Ziyang ， ZHAO Qianyu . A precise distributed PV hosting capability evaluation method for MV and LV distribution network considering the coupling of multiple power supply layers ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2025 ， 40 （ 6 ）： 1930 - 1944 .

朱天怡，艾芊，贺兴，等 . 基于数据驱动的用电行为分析方法及应用综述［J］. 电网技术， 2020 ， 44 （ 9 ）： 3497 - 3507 .

ZHU Tianyi ， AI Qian ， HE Xing ， et al . An overview of data-driven electricity consumption behavior analysis method and application ［J］. Power System Technology ， 2020 ， 44 （ 9 ）： 3497 - 3507 .

ATHANASIADIS C L ， PAPADOPOULOS T A ， KRYONIDIS G C ， et al . A review of distribution network applications based on smart meter data analytics ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews ， 2024 ， 191 ： 114151 .

戚成飞，刘岩，毕超然，等 . 数据驱动的低压配电台区拓扑辨识技术综述［J］. 电力系统及其自动化学报， 2024 ， 36 （ 10 ）： 127 - 134 .

QI Chengfei ， LIU Yan ， BI Chaoran ， et al . Overview of data driven topology identification techniques for low-voltage distribution substations ［J］. Proceedings of the CSU-EPSA ， 2024 ， 36 （ 10 ）： 127 - 134 .

ESKANDARNIA E ， AL-AMMAL H ， KSANTINI R ， et al . Deep learning techniques for smart meter data analytics： a review ［J］. SN Computer Science ， 2022 ， 3 （ 3 ）： 243 .

THERRIEN F ， BLAKELY L ， RENO M J . Assessment of measurement-based phase identification methods ［J］. IEEE Open Access Journal of Power and Energy ， 2021 ， 8 ： 128 - 137 .

DAHALE S ， PAHWA A ， NATARAJAN B . Phase identification in unobservable distribution systems ［J］. IEEE Transactions on Power Delivery ， 2023 ， 38 （ 5 ）： 3067 - 3075 .

冯磊，王石刚，梁庆华 . 基于GAKNN方法的配电站时间序列缺失数据补全方法［J］. 电力自动化设备， 2021 ， 41 （ 12 ）： 187 - 192 .

FENG Le ， WANG Shigang ， LIANG Qinghua . Completion method for missing time series data of distribution station based on GAKNN method ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2021 ， 41 （ 12 ）： 187 - 192 .

毛李帆，姚建刚，金永顺，等 . 中长期负荷预测的异常数据辨识与缺失数据处理［J］. 电网技术， 2010 ， 34 （ 7 ）： 148 - 153 .

MAO Lifan ， YAO Jiangang ， JIN Yongshun ， et al . Abnormal data identification and missing data filling in medium- and long-term load forecasting ［J］. Power System Technology ， 2010 ， 34 （ 7 ）： 148 - 153 .

赵洪山，寿佩瑶，马利波 . 低压台区缺失数据的张量补全方法［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 22 ）： 7328 - 7337 .

ZHAO Hongshan ， SHOU Peiyao ， MA Libo . A tensor completion method of missing data in transformer district ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 22 ）： 7328 - 7337 .

连子宽，姚力，刘晟源，等 . 基于t-SNE降维和BIRCH聚类的单相用户相位及表箱辨识［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 8 ）： 176 - 184 .

LIAN Zikuan ， YAO Li ， LIU Shengyuan ， et al . Phase and meter box identification for single-phase users based on t-SNE dimension reduction and BIRCH clustering ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 8 ）： 176 - 184 .

刘苏，黄纯，侯帅帅，等 . 基于DDTW距离与DBSCAN算法的户变关系识别方法［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 18 ）： 71 - 77 .

LIU Su ， HUANG Chun ， HOU Shuaishuai ， et al . Identification method for household-transformer relationship based on derivative dynamic time warping distance and density-based spatial clustering of application with noise algorithm ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 18 ）： 71 - 77 .

崔雪原，刘晟源，金伟超，等 . 基于APAA和改进DBSCAN算法的户变关系及相位识别方法［J］. 电网技术， 2021 ， 45 （ 8 ）： 3034 - 3043 .

CUI Xueyuan ， LIU Shengyuan ， JIN Weichao ， et al . Consumer-transformer relationship and phase identification based on APAA and improved DBSCAN algorithm ［J］. Power System Technology ， 2021 ， 45 （ 8 ）： 3034 - 3043 .

于煌 . 基于智能电表量测数据的低压配电台区拓扑模型构建方法［D］. 广州：华南理工大学， 2022 .

YU Huang . Construction method of topology model of low-voltage distribution station area based on smart meter measurement data ［D］. Guangzhou ： South China University of Technology ， 2022 .

LUAN W P ， PENG J ， MARAS M ， et al . Smart meter data analytics for distribution network connectivity verification ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2015 ， 6 （ 4 ）： 1964 - 1971 .

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 .

DILEK M ， BROADWATER R P ， SEQUIN R . Phase prediction in distribution systems ［C］// 2002 IEEE Power Engineering Society Winter Meeting ， January 27-31 ， 2002 ， New York， USA ： 985 - 990 .

ARYA V ， SEETHARAM D ， KALYANARAMAN S ， et al . Phase identification in smart grids ［C］// 2011 IEEE International Conference on Smart Grid Communications ， October 17-20 ， 2011 ， Brussels， Belgium ： 25 - 30 .

唐捷，蔡永智，周来，等 . 基于数据驱动的低压配电网线户关系识别方法［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 11 ）： 127 - 134 .

TANG Jie ， CAI Yongzhi ， ZHOU Lai ， et al . Data-driven based identification method of feeder-consumer connectivity in low-voltage distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 11 ）： 127 - 134 .

张巍，徐进，刘家鹏 . 基于分支有功功率的低压有源配电网拓扑辨识方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 15 ）： 85 - 95 .

ZHANG Wei ， XU Jin ， LIU Jiapeng . Topology identification method for low-voltage active distribution network based on branch active power ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 15 ）： 85 - 95 .

廖志伟，谢汛恺，郑广昱，等 . 基于电压曲线形态特征聚类的低压台区相位辨识［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 7 ）： 142 - 149 .

LIAO Zhiwei ， XIE Xunkai ， ZHENG Guangyu ， et al . Phase identification of low-voltage distribution station area based on morphological characteristic clustering of voltage curves ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 7 ）： 142 - 149 .

邢邗，石晓达，孙连英，等 . 时间序列数据趋势转折点提取算法［J］. 计算机工程， 2018 ， 44 （ 1 ）： 56 - 61 .

XING Han ， SHI Xiaoda ， SUN Lianying ， et al . Trend turning point extraction algorithm for time series data ［J］. Computer Engineering ， 2018 ， 44 （ 1 ）： 56 - 61 .

章坚民，夏燕，倪琳娜，等 . 面向不对称察觉的低压配电网分相接线图自动成图［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 13 ）： 143 - 149 .

ZHANG Jianmin ， XIA Yan ， NI Linna ， et al . Auto-generation of phase-separated connection diagram for asymmetry perceptible low-voltage distribution network ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 13 ）： 143 - 149 .

孙毅，毛烨华，李泽坤，等 . 面向电力大数据的用户负荷特性和可调节潜力综合聚类方法［J］. 中国电机工程学报， 2021 ， 41 （ 18 ）： 6259 - 6270 .

SUN Yi ， MAO Yehua ， LI Zekun ， et al . A comprehensive clustering method of user load characteristics and adjustable potential based on power big data ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2021 ， 41 （ 18 ）： 6259 - 6270 .

王大荣，张忠占 . 线性回归模型中变量选择方法综述［J］. 数理统计与管理， 2010 ， 29 （ 4 ）： 615 - 627 .

WANG Darong ， ZHANG Zhongzhan . Variable selection for linear regression models： a survey ［J］. Journal of Applied Statistics and Management ， 2010 ， 29 （ 4 ）： 615 - 627 .

冯人海，赵政，谢生，等 . 基于主成分分析和凸优化的低压配电网拓扑识别方法［J］. 天津大学学报， 2021 ， 54 （ 7 ）： 746 - 753 .

FENG Renhai ， ZHAO Zheng ， XIE Sheng ， et al . Topology identification for low voltage network based on principal component analysis and convex optimization ［J］. Journal of Tianjin University ， 2021 ， 54 （ 7 ）： 746 - 753 .

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