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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于两阶段特征选择和格拉姆角场的拓扑辨识方法，属于电力系统分析领域；首先，通过XGBoost方法计算每个节点量测的重要程度；随后，基于最大信息系数判断不同节点量测之间的相关关系，以筛选出不含冗余拓扑特征信息的重要量测；接着，基于格拉姆角场特征变换，将一维的配电网时间断面量测数据变换为二维的格拉姆角场，在保留时间断面的节点电压分布规律的同时，有效表征节点电压幅值分布中的拓扑特征信息；最后，利用三卷积层神经网络模型实现准确地、稳定地辨识拓扑；本发明仅需要部分节点电压幅值量测的时间断面数据，适用于分布式能源接入、辐射状拓扑和环网拓扑混合运行的配电网。

主权项：1.一种基于两阶段特征选择和格拉姆角场的拓扑辨识方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、基于XGBoost方法，计算所有候选节点量测的重要度；S2、基于最大信息系数，判定所有不同节点量测之间的相关度；S3、依据所有节点量测之间的相关度判断不同量测是否强相关，若两个候选量测强相关，则依据所有节点量测的重要度删除重要程度较低的量测；S4、基于格拉姆角场特征变换，将一维的配电网时间断面量测数据变换为二维的格拉姆角场；所述步骤S4中格拉姆角场特征变换的步骤包括：401、对每个时间断面t的节点电压量测数据进行归一化： 其中，表示归一化后节点i的电压幅值，vmax和vmin分别是当前时间断面节点电压量测数据的最大值和最小值；402、极坐标变换，使用极坐标系表征归一化后节点电压幅值量测数据： 其中，φit和ri分别是在极坐标系下对应的角度值和半径值，φit∈[0,π2]i＝1,2,...,N；403、对极坐标系下不同节点的电压幅值数据进行三角变换，从而构建格拉姆角场： 其中，是新的内积运算；若采用两角和的cos函数关系来计算不同节点的内积，此时的格拉姆场称为格拉姆角求和场： 若采用两角差的sin函数关系来计算不同节点的内积，此时的格拉姆角场称为格拉姆角差分场： 其中，φit+φjt∈[0,π]，cosφit+φjt∈[-1,1]，φit-φjt∈[-π2,π2]，sinφit-φjt∈[-1,1]；格拉姆角场是以主对角线元素为中轴、上三角元素与下三角元素互为对称的二维表示；若要同时包括格拉姆角求和场、格拉姆角差分场中所表征的拓扑特征信息，只需保留格拉姆角差分场的上三角元素和格拉姆角求和场的下三角元素；其中，格拉姆角场二维表示： 其中，主对角元素采用cos函数关系，以保留节点电压分布规律，此时i＝j，和φit的值可以通过cos函数关系互相转换；上三角元素cos函数关系来表征相对关系，由于cos值在[0,π]区间单调递减，表明不同节点的相对关系大小随φ值增大越减弱；下三角元素采用sin函数关系来表征相对关系，由于sin值在[-π2,π2]区间单调递增，表明不同节点的相对关系大小随φ值增大而增强；S5、根据三卷积层的神经网络模型，对格拉姆角场所蕴含的拓扑特征信息进行稳定提取，完成拓扑辨识。

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