数据驱动的低压配电台区拓扑辨识技术综述OA北大核心CSTPCD

低压配网拓扑结构是新型配电网系统分析所关注的重点领域,高级量测体系建设为低压配网积累大量数据,数据驱动类方法备受关注。根据数据源类型不同,本文将低压配电台区拓扑识别方法分为两类:第1类基于电气量测量数据的机器学习与数据分析方法,包括相关性分析、聚类分析、数学规划和深度学习;第2类基于通信信号数据,利用电力线载波通信,采用调制信号、信号强度检测方法进行拓扑识别。最后,基于对现有方法的对比分析,对今后工作进行了展望,旨在为科研人员和工程技术人员提供参考。