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王子豪,余涛,黄毅,王克英,潘振宁.基于u-shaplets特征子序列的新型低压配电网拓扑识别方法[J].电测与仪表,2025,62(11):68-79.
WANG Zihao,YU Tao,HUANG Yi,WANG Keying,PAN Zhenning.A novel topology recognition method for low-voltage distribution network based on u-shaplets feature subsequences[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(11):68-79.
基于u-shaplets特征子序列的新型低压配电网拓扑识别方法
A novel topology recognition method for low-voltage distribution network based on u-shaplets feature subsequences
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.11.008
中文关键词:  新型低压配电网  分布式光储  低压拓扑识别  u-shapelets
英文关键词:novel low-voltage distribution network, distributed optical storage, low voltage topology recognition, u-shapelets
基金项目:国家自然科学基金资助项目(52207105 ),中国博士后科学基金(2022M721184),贵州电网有限责任公司科技项目(GZKJXM20210347)
              
作者中文名作者英文名单位
王子豪WANG Zihao华南理工大学 电力学院,广州 510640
余涛YU Tao华南理工大学 电力学院,广州 510640
黄毅HUANG Yi华南理工大学 电力学院,广州 510640
王克英WANG Keying华南理工大学 电力学院,广州 510640
潘振宁PAN Zhenning华南理工大学 电力学院,广州 510640
摘要点击次数: 16
中文摘要:
      “双碳”目标的提出给低压配电系统带来了革命性的挑战,拓扑清晰、分布式光储系统规模化接入的新型低压配电网已经处于建设的起步阶段,文中分析了新型低压配电网电压时空分布特征,介绍了一种面向新型低压配电网的拓扑识别方法,该方法无监督地提取电压曲线中最具辨识度的局部特征子片段(shaplets),并形成u-shapelets距离图作为相似度度量进行聚类,能有效提高常规聚类算法的拓扑识别的准确率,避免了新型低压配电网中光储系统规模化接入后电压时空特性整体更加平缓导致聚类时类间距离拉近带来识别准确率下降的问题,且对数据非故障性缺失场景具有较高的鲁棒性。
英文摘要:
      The proposal of "carbon peaking and carbon neutrality goals" target has brought revolutionary challenges to low-voltage distribution system. The novel low-voltage distribution network with clear topology and large-scale access of distributed optical storage system has been in the initial stage of construction. This paper analyzes the characteristics of the voltage spatial and temporal distribution of the novel low-voltage distribution network, and introduces a novel topology identification method for the low-voltage distribution network. The method typically extracted the most recognizable local feature sub-fragments (shaplets) of voltage curves without supervision, and formed u-shapelets distance graph as similarity measure for clustering, which could effectively improve the accuracy rate of topology recognition of conventional clustering algorithms. It avoids the problem that the identification accuracy decreases due to the narrowing of the distance between classes when clustering due to the overall flattening of the voltage spatio-temporal characteristics after the large-scale access of the optical storage system in the novel low-voltage distribution network. Moreover, it has high robustness to the non-fault absence of data scenarios.
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