智能电网与低压电网网络拓扑结构

智能电网与低压电网网络拓扑结构随着国际金融危机、与全球能源危机的深化，二氧化碳减排与低碳经济的倡导，各国不约而同地选择了智能电网作为经济发展的引擎。

它导致了全球范围的智能电网热潮。

我国根据自己电网的特殊性，提出坚强智能电网规划。

其内涵包括特高压输电网架、数字化变电站、配网调度自动化系统，以及用电营业管理与用户互动系统。

而就目前我国的现实条件而言，只有特高压输电网络与用电营业管理系统具备立即实施的条件。

数字化变电站与配网调度自动化，由于标准还很不完善，暂时还不具备全面实施的条件。

一.用电营业管理数据采集系统与低压电网网络拓扑分析：鉴于用电营业管理与用户互动系统，涉及的产业链最长，现实需要的产品数量最大，可以容纳的企业也最多，它也成了企业追捧的热点、投资商的最爱！但也就是这个系统，从现场反馈的数据分析，存在重大技术障碍。

主要体现在系统的低压载波信道的通信可靠性上。

考虑到低压电网资产属于供电部门所有，国家投资形成的资产无投入或低投入增值，具有太大的诱惑；加上自家信道不用支付长年累月日常通信的运行费用，国网首选低压载波信道作为用电营业数据采集与用户互动系统的下段信道。

但是这条信道也存在它自身的弱点：由于我国对低压电器上网监控不严，电网载波通信背景噪声很大；而电网的优越的50hz频率响应特性与极差的高频响应特性，面对剧烈的电网负载变化，使得电网产生极高的高频衰减与难以克服的衰减动态范围；这都导致了用电营业管理数据采集系统下段信道通信可靠性达不到现场适用要求。

根据目前国际上在低压电网上允许使用的两个载波通信频段与通信技术发展现状，目前低压载波通信单纯依靠物理层通信，无法保证系统数据采集的可靠性；这也为我国低压载波集抄系统将近二十年的推广实践所证实。

现在国内外在低压载波通信领域，几乎毫无例外地都在发展中继组网技术。

也就是关联中继技术。

借助中继通信，牺牲部分数据采集速度，来提高数据采集的可靠性。

但是这种解决方案，具有一个前提，这就是电能表之间的关联性。

智能电网的架构与实现近年来，随着科技的不断进步和人们生活水平的不断提高，电力需求也越来越大，因此，对电力系统的智能化改造迫在眉睫。

智能电网作为电力系统智能化改造的核心，其架构与实现方式也备受关注。

一、智能电网的概念智能电网是基于现代信息通信、计算技术和电力系统控制技术相结合的新型电力系统。

它实现了电力系统的智能化管理，通过多种信息交换方式实现了电力系统内外的协同，使得电量的产生、传输、分配、使用得到了有效控制和管理。

智能电网是电力系统从集中式向分布式方向发展的产物，它不仅可以降低电力系统的运营成本，还可以提高电力系统的可靠性和供应效率。

此外，智能电网还可以为可再生能源的接入提供技术支持，实现了对多种能源的有效整合。

二、智能电网的架构智能电网主要由以下几个部分组成：低压侧接入网、高压直流输电网、高压传统交流输电网、低压侧配电网，以及智能电表和电力负荷管理系统。

其中，低压侧接入网是智能电网的起点，它可以接受来自电力系统外部的能量输入，并在接入网中进行分类、标识和记录。

高压直流输电网是智能电网的骨干部分，它在电力系统的输电环节中发挥着重要的作用，通过提高传输效率，使得能量的损失减少。

高压传统交流输电网则对于电力系统的稳定运行至关重要，它可以通过多种电力调节技术实现稳定运行。

低压侧配电网则是智能电网的终点，它可以根据需要对电能进行直接的分配，将电力资源分配给不同的用户。

智能电表和电力负荷管理系统作为智能电网的监控系统，可以实现对电能的远程监控和管理，大大提高了电力的安全性和可靠性。

三、智能电网的实现为了实现智能电网，需要同时推进多项技术的研究和开发，包括人工智能、大数据、物联网、区块链等。

其中，人工智能可以通过模式识别、图像处理等技术实现对电力系统的智能管理，大数据则可以通过对电力系统的数据进行分析和处理，提高电力系统的预测、监控和调度能力。

物联网技术可以实现对电力设备的监测和管理，从而提高电力设备的可靠性和维护效率。

基于配电网台区的拓扑自动识别技术研究发布时间：2023-01-04T03:26:15.851Z 来源：《福光技术》2022年24期作者：汤正宇赖来源黄淼华[导读] 电力系统中，台区即为单一变压器的供电区域，变压器与用户电表的对应关系称为户变关系，低压配电网台区系统的拓扑即指台区内所有的户变关系。

广东电网有限责任公司惠州供电局广东惠州 516003摘要：低压配电网的拓扑准确性是智能电网建设的有力保障。

在低压配电网拓扑关系的识别方法中，常用的台区在线自动识别技术主要有脉冲电流法和载波通信法。

相较于脉冲电流法，载波通信法实现更为简单，安全性更高，可控性更强。

本文采用基于电力载波的户变识别方法，通过采用基于脉冲电流调制法辨识低压台区拓扑模型，判断发射端设备的相位及其分支线，完成台区拓扑识别，该方法可保证模型的准确辨识，减轻人工识别工作量，还可作为台区拓扑校验手段。

关键词：台区；拓扑；配电网；自动识别一、配电网台区系统框架1、配电网台区拓扑结构电力系统中，台区即为单一变压器的供电区域，变压器与用户电表的对应关系称为户变关系，低压配电网台区系统的拓扑即指台区内所有的户变关系。

配电台区拓扑框架结构由低压出线柜（配变侧）、分支箱、电表箱组成的"台区-分支-用户"三级关系。

配电变压器的出口端与低压出线柜的入口端连接，低压出线柜的出口端与分支箱的入口端连接，分支箱的出口端与电表箱的入口端连接，电表箱的出口端与用户连接。

2、配电网台区通信结构配电网台区的自动化通信体系架构是实现台区拓扑自动识别的重要基础。

通信体系架构由自动化主站系统、智能配变终端（TTU）、馈线层低压监测单元及混合通信系统等构成。

例如：主站系统主要包括前端服务器、SCADA服务器、交换机、防火墙和物理加密隔离等装置。

TTU通过电力线采用5G技术与主站进行通信，台区层与馈线层、馈线曾与用户层以电力线宽带载波方式进行通信。

智能配变终端安装于变压器根部，馈线层低压监测单元安装在分支箱出线端或进线端，用户层低压监测单元安装在电表箱出线端或进线端。

电力系统中智能电网拓扑优化方法研究电力系统是现代社会中不可或缺的重要基础设施之一。

随着电力需求的不断增加和能源结构的转变，传统的电力系统已经无法满足日益增长的需求。

智能电网作为电力系统的升级版，以其高效、稳定、可靠的特点受到了广泛关注。

智能电网是利用信息通信技术、计算技术和控制技术等，对电力系统进行全面数字化和智能化改造的新型电力系统模式。

其中，智能电网拓扑优化方法的研究成为智能电网建设和运行中的一个关键问题。

电力系统的拓扑结构是指电力系统中各个电力设备之间的连接方式和运行状态。

智能电网拓扑优化方法的目标是通过优化调整电力系统中设备的连接方式和运行状态，以提高电力系统的稳定性、可靠性和经济性，满足不同负荷需求和电力供应要求。

智能电网拓扑优化方法的研究主要包括以下几个方面：1. 拓扑优化算法的研究：拓扑优化算法是指通过数学模型和计算方法，对电力系统的拓扑结构进行优化调整的方法。

经典的拓扑优化算法有贪婪算法、遗传算法、模拟退火算法等。

这些算法通过对电力系统的参数进行建模和优化计算，找到最佳的拓扑结构，提高电力系统的性能。

2. 智能电网传感器布置优化：智能电网中大量的传感器用于采集电力系统各个节点的电压、电流、功率等数据，传感器的布置对于智能电网的性能至关重要。

传感器布置优化方法在考虑电力系统稳定性的前提下，通过合理选择传感器的位置和数量，提高传感器的覆盖范围和精度，减少传感器的安装成本。

3. 智能电网拓扑重构：智能电网的负荷需求和电力供应要求可能会发生变化，因此需要进行拓扑重构，即重新调整电力系统中各个设备的连接方式和运行状态，以适应新的需求。

拓扑重构方法通过建立拓扑重构模型，选择适当的重构策略，优化电力系统的拓扑结构。

4. 多目标优化方法研究：智能电网的拓扑优化问题通常涉及到多个目标，例如提高电力系统的稳定性和经济性，减少电力损耗和环境污染等。

多目标优化方法通过引入目标权重、采用多目标优化算法等手段，寻找到电力系统拓扑的最优解集合，提供决策支持。

智能电力技术在电力管网拓扑控制中的应用随着现代社会对能源需求的不断增长，电力管网的安全稳定运行成为各国能源管理的重要任务。

在电力管网中，拓扑控制是一项关键技术，通过有效的拓扑控制可以实现电力系统的高效运行。

而近年来，智能电力技术的快速发展为电力管网的拓扑控制带来了新的思路和解决方案。

智能电力技术中的一项重要应用是智能电网。

智能电网是基于现代信息技术与电力系统的融合发展而来的，它利用先进的通信、计算和控制技术，实现了电力系统的动态监测、优化调度、自愈恢复等功能。

在电力管网拓扑控制中，智能电网可以根据实时的电力需求和供应情况，通过智能化的网络控制节点，实现对电力路由的动态调整和优化，从而提高电力管网的运行效率和供电可靠性。

除了智能电网，智能电力技术还包括智能传感器、智能开关等。

智能传感器可以实时感知电力管网的状态参数，如电流、电压、功率等，通过无线通信技术将这些数据传输给监控中心。

监控中心根据接收到的数据进行分析和处理，得到电力管网的拓扑结构和状态信息。

智能开关则可以根据监控中心的指令，实现对电力路由的调整和优化。

通过智能传感器和智能开关的联动作用，可以实现对电力管网的实时控制和调度，提高电网的安全性和稳定性。

智能电力技术在电力管网拓扑控制中的应用不仅可以提高电网的运行效率和供电可靠性，还可以减少电力系统的能耗和排放。

通过动态调整和优化电力路由，可以实现对电力输送路径的最优选择，减少输电损耗和线损。

同时，智能电力技术还可以根据电力需求进行精细化的调度，避免电力过剩或不足的情况发生，从而减少了传统电力系统中的备用容量，节约了能源资源的消耗。

此外，智能电力技术还可以实现对电力管网的分布式控制和管理，降低了电力系统的整体负荷，减少了电力供应中断的风险。

然而，智能电力技术在电力管网拓扑控制中的应用也面临一些挑战和难题。

首先，智能电力技术的应用需要庞大的数据支持和高效的通信网络。

电力管网的规模庞大，涉及到大量的节点和数据，如何高效地采集、传输和处理这些数据是一个难题。

智能电网的网络拓扑优化智能电网是未来电力系统的主要发展方向之一。

智能电网的目标是实现电力系统的智能化、数字化和自适应性，提高电力系统的效率、可靠性和稳定性。

智能电网可以将多种能源源（如火电、水电、风电、光伏等）进行管理和调度，从而最大限度地减少对传统化石能源的依赖，实现可持续性发展。

智能电网的关键技术之一是网络拓扑优化。

网络拓扑是指电力系统中各个节点（如发电站、变电站、输电线路等）之间的连接方式和结构。

不同的网络拓扑结构对电力系统的性能有着直接的影响。

为了提高智能电网的效率和可靠性，需要对电力系统的网络拓扑进行优化。

网络拓扑优化的目标是找到一种最优的连接方式和结构，使得电力系统在最小的成本下，能够满足用户的需求。

智能电网的网络拓扑优化涉及多个方面的因素，包括效率、稳定性、可靠性、安全性等。

拓扑优化的具体目标还包括以下几个方面：1. 降低电力系统的损耗。

电力系统中输电线路和变压器等设备有一定的电阻、电感和电容。

这些参数会导致电力系统中电流的损耗。

如果电力系统的网络拓扑优化得当，可以降低这些损耗，从而提高电力系统的效率和经济性。

2. 提高电力系统的稳定性和可靠性。

电力系统中存在着各种故障和异常情况，如输电线路的断路、变压器的故障等。

这些故障会对电力系统的运行造成不良影响。

通过优化电力系统的网络拓扑，可以提高电力系统的稳定性和可靠性，减少故障的发生率和影响范围。

3. 提高电力系统的安全性。

电力系统的安全性是指电力系统的运行是否安全、健康和环保。

通过优化电力系统的网络拓扑，可以提高电力系统的安全性。

例如，可以根据区域的气象条件和用电需求，优化区域内的输电线路和变压站的位置和数量，从而降低环境污染和生态破坏的风险。

4. 提高电力系统的适应性。

电力系统面临的问题和挑战不断变化。

例如，随着可再生能源的不断普及，电力系统面临的生产和调度问题也会发生变化。

通过优化电力系统的网络拓扑，可以增强电力系统的适应能力，适应不同的生产和调度需求，更好地应对电力市场和用户的需求。

智能电网中的低压配电网建模与仿真随着科技的不断进步和社会的发展，电力系统正在迎来一个新的时代，即智能电网时代。

智能电网作为一种新兴的电力系统，以其高效的能源利用、可靠的供电质量和智能化的运行管理，被广泛应用于现代社会。

在智能电网系统中，低压配电网起着至关重要的作用。

低压配电网作为电能从中压配电网输送到终端用户的关键环节，其设计与运行对于整个电网系统的稳定运行和供电质量具有重要影响。

为了实现智能电网的高效运行和可靠供电，对低压配电网进行建模与仿真就显得尤为重要。

通过建模与仿真，可以对低压配电网的运行状态、电能传输及负载需求进行分析与优化，为电网规划和运行管理提供科学支持。

低压配电网的建模主要包括拓扑结构建模、设备参数建模和负载特性建模。

拓扑结构建模是指将配电网络按照不同节点和支路进行拓扑连接，确定其电气连通关系。

设备参数建模是指根据实际配电设备的性能参数，对各个设备进行电气特性建模。

负载特性建模是指根据终端用户的用电需求特点，对负载进行建模。

拓扑结构建模是低压配电网建模的基础。

其主要包括节点的定义和连接关系的确定。

在建模过程中，需要考虑节点之间的电能传输路径，以及支路的传输特性。

通过拓扑结构建模，可以直观地了解低压配电网的布局和连接情况，为系统的规划和运行管理提供依据。

设备参数建模是对低压配电网中各类设备进行电气特性建模。

设备参数包括线路参数、变压器参数、开关参数等。

通过设备参数建模，可以准确地描述设备的电气性能，包括电阻、电容、电感等参数以及设备的功率传输特性。

通过设备参数建模，可以对低压配电网的电气特性进行分析，为电网的稳定运行提供保障。

负载特性建模是根据终端用户的用电需求特点对负载进行建模。

负载特性包括负载的功率特性、负荷变化规律等。

通过负载特性建模，可以了解负载的电能消耗情况，预测负荷的变化规律，为电网的运行管理提供数据支持。

低压配电网的仿真则是利用计算机模拟低压配电网的实际运行情况，通过对电网的模拟和分析，来评估电网的性能和运行状态。

第28卷㊀第5期2023年10月㊀哈尔滨理工大学学报JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY㊀Vol.28No.5Oct.2023㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀基于GIS 和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法黄旭波1,㊀黄㊀磊1,㊀艾㊀丹1,㊀杨㊀秋1,㊀姚林朋2(1.贵州电网有限责任公司铜仁供电局,贵州铜仁554300;2.上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系,上海200240)摘㊀要:针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高㊁效率低等问题,提出了一种基于GIS 和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法㊂首先根据GIS 平台里台区配变和用户的地理信息,结合户变关系空间约束,筛选出重叠区域和非重叠区域,初步确定非重叠区域的户变关系㊂其次分析重叠区域用户和相邻台区配变的电压序列相关性,分别采用欧氏距离㊁DDTW ㊁皮尔逊相关系数3种指标进行评估,以确定重叠区域的户变关系㊂最后持续动态监控重叠区域的电压相关性趋势,当用户和台区配变的电压相关性发生剧烈变化时,重新计算用户和相邻台区配变的电压相关性,判断用户所属台区,向运维人员推送告警信息以待人工校核确认㊂算例验证了本文方法的有效性和可行性㊂关键词:低压拓扑识别;GIS ;电压曲线相似性;欧氏距离;皮尔逊相关系数DOI :10.15938/j.jhust.2023.05.006中图分类号:TM726文献标志码:A文章编号:1007-2683(2023)05-0042-09Topology Identification Method of Low-voltage Distribution NetworkBased on GIS and Voltage Waveform Correlation AnalysisHUANG Xubo 1,㊀HUANG Lei 1,㊀AI Dan 1,㊀YANG Qiu 1,㊀YAO Linpeng 2(1.Tongren Power Supply Bureau of Guizhou Power Grid,Tongren 554300,China;2.Department of Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China)Abstract :Aiming at the problems of high cost and low efficiency of manual calibration of low-voltage distribution network topology,a topology identification method of low-voltage distribution network based on GIS and voltage waveform correlation analysis is proposed.Firstly,according to the geographic information of the distribution and user in the GIS platform,combined with the spatial constraints ofthe household variable relationship,the overlapping areas and non-overlapping areas are screened out,and the household variable relationship of the non-overlapping areas is preliminarily determined.Secondly,the voltage sequence correlation between the user in the overlapping area and the distribution in the adjacent station area is analyzed,and the three indicators of Euclidean distance,DDTW and Pearson correlation coefficient are used to evaluate the household change relationship in the overlapping area.Finally,the voltage correlation trend of the overlapping area is continuously monitored dynamically,and when the voltage correlation between the user andthe station area changes drastically,the voltage correlation of the user and the adjacent station area is recalculated,the station area to which the user belongs is determined,and the alarm information is pushed to the operation and maintenance personnel for manual verification and confirmation.A numerical example shows the effectiveness and feasibility of the proposed method.Keywords :low voltage topology identification;GIS;voltage curve similarity;Euclidean distance;Pearson㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2022-06-03基金项目:国家重点研发计划(2018YFB2100100);贵州电网公司科技项目(060500KK52200004).作者简介:黄旭波(1985 ),男,工程师;黄㊀磊(1987 ),男,高级工程师.通信作者:姚林朋(1981 ),男,博士,研究员,E-mail:346969964@.0㊀引㊀言近年来,随着智能电网的快速发展,低压配电网的智能化改造进入了快车道[1-5]㊂配电网运维的智能化水平直接影响到用电客户的满意度,高准确率的低压台区拓扑关系,特别是正确的户变关系,有利于配电网智能化㊁精细化的管理和节能降损的实施[6-8]㊂然而,低压配电网规模庞大㊁结构复杂,尤其是在城乡电网改造时,新增变压器或变压器扩容㊁改动接线后,部分配电网台区的用户信息更新不及时,存在记漏㊁记错等现象,影响了配电网的运行和管理[9-10]㊂完全依靠人工排查更新拓扑信息的效率过低,因此有必要找到一种高效率㊁高精度的低压配电网拓扑识别方法[11-12]㊂目前低压配电网拓扑识别方法主要分为依靠台区拓扑识别仪器[13]和智能电表电气量数据[14]2类㊂前者依靠大量的人力和物力,识别效率较低,并且带来采购仪器的额外经济成本;后者识别效率较高,人工工作量较小㊂文[15]提出一种基于动态时间弯曲距离和聚类分析的低压配电网台区拓扑识别方法,首先度量用户电压曲线之间的相似性,然后对用户电压曲线进行聚类分析,辨识用户所属台区,但在用户基数大的场景下计算复杂,难以推广,并且当某个台区多个户变关系错误时,会导致判断结果的错误㊂文[16]提出一种基于模型文件和电压数据相关性的配电网拓扑在线校验方法,利用配电网拓扑模型文件和开关量状态简化配电网节点模型,采用层次聚类法进行分区,再计算分区内各节点数据的皮尔逊相关系数,但是模型文件有可能更新不及时,限制了方法的使用场景㊂文[17]结合地理信息系统和台区辐射范围限制,初步确定台区关系,再利用K-means算法和主成分分析方法分析电量时间序列,进一步确定台区关系,最后利用电压序列相关性分析更新台区关系变化,但对节点数量多的拓扑,计算电量序列矩阵和回归矩阵比较复杂㊂地理信息系统(geographic information system, GIS)结合了地理学㊁地图学㊁遥感学和计算机学,是对地球表层空间中相关地理数据进行采集㊁存储㊁展示㊁数据挖掘㊁管理等的综合技术系统,目前已广泛应用于电力领域㊂本文基于GIS信息和台区供电距离限制,快速筛选户变关系,实现了初步低压配网拓扑识别㊂通过引入用户电压和相邻台区配变电压的波形相关性分析,进一步准确识别重叠区域的拓扑关系,其中相关性指标采用了欧氏距离㊁导数动态时间弯曲距离(derivative dynamic time warping,DDTW)㊁皮尔逊相关系数3种指标㊂最后提出一种动态监控拓扑的思路,实现拓扑关系的在线更新㊂1㊀基于GIS的初步拓扑识别电力系统低压配电网台区数量多,用电用户达百万级,为了快速甄别户变关系,有必要先划分台区的供电范围,重点考察台区与潜在用户之间的拓扑关系㊂地理信息系统GIS可以提供台区变压器和周边用电用户的地理经纬度信息,结合户变关系空间约束,可用于低压配电网的初步识别㊂户变关系空间约束由低压配电网电压分布推导而来,图1为低压配电网拓扑示意图,图2为低压配电网电压相量图㊂图中有2条线路,其受端电压分别表示为V㊃1和V㊃2,ΔV2为受端2的电压降,δ为受端1电压的相位角,φ为功率因数,r1和x1为线路阻抗Z1的电阻和电抗,r2和x2为线路阻抗Z2的电阻和电抗,下面推导V㊃1和V㊃2的关系㊂图1㊀低压配电网拓扑示意图Fig.1㊀Schematic diagram of the topology of thelow-voltage distributionnetwork图2㊀低压配电网电压相量图Fig.2㊀Voltage phasor plot of low-voltagedistribution networks由图2可得:ΔV2=r2I2cosφ+x2I2sinφ(1)δV2=x2I2cosφ-r2I2cosφ(2)34第5期黄旭波等:基于GIS和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法V ㊃1=V 2+ΔV 2+jδV 2(3)由式(1)~式(3)可知,随着线路长度的增加,线路末端电压会降低,当供电距离过长时,末端用户电压过低,无法满足电压质量要求㊂在实际电网中,电力公司会严格考察配电网的输电电压降指标,台区供电距离有严格的限制,台区变压器到所属用电用户的物理距离存在空间约束,不可能无限远㊂实际台区配变的辐射形状不是直线,与地形地势有关,但根据有关指导规定和经验,都存在一个配电变压器和用电用户的最大直线距离r ,使得以配电变压器为圆心,以r 为半径,该变压器所供电的所有用户都处于圆内㊂通过设定合适的r ,就可以根据GIS 的地理经纬度信息,初步识别低压配电网的户变关系㊂但是,不同台区配电变压器的圆形区域可能存在重叠,如图3所示㊂图3中,3个台区有重叠区域,区域A 内的用户既可能属于台区1,也可能属于台区3;区域B 内的用户可能属于台区1或台区2或台区3;区域C 内的用户既可能属于台区2,也可能属于台区3㊂对于重叠区域的用电用户,可能属于不同台区,需要进一步识别拓扑关系㊂图3㊀低压配电网台区空间分布示意图Fig.3㊀Schematic diagram of spatial distribution oflow-voltage distribution network station area2㊀基于电压波形相关性分析的重叠区域拓扑识别㊀㊀低压配电网接入用户规模庞大,可达百万数量级㊂研究表明[18-19],若台区A 和台区B 为不同的台区,则台区配变电压和所属用户电压的曲线相似性关系如表1所示㊂表1㊀台区配变电压和所属用户电压曲线相似性关系Tab.1㊀The relationship between the distribution voltage of the station area and the voltage curve of the user 电压曲线相似性台区A 配变台区B 配变台区A 用户台区B 用户台区A 配变/低高低台区B 配变低/低高台区A 用户高低/低台区B 用户低高低/㊀㊀同一台区的配变和所属用户由于电气距离较近,电压波动曲线呈现相近的趋势,曲线相似度高;不同台区的配变和所属用户的电压波动曲线相似度低㊂因此,通过分析电压波形的相关性可以识别低压配电网的拓扑关系,具体有2种方法:1)分析台区所属用户和用户之间的电压相关性;2)分析台区配变和所属用户之间的电压相关性㊂本文选用第2种方法,原因是:1)台区所属用户数量多,分析计算量大,而台区配变数量少,计算量相对小;2)若某个台区大多数户变关系错误,通过分析台区所属用户和用户之间的电压关系会导致算法判断错误㊂图4为某配电网不同节点同一时间段的电压采样曲线,节点a 为某台区配电变压器,节点b 为该台区所属用户,节点c 为另一台区配电变压器㊂由图4可以直观看出,节点a 和节点b 的电压波形相似度较高,节点b 和节点c 的电压波形相似度较低㊂图4㊀户变电压序列波动趋势图Fig.4㊀Fluctuation trendchart of household variablevoltage sequence44哈㊀尔㊀滨㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀在度量电压波形相似性时,本文选用欧氏距离㊁导数动态时间弯曲距离(DDTW)㊁皮尔逊相关系数3种指标综合评估,避免单一指标的局限性㊂3种指标各有优劣:欧氏距离简单直观㊁易于理解㊁对波动幅值变化敏感,但在数据集出现异常值时不稳定; DDTW适用场景更广㊁对波动趋势敏感,但对波动幅值变化相对不敏感;皮尔逊相关系数更适用于高维数据,对取值范围没有要求,但对样本容量有一定要求㊂2.1㊀欧氏距离欧氏距离也称为欧几里得距离,用于衡量多维空间中两点的绝对距离,即:d=ðni=1(x i-y i)2(4)式中:d为欧氏距离;n为多维空间的维数;x和y为多维空间的2个点;x i为x的第i个坐标㊂2个电压波形的欧氏距离越小,相似度越高㊂2.2㊀DDTWDTW算法对2个电压序列之间的波动趋势有很高的灵敏度,可用于度量电压序列的相似性[20]㊂DTW算法基于动态规划思想,搜索1条最优弯曲路径,使得沿该路径时2个智能电表电压序列之间的距离最小㊂但是,DTW算法在序列有细微变动时容易造成奇点问题[21],为此本文引入DDTW算法[22]予以改进,该方法通过对序列求一阶导数估计来获得有关的形状信息,既可以有效改进奇点问题,又可以减少计算量,增加方法的泛化能力㊂设有2个电压序列X={x1,x2, ,x m},Y= {y1,y2, ,y n},本文中m=n,首先对2个序列分别求导,即:Xᶄ=xᶄi=x2-x1,i=1xᶄi=(x i-x i-1)+(x i+1-x i-1)/22,2ɤi<m xᶄi=x m-x m-1,i=mìîíïïïï(5)式中:x i为X中的第i个元素;Xᶄ为求导后的序列㊂Yᶄ计算方法同理㊂其次,对序列Xᶄ和Yᶄ进行标准化处理,即:Xᵡ=xᵡi=xᶄi-μᶄxσᶄx{(6)式中:μᶄx和σᶄx分别为序列Xᶄ的均值和方差;Xᵡ为标准化处理后的序列;xᵡ为Xᵡ中的第i个元素㊂经求导㊁标准化处理后的2个电压序列Xᵡ和Yᵡ的动态时间弯曲路径如图5所示㊂图5㊀DDTW路径示意图Fig.5㊀Schematic of the DDTW path图中红色和黄色路径是众多路径中的2条,代表了序列Xᵡ和Yᵡ的对应关系㊂路径需满足如下4条约束:1)起点终点约束,路径的起点为(1,1),终点为(m,n)㊂2)步长约束,路径总步长A需满足: max(m,n)ɤAɤm+n-1(7) 3)路径曲线连续约束,曲线只能沿横轴㊁竖轴㊁斜线轴移动1格,不能跳格㊂4)路径曲线单调性约束,曲线只允许向右㊁向下㊁向右下移动㊂满足约束条件的路径L有很多条,路径可以表示为L={l1,l2, ,l p, ,l A},其中路径中的元素计算如下:d(l p)=(xᵡi-yᵡk)2(8)式中:l p为路径L中第p个点的坐标㊂将路径L的所有可能性组成路径集合M,在M 中存在一条最优路径使得ðAp=1d(l p)最小㊂则序列X 和Y的DDTW为:d DDTW(X,Y)=min MðA p=1d(l p)(9)2.3㊀皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数[23]又称为皮尔逊积距相关系数,以2组数据和各自平均值的离差为基础,令离差相乘以度量两个变量的线性相关程度㊂其定义如下:P=ðn i=1(x i-X-)(y i-Y-)ðn i=1(x i-X-)2ðn i=1(y i-Y-)2(10)式中:X-为序列X的均值,Y-为序列Y的均值,P为54第5期黄旭波等:基于GIS和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法皮尔逊相关系数㊂P的取值介于[-1,1]之间,P的绝对值越大,序列X和Y的相关程度越高;P的绝对值越小,序列X和Y的相关程度越低㊂皮尔逊相关系数反映序列相关程度的标准如表2所示㊂表2㊀皮尔逊相关系数反映相关程度的标准Tab.2㊀The Pearson correlation coefficient reflectsthe standard of relevanceP绝对值范围相关程度[0,0.2)极弱相关[0.2,0.4)弱相关[0.4,0.6)中等相关[0.6,0.8)强相关[0.8,1]极强相关3㊀动态监控重叠区域台区变动在电网实际运行中,配电网台区用户可能发生转供或转负荷,所属台区可能发生变化㊂因此,配电网拓扑校核识别工作不是一次性工作㊂本文引入一种动态识别思路,针对重叠区域的用户电压和所属台区配变电压之间的相似性定时计算㊁动态监控,若相关程度发生明显变化,出现任一相关指标的变化率超过30%时,需重新计算用户电压与相邻其他台区配变电压的相似性㊂若依据上一章电压相关性分析,判断用户的台区发生变化,则向配电网运维人员推送智能告警信息,提醒户变关系可能发生变化,需要进一步核实㊂采样数据通常以1天为数据集长度,拓扑识别系统每天定时对前一天的重叠区域电压数据进行计算校核,不影响配电网服务器和工作站的正常运行㊂4㊀基于GIS和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法㊀㊀本文提出一种基于GIS和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法,其流程图如图6所示㊂方法步骤如下:1)采集GIS数据和电压数据㊂2)基于GIS的用户经纬度㊁台区配变经纬度初步评估配电网拓扑,确定非重叠区域的户变关系㊂3)对重叠区域,计算用户电压和相邻台区配变电压的相似性,分别计算欧氏距离㊁DDTW㊁皮尔逊图6㊀低压配电网拓扑识别流程图Fig.6㊀Flowchart of topology identification algorithm for low-voltage distributionnetworks相关系数3个指标,若该用户电压和某相邻台区配变电压之间有任意2项以上指标最相关,则判定该用户属于该台区㊂4)动态监控重叠区域的台区变动情况,每天定时对前一天的重叠区域电压数据进行计算校核,若用户电压和所属台区配变电压的相关程度发生明显变化,任一相关指标的变化率超过30%时,重新计算用户电压与相邻其他台区配变电压的相似性,若根据电压波形相关性分析判断用户的台区发生变化,则向配电网运维人员推送智能告警信息,提醒进一步人工核实㊂64哈㊀尔㊀滨㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀5㊀算例分析为验证本文模型的有效性,本文以某配电网小区为数据来源进行算例分析㊂首先从GIS平台导出台区和用户地理位置信息,根据地理经纬度坐标进行初步拓扑识别㊂依据经验,配电半径r取500m㊂该小区共有2个台区,以台区配电变压器为圆心㊁以500m为半径画圆,不在重叠区域的用户归属于距离最近的配变台区㊂下面重点考察重叠区域内的20个用户,选取2022年3月1日-10日的日平均电压数据作为样本,分别计算用户电压和2个台区的配电变压器电压之间的欧氏距离㊁DDTW㊁皮尔逊相关系数,计算结果如表3所示㊂表3㊀重叠区域电压相关性分析结果Tab.3㊀Overlapping region voltage correlation analysis results㊀㊀由表3可知:1)用户1㊁4㊁6㊁8㊁10㊁14㊁15㊁17㊁18共9个用户与配电变压器1的电压序列欧氏距离㊁DDTW更小,皮尔逊相关系数绝对值更大,这9个用户属于1号台区;2)用户2㊁3㊁5㊁7㊁9㊁11㊁12㊁13㊁16㊁19㊁20共11个用户与配电变压器2的电压序列欧氏距离㊁DDTW更小,皮尔逊相关系数绝对值更大,这11个用户属于2号台区㊂经人工校核,使用本文方法对算例小区的非重叠区域和重叠区域用户户变关系进行识别,识别结果未发生错误,验证了本文方法的有效性和准确性㊂对这20个用户持续进行电压相关性动态监控,发现第15号用户在2022年4月3日和配电变压器1的电压相关性发生了剧烈变化,其指标变化趋势如图7㊁8㊁9所示㊂74第5期黄旭波等:基于GIS和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法图7㊀15号用户和配电变压器1的电压序列欧氏距离变化图Fig.7㊀Voltage sequence Euclidean distance change graph for user 15and distribution transformer1图8㊀15号用户和配电变压器1的电压序列DDTW 变化图Fig.8㊀Voltage sequence DDTW variation patternfor user 15and distribution transformer1图9㊀15号用户和配电变压器1的电压序列皮尔逊相关系数变化图Fig.9㊀Plot of the Pearson correlation coefficient variation of the voltage sequence for the No.15user and distribution transformer 1㊀㊀由图7㊁8㊁9可知,在4月3日第15号用户和配电变压器1的欧氏距离㊁DDTW 剧烈增大,皮尔逊相关系数剧烈减小,3个指标的变化率均大于30%,系统重新计算用户电压与相邻其他台区配变电压的相似性,经计算第15号用户和配电变压器2相关性更强,判断当日第15号用户属于2号台区,向运维人员推送告警㊂根据相关供电部门核实,当日该用户出现转供现象,验证了本文方法的有效性㊂6㊀结㊀论本文提出一种基于GIS 和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法,基于GIS 信息初筛数据,再基于电压相关性分析识别低压配网拓扑关系,可操作性较高,具有一定的实用价值㊂本文的贡献在于:1)所提方法立足于实际户变数据,充分挖掘GIS 数据以及台区用户和台区配变电压的数据相关性,采取多个相关性指标避免单一性,提升了拓扑识别的准确率㊂2)提出的通过GIS 信息初筛拓扑关系的思路大幅降低了计算量,提高拓扑识别效率,有利于所提方法在工程领域的推广㊂3)所提方法经过实际数据的算例分析,验证了方法的准确性和有效性,能够为相关工程提供参考㊂4)所提方法具备一定的在线更新能力和智能告警能力,当动态监控到台区拓扑变化时,及时向运维人员推送告警,为智慧运维工程提供了一种借鉴思路㊂最后,所提方法对辐射半径参数的选取比较主观,未来进一步的研究方向是如何更合理地选择辐射半径参数,进一步提高方法的准确性和在线更新的实用性㊂参考文献:[1]㊀李鹏,王瑞,冀浩然,等.低碳化智能配电网规划研究与展望[J].电力系统自动化,2021,45(24):10.LI Peng,WANG Rui,JI Haoran.Research and Prospect of Planning for Low-carbon Smart Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(24):10.[2]㊀白浩,王钰山,周长城,等.市场环境下含新能源配电网供电能力评估及提升策略[J].哈尔滨理工大学学报,2021,26(5):114.BAI Hao,WANG Yushan,ZHOU Changcheng,et al.84哈㊀尔㊀滨㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀The Evaluation and Promotion Strategy of TSC for Distri-bution System with New Energy under Power Market Envi-ronment[J].Journal of Harbin University of Science andTechnology,2021,26(5):114.[3]㊀李振坤,何苗,苏向敬,等.基于生物体免疫机制的智能配电网故障恢复方法[J].中国电机工程学报,2021,41(23):7924.LI Zhenkun,HE Miao,SU Xiangjing,et al.Smart Dis-tribution Network Fault Recovery Method Based on Biolo-gy Immune Mechanism[J].Proceedings of the CSEE,2021,41(23):7924.[4]㊀殷展,杜仁平,姜黎明,等.基于电能路由器的交直流混合配电网潮流优化控制[J].哈尔滨理工大学学报,2021,26(4):20.YIN Zhan,DU Renping,JIANG Liming,et al.PowerFlow Optimizaiton Control in AC/DC Hybrid DistributionNetwork Based on Power Router[J].Journal of HarbinUniversity of Science and Technology,2021,26(4):20.[5]㊀秦立军,张国彦,陈晓东,等.含DG的智能配电网快速自愈技术研究[J].电测与仪表,2021,58(7):67.QIN Lijun,ZHANG Guoyan,CHEN Xiaodong,et al.Re-search on Rapid Self-healing Technology of Smart Distri-bution Network with DG[J].Electrical Measurement&Instrumentation,2021,58(7):67.[6]㊀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.TANG Jie,CAI Yongzhi,ZHOU Lai,et al.Data-drivenBased Identification Method of Feeder-consumer Connec-tivity in Low-voltage Distribution Network[J].Automa-tion of Electric Power Systems,2020,44(11):127. [7]㊀唐泽洋,周鲲鹏,曹侃,等.基于配电网运行数据的线变关系校验方法[J].高电压技术,2018,44(4):1059.TANG Zeyang,ZHOU Kunpeng,CAO Kan,et al.Sub-station Area Topology Verification Method Based on Dis-tribution Network Operation Data[J].High Voltage Engi-neering,2018,44(4):1059.[8]㊀宋宇,余永忠,梁旭常,等.基于电能计量管理系统数据分析的配电网线变关系校验方法[J].高电压技术,2021,47(12):4461.SONG Yu,YU Yongzhong,LIANG Xuchang,et al.Cal-ibration Method of Line Transformer Relationship in Dis-tribution Network Based on Data Analysis of Electric En-ergy Metering Management System[J].High Voltage En-gineering,2021,47(12):4461.[9]㊀徐明昕,赵健,王小宇,等.基于电压聚类和关联卷积的配电网户变关系识别方法[J].电力系统保护与控制,2022,50(4):92.XU Mingxin,ZHAO Jian,WANG Xiaoyu,et al.Trans-former-customer Identification Method for a Low-voltageDistribution Network Based on Voltage Clustering and In-cidence Convolution[J].Power System Protection andControl,2022,50(4):92.[10]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.LIU Su,HUANG Chun,HOU Shuaishuai,et al.Identi-fication Method for Household-transformer RelationshipBased on Derivative Dynamic Time Warping Distance andDensity-based Spatial Clustering of Application with NoiseAlgorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(18):71.[11]闫卫国,王高猛,林济铿,等.基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法[J].中国电力,2019,52(2):125.YAN Weiguo,WANG Gaomeng,LIN Jikeng,et al.Method for LV Distribution Network Topology VerificationBased on AMI Metering Data[J].Electric Power,2019,52(2):125.[12]梁栋,张煜堃,王守相,等.基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识[J].电力系统及其自动化学报,2021,33(11):28.LIANG Dong,ZHANG Yukun,WANG Shouxiang,et al.Nonlinear Regression-based Combined Parameter and To-pology Identification for Lowvoltage Distribution Networkwith Latent Nodes[J].Proceedings of the CSU-EPSA,2021,33(11):28.[13]李琮琮,范学忠,王清,等.基于用电信息采集系统的配电网台区识别[J].电测与仪表,2019,56(24):109.LI Congcong,FAN Xuezhong,WANG Qing,et al.Sta-tion Area Recognition of Distribution Network Based on E-lectricity Information Acquisition System[J].ElectricalMeasurement&Instrumentation,2019,56(24):109.[14]杨志淳,沈煜,杨帆,等.基于数据关联分析的低压配电网拓扑识别方法[J].电测与仪表,2020,57(18):5.YANG Zhichun,SHEN Yu,YANG Fan,et al.TopologyIdentification Method of Low Voltage Distribution NetworkBased on Data Association Analysis[J].Electrical Meas-urement&Instrumentation,2020,57(18):5. [15]李克明,江亚群,黄世付,等.基于DTW距离和聚类分析的配电台区低压拓扑结构辨识方法[J].电力系统保护与控制,2021,49(14):29.LI Keming,JIANG Yaqun,HUANG Shifu,et al.Topol-ogy Identification Method of a Low-voltage DistributionStation Area Based on DTW Distance and Cluster Analysis94第5期黄旭波等:基于GIS和电压波形相关性分析的低压配电网拓扑识别方法[J].Power System Protection and Control,2021,49(14):29.[16]张华,龙呈,胡思洋,等.基于层次聚类法与皮尔逊相关系数的配电网拓扑校验方法[J].电力系统保护与控制,2021,49(21):88.ZHANG Hua,LONG Cheng,HU Siyang,et al.TopologyVerification Method of a Distribution Network Based onHierarchical Clustering and the Pearson Correlation Coef-ficient[J].Power System Protection and Control,2021,49(21):88.[17]邹时容,陆慧,洪梓铭,等.基于三维时空特性的低压配电网拓扑识别方法[J].电网与清洁能源,2019,35(9):34.ZOU Shirong,LU Hui,HONG Ziming,et al.Low Volt-age Topology Identification Based on Three-dimensionalSpace-time Rules[J].Power System and Clean Energy,2019,35(9):34.[18]宋军英,崔益伟,李欣然,等.改进分段线性表示与动态时间弯曲相结合的负荷曲线聚类方法[J].电力系统自动化,2021,45(2):89.SONG Junying,CUI Yiwei,LI Xinran,et al.Load CurveClustering Method Combining Improved Piecewise LinearRepresentation and Dynamic Time Warping[J].Automa-tion of Electric Power Systems,2021,45(2):89. [19]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.LIAN Zikuan,YAO Li,LIU Shengyuan,et al.Phaseand Meter Box Identification for Single-phase Users Basedon t-SNE Dimension Reduction and BIRCH Clustering[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(8):176.[20]刘鹏辉,黄纯.基于动态时间弯曲距离的小电流接地故障区段定位方法[J].电网技术,2016,40(3):952.LIU Penghui,HUANG Chun.A Fault Section LocationMethod for Small-current Grounding Fault in DistributionNetwork Based on Dynamic Time Warping Distance[J].Power System Technology,2016,40(3):952. [21]童晓阳,杨明杰,张广骁.基于改进DTW的行波波形相似性的高压直流输电线路保护方案[J].中国电机工程学报,2020,40(12):3878.TONG Xiaoyang,YANG Mingjie,ZHANG Guangxiao.AProtection Scheme for HVDC Transmission Line Based onTraveling Waveform Similarity Using Improved DTW Al-gorithm[J].Proceedings of the CSEE,2020,40(12):3878.[22]张华.基于DDTW的非线形建筑数字图像形貌拼接仿真[J].计算机仿真,2020,37(6):448.ZHANG Hua.Simulation of Digital Image Mosaic of Non-linear Building Based on DDTW[J].Computer Simula-tion,2020,37(6):448.[23]肖勇,赵云,涂治东,等.基于改进的皮尔逊相关系数的低压配电网拓扑结构校验方法[J].电力系统保护与控制,2019,47(11):37.XIAO Yong,ZHAO Yun,TU Zhidong,et al.TopologyChecking Method for Low Voltage Distribution NetworkBased on Improved Pearson Correlation Coefficient[J].Power System Protection and Control,2019,47(11):37.(编辑:温泽宇)05哈㊀尔㊀滨㊀理㊀工㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第28卷㊀。

智能化电网中的电源拓扑优化研究随着经济的不断发展和人民生活水平的提高，能源消耗量呈现逐年增加的趋势。

为了实现可持续发展，减少能源消耗和环境污染，许多国家都正在逐步推进智能化电网的建设。

而在智能化电网建设过程中，电源拓扑优化技术的研究和应用显得尤为重要。

I. 智能化电网的发展与电源拓扑优化随着智能化技术的不断发展，智能化电网已经成为未来电力系统的重要发展方向。

传统的电力系统在能源传输、分配、利用等方面存在诸多弊端，如能量损失大、传输距离短、供电不稳定等问题，而智能化电网则可以在一定程度上缓解这些问题。

在智能化电网中，电源拓扑优化技术可以有效提高电能利用率、优化能量分配和降低能量损耗。

它实际上是现代电力系统设计中的一种重要技术方法，可以将多个电源通过适当的拓扑结构组合在一起，形成一个稳定、可靠的能源系统。

II. 电源拓扑优化的基本概念及其现状电源拓扑优化是指为了实现电力传输线路的最佳运行，通过合理的拓扑结构和控制方法对电源进行组合和调整。

基本上，这种拓扑优化技术可以通过改变电源的连接方式或调整其配电参数，使得电力系统以最小的成本、最优的效果运行。

目前，国内外在电源拓扑优化方面的研究已经取得了很大的进展。

以国内为例，电力系统在逐步实现智能化的过程中，电源拓扑优化技术也成为了学术界研究的热点之一。

在系统设计和运行控制方面，新型的拓扑结构和控制策略被广泛应用和推广。

III. 电源拓扑优化在智能化电网中的应用前景一方面，电源拓扑优化技术在智能化电网中不仅能够提高电网能源效率和经济效益，更能够有效地解决电力系统中可能面临的能源供应不一致、能量浪费等问题，提高了智能化电网的可靠性和稳定性。

另一方面，在目前国内外的经济建设和产业发展中，环保、节能、智能化已成为主要发展方向。

因此，在未来的电力系统建设中，电源拓扑优化技术也将扮演着越来越重要的角色。

可以预见，这种以智能化技术为基础的优化方法，将在智能化电网的建设过程中迎来更加广阔的应用前景。

智能电力监控系统的网络拓扑结构设计上海浦元自动化科技有限公司徐瑞新摘要：文章以智能电力监控系统的三层网络拓扑结构为核心，分析了网络拓扑结构的选配原则，流行的选配方案，以及网络管理子系统的重要性。

关键词：电力; 智能; 监控系统Topologic Structure Design of Intelligent Electric Monitoring SystemAbstract: Based on three level network structure, the principle and strategy of topologic structure design for intelligent electric monitoring system was discussed in this article, as well as the importance of network manage system.Keywords: electricity, intelligence, monitoring system1 前言智能电力监控系统是数字化和信息化时代应运而生的产物，已经被广泛应用于楼宇、体育场馆、科研设施、机场、交通、医院、电力和石化行业等诸多领域的高/低压变配电系统中。

例如，随着信息技术的发展，智能建筑已成为城市现代化、信息化的重要标志。

智能建筑的组成通常有三个要素，即建筑物自动化系统（BAS）、通讯自动化系统（CAS）和办公自动化系统（OAS）。

BAS是对整个系统进行综合控制管理的统一体，它以计算机局域网络为通信基础，用于设备运行管理、数据采集和过程控制。

智能电力监控系统便是BAS中的一个重要组成部分，通过智能电力监控系统可大大提高整个变配电系统的管理水平,方便地与其它BAS联网,构成完整的楼宇自动化管理系统。

因此，智能电力监控系统是智能建筑必不可少的组成部分,可以说没有智能电力监控的建筑称不上是智能建筑。

新能源模块拓扑结构
新能源模块的拓扑结构可以有多种形式，具体取决于应用场景和需求。

以下是几种常见的新能源模块拓扑结构：
1. 并联拓扑结构：多个新能源模块通过并联连接在一起，共同提供能源供应。

这种拓扑结构可以提高能源供应的可靠性和容量。

2. 串联拓扑结构：多个新能源模块通过串联连接在一起，形成一个高电压或高电流输出的模块。

这种拓扑结构可以提高能源输出的电压或电流。

3. 混合拓扑结构：将并联和串联结合在一起，形成复杂的拓扑结构。

这种拓扑结构可以根据具体需求混合使用，并兼顾可靠性和输出特性。

4. 多级拓扑结构：将多个并联或串联的拓扑结构连接在一起，形成多级的新能源模块。

这种拓扑结构可以提供更高的能源容量和输出特性。

需要注意的是，不同的新能源模块可能有不同的拓扑结构。

例如，太阳能板在应用时通常采用串联拓扑结构，而风力发电机常采用并联拓扑结构。

拓扑结构的选择应该根据具体的能源系统设计和要求进行评估和决策。

智能电网的结构和操作原理智能电网是一种智能化的电力系统，其结构和操作原理具有很高的复杂性和技术性。

智能电网采用高技术手段完成了对电力系统的智能化升级，实现了能源的高效利用和新能源的大规模接入，成为当前电力行业发展的重要方向。

一. 智能电网结构的组成智能电网主要由三部分组成：智能输电网、智能配电网和智能用电网。

其中，智能输电网用于将电源从电厂输送到电力转换站或者输变电站，智能配电网则负责对输电网中的电力进行调节和分配，将电能输送到各个用户的配电变压器中，最后由智能用电网为用户提供电能。

智能输电网是智能电网的基础，其主要由高压输电线、电力转换站、高压电力设备和智能装置组成。

智能输电网以高压电力为介质，实现了电源之间的大容量电量输送，同时能够保证电力传输的稳定性和可靠性。

智能配电网则主要由配电变电站、配电线路、配电变压器和配电保护设备组成。

智能配电网实现了对电力负荷的分级管理和优化调度，能够将电力供应进行分区域、分阶段进行分配，从而实现了对用电量的动态平衡控制。

智能用电网是智能电网的关键，其在系统的透明化、数据信息化和网络化方面起到至关重要的作用。

智能用电网主要由智能电表、智能电器、配电监测装置和智能控制系统组成。

智能用电网可以实现对源头能源的分级管理和优化控制，从而实现节能减排的目的。

二. 智能电网的操作原理智能电网采用了现代信息、物理和控制技术，实现了对电力的高效利用和智能化控制。

智能电网在操作原理上主要由五大模块组成，分别是电力系统监控、智能配电、智能负荷、电源协调和能源管理等。

电力系统监控是智能电网的核心，其采用了多种传感器和监测设备，能够实现对电力系统的高效管理和在线监控。

通过电力系统监控，智能电网可以实现对电力负荷、电压、电流、频率、相位等重要参数进行监测和控制，从而实现对电力传输的精确控制。

智能配电主要针对配电系统的管理和控制，其通过设备状态监控、线路负载均衡、异常告警和故障预测等技术手段，对配电系统进行智能化调度。

通信网络技术智能电网中电力通信网络的拓扑优化与抗干扰性能提升郗登辉（山东凤祥股份有限公司，山东聊城文章旨在研究智能电网中电力通信网络的拓扑优化与抗干扰性能提升方法，以提高电力通信网络的稳定性和可靠性。

通过分析电力通信网络拓扑结构，提出了基于网络优化算法的拓扑结构优化方法，并探讨了考虑网络负载均衡与容错能力的优化策略。

针对不同干扰源和干扰类型，综述了抗干扰算法与技术，并重点研究了基于信号处理与机器学习的抗干扰方法。

通过实验设计与结果分析，验证了所提方法的有效性。

研究结果表明，优化电力通信网络拓扑结构和提升抗干扰性能显著提高了智能电网的运行效率与稳定性，为智能电网的建设和发展提供了重要智能电网；电力通信网络；拓扑优化；抗干扰性能Topological Optimization and Anti-Interference Performance Improvement of PowerCommunication Networks in Smart GridsXI Denghui(Shandong Fengxiang Co., Ltd., LiaochengTelecom Power Technology设备老化设备故障内部系统组件外部环境因素人为干扰因素干扰源类型接触不良天气变化电磁场变化雷电现象无线电干扰电磁干扰智能电网电力通信网络远动通信信道连接站端自动化系统无线通信有线通信数据的传输和通信智能电网的电力通信网络拓扑结构 2024年4月10日第41卷第7期171 类型，并根据预设的抗干扰策略，采取相应的干扰消除或抑制措施。

例如，可以调整接收端的滤波器参数、动态调整信道带宽以及自适应调整接收门限等，以提高系统的抗干扰能力。

抗干扰方法需要不断优化和更新模型，以适应不同环境下的干扰情况变化[5]。

通过引入在线学习和增量学习的机制，及时更新模型参数和优化算法，保持模型的准确性和 稳定性。

3 实验设计与结果分析3.1 实验方案设计与环境搭建通过建立一个仿真环境，以模拟实际电力通信网络中可能遇到的各种情况和干扰场景，主要包括构建基于计算机的仿真平台、选择合适的仿真软件、设置仿真参数和模型。

基于配电物联网的中低压配电网拓扑分析摘要：本文将详细介绍配电物联网的中低压配电网拓扑架构，通过专业的研究与分析，根据配电网拓扑结构，精准找出变压器、开关、线路与端子侧的拓扑设计内容，再以开关类元件为例，详细阐述运行流程的拓扑设计内容，全面规范配电物联网内中低压配电网运行状态，确保区域配电网络整体运行效果，为此后配电网络的运行与问题处理提供精准数据支持。

关键词：拓扑结构；中低压配电网；配电物联网引言：随着配电物联网使用范围的扩大，配电网络的运行安全正变得愈加重要。

相关部门在规范中低压配电网时，发现配电网中线路、开关与变压器的使用出现些许问题，为更好地解决该类问题，利用拓扑结构开展全面分析，针对性改善中低压配电网使用状态。

1.配电物联网的中低压配电网拓扑架构在探究区域配电物联网的使用状态时，以中低压配电网的运行态势为例，可根据其运行内容设置拓扑模型，明确拓扑架构。

当前中低压配电网内拓扑结构的主要元素包含拓扑岛、拓扑节点、连接节点、端子与导电设备等，导电设备可将内部多种数据信息传输到拓扑结构中，确保该项结构的设计分析效果。

在中低压配电网拓扑结构中，拓扑岛、拓扑节点、连接节点与端子等为拓扑包内的类，其代表的含义也较为广泛。

比如，在拓扑岛中，可显示出电气连接中的网络子集；拓扑节点则代表了网络状态中利用闭合开关来操作的连接节点；连接节点则能将导电设备端子进行高效连接，且使用零阻抗方式；而端子则为导电设备内的各项电气连接点。

在全面了解了配电网联网下中低压配电网拓扑构造，操作人员要根据配电网络运行的实际情况，对拓扑模型使用状态进行详细分析，确保拓扑结构整体运用的科学性。

2.配电物联网的中低压配电网拓扑结构设计2.1变压器拓扑设计探究中低压配电网内各项变压器的拓扑设计时，操作人员要明确当前配电网中变压器的运用程序。

比如，传统中低压配电网络在使用变压器时，导电设备、电力变压器、变压器箱与电力变压器端子的使用状态都较为关键，要借助合适方法将上述设备进行科学连接，促进不同类型变压器的使用效果[1]。

智能电网中的通信技术与网络架构一、引言智能电网作为现代电力系统的升级版本，在能源转型和电力需求日益增长的背景下，被广泛应用和研究。

通信技术和网络架构作为智能电网的基础技术和关键支撑，在智能电网的建设和运行中起着至关重要的作用。

本报告旨在探讨，分析其发展现状、关键技术和未来趋势。

二、智能电网的背景和发展智能电网是传统电力系统与信息通信技术相结合形成的一种以能源互联、信息互通和智能互动为特征的电力系统。

其发展背景主要包括能源转型、电力需求增长和环境保护等方面的需求。

智能电网的核心目标是提高供电可靠性、优化能源配置和提高供电质量。

三、智能电网中的通信技术1. 通信技术在智能电网中的作用a. 实时监控与数据采集b. 远程控制与调度c. 大数据分析与决策支持d. 安全与保护2. 通信技术的发展现状a. 传统通信技术的应用b. 新型通信技术的应用c. 通信技术的瓶颈与挑战3. 关键通信技术a. 电力载波通信技术b. 无线通信技术c. 光纤通信技术d. 物联网通信技术四、智能电网中的网络架构1. 网络架构在智能电网中的作用a. 实时数据传输与处理b. 网络安全与隔离c. 系统可扩展性和可靠性2. 网络架构的发展现状a. 单中心架构b. 分布式架构c. 混合架构3. 关键网络架构a. 边缘计算与云计算b. 软件定义网络c. 区块链技术五、智能电网中通信技术与网络架构的协同应用1. 通信技术与网络架构的关联a. 通信技术与网络架构的相互依赖关系b. 通信技术与网络架构的协同应用优势2. 典型应用案例分析a. 智能计量与监测系统b. 配电自动化系统c. 新能源接入系统3. 协同应用的挑战与未来趋势a. 安全与隐私问题b. 网络拓扑和容量规划c. 5G技术的应用六、结论本报告对进行了全面的探讨与分析。

随着智能电网的不断发展和进步，通信技术和网络架构将继续演进和完善，为智能电网的安全、可靠性和高效运行提供不可或缺的支撑。

智能电网中的微电网拓扑结构研究随着电力系统的发展和不断扩大的需求，传统的中央化电网面临着诸多挑战。

为了满足能源的高效利用、可靠供应和可持续发展的要求，微电网作为一种新型电网形式逐渐引起人们的关注。

微电网是由多种分布式能源和配电设备组成的小型电网系统，它具有自主运行和隔离运行的能力。

其中微电网的拓扑结构是实现其高效运行和优化控制的关键因素之一。

本文将探讨智能电网中微电网的拓扑结构研究。

I. 微电网的基本概念微电网是一种由多种分布式能源（如太阳能、风能、储能等）以及配电设备（如开关、变压器等）组成的小型电网系统。

它通常包括多个能量源、负荷和电能存储设备，可以与主电网相互连接，也可以独立运行。

微电网能够实现近乎自给自足的能源供应，并通过智能控制系统实现对能源的高效调度和管理。

微电网可以分为直流微电网和交流微电网，其拓扑结构的设计对其整体性能具有重要影响。

II. 微电网拓扑结构的分类在微电网的拓扑结构设计中，最常见的有星型、环型、网状和混合型等几种。

这些拓扑结构都有各自的优缺点，在具体应用中需要根据不同的需求和条件进行选择。

1. 星型拓扑结构星型拓扑结构是指微电网的各个微电源通过单个集中式控制中心与负荷相连接。

这种拓扑结构简单明了，易于控制和管理，可以保证稳定的能源供应，但在故障发生时，可能会导致整个微电网运行中断。

2. 环型拓扑结构环型拓扑结构是指微电网中的各个微电源按环状相连，形成一个闭合回路。

环型拓扑结构具有较好的供电可靠性和冗余度，即便一部分微电源发生故障，仍可保证微电网的部分负荷继续供电。

但由于每个微电源之间相互连接，可能造成电能传输损耗增大。

3. 网状拓扑结构网状拓扑结构是指微电网中的各个微电源之间相互连接，形成一个复杂的网状结构。

这种拓扑结构能够灵活配电，优化能源利用效率，并增加微电网的抗毁性。

但也由于连接较多，系统的复杂性增加，管理和控制难度增大。

4. 混合型拓扑结构混合型拓扑结构是指微电网的不同部分采用不同的拓扑结构，根据需求和条件的不同进行组合。

面向直流微电网的电压平衡器拓扑结构研究随着智能电网的发展与推广，直流微电网（DCMG）具有了较高的拓扑结构可靠性和可维护性，为电力系统提供了更高的容量和更高的效率。

DCMG是由一组来自多个可再生能源植入系统中的多个变电站组成的微型系统，它们能够有效地利用低压电网中的能源。

然而，由于电力不对称的影响，术语“交叉结构”被提及，它提出了电压不平衡的问题。

为了避免电压不平衡，该研究重点研究面向直流微电网的电压平衡器拓扑结构的设计，以提高微网的安全性和可靠性。

首先，通过对DCMG现行拓扑结构的调查和分析，研究者发现，目前DCMG拓扑结构有一定的局限性，例如功率不平衡，故障响应缓慢，电压稳定性低等问题。

因此，改进DCMG拓扑结构是本研究的重点。

研究者利用改进后的混合结果拓扑结构，并针对结构进行深入研究，从而确定最优的平衡器拓扑结构以满足DCMG的工作要求。

同时，为了说明针对DCMG的电压平衡器拓扑结构设计的可行性，研究者基于MATLAB/SIMULINK工具建立了一个仿真系统，以模拟DCMG 的工作原理，同时通过编程实现最优的平衡器拓扑结构设计。

本文提出的平衡器拓扑结构可以显著地改善DCMG的功率不平衡，故障响应及电压稳定性问题。

最后，本文提出了一种面向DCMG的电压平衡器拓扑结构设计方案，其重点是通过明确的拓扑结构，获得有效的电压平衡效果，改善DCMG的安全性和可靠性。

该研究结果可以为DCMG的系统开发和设计提供有益的建议。

总之，通过本研究，研究者提出了一种新的面向直流微电网的电压平衡器拓扑结构，并使用仿真工具证明了该拓扑结构的可行性。

这项研究有助于改善DCMG的安全性和可靠性，为其未来的研究和发展提供了有价值的参考结果。

随着智能电网的发展和普及，直流微电网（DCMG）已经成为当前可再生能源发电的重要技术，具有较高的拓扑结构可靠性和可维护性，并可以有效地利用低压电网中的能源。

然而由于电力不对称的影响，术语“交叉结构”被提及，提出了电压不平衡的问题，为了避免电压不平衡，一定程度上需要设计更加高效的平衡器拓扑结构。