基于双维特征参量的中压配电网拓扑识别方法

程锋; 吕干云; 李思萱; 叶加星; 章心因; 彭震

doi:10.19585/j.zjdl.202609009

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基于双维特征参量的中压配电网拓扑识别方法

配电网 | 更新时间：2026-09-18

- 基于双维特征参量的中压配电网拓扑识别方法
- A topology identification method for medium-voltage distribution networks based on two-dimensional feature parameters
- 浙江电力 2026年45卷第9期页码：90-98
- 作者机构：
  
  1.南京工程学院电力工程学院，南京 211167
  2.国网江苏江宁区供电分公司，南京 211103
  3.江苏方天电力技术有限公司，南京 211102
- 作者简介：
  
  程锋（2002），男，硕士研究生，主要研究方向为配电网拓扑识别。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51577086);江苏“六大人才高峰”创新团队项目(TD-XNY004);江苏省高校科研重大项目(19KJA510012)
- DOI：10.19585/j.zjdl.202609009
  中图分类号：
- 收稿：2025-12-13，
  
  修回：2026-01-14，
  
  纸质出版：2026-09-25
- 稿件说明：
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程锋,吕干云,李思萱等.基于双维特征参量的中压配电网拓扑识别方法[J].浙江电力,2026,45(09):90-98.

CHENG Feng,LYU Ganyun,LI Sixuan,et al.A topology identification method for medium-voltage distribution networks based on two-dimensional feature parameters[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(09):90-98.
程锋,吕干云,李思萱等.基于双维特征参量的中压配电网拓扑识别方法[J].浙江电力,2026,45(09):90-98. DOI： 10.19585/j.zjdl.202609009.

CHENG Feng,LYU Ganyun,LI Sixuan,et al.A topology identification method for medium-voltage distribution networks based on two-dimensional feature parameters[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(09):90-98. DOI： 10.19585/j.zjdl.202609009.

摘要

拓扑结构是支撑配电网运行分析与控制决策的基础，易受运行操作影响而频繁变动，现有识别方法多依赖单一量测特征，难以兼顾长期趋势与短时波动特性。为此，提出一种基于双维特征参量的中压配电网拓扑识别方法。该方法从电压序列的变化趋势与波动模态两方面构建特征空间；基于双维特征参量，聚类划分电气距离相近的节点为同一簇；在簇内构建径向基函数核相似性矩阵并结合最大生成树算法生成簇内拓扑；通过簇间节点对的核相似性的阈值判定确定簇间连接关系以实现线路拓扑识别。算例结果表明，该方法能够实现中压配电网拓扑结构的准确识别，且在量测噪声下保持稳定。

Abstract

The network topology is fundamental to operation analysis and control decision making in distribution networks； however， it changes frequently due to switching operations. Existing identification methods mostly rely on single measurement features and thus cannot simultaneously capture long-term trends and short-term fluctuation characteristics. To address this issue， a topology identification method for medium-voltage distribution networks based on two-dimensional feature parameters is proposed. The method constructs a feature space from two aspects： the variation trend and fluctuation patterns of voltage time series. Based on the two-dimensional feature parameters， nodes with similar electrical distance are clustered into the same group. Within each cluster， a radial basis function （RBF） kernel similarity matrix is constructed， and the intra-cluster topology is obtained using the maximum spanning tree algorithm. The inter-cluster connections are determined by thresholding the kernel similarity between node pairs from different clusters， thereby achieving network topology identification. Case study results demonstrate that the proposed method can accurately identify the topology of medium-voltage distribution networks and remains robust under measurement noise.

关键词

Keywords

references

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