本发明涉及网络及通信领域,具体涉及一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法。
背景技术:
低压台区电力网络拓扑分析是指将小区、楼宇内电表设备之间的连接关系,并将这些连接关系存储起来。低压台区电力网络是直接面向用户的,其网络拓扑分析对电力公司提供供电可靠性和提高供电服务质量、满足用户的用电需求是至关重要的,特别是在用户用电线路出现故障的时候,能够及时检测到线路的故障并进行线路的维护。因此,开发一套低压台区电力网络拓扑分析的软件,是具有重要意义的。
目前传统的低压台区电力网络拓扑分析方法是利用用电信息系统采集的配电台区用户用电信息,通过通信信号功率的相似性或相关性分析,来推断用电设备之间的连接关系。其优点是不需要增加硬件的成本,缺点是需要在分支的连接点增加通信模块,才能进行物理拓扑的发现,且分析的准确性不高。
技术实现要素:
本发明的目的是为了克服传统电力网络拓扑发现中只有逻辑拓扑,而且其具有精确度较低、适应性差等缺点,提供一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法,解决上述现有技术问题中的一个或者多个。
本发明提供的一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法,包括以下步骤:
步骤一,获取测量数据;
步骤二,处理测量信息;
步骤三,节点聚类成簇;
步骤四,拟合方程求解;
步骤五,生成完整物理拓扑。
在一些实施方式中,步骤一)具体包括以下步骤:
发送测量指令进行通信测量;
获得节点间一次往返时延;
通过数次测量得到样本数据;
对测量到的样本数据进行分析和筛选,对剩余的数据进行预处理,得到时延数据。
在一些实施方式中,步骤二)具体包括以下步骤:
获取两个节点的时延测量数据和真实距离数据生成训练集和测试集;
构建拟合模型,采用最小均方误差算法,对步骤一)中采集到的时延数据进行误差处理,得到距离。
在一些实施方式中,步骤三)具体包括以下步骤:
使用聚类算法;
按照时延对节点进行聚类,形成簇。
在一些实施方式中,聚类算法中主要采用差分法。
在一些实施方式中,步骤四)具体包括以下步骤:
对步骤三)中聚类之后的簇添加虚拟节点,生成层析方程;
通过解方程的方法得到簇内拓扑。
在一些实施方式中,步骤五)具体包括以下步骤:
将步骤四)中的每个簇看作一个节点,生成层析方程;
通过求解方程得到完整拓扑。
在一些实施方式中,方程求解过程中主要采用迭代法。
其中,物理拓扑指电表、电力线等元件布局的实际方式,例如:电力线长度,分线点的具体位置;逻辑拓扑指电表之间的电力通信关系;分线点指电力线在物理拓扑中到各用户电表的分支点,在逻辑拓扑中不可见;虚拟节点指在电力线分线点为了显示物理拓扑而设置的一个不存在的节点。
本发明的有益效果:
克服了传统电力网络拓扑发现只有逻辑拓扑、精确度较低和适应性差等缺点,提出一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法。本方法不需要在分支处增加检测模块,可以在较大规模和较复杂的电力网络环境中发现分支连接点具体位置并还原物理拓扑,完成电力网络物理拓扑发现。
附图说明
图1为本发明一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法的流程图;
图2为本发明一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法的聚类算法流程图;
图3为本发明一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法的拟合方程求解示意图;
图4为本发明一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法的拟合方程求解流程图;
图5为本发明一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法的生成物理拓扑示意图;
图6为本发明一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法的生成物理拓扑流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图,对本发明进行进一步详细的说明。
如图1所示,本发明提供一种基于时延测量的低压台站电力供电网络的物理拓扑发现方法,包括以下步骤:
步骤一,获取测量数据;
发送测量指令进行测量,获得节点间一次往返时延,获取k次测量数据
步骤二,处理测量信息,具体包括以下步骤:
(1)、获取两个节点的时延测量数据dl*和真实距离数据l生成训练集和测试集,样本量为k;
(2)、根据公式l*=adl*+b构建拟合模型;
(3)、采用最小均方误差法:
即求
步骤三,节点聚类成簇,即使用聚类算法,按照时延对节点进行聚类,形成簇,如图2所示,具体包括以下步骤:
(1)、从节点集合x*随机获取一个节点xi,根据步骤一和步骤二得到消除误差之后的距离li,k,根据距离li,k对集合x*中的节点排序,得到排序之后的节点集合x={x1,x2,…,xn}以及距离集合l={li,1,li,2…,li,n},其中,l中的距离与x中的节点一一对应且从小到大排序;
(2)、对集合l中的元素使用差分法进行差分计算得到差分集合d={d1,d2,…,dn-1},其中d1=li,2-li,1,d2=li,3-li,2,…dn-1=li,n-li,n-1,d≥0;
(3)、对d中所有元素取均值,得到均值
(4)、在索引i*处对节点集合x进行分割,得到两个集合
(5)、对(4)中得到的两个集合重复进行(1)、(2)、(3),直至所有的集合都已满足(3)的门限条件,得到聚类之后的节点集合
步骤四,拟合方程求解,即对聚类之后的簇添加虚拟节点,生成层析方程,从而通过解方程的方法得到簇内拓扑;
在一些实施方式中,拟合方程求解的示意图如图3所示,拟合方程求解的流程图如图4所示,具体包括以下步骤:
(1)、取集合xi外某一节点r,即r∈(x-xi),根据步骤1和步骤2得到消除误差之后的距离li,j;
(2)、根据(1)中得到的距离对集合xi中的节点排序,得到排序之后的节点集合xi={xi,1,xi,2,…,xi,j,…,xi,n}以及距离集合l={li,1,li,2,…,li,j,…,li,n},其中,l中的距离与xi中的节点一一对应且从小到大排序,即li,j为测得的r到节点xi,j的距离;
(3)、由远及近添加虚拟节点,分别用
(4)、左移一步继续使用方程y=ax求解,此时y=(li,n-2,li,n-1,ln-2,n-1),求得的
(5)、使用迭代法持续迭代,直至xi中所有虚拟节点都添加完毕。
步骤五,生成物理拓扑,即将聚类之后的每个类集合xi与root节点串联起形成,生成整个网络的拓扑;
在一些实施方式中,生成物理拓扑的示意图如图5所示,生成物理拓扑的流程图如图6所示,其具体步骤为:
(1)、从集合xi中取出节点xi,1放入集合x={x1,1,x2,1,…,xk,1}中,由于xi中的元素是已排序的,所以节点xi,1是集合xi所有节点中距离root节点最近的;
(2)、获取root节点与集合x中所有节点的时延,使用步骤二中的模型得到消除误差之后的距离lr,i,根据距离由小到大排序,得到排序之后的节点集合x′={x1,1,x2,1,…,xk,1}以及距离集合l={lr,1,lr,2,…,lr,k},其中,l中的距离与集合x′中的节点一一对应,再由集合x′中的节点顺序对节点所在的聚类集合xi进行排序,使距离root节点近的聚类集合在前,距离root节点远的聚类集合在后;
(3)、由远及近对聚类集合添加虚拟节点,分别用
(4)、左移一步继续使用方程y=ax求解,使用迭代法持续迭代,直至所有聚类集合xi都和root节点相连接。
综上所述,本发明通过使用聚类算法首先进行初步分析,然后对时延利用最小均方误差法代替传统的分析方法转换为距离数据,然后通过解方程的方法得到拓扑。在实现过程中,首先对节点通信的时延进行排序,然后根据时延的梯度进行二分迭代,最后实现分簇;在每一簇节点集中,添加虚拟分支连接点模拟真实物理拓扑后,利用拟合方程进行时延到距离的转换并去除误差,然后通过解层析方程得到这一簇节点集的物理拓扑;最后在各簇之间同样利用层析方程进行迭代,生成电力网络物理拓扑。
以上所述仅是本发明的优选方式,应当指出,对于本领域普通技术人员来说,在不脱离本发明创造构思的前提下,还可以做出若干相似的变形和改进,这些也应视为本发明的保护范围之内。