智能电网与低压电网网络拓扑结构
智能电网与低压电网网络拓扑结构
智能电网与低压电网网络拓扑结构随着国际金融危机、与全球能源危机的深化，二氧化碳减排与低碳经济的倡导，各国不约而同地选择了智能电网作为经济发展的引擎。
它导致了全球范围的智能电网热潮。
我国根据自己电网的特殊性，提出坚强智能电网规划。
其内涵包括特高压输电网架、数字化变电站、配网调度自动化系统，以及用电营业管理与用户互动系统。
而就目前我国的现实条件而言，只有特高压输电网络与用电营业管理系统具备立即实施的条件。
数字化变电站与配网调度自动化，由于标准还很不完善，暂时还不具备全面实施的条件。
一.用电营业管理数据采集系统与低压电网网络拓扑分析：鉴于用电营业管理与用户互动系统，涉及的产业链最长，现实需要的产品数量最大，可以容纳的企业也最多，它也成了企业追捧的热点、投资商的最爱！但也就是这个系统，从现场反馈的数据分析，存在重大技术障碍。
主要体现在系统的低压载波信道的通信可靠性上。
考虑到低压电网资产属于供电部门所有，国家投资形成的资产无投入或低投入增值，具有太大的诱惑；加上自家信道不用支付长年累月日常通信的运行费用，国网首选低压载波信道作为用电营业数据采集与用户互动系统的下段信道。
但是这条信道也存在它自身的弱点：由于我国对低压电器上网监控不严，电网载波通信背景噪声很大；而电网的优越的50hz频率响应特性与极差的高频响应特性，面对剧烈的电网负载变化，使得电网产生极高的高频衰减与难以克服的衰减动态范围；这都导致了用电营业管理数据采集系统下段信道通信可靠性达不到现场适用要求。
根据目前国际上在低压电网上允许使用的两个载波通信频段与通信技术发展现状，目前低压载波通信单纯依靠物理层通信，无法保证系统数据采集的可靠性；这也为我国低压载波集抄系统将近二十年的推广实践所证实。
现在国内外在低压载波通信领域，几乎毫无例外地都在发展中继组网技术。
也就是关联中继技术。
借助中继通信，牺牲部分数据采集速度，来提高数据采集的可靠性。
但是这种解决方案，具有一个前提，这就是电能表之间的关联性。
智能电网的架构与实现
智能电网的架构与实现近年来，随着科技的不断进步和人们生活水平的不断提高，电力需求也越来越大，因此，对电力系统的智能化改造迫在眉睫。
智能电网作为电力系统智能化改造的核心，其架构与实现方式也备受关注。
一、智能电网的概念智能电网是基于现代信息通信、计算技术和电力系统控制技术相结合的新型电力系统。
它实现了电力系统的智能化管理，通过多种信息交换方式实现了电力系统内外的协同，使得电量的产生、传输、分配、使用得到了有效控制和管理。
智能电网是电力系统从集中式向分布式方向发展的产物，它不仅可以降低电力系统的运营成本，还可以提高电力系统的可靠性和供应效率。
此外，智能电网还可以为可再生能源的接入提供技术支持，实现了对多种能源的有效整合。
二、智能电网的架构智能电网主要由以下几个部分组成：低压侧接入网、高压直流输电网、高压传统交流输电网、低压侧配电网，以及智能电表和电力负荷管理系统。
其中，低压侧接入网是智能电网的起点，它可以接受来自电力系统外部的能量输入，并在接入网中进行分类、标识和记录。
高压直流输电网是智能电网的骨干部分，它在电力系统的输电环节中发挥着重要的作用，通过提高传输效率，使得能量的损失减少。
高压传统交流输电网则对于电力系统的稳定运行至关重要，它可以通过多种电力调节技术实现稳定运行。
低压侧配电网则是智能电网的终点，它可以根据需要对电能进行直接的分配，将电力资源分配给不同的用户。
智能电表和电力负荷管理系统作为智能电网的监控系统，可以实现对电能的远程监控和管理，大大提高了电力的安全性和可靠性。
三、智能电网的实现为了实现智能电网，需要同时推进多项技术的研究和开发，包括人工智能、大数据、物联网、区块链等。
其中，人工智能可以通过模式识别、图像处理等技术实现对电力系统的智能管理，大数据则可以通过对电力系统的数据进行分析和处理，提高电力系统的预测、监控和调度能力。
物联网技术可以实现对电力设备的监测和管理，从而提高电力设备的可靠性和维护效率。
基于配电网台区的拓扑自动识别技术研究
基于配电网台区的拓扑自动识别技术研究发布时间：2023-01-04T03:26:15.851Z 来源：《福光技术》2022年24期作者：汤正宇赖来源黄淼华[导读] 电力系统中，台区即为单一变压器的供电区域，变压器与用户电表的对应关系称为户变关系，低压配电网台区系统的拓扑即指台区内所有的户变关系。
广东电网有限责任公司惠州供电局广东惠州 516003摘要：低压配电网的拓扑准确性是智能电网建设的有力保障。
在低压配电网拓扑关系的识别方法中，常用的台区在线自动识别技术主要有脉冲电流法和载波通信法。
相较于脉冲电流法，载波通信法实现更为简单，安全性更高，可控性更强。
本文采用基于电力载波的户变识别方法，通过采用基于脉冲电流调制法辨识低压台区拓扑模型，判断发射端设备的相位及其分支线，完成台区拓扑识别，该方法可保证模型的准确辨识，减轻人工识别工作量，还可作为台区拓扑校验手段。
关键词：台区；拓扑；配电网；自动识别一、配电网台区系统框架1、配电网台区拓扑结构电力系统中，台区即为单一变压器的供电区域，变压器与用户电表的对应关系称为户变关系，低压配电网台区系统的拓扑即指台区内所有的户变关系。
配电台区拓扑框架结构由低压出线柜（配变侧）、分支箱、电表箱组成的"台区-分支-用户"三级关系。
配电变压器的出口端与低压出线柜的入口端连接，低压出线柜的出口端与分支箱的入口端连接，分支箱的出口端与电表箱的入口端连接，电表箱的出口端与用户连接。
2、配电网台区通信结构配电网台区的自动化通信体系架构是实现台区拓扑自动识别的重要基础。
通信体系架构由自动化主站系统、智能配变终端（TTU）、馈线层低压监测单元及混合通信系统等构成。
例如：主站系统主要包括前端服务器、SCADA服务器、交换机、防火墙和物理加密隔离等装置。
TTU通过电力线采用5G技术与主站进行通信，台区层与馈线层、馈线曾与用户层以电力线宽带载波方式进行通信。
智能配变终端安装于变压器根部，馈线层低压监测单元安装在分支箱出线端或进线端，用户层低压监测单元安装在电表箱出线端或进线端。
电力系统中智能电网拓扑优化方法研究
电力系统中智能电网拓扑优化方法研究电力系统是现代社会中不可或缺的重要基础设施之一。
随着电力需求的不断增加和能源结构的转变，传统的电力系统已经无法满足日益增长的需求。
智能电网作为电力系统的升级版，以其高效、稳定、可靠的特点受到了广泛关注。
智能电网是利用信息通信技术、计算技术和控制技术等，对电力系统进行全面数字化和智能化改造的新型电力系统模式。
其中，智能电网拓扑优化方法的研究成为智能电网建设和运行中的一个关键问题。
电力系统的拓扑结构是指电力系统中各个电力设备之间的连接方式和运行状态。
智能电网拓扑优化方法的目标是通过优化调整电力系统中设备的连接方式和运行状态，以提高电力系统的稳定性、可靠性和经济性，满足不同负荷需求和电力供应要求。
智能电网拓扑优化方法的研究主要包括以下几个方面：1. 拓扑优化算法的研究：拓扑优化算法是指通过数学模型和计算方法，对电力系统的拓扑结构进行优化调整的方法。
经典的拓扑优化算法有贪婪算法、遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法通过对电力系统的参数进行建模和优化计算，找到最佳的拓扑结构，提高电力系统的性能。
2. 智能电网传感器布置优化：智能电网中大量的传感器用于采集电力系统各个节点的电压、电流、功率等数据，传感器的布置对于智能电网的性能至关重要。
传感器布置优化方法在考虑电力系统稳定性的前提下，通过合理选择传感器的位置和数量，提高传感器的覆盖范围和精度，减少传感器的安装成本。
3. 智能电网拓扑重构：智能电网的负荷需求和电力供应要求可能会发生变化，因此需要进行拓扑重构，即重新调整电力系统中各个设备的连接方式和运行状态，以适应新的需求。
拓扑重构方法通过建立拓扑重构模型，选择适当的重构策略，优化电力系统的拓扑结构。
4. 多目标优化方法研究：智能电网的拓扑优化问题通常涉及到多个目标，例如提高电力系统的稳定性和经济性，减少电力损耗和环境污染等。
多目标优化方法通过引入目标权重、采用多目标优化算法等手段，寻找到电力系统拓扑的最优解集合，提供决策支持。
基于知识图谱的低压配电网拓扑结构辨识方法
(1.武汉大学电气与自动化学院，湖北 武汉 430072；2.南方电网科学研究院，广东 广州 510080)
摘要：低压配电网中正确的拓扑关系是至关重要的。低压配电网实际拓扑结构因运维需要变动频繁且巨大，配电 网信息系统中的数据更新不及时、流通性低以及质量差等不能正确反映低压配电网的实际拓扑结构，有必要进行 拓扑辨识。知识图谱技术可以清晰地反映出数据间的现有关系，推理挖掘出隐藏知识，适用于低压配电网的拓扑 辨识。因此应用知识图谱技术于拓扑辨识中，首先分析知识图谱构建方法，运用知识图谱技术，对多个低压配电 网信息系统中的数据进行整合，推理出缺失数据，挖掘出各数据之间的关系。然后构建出低压配电网拓扑结构的 知识图谱。最后结合《低压配电网基建工程典型设计规范》以及语义分词技术，对低压配电网信息系统中的户变 关系进行辨识。算例实验效果良好，表明所提出的辨识方法具有理论价值和实际应用价值。 关键词：知识图谱；语义分词技术；知识推理；户变关系；拓扑辨识
智能电力技术在电力管网拓扑控制中的应用
智能电力技术在电力管网拓扑控制中的应用随着现代社会对能源需求的不断增长，电力管网的安全稳定运行成为各国能源管理的重要任务。
在电力管网中，拓扑控制是一项关键技术，通过有效的拓扑控制可以实现电力系统的高效运行。
而近年来，智能电力技术的快速发展为电力管网的拓扑控制带来了新的思路和解决方案。
智能电力技术中的一项重要应用是智能电网。
智能电网是基于现代信息技术与电力系统的融合发展而来的，它利用先进的通信、计算和控制技术，实现了电力系统的动态监测、优化调度、自愈恢复等功能。
在电力管网拓扑控制中，智能电网可以根据实时的电力需求和供应情况，通过智能化的网络控制节点，实现对电力路由的动态调整和优化，从而提高电力管网的运行效率和供电可靠性。
除了智能电网，智能电力技术还包括智能传感器、智能开关等。
智能传感器可以实时感知电力管网的状态参数，如电流、电压、功率等，通过无线通信技术将这些数据传输给监控中心。
监控中心根据接收到的数据进行分析和处理，得到电力管网的拓扑结构和状态信息。
智能开关则可以根据监控中心的指令，实现对电力路由的调整和优化。
通过智能传感器和智能开关的联动作用，可以实现对电力管网的实时控制和调度，提高电网的安全性和稳定性。
智能电力技术在电力管网拓扑控制中的应用不仅可以提高电网的运行效率和供电可靠性，还可以减少电力系统的能耗和排放。
通过动态调整和优化电力路由，可以实现对电力输送路径的最优选择，减少输电损耗和线损。
同时，智能电力技术还可以根据电力需求进行精细化的调度，避免电力过剩或不足的情况发生，从而减少了传统电力系统中的备用容量，节约了能源资源的消耗。
此外，智能电力技术还可以实现对电力管网的分布式控制和管理，降低了电力系统的整体负荷，减少了电力供应中断的风险。
然而，智能电力技术在电力管网拓扑控制中的应用也面临一些挑战和难题。
首先，智能电力技术的应用需要庞大的数据支持和高效的通信网络。
电力管网的规模庞大，涉及到大量的节点和数据，如何高效地采集、传输和处理这些数据是一个难题。
电力物联网智慧电网拓扑结构图部署图
提示：下载后内容可以直接编辑
现有电力平台
电力主干网
感知互动平台
应用层
感知/互动 传感网络
电力接入专网
电力光纤网 宽带无线网
网关
以太网
ADSL 互联网 3G
感知终端
、局部总线、射频等
网络层 感知延伸层
感知对象
电表、设备监测传感器等
电力对象
水气热表、智能家电等
家居对象
安防监控传感器摄像头等
其它对象
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本架构图完全由PPT自带的形 状和文字组成。
下载后形状的大小、颜色、 线型等等都可以直接编辑， 文字可以直接修改。不需要 安装额外软件。
智能电网的网络拓扑优化
智能电网的网络拓扑优化智能电网是未来电力系统的主要发展方向之一。
智能电网的目标是实现电力系统的智能化、数字化和自适应性，提高电力系统的效率、可靠性和稳定性。
智能电网可以将多种能源源（如火电、水电、风电、光伏等）进行管理和调度，从而最大限度地减少对传统化石能源的依赖，实现可持续性发展。
智能电网的关键技术之一是网络拓扑优化。
网络拓扑是指电力系统中各个节点（如发电站、变电站、输电线路等）之间的连接方式和结构。
不同的网络拓扑结构对电力系统的性能有着直接的影响。
为了提高智能电网的效率和可靠性，需要对电力系统的网络拓扑进行优化。
网络拓扑优化的目标是找到一种最优的连接方式和结构，使得电力系统在最小的成本下，能够满足用户的需求。
智能电网的网络拓扑优化涉及多个方面的因素，包括效率、稳定性、可靠性、安全性等。
拓扑优化的具体目标还包括以下几个方面：1. 降低电力系统的损耗。
电力系统中输电线路和变压器等设备有一定的电阻、电感和电容。
这些参数会导致电力系统中电流的损耗。
如果电力系统的网络拓扑优化得当，可以降低这些损耗，从而提高电力系统的效率和经济性。
2. 提高电力系统的稳定性和可靠性。
电力系统中存在着各种故障和异常情况，如输电线路的断路、变压器的故障等。
这些故障会对电力系统的运行造成不良影响。
通过优化电力系统的网络拓扑，可以提高电力系统的稳定性和可靠性，减少故障的发生率和影响范围。
3. 提高电力系统的安全性。
电力系统的安全性是指电力系统的运行是否安全、健康和环保。
通过优化电力系统的网络拓扑，可以提高电力系统的安全性。
例如，可以根据区域的气象条件和用电需求，优化区域内的输电线路和变压站的位置和数量，从而降低环境污染和生态破坏的风险。
4. 提高电力系统的适应性。
电力系统面临的问题和挑战不断变化。
例如，随着可再生能源的不断普及，电力系统面临的生产和调度问题也会发生变化。
通过优化电力系统的网络拓扑，可以增强电力系统的适应能力，适应不同的生产和调度需求，更好地应对电力市场和用户的需求。
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智能电网与低压电网网络拓扑结构
随着国际金融危机、与全球能源危机的深化，二氧化碳减排与低碳经济的倡导，各国不约而同地选择了智能电网作为经济发展的引擎。
它导致了全球范围的智能电网热潮。
我国根据自己电网的特殊性，提出坚强智能电网规划。
其内涵包括特高压输电网架、数字化变电站、配网调度自动化系统，以及用电营业管理与用户互动系统。
而就目前我国的现实条件而言，只有特高压输电网络与用电营业管理系统具备立即实施的条件。
数字化变电站与配网调度自动化，由于标准还很不完善，暂时还不具备全面实施的条件。
一.用电营业管理数据采集系统与低压电网网络拓扑分析：
鉴于用电营业管理与用户互动系统，涉及的产业链最长，现实需要的产品数量最大，可以容纳的企业也最多，它也成了企业追捧的热点、投资商的最爱！
但也就是这个系统，从现场反馈的数据分析，存在重大技术障碍。
主要体现在系统的低压载波信道的通信可靠性上。
考虑到低压电网资产属于供电部门所有，国家投资形成的资产无投入或低投入增值，具有太大的诱惑；加上自家信道不用支付长年累月日常通信的运行费用，国网首选低压载波信道作为用电营业数据采集与用户互动系统的下段信道。
但是这条信道也存在它自身的弱点：由于我国对低压电器上网监控不严，电网载波通信背景噪声很大；而电网的优越的50hz频率
响应特性与极差的高频响应特性，面对剧烈的电网负载变化，使得电网产生极高的高频衰减与难以克服的衰减动态范围；这都导致了用电营业管理数据采集系统下段信道通信可靠性达不到现场适用要求。
根据目前国际上在低压电网上允许使用的两个载波通信频段与通信技术发展现状，目前低压载波通信单纯依靠物理层通信，无法保证系统数据采集的可靠性；这也为我国低压载波集抄系统将近二十年的推广实践所证实。
现在国内外在低压载波通信领域，几乎毫无例外地都在发展中继组网技术。
也就是关联中继技术。
借助中继通信，牺牲部分数据采集速度，来提高数据采集的可靠性。
但是这种解决方案，具有一个前提，这就是电能表之间的关联性。
当系统出现“孤岛”现象时，“孤岛”中的电能表与其他电能表之间丧失了通信上相关性，中继手段就完全无能为力了。
要解决“孤岛”现象的唯一手段，就是提高载波通信芯片物理层通信能力，建立电能表之间的关联关系。
这个要求，比单纯依靠物理层进行系统全覆盖，要求低一些。
它也说明系统的关联指标是与载波通信芯片物理层通信能力是相关的。
中继通信的关键是电能表之间的相关性！
就关联中继技术而言，从中继的选择性分类，可以分为非选择性的自动中继（我们可以把它称作盲中继）与选择性自动中继两种。
非选择性的自动中继的典型方案，有lonworks总线技术，及其国内的动态组网技术。
它主要依靠“全网侦听、冲突避让”，实现中
继自动路由。
它对电能表关联性认知度要求最低，因为它是盲中继；但它也没有电能表关联性认知的历史积淀，更不能重复使用。
这种盲中继，无法保证中继效率；也不能人工调控后备方案；还需要全网互动配合；从工程实施上，需要系统配套供货；电能表需要有相应硬件、软件支持，成本、价格都相对高一些。
所谓的选择中继，也就是低压电网网络拓扑分析与中继路径自适应技术（Topo-relay技术），它的指导思想是首先建立网络拓扑分析的数学模型，通过系统调试，实现低压电网的网络拓扑分析，摸清低压电网的网架结构，以及电能表在这个网架上的位置，然后根据电能表的关联关系，通过第一次实时直抄结果与抄收边界，借助软件分析，自动选择中继表的位置，实现波状外延与抄收覆盖。
在这个系统中，低压电网的网络拓扑分析是关键技术！它需要全面彻底了解低压电网的物理拓扑结构与所有电能表在低压电网上的准确位置，直到把电能表的关联关系，直观地呈现出来。
便于通过集中器软件控制整个中继过程，并且选择各种后备中继手段，确保系统抄收全覆盖。
在这个系统中，全部网络拓扑分析与中继过程，都由集中器软件进行控制，所有的电能表都是“傻瓜”电能表，只管中继转发。
这样，系统中数量最大的载波电能表，成本可以相对降低，进而导致系统造价降低。
而且，在公开通信规约的前提下，便于集中器与电能表分开供货，对于有效控制整个行业产业链建设，与系统工程组织实施，是很有好处的。
这种分析方法最大的好处，就在于电能表关联性的历史积淀！系统不断修正的电能表关联性的准确度；能够自适应系统的各种动态变化；其中包括正常的电能表轮换校验、损坏更新、线路改造、系统扩容、新户报装、气候变化、季节更迭、设备元器件老化等。
而且，运行时间越长，这种关联性描述越准确。
这个关联性还可以重复使用，包括智能电网中的其他应用。
二.分散型绿色电源建设与低压电网的网络拓扑分析：
随着国际金融危机的深化，与全球性的能源危机，一个新兴的产业——智能电网——全面兴起。
世界各国都把低碳经济与清洁能源建设当作了新兴产业革命的引擎。
而在清洁能源建设过程中，替代化石能源的太阳能与风能，得到各方的极大关注。
在智能电网工程实施过程中，这两种能源都要转换成电能。
因为电能作为二次能源，使用最方便。
如果是集中型太阳能与风能电站，它接入电网以后的全部管理、运行模式，与普通水电站、火电厂，差别不大。
但是，太阳能与风能电站，其发电条件受气候条件严重制约，不能参加系统调峰。
相对而言，分散型的绿色能源建设，有其独特的优势：分散型绿色电源都在负荷中心，这种能源消耗，避免了电能输送，大大降低了系统线损，提高了能源使用效率。
但它的自然属性，发电条件的随机性，也给这些新能源上网，带来诸多问题。
智能电网的运行管理需要了解电能上网和使用电能的完整流程，以及在那些电能被转化、在这些位置上电网发生了什么变化。
而
且为了电网的安全运行，也为了保护绿色电源设备，我们还需要计算、分析电网的潮流分布、负荷分配，还有电源点的有功、无功功率流向、功率因数参数、电网各点电压分布、各种故障状态下的短路电流计算，继电保护整定。
一系列的电参量计算，都离不开低压电网的网络拓扑结构。
而我国由于历史变迁的缘故，大多负荷中心的低压电网网络拓扑结构，我们是不知道的！这就使得上述电参量计算，变得十分困难。
而且，没有低压电网的网络拓扑结构，即使我们利用先进的只能表计，采集到现场的电气参数，它们又有多少现实价值呢？即使微网技术得到进一步的发展，它也需要这个网络拓扑结构支撑。
当然，就目前的技术发展来看，大规模的分散型绿色电源建设，条件还不具备。
但是从长远来看，它带来的效益是明显的。
值得我们期待。
而一旦开始分散型绿色电源建设，低压电网的网络拓扑结构就是一个绕不开的课题！
而就目前国内的现状而言，要了解低压电网的网络拓扑结构，只能采用人工摸查的办法。
这种方法，既麻烦，又不准确。
借助低压载波通信中的Topo-relay技术，进行网架结构与结点位置探查，是一个比较理想的方法。
这种方法可以通过逼近算法，比较准确地描绘整个低压电网的系统网架结构，也可以基本判断电能表所在结点的位置，从而为电网的各种电参数计算与摸查，奠定基础。
当然，这种基于载波通信的网络拓扑分析，也有它的局限性。
它主要表现在以下几个方面：
首先，它得到的是基于通信概念的物理网络拓扑，而不是几何拓扑。
它对系统网架结构的描述，与电路参数分析所用的几何拓扑是完全一致的。
但电能表结点位置，与几何拓扑，可能存在一定的误差。
电能表通信指标的一致性越好，这种差异就越小。
第二，这种网络拓扑分析，需要通过逼近算法计算。
虽然，系统经过24小时自动调试以后，就可以保证低压载波集抄系统的正常运行与100%系统全覆盖；但是距离系统完整的网架结构分析，还有一定距离。
需要再通过一段时间的运行与使用，才能描绘出整个系统准确的网架结构。
第三，它无法提供系统50Hz准确的电参量。
鉴于微网技术尚处于发展与完善的过程中，这种基于通信概念的网络拓扑分析方法的应用前景，还不是十分明确。