基于知識圖譜技術(shù)的配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的判斷與研究

王曉光 林冠強(qiáng)

[摘? ? 要]基于知識圖譜技術(shù)（Knowledge Graph Technology KGT），對配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷，能夠有效判斷配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中存在的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，判斷過程中，選擇的數(shù)據(jù)量較少，沒有使用通信信道，極大降低了信息判斷成本，提高了技術(shù)的應(yīng)用性，然而該技術(shù)需要很高的數(shù)據(jù)質(zhì)與量。采用知識圖譜技術(shù)的配網(wǎng)進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)判斷時(shí)，需要滿足如下條件：①用戶所在臺區(qū)，設(shè)置的地址關(guān)聯(lián)度高，這樣可以提高知識圖譜的推理能力;②針對高樓層用戶，由于使用的變壓器數(shù)量較多，因此，該技術(shù)能夠容易判斷出不正確的用戶數(shù)據(jù)，并且能夠補(bǔ)充完善。③該技術(shù)能夠較好地規(guī)范用戶地址，有助于提高拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的判斷效果。

[關(guān)鍵詞]配網(wǎng)管理;知識圖譜技術(shù);數(shù)據(jù)處理;拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);判斷流程

[中圖分類號]TP18 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號]2095–6487（2021）04–00–03

Judgment and Research of Distribution Network Topology Based

on Knowledge Graph Technology

Wang Xiao-guang，Lin Guan-qiang

[Abstract]Based on the knowledge graph technology （KGT—Knowledge Graph Technology）， the judgment of the distribution network topology can effectively judge the wrong data in the distribution network topology. During the judgment process， the amount of data selected is less and no communication is used. The channel greatly reduces the cost of information judgment and improves the applicability of the technology. However， this technology requires high data quality and quantity. When using knowledge graph technology， the distribution network needs to meet the following conditions when determining the topology structure：①The user's station area has a high degree of relevance to the address set， which can improve the reasoning ability of the knowledge graph;②For high-floor users， due to the use of There are a large number of transformers， so this technology can easily determine incorrect user data and can be supplemented and perfected.③This technology can better regulate user addresses and help improve the judgment effect of the topology.

[Keywords]distribution network management; knowledge graph technology; data processing; topological structure; judgment process

在保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定安全的情況下，為了實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)精細(xì)化管理，需要準(zhǔn)確得到該電力系統(tǒng)中配網(wǎng)相應(yīng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，而其關(guān)鍵的內(nèi)容為戶變關(guān)系。由于前期配網(wǎng)里的相關(guān)數(shù)據(jù)均是通過人工方式導(dǎo)入的，數(shù)據(jù)量非常大，而人工導(dǎo)入難免出現(xiàn)一定的差錯(cuò)。同時(shí)，配網(wǎng)規(guī)模的發(fā)展越來越大，形成的結(jié)構(gòu)越來越繁雜，配網(wǎng)中的其他方面的數(shù)據(jù)也越來越多，例如營銷和計(jì)量，這些方面所建立的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，相互獨(dú)立，使得拓?fù)鋽?shù)據(jù)的判斷無法實(shí)現(xiàn)，因此，需要采用一種新的配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)判斷技術(shù)[1-2]。

配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)判斷技術(shù)主要含有兩類：離線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)判斷技術(shù)與在線拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)判斷技術(shù)。前者需要通過硬件裝置開展現(xiàn)場檢測判斷，投入的資金和人力成本比較多。后者含有的技術(shù)有電壓皮爾遜判斷技術(shù)、工頻過零判斷技術(shù)以及停電事件判斷技術(shù)。在線判斷技術(shù)的基本原理是，通過統(tǒng)計(jì)配網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的判斷，能夠?qū)崟r(shí)獲得配網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，投入的資金和人力成本比較少，然而，該技術(shù)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過程，需要使用系統(tǒng)信道傳輸數(shù)據(jù)，并且，對于所獲得的數(shù)據(jù)質(zhì)與量兩個(gè)方面都有很高的限制條件。由于現(xiàn)場的配網(wǎng)結(jié)構(gòu)非常繁雜，僅僅依靠以上一種方法，難以全面正確地得到配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，于是，結(jié)合幾種技術(shù)進(jìn)行判斷分析[3-4]。

隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷提高，知識圖譜技術(shù)（Knowledge Graph Technology KGT）得到快速的發(fā)展，該技術(shù)通過圖形反映知識結(jié)構(gòu)的內(nèi)在聯(lián)系，包含通用KGT和行業(yè)KGT兩種，前者主要采用自下而上的模式進(jìn)行圖譜構(gòu)建，涉及的知識多、關(guān)系復(fù)雜;后者采用自下而上與自上而下相結(jié)合的模式進(jìn)行圖譜構(gòu)建，涉及的知識面窄而深、針對性強(qiáng)。圖譜構(gòu)建過程含有四個(gè)方面，分別是抽取、推理、融合和存儲，采用的技術(shù)有人工構(gòu)建、機(jī)器主動學(xué)習(xí)構(gòu)建、互聯(lián)網(wǎng)鏈接構(gòu)建等。盡管KGT在互聯(lián)網(wǎng)中大量應(yīng)用，然而，電力系統(tǒng)中使用KGT技術(shù)比較少，屬于行業(yè)KGT。配網(wǎng)存在很多的電氣裝置，包括FTU、DTU、線路和變壓器等，通常采用數(shù)據(jù)庫的形式對電氣裝置及其屬性進(jìn)行描述[5-6]。

1 配網(wǎng)知識圖譜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建方法

針對配網(wǎng)特點(diǎn)，構(gòu)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，首先設(shè)置電氣裝置相互關(guān)系，然后分析這些電氣裝置的屬性，選擇自上而下的模式，配網(wǎng)的知識圖譜中對電氣裝置建模，模型為這種裝置的抽象概念，同時(shí)，包括這種裝置的屬性，而且設(shè)置各種電氣裝置模型相互關(guān)系，要求最小化建立整個(gè)配網(wǎng)知識圖譜的模型庫。目前，配網(wǎng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，容易進(jìn)行知識抽取，還需要進(jìn)行字段的提取。由于不同的配網(wǎng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，同一電氣裝置及其屬性描述方式存在一定的差異，要求知識抽取過程中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。

對于構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫，抽取融合后的知識和電氣裝置本體進(jìn)行對應(yīng)，從而成為一個(gè)實(shí)體，同時(shí)，該實(shí)體和屬性的相互關(guān)系進(jìn)行了關(guān)聯(lián)，本體結(jié)構(gòu)要素如圖1所示。這種實(shí)體、屬性和關(guān)系三者定義為三元組，共同組建配網(wǎng)的知識圖譜。該知識圖譜采用可視化的方式顯示配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并且能夠判斷拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是否合理，圖2為配網(wǎng)知識圖譜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)建方法。

配網(wǎng)知識圖譜構(gòu)建的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)涉及的電氣裝置包含四類本體，分別是臺區(qū)、用戶、變壓器和饋線。從數(shù)據(jù)庫中抽取這些本體數(shù)據(jù)，得到的數(shù)據(jù)字段和本體對應(yīng)，如果數(shù)據(jù)字段不含本體屬性，需要重新設(shè)置，從而形成知識圖譜數(shù)據(jù)庫中的本體，則有：

（1）

式（1）中，，其中，O1代表臺區(qū)，O2代表用戶，O3代表變壓器，O4代表饋線;Pi代表相應(yīng)的屬性集合;Ri代表相應(yīng)的關(guān)系集合。本體之間的關(guān)系見表1，其構(gòu)建情況如圖3所示。通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫抽取知識，并且把知識和本體相關(guān)聯(lián)，從而得到配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實(shí)體。

2 配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)判斷方法

對于配網(wǎng)建立的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，關(guān)鍵是判斷用戶和變壓器形成的關(guān)系是否正確，也就是戶變關(guān)系，如果不正確，需要進(jìn)行現(xiàn)場核實(shí)。一般，造成這種錯(cuò)誤的原因?yàn)樾畔浫脲e(cuò)誤或者信息漏錄。知識圖譜可以準(zhǔn)確判斷配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的錯(cuò)誤信息，并且完善戶變關(guān)系，判斷流程如圖4所示。

一般，用戶信息的原始數(shù)據(jù)通過人工錄入的方式輸入系統(tǒng)，存在一定的弊端，配網(wǎng)知識圖譜把用戶地址設(shè)置成十級，由Level 1到Level 10，各級規(guī)范見表2，如果某級沒有，不用設(shè)置。

對于配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中處于同一臺區(qū)的用戶，如果某些用戶缺失一些信息，采用知識圖譜技術(shù)，通過推理，能夠自動完善這些信息。如果用戶的Level 1～Level 6屬性一樣，那么可以認(rèn)為這些用戶在同一小區(qū)，通過分析Level 7～Level 10，就可以知道這些用戶的具體信息。如果用戶的Level 1～Level 7一樣，通過知識圖譜能夠得到，本樓棟使用的變壓器數(shù)量為 ，則：

（2）

為了保證該樓棟用電安全，依照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，該樓棟設(shè)計(jì)的變壓器數(shù)量為NBD，有：

（3）

如果，那么，可以判斷戶變關(guān)系不正確，通常，同一棟樓，由于底層用戶較少，共用一臺變壓器，并且同層用戶共用1臺變壓器，而高層用戶較多，使用2～4臺，根據(jù)設(shè)計(jì)要求，抽出信息不正確的用戶，修改相應(yīng)變壓器屬性信息。

3 案例分析

某配網(wǎng)系統(tǒng)中，用戶地址信息存在不規(guī)范的地方，并且存在無效地址數(shù)，僅僅可以通過該樓棟其他用戶信息完善，這種無效地址，難以保證采用知識圖譜技術(shù)得到全部規(guī)范，見表3。

采用知識圖譜對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷，判斷結(jié)果見表4。從表4可知，對于有些臺區(qū)，采用知識圖譜技術(shù)，能夠全部判斷出不正確戶數(shù);而對于有些臺區(qū)，采用該技術(shù)，正確率沒有達(dá)到100%。這是由于這些臺區(qū)的用戶原始錄入數(shù)據(jù)存在一定的不規(guī)范，采用知識圖譜無法利用關(guān)聯(lián)信息實(shí)現(xiàn)100%補(bǔ)充完善，判斷出這些不正確的戶數(shù)信息，特別是臺區(qū)1，戶數(shù)較少，增加了判斷的難度。

因此，采用知識圖譜技術(shù)，配網(wǎng)進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)判斷時(shí)，需要滿足如下條件：①用戶所在臺區(qū)，設(shè)置的地址關(guān)聯(lián)度高，這樣可以提高知識圖譜的推理能力。②針對高樓層用戶，由于使用的變壓器數(shù)量較多，因此，該技術(shù)能夠容易判斷出不正確的用戶數(shù)據(jù)，并且能夠補(bǔ)充完善。③該技術(shù)能夠較好地規(guī)范用戶地址，有助于提高拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的判斷效果。

4 結(jié)論

基于知識圖譜技術(shù)，對配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷，能夠有效判斷配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中存在的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。判斷過程中，選擇的數(shù)據(jù)量較少，沒有使用通信信道，極大降低了信息判斷成本，提高了技術(shù)的應(yīng)用性，然而該技術(shù)需要很高的數(shù)據(jù)質(zhì)與量。因此，判斷過程中，為了保證正確率，需要結(jié)合其他技術(shù)相互印證。

參考文獻(xiàn)

[1] 謝曉帆，劉秋林，李斌，等.基于主成分分析法與對應(yīng)分析法的縣域配電網(wǎng)狀況評估[J].智慧電力，2018，46（6）：68-73.

[2] WANG C，ZHAO Y，ZHAO S，et al.Topology identification of general uncertain complex dynamic networks with time delay and noise perturbation based on generalized lag synchronization [C].International Conference on Information Science & Control Engineering，IEEE Computer Society.2017.

[3] 李新鵬，徐建航，郭子明，等.調(diào)度自動化系統(tǒng)知識圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用[J].中國電力，2019，52（2）：70-77.

[4] LOURENCO E M，COELHO E P R，PAL B C.Topology error and bad data processing in generalized state estimation[J].IEEE Transactions on Power Systems，2015，30（6）：3190-3200.

[5] 劉嶠，李楊，段宏，等.知識圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2016，53（3）：582-600.

[6] SAMUDRALA A N，AMINI M H，KAR S，et al.Optimal Sensor Placement for Topology Identification in Smart Power Grids[C].2019 53rd Annual Conference on Information Sciences and Systems （CISS）.2019.