光伏配电台区的拓扑结构确定方法、装置和设备与流程

本技术涉及电气拓扑，特别是涉及一种光伏配电台区的拓扑结构确定方法、装置和设备。

背景技术：

1、随着光伏工程建设的深入推进，分布式的光伏设备接入比例不断升高，低压配电网发生了显著改变，例如网络架构从无源变为有源、电网潮流从单向变为双向、源点从集中变为分布、用户端从消费者变为生产者等，台区节点关联拓扑也变得混乱繁杂，给电网的高效运行和安全运维带来了冲击与挑战。

2、目前低压配电台区拓扑识别方法主要包括信号设备注入法。信号设备注入法通过配变低压侧的信号发射装置在台区注入电压或电流特征信号，根据用户侧信号接收装置或模块对信号的接收反馈结果实现电气连接关系的识别。但该类方法需要加装各种识别设备，且受电磁干扰影响较为严重，从而导致确定配电台区拓扑结构的准确性受限。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种光伏配电台区的拓扑结构确定方法、装置和设备，能够准确地确定配电台区的拓扑结构。

2、第一方面，本技术提供了一种光伏配电台区的拓扑结构确定方法，包括：

3、获取部署光伏设备的配电台区内各用电节点在两个采样时段内的目标电气数据；

4、根据各采样时段下配电台区部署的光伏设备的出力特性，确定各采样时段对应的阻抗辨识算法；

5、基于各采样时段对应的阻抗辨识算法，根据各采样时段内的目标电气数据，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数；

6、根据各采样时段下各用电节点的阻抗参数，确定配电台区的拓扑结构。

7、在其中一个实施例中，根据各采样时段下各用电节点的阻抗参数，确定配电台区的拓扑结构，包括：

8、根据各采样时段下各用电节点的阻抗参数，确定各采样时段下各用电节点之间的预测关联关系；根据各采样时段下各用电节点之间的预测关联关系，确定配电台区的拓扑结构。

9、在其中一个实施例中，根据各采样时段下各用电节点之间的预测关联关系，确定配电台区的拓扑结构，包括：

10、根据各采样时段下各用电节点之间的预测关联关系，构建各采样时段对应的网络邻接矩阵；根据各采样时段对应的参照权重，对各采样时段对应的网络邻接矩阵进行融合处理，得到配电台区的拓扑结构。

11、在其中一个实施例中，包括：

12、针对每一采样时段，根据该采样时段对应的对照时段下各用电节点之间的预测关联关系，以及该采样时段对应的对照时段下各用电节点之间的实际关联关系，确定预测关联关系的识别情况；根据识别情况，确定该采样时段对应的参照权重。

13、在其中一个实施例中，目标电气数据包括目标有功功率、目标无功功率、目标电压和目标电流。

14、在其中一个实施例中，基于各采样时段对应的阻抗辨识算法，根据各采样时段内的目标电气数据，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数，包括：

15、针对每一采样时段，若该采样时段对应的阻抗辨识算法为基于线性最小二乘估计的阻抗辨识算法，则根据该采样时段内各用电节点的目标有功功率、目标无功功率和目标电压，确定各用电节点的目标有功电流和目标无功电流；根据各用电节点的目标有功电流和目标无功电流，确定各用电节点中两两用电节点间的电压关系；基于各用电节点中两两用电节点间的电压关系，确定该采样时段下各用电节点的阻抗参数。

16、在其中一个实施例中，基于各采样时段对应的阻抗辨识算法，根据各采样时段内的目标电气数据，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数，包括：

17、针对每一采样时段，若该采样时段对应的阻抗辨识算法为基于广义矩估计的阻抗辨识算法，则根据该采样时段内各用电节点的目标电流，确定各用电节点的外生变量向量和内生变量向量；基于各用电节点的外生变量向量和内生变量向量，确定各用电节点中两两用电节点间的总体矩；其中，总体矩为阻抗参数与目标电气数据之间的函数关系；基于各用电节点中两两用电节点间的总体矩，确定该采样时段下各用电节点的阻抗参数。

18、第二方面，本技术还提供了一种光伏配电台区的拓扑结构确定装置，包括：

19、获取模块，用于获取部署光伏设备的配电台区内各用电节点在两个采样时段内的目标电气数据；

20、算法确定模块，用于根据各采样时段下配电台区部署的光伏设备的出力特性，确定各采样时段对应的阻抗辨识算法；

21、参数确定模块，用于基于各采样时段对应的阻抗辨识算法，根据各采样时段内的目标电气数据，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数；

22、结构确定模块，用于根据各采样时段下各用电节点的阻抗参数，确定配电台区的拓扑结构。

23、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

24、获取部署光伏设备的配电台区内各用电节点在两个采样时段内的目标电气数据；

25、根据各采样时段下配电台区部署的光伏设备的出力特性，确定各采样时段对应的阻抗辨识算法；

26、基于各采样时段对应的阻抗辨识算法，根据各采样时段内的目标电气数据，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数；

27、根据各采样时段下各用电节点的阻抗参数，确定配电台区的拓扑结构。

28、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

29、获取部署光伏设备的配电台区内各用电节点在两个采样时段内的目标电气数据；

30、根据各采样时段下配电台区部署的光伏设备的出力特性，确定各采样时段对应的阻抗辨识算法；

31、基于各采样时段对应的阻抗辨识算法，根据各采样时段内的目标电气数据，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数；

32、根据各采样时段下各用电节点的阻抗参数，确定配电台区的拓扑结构。

33、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

34、获取部署光伏设备的配电台区内各用电节点在两个采样时段内的目标电气数据；

35、根据各采样时段下配电台区部署的光伏设备的出力特性，确定各采样时段对应的阻抗辨识算法；

36、基于各采样时段对应的阻抗辨识算法，根据各采样时段内的目标电气数据，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数；

37、根据各采样时段下各用电节点的阻抗参数，确定配电台区的拓扑结构。

38、上述光伏配电台区的拓扑结构确定方法、装置和设备，考虑到光伏设备接入低压配电台区会引起台区数据特征发生极大变化，因此，引入两个采样时段，并分别在两个采样时段使用不同的阻抗辨识算法，以消除光伏设备引起的数据特征变化；进一步的，基于不同的阻抗辨识算法，确定各采样时段下各用电节点的阻抗参数；最终，将各采样时段下各用电节点的阻抗参数进行融合，准确地确定配电台区的拓扑结构。相比于通过单一的采样时段确定各用电节点的阻抗参数，本技术确定的配电台区的拓扑结构更加准确。