基于高频同步与边缘计算的低压电网拓扑精确发现技术

本文主要探讨了基于高频同步采集与边缘计算的低压配电网电气拓扑发现技术，针对当前低压配电网拓扑发现技术的现状进行了概述。在低压配电网的运维中，准确的电气拓扑信息对于故障检测、能效管理和设备维护至关重要。传统的拓扑发现方法往往依赖于纯软件算法，可能存在数据延迟和实时性不足的问题。 作者提出的新技术通过以下步骤实现了高效且精确的电气拓扑发现： 1. **高频同步采集**：采用高级的数据采集技术，如高频电力线载波（HPLC）通信，能够在电力线上传输高频信号，实现实时和同步的数据获取。这确保了数据采集的高精度和实时性，避免了因通信延迟导致的信息失真。 2. **皮尔逊相关系数法**：该方法利用统计学中的皮尔逊相关系数来识别不同的电表所属的台区。通过比较电表之间的电压或电流数据，可以有效地辨识出各个电表在网络中的相对位置，从而推断出电气拓扑结构。 3. **电表间互信息分析**：通过计算电表之间数据的互信息量，可以进一步增强对网络拓扑的理解。互信息揭示了不同电表之间的关联程度，有助于确定电力线路的连接关系。 4. **生成树算法**：应用图论中的生成树算法，将收集到的数据转化为实际的物理拓扑结构。这种方法能够从大量的数据中提炼出关键的网络连接信息，形成一个清晰的电气拓扑模型。 相比于传统的软件算法，这种结合高频同步采集与边缘计算的方法显著提高了数据的同步性和拓扑反应速度，特别是在处理分布式和动态变化的低压配电网时，能够实时适应电力设备的接入和移除，从而实现更为精准的电气拓扑判断。 该研究的重要意义在于它提供了一种实用且高效的解决方案，对于提升低压配电网的智能化运维水平具有积极的推动作用。通过边缘计算，数据处理和分析可以在接近数据源的地方完成，降低了通信延迟，同时减轻了云端服务器的负担。未来，随着5G、物联网和人工智能技术的发展，这种基于HPLC的电气拓扑发现技术有望得到更广泛的应用和优化。