基于模糊算法的电网GIS拓扑关系自动修复技术研究
2018年6月08日 09:50 作者:刘佳1,刘家权2,李云峰1,杨李达3
摘 要：电网GIS平台作为电力信息系统的主要组成之一，为电力自动化提供了电网拓扑及基础属性数据，电力抢修、故障定位、停电片区影响、电网线损管理等应用都基于电网GIS平台应用。复杂的电力网络拓扑及业务应用对电网电气连接及GIS数据的严谨性和容错能力提出了更高的要求，及时的验证和修复电网拓扑关系成为了各业务应用急需解决的技术问题。模糊算法在电网GIS拓扑关系自动修复中的深入研究，解决了严谨电网设备属性参数对电网拓扑判断的困扰，从而解决了频繁拓扑变化导致的数据紊乱问题，为电力自动化发展提供了关键技术支撑。
0 概述
由于电力系统的发展呈现局部发达和整体不同步的原因，导致各地电网一度出现电力自动化发展水平差距较大的现象。国家电网公司通过“三集五大”工程，在整个国网区域部署了统一的电网GIS平台，解决了数据源的问题。
基于电力安全性的考虑，电网的安全性和稳定性作为最重要的考虑，对电网GIS中的拓扑关系及属性数据采用严谨的判断法则，使得数据的灵活性降低，同时也制约了部分自动化应用的发展。因此，提供一种可靠性高，并具有自动化特性的拓扑关系修补和属性修正算法，辅助电网自动修复成为当前实际工作中亟待解决的问题。
1 电网GIS平台拓扑关系分析
1.1 电网GIS拓扑关系及连通性
电网拓扑数据是电力GIS中的一个重要组成部分,是电力GIS系统建设成败的关键要素之一。电网拓扑数据应准确地描述电网一次图、地理图、单线图、沿布图、站所图等所包含的所有设备设施。电网拓扑数据包括与电网地理图形拓扑数据及只表达电网设备设施之间逻辑连接关系的电网设备台账两部分。
电网GIS平台的拓扑连通性分析功能是检测电力线路上设备的电气联通性的工具，其检测的原理是根据电网GIS数据库中各设备的端子链接及线段的上级属性做回溯，最后实现该线路上所有设备的遍历，遍历的方式分为两种：
1）深度优先遍历（DFS），是一种人工智能算法，能够自动寻优，在拓扑需要完全遍历的情形下其效率没有体现，在查找具体的设备或者节点上具有效率优势。
2）广度优先遍历算法（BFS），广度优先在遍历所有节点设备的时候，具有先进先出的优势，具有效率优势。
电网的拓扑连通性分析通过遍历该线路上所有设备的方式，检测该线路上所有设备（叶子节点），从而检测出所有与当前线路具有电气连接关系的设备。
1.2 基于电网拓扑关系的自动化应用
电网拓扑关系是电网各种应用的基础，其准确性和稳定性直接决定了电力自动化的应用效率，同时也为电力企业的经济效益分析提供参考指标。主要相关应用有：
1）配网自动化抢修，电网拓扑的自动分析将根据停电的范围及影响的片区，查找到可供切换的电源信息，并通过远程自动化切换的方式实现配网自动化抢修。
2）故障定位，根据电网各设备间的拓扑关联关系，判断停电所有设备中电源接入的电源点，从而判断故障点，然后通过广度优先的遍历顺序找到真实的故障点，是当前故障定位采用的普遍方法。
3）停供电分析，在停供电分析的应用中，根据配网的拓扑关系，根据停供电设备的拓扑关联关系判断所属的供电范围，最后获得所有停供电设备，从而获得真实的用电影响范围及用户列表。
2 模糊算法辅助电网拓扑自动修补
根据电网GIS的数据存储模式，GIS图元和台账分别管理，GIS图元部分主要是图形的关联关系和连通性，而线路、环网、变压器等设备的上下级关系和从属关系由台账数据记录。
由于电网的频繁变动和各业务应用对数据的不同要求，当前数据存在从GIS图元的连通性分析电气关系是联通的，而具体由图元组成的设备（一个设备由多个图元组成）直接的关系由于台账的变动造成拓扑不完整，不完整的情况主要是两个方面：一是电网设备台账的上下级关系丢失；而是由于频繁变化及数据的稳定性问题，导致的GIS图元属性不一致。
修补电网拓扑成为了目前各业务应用的前提条件和基础，模糊算法的引入为此类问题提供了理论及技术支撑。
2.1模糊算法应用于拓扑分析
2.1.1 模糊控制理论
模糊控制的原理是通过输入精确的数据量，通过模糊化的计算最终得出精确量，输出精确量最后验证模糊得出的结论。
S：系统设定值；x1，x2：模糊控制的输入（精确量）；
X1，X2：模糊量化后的模糊量（模糊判决）；
U：经过模糊控制规则和近似值推理后得到的模糊控制量；
U:经模糊判决后得到的精确量；
2.1.2模糊算法应用于拓扑分析
根据电网GIS的特点，图元和设备数据分数不同的数据存储，而电网设备是一系列图元的集合，根据电网的特性，设定：
线路图元集合L=｛l1,l2,l3,...｝,
变压器图元集合B=｛B1,B2,B3,...｝，
开关图元集合K={k1,k2,k3...},
该3类设备的图元为输入，
设定模糊归集的算法为对于特定的V，存在{v1，v2，...,vn}，如果vi存在规则θ则定义vθ=vn∈θ,且sum（Σ（vθ））>sum（V）× 95%，责认为特定的V符合规则θ.则可以推定模糊算法：
If 存在 vn∈θ then count（vθ）+=1； （1）
If count（vθ）>count(V)× 95% then V∈θ; （2）
依据以上判断法则，判断B的上级线路为L，则判断变压器中连接线及开关的电气关系，如果其上级链接关系存在其大于95%，则认为变压器B的上级线路为L。
在电气拓扑关系分析中，分为两步：
1）连通性分析，通过设备的连接端子分析和图元的联通关系，分析出图元的联通关系；
2）设备上下级关系，根据连通性分析的结果，分析各电网设备的从属关系，包括设备的上级线路及所属馈线等拓扑关系。
通过模糊控制算法，在电气拓扑连通性分析的时候应用算法分析设备上下级关系，并且同步刷新设备上下级关系，可以优化设备的台账属性。
2.2 拓扑关系及属性自动修复
根据上文定义的模糊控制算法，应用于电网拓扑关系的自动修复，修复的是电网上下级关系及设备图元的属性。
1）设备上下级关系修复，在应用模糊控制算法进行连通性分析时，刷新电网设备的上下级关系，并根据电网的业务逻辑，刷新各设备的业务数据，包括各电网设备的所属馈线信息，各设备的所属变电站信息，为后期的其他业务应用提供拓扑关系数据支撑，
2）图元属性修复，根据模糊控制算法，刷新已经通过模糊控制算法分析的图元，对不符合特性的图元进行属性刷新，修复在不同业务应用中图元的错误数据，并通过连通性检测反向验证模糊控制算法的正确性。
2.3自动修补实现及安全性考虑
针对自动修补产生的安全性考虑，通过电网采集系统的自动反向验证电网的拓扑关系，通过电量采集数据汇总核算，计算通过模糊控制算法刷新的拓扑区域与采集信息的匹配关系，从而自动化的判断拓扑自动修补后的正确性，给模糊控制算法的拓扑修补提供了安全性保障。
3 结论
通过对模糊控制算法在电网拓扑自动修复技术中的研究，实现了在电网GIS中电网设备拓扑关系在连通性检测的同时修补拓扑关系和设备属性，并采用了安全性的保障措施，且具有自动修复和自动验证的特点，可以实现自动化应用的需求：
1）拓扑关系的自动修复，通过模糊控算法的应用对电网设备的拓扑关系进行了自动修复，使电网设备的拓扑属性符合一致性要求，为其他业务应用的严谨性判断提供了数据保障，提高了数据的可信度和精确度。
2修补技术的安全性验证，提出了以电能量采集系统的采集数据为验证修补拓扑的方法，并具备使用自动化匹配计算的条件，使得拓扑修补的正确性和及时性得到保障，具有应用的可行性。
3）模糊算法实现的电网拓扑关系修复，在保证电网数据安全性的前提下，利用电网GIS的；连通性分析方法，实现了数据的一致性和完整性修复和验证，为后期的停电分析、故障定位、故障抢修等自动化应用提供了数据支撑。为电力优质和高效服务提供了保障。
通过以上的分析，迷糊控制算法的研究，在电网GIS中实现了电力设备的拓扑和属性修复，并提出了自动化的验证手段。既在理论上实现了技术方案，也结合电网设备的实际应用特性进行了改良，这方面的研究具有理论意义和科研意义，将成为国网公司电网自动化发展的一个重要研究方向。
参 考 文 献
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