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申请/专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
摘要：本发明属于电力设备领域，具体涉及一种基于SOM‑BP的集中器拓扑识别方法、扩展模块和集中器。该方法包括首先获取各支路电表的电压参量、电流参量，以及有功、无功功率信号数据，并构成样本数据库；然后根据节点注入有功功率和节点电压相位角，识别集中器下属设备的各支路开关的开关状态，并基于直流潮汐算法生成初始拓扑图；接着构建一个包含输入层、竞争层、隐含层和输出层的SOM‑BP网络模型；并利用样本数据库中的特征信息对SOM‑BP网络模型进行训练；最后保留完成训练后的SOM‑BP网络模型的模型参数，并根据集中器采集到实时的特征信息完成拓扑识别。本发明解决现有配电台区拓扑结构识别困难，效率低、准确率不足的问题。
主权项：1.一种基于SOM-BP的集中器拓扑识别方法，其特征在于，其用于对集中器的下属设备进行拓扑识别，所述集中器拓扑识别方法包括如下步骤：按照预设的采样频率获取集中器中各支路电表的电压参量、电流参量，以及有功、无功功率信号数据，将各数据作为特征信息分类存储后，构成样本数据库；根据节点注入有功功率和节点电压相位角，识别集中器下属设备的各支路开关的开关状态，并基于直流潮汐算法生成反映配电网中节点与支路间连接关系的初始拓扑图；构建一个包含输入层、竞争层、隐含层和输出层的SOM-BP网络模型；并利用所述样本数据库中的特征信息对所述SOM-BP网络模型进行训练；在SOM-BP网络模型中，由输入层和竞争层构成的SOM神经网络用于对输入层导入的样本数据实现线性映射，并逐步完成样本数据的初步分类，再将经筛选获得的分类结果作为BP神经网络的输入数据，由输入层传递至BP神经网络的隐含层；保留完成训练后的SOM-BP网络模型的模型参数，将集中器采集到的实时的特征信息输入到所述SOM-BP网络模型中，由SOM-BP网络模型实现输入数据至输出数据间的非线性映射，进而完成拓扑识别并对所述初始拓扑图进行更新。
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权利要求：
百度查询： 安徽南瑞中天电力电子有限公司 基于SOM-BP的集中器拓扑识别方法、扩展模块和集中器
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