基于关联矩阵的配电网拓扑辨识方法研究

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1、学校代码10459学号或申请号201522182309密级专业硕士学位论文基于关联矩阵的配电网拓扑辨识方法研究作者姓名：郭帅文导师姓名：蒋建东专业学位名称：电气工程培养院系：电气工程学院完成时间：2018年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchonDistributionNetworkTopologyIdentificationAlgorithmBasedonIncidenceMatrixByShuaiwenGuoSupervisor:Prof.JiandongJi

2、angElectricalEngineeringSchoolofElectricalEngineeringMay,2018摘要随着我国经济的持续发展和人民物质文化生活水平的不断提高，用户对电力的需求越来越大，对供电质量和供电可靠性的要求越来越高。而提高供电质量和供电可靠性需要借助配电自动化系统发挥作用。配电网拓扑辨识是配电网管理系统高级应用软件级的重要组成部分，是配电自动系统中各种高级辅助软件功能实现的数学基础，能够为电力系统调度提供决策，解决“盲调”的问题，因此研究配电网拓扑辨识对电网安全运行具有重要意义。配电网拓扑辨识的方法主要有矩阵法和树搜索法。本文是在

3、矩阵法的基础上展开网络拓扑辨识的研究，首先介绍了网络拓扑辨识的研究现状和矩阵法网络拓扑辨识的理论，指出了矩阵法存在的问题；其次，通过对电力系统中的各种电气元件进行分析和定义，建立了配电网拓扑辨识模型；最后针对矩阵法占用内存大、计算量大的缺点，本文提出了一种加快网络拓扑辨识的新方法。该方法通过定义开关位置矢量和矩阵的“或”、“与”运算，利用开关位置矢量简化关联矩阵，降低关联矩阵的阶数；再利用对称节点消去法进一步降低邻接矩阵的阶数，并把对称性和布尔运算法则应用于求连通矩阵的过程中，从而实现了网络的动态拓扑。与传统方法相比减少了计算量，缩短了网络拓扑辨识所需要的时间

4、，能够适用于复杂接线方式的网络拓扑辨识。通过具体的算例分析，验证了算法的有效性。本文提出了基于开关位置矢量的对称节点消去算法，在理论研究的基础上编写了配电网拓扑辨识模块，以郑州供电公司的配电自动化系统为平台进行了高级应用功能的拓展，实现了配电网拓扑辨识的功能。运行的结果表明：配电网拓扑辨识实现了网络由物理模型转化为数学模型的过程，为配电网调度人员提供了决策，解决了“盲调”的问题，对配电网进行停电分析、供电电源分析、供电范围分析的拓扑辨识时间较传统方法缩短了20%。关键词：配电网拓扑辨识开关位置矢量对称节点消去IAbstractWiththecontinuous

5、developmentofChina’seconomyandthecontinuousimprovementofthepeople’smaterialandculturallife.Thedemandofusersforelectricityisincreasing,andthedemandforpowersupplyqualityandpowersupplyreliabilityisbecominghigherandhigher.Inordertoimprovethequalityofpowersupplyandthereliabilityofpowersu

6、pply,itisnecessarytousethedistributionautomationsystemtoplayarole.Distributionnetworktopologyidentificationisanimportantpartoftheadvancedapplicationsoftwarelevelofdistributionmanagementsystem.Itisthemathematicalfoundationfortheimplementationofvariousadvanceauxiliarysoftwarefunctioni

7、nthedistributionautomationsystem.Itcanprovidedecision-makingforpowersystemschedulingandsolvetheproblemof“blindadjustment”.Therefore,itisofgreatsignificancetostudythetopologyidentificationofdistributionnetworksforthesafeoperationofpowergrids.Themethodoftopologyidentificationofdistrib

8、utionnetworkmainlyi