基于小波变换的低压智能台区识别与供电网络拓扑结构优化

本文主要探讨了小波变换在供电网络拓扑辨识和波形特征提取中的关键应用，尤其是在低压配电网的智能台区识别过程中。随着用电信息采集系统的广泛应用，精细化管理的需求日益增长，动态供电网络拓扑结构的实时识别成为供电企业的核心挑战。为了解决这一问题，研究者提出了一个基于小波变换的智能台区识别方法，并构建了相应的系统。 系统架构包括智能感知终端、分支箱监测单元和表箱监测单元，这些设备通过高速电力线载波通信进行信息交换。智能感知终端采用集中调度的方式，让各个设备顺序发送脉冲电流特征信号。在这个过程中，小波变换被用来作为关键的特征提取技术，它能够自动识别脉冲电流的特征，从而实现低压智能台区的隶属关系识别。 通过MATLAB的仿真和实际试点验证，该方法表现出极高的准确性，能够有效地识别特征信号，构建出完整且精确的动态供电网络拓扑结构。这种方法成功地克服了载波识别技术在跨台区通信时的串扰问题，为实现低压智能台区的精细化管理提供了可靠的数据支持。这标志着在配电网的支撑应用方面取得了显著的进步，提高了电力系统的整体效率和管理水平。 研究者陈霄、严永辉、王黎明和李平分别来自国网江苏省电力有限公司和江苏方天电力技术有限公司，他们的工作基于国家自然科学基金项目，表明这项研究得到了科学基金的有力支持。他们的研究成果不仅对电力行业的技术发展有所贡献，也为其他领域的信号处理和网络分析提供了有价值的经验。本文的关键词包括小波变换、特征提取、台区识别和拓扑结构，这些关键词展示了研究的核心内容和领域定位。