本发明属于低压配电网相位辨识，具体涉及基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法及系统。
背景技术：
1、了解低压配电网络中客户的供电相位信息有利于快速故障定位、停电响应和进行资产管理。然而，由于客户负荷类型的差异，各种低压配电台区的相位辨识难度不一，传统通用的方法在特定台区的识别效果可能不佳。在大型商业或工业建筑中，供电密度高给数据量测带来更大的挑战，负荷具有多样性且功率差异较大，并且为保证供电稳定性绝大多数负荷为三相供电模式，台区三相不平衡程度非常低，增加了数据驱动方法的识别难度。因此研究基于三相不平衡程度较低的配电台区的相位识别技术，对于推动智能电网建设、增强电力系统稳定性、提高电力公司服务水平、提升客户体验都有着重大意义。
2、目前，低压配网相位辨识的相关研究主要有两个方向，分别是通讯信号分析和电气量数据分析。使用通讯信号分析法进行相位辨识具有较高的精度，但选取通信信号的频率是非常考究的，并且容易受到噪声的干扰，在负荷变化较大的区域，辨识性能并不十分理想。此外，该类还需要安装额外的终端设备，这会导致投资成本高、运维压力大等问题。
3、随着低压客户用电数据采集能力的不断提升，基于电气量数据的拓扑分析方法逐渐成为热门。目前主流的研究方法有：数学规划、聚类分析、深度学习等。数学规划法原理较为简单，但是计算复杂度较高，对数据样本数量和质量的要求较为严苛。基于聚类的拓扑辨识算法在台区规模较大时更加便捷，可以快速将客户分类并与相应的配电变压器、相位进行配对，缺点是算法的精度受特征和聚类阈值等参数影响较大。深度学习算法的实时性较差，因此在实际中应用受到一定的阻碍。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法及系统，实现客户供电相位的精确辨识。
2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
3、基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法，包括以下步骤：
4、s1：获得三相馈线以及所有客户的完整电压时间序列和完整功率时间序列；
5、s2：利用动态滑窗模型，提取三相馈线完整电压时间序列的显著波动差异段；
6、s3：基于所述显著波动差异段以及所有客户的完整电压时间序列，进行客户供电相位匹配，若匹配成功，获得客户供电相位标签，完成基于电压波动显著性分析的客户相位辨识；否则，将相位匹配失败的客户作为相位模糊客户，执行步骤s4；
7、s4：基于三相馈线完整功率时间序列以及所有客户的完整功率时间序列，采用功率守恒原理，为所述相位模糊客户进行供电相位匹配，获得客户供电相位标签，完成基于电压波动显著性分析的客户相位辨识。
8、优选的，步骤s2中，利用动态滑窗模型，提取三相馈线完整电压时间序列的显著波动差异段的方法为：
9、基于变压器总口的日负荷曲线，获得高负荷时段；
10、在所述高负荷时段内，预设一个窗长候选集并固定步长；
11、从三相馈线完整电压时间序列的第一个电压数据点开始，分别计算窗长取所述窗长候选集中不同值时，三相馈线首端电压窗口之间的皮尔逊相关系数；
12、将三相馈线首端电压窗口之间的皮尔逊相关系数的均值与预设相似度阈值进行比较，获得最大窗长；
13、将所述最大窗长最为当前运行的实际窗口长度，并将所述最大窗长的窗口时段记录为所述显著波动差异时段。
14、优选的，步骤s3中，基于所述显著波动差异段以及所有客户的完整电压时间序列，进行客户供电相位匹配的方法为：
15、将所述显著波动差异段按照时间顺序重新拼接，获得三相馈线相位检测序列；
16、计算所有客户完整电压时间序列与所述三相馈线相位检测序列的综合相似度系数，并将所述综合相似度系数作为判定指标，进行客户供电相位匹配；
17、当所述综合相似度系数满足预设条件时，确定客户供电相位，获得客户供电相位标签；否则，将相位匹配失败的客户作为相位模糊客户。
18、优选的，计算所述综合相似度系数的方法为：
19、基于客户完整电压时间序列以及所述三相馈线相位检测序列各自的均值以及时间序列长度，获得序列之间的皮尔逊相关系数；
20、基于序列之间的皮尔逊相关系数，获得相关系数矩阵；
21、计算序列之间的平均欧式距离，获得距离矩阵；
22、将所述距离矩阵进行归一化，获得综合相似度矩阵；
23、基于所述综合相似度矩阵，获得所有客户完整电压时间序列与所述三相馈线相位检测序列的综合相似度系数。
24、优选的，步骤s4中，为所述相位模糊客户进行供电相位匹配的公式为：
25、
26、其中，pi,t表示i相馈线在t时刻的功率；u表示已确定供电相位为i相的客户数目，pj,t表示已确定供电相位为i相的客户j在t时刻的功率；p0,t表示相位模糊客户在t时刻的功率；a、b、c代表三相馈线，δpi为相位模糊客户的供电相位。
27、本发明提供基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识系统，用于实现所述客户相位辨识方法，包括：
28、序列读取模块，用于获得三相馈线以及所有客户的完整电压时间序列和完整功率时间序列；
29、显著波动差异段提取模块，用于利用动态滑窗模型，提取三相馈线完整电压时间序列的显著波动差异段；
30、第一相位匹配模块，用于基于所述显著波动差异段以及所有客户的完整电压时间序列，进行客户供电相位匹配，若匹配成功，获得客户供电相位标签，成基于电压波动显著性分析的客户相位辨识；否则，将相位匹配失败的客户作为相位模糊客户，执行第二相位匹配模块；
31、第二相位匹配模块，用于基于三相馈线完整功率时间序列以及所有客户的完整功率时间序列，采用功率守恒原理，为所述相位模糊客户进行供电相位匹配，获得客户供电相位标签，完成基于电压波动显著性分析的客户相位辨识。
32、优选的，所述显著波动差异段提取模块包括：
33、高负荷时段选取单元，用于基于变压器总口的日负荷曲线，获得高负荷时段；
34、窗长候选集建立单元，用于在所述高负荷时段内，预设一个窗长候选集并固定步长；
35、相关系数计算单元，用于从三相馈线完整电压时间序列的第一个电压数据点开始，分别计算窗长取所述窗长候选集中不同值时，三相馈线首端电压窗口之间的皮尔逊相关系数；
36、最大窗长获取单元，用于将三相馈线首端电压窗口之间的皮尔逊相关系数的均值与预设相似度阈值进行比较，获得最大窗长；
37、显著波动差异时段获取单元，用于将所述最大窗长最为当前运行的实际窗口长度，并将所述最大窗长的窗口时段记录为所述显著波动差异时段。
38、优选的，所述第一相位匹配模块包括：
39、序列拼接单元，用于将所述显著波动差异段按照时间顺序重新拼接，获得三相馈线相位检测序列；
40、相位匹配单元，用于计算所有客户完整电压时间序列与所述三相馈线相位检测序列的综合相似度系数，并将所述综合相似度系数作为判定指标，进行客户供电相位匹配；
41、相位模糊客户获取单元，用于当所述综合相似度系数满足预设条件时，确定客户供电相位，获得客户供电相位标签；否则，将相位匹配失败的客户作为相位模糊客户。
42、与现有技术相比，本发明的有益效果为：提出基于动态滑窗模型和综合相似度系数的电压显著波动差异段提取方法，动态滑窗模型相比于定滑窗平衡了精度和效率，能够有效提取相间差异，所提的综合相似度系数在皮尔逊相关系数的基础上加入了对幅值的度量，具有良好的相间区分度，且有利于判断同相客户的邻居和上下游关系。
43、利用功率平衡原理对少量“模糊”客户进行相位匹配，该类客户通常出现电压恶化或者量测质量差，相似度指标无法正确判定相位，利用功率验证进一步提高识别精度。
1.基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法，其特征在于，步骤s2中，利用动态滑窗模型，提取三相馈线完整电压时间序列的显著波动差异段的方法为：
3.根据权利要求1所述的基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法，其特征在于，步骤s3中，基于所述显著波动差异段以及所有客户的完整电压时间序列，进行客户供电相位匹配的方法为：
4.根据权利要求3所述的基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法，其特征在于，计算所述综合相似度系数的方法为：
5.根据权利要求1所述的基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识方法，其特征在于，步骤s4中，为所述相位模糊客户进行供电相位匹配的公式为：
6.基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识系统，用于实现权利要求1-5任一项所述客户相位辨识方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识系统，其特征在于，所述显著波动差异段提取模块包括：
8.根据权利要求6所述的基于电压波动显著性分析的低压配电网络客户相位辨识系统，其特征在于，所述第一相位匹配模块包括：
