基于多周期性ＭＩＬＰ模型的新型配电系统拓扑辨识方法萧展辉，邹文景，唐良运（南方电网数字电网研究院有限公司，广州５１００００）摘要：在新兴低成本、非接触式的电流传感器的基础上，提出了基于多周期性混合整数线性优化的拓扑辨识方法。基于支路电流绝对值误差建立了拓扑辨识的混合整数非线性优化（ＭＩＮＬＰ）模型，采用线性化方法将ＭＩＮＬＰ模型转化为混合整数线性优化（ＭＩＬＰ）模型，并通过多周期性测量数据建立多周期性优化模型，从而减小伪测量误差的影响。此外，证明了支路电流传感器优化配置条件，以确保拓扑辨识的准确性。在ＩＥＥＥ⁃３３节点系统的仿真测试结果表明，所提出的拓扑辨识方法拓扑辨识精度高，随多周期性场景的增加，拓扑辨识精度逐渐增加，且受伪测量误差的影响比受支路电流测量误差更大。关键词：拓扑辨识；电流传感器；配电系统；混合整数线性规划；多周期性优化ＤＯＩ：１０．１９７５３／ｊ．ｉｓｓｎ１００１⁃１３９０．２０２３．０２．０１７中图分类号：ＴＭ７１１文献标识码：Ａ文章编号：１００１⁃１３９０（２０２３）０２⁃０１１７⁃０９Ｔｏｐｏｌｏｇｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｎｏｖｅｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ⁃ｐｅｒｉｏｄＭＩＬＰｍｏｄｅｌＸｉａoＺｈａｎｈｕｉ，ＺoｕＷｅｎｊｉｎｇ，ＴａｎｇＬｉａｎｇｙｕｎ（ＤｉgｉｔａｌＧｒｉｄＲｅｓｅａｒcｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＣｈｉｎａＳｏｕｔｈｅｒｎＰｏｗｅｒＧｒｉｄ，Ｇｕａｎgｚｈｏｕ5１００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄoｎｔｈｅｅｍｅｒｇｉｎｇｌoｗ⁃ｃoｓｔ，ｎoｎ⁃ｃoｎｔａｃｔｃｕｒｒｅｎｔｓｅｎｓoｒｓ，ａｔoｐoｌoｇｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉoｎｍｅｔｈoｄｂａｓｅｄoｎｍｕｌｔｉ⁃ｐｅｒｉoｄｍｉｘｅｄｉｎｔｅｇｅｒｌｉｎｅａｒoｐｔｉｍｉｚａｔｉoｎｗａｓｐｒoｐoｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｍｉｘｅｄｉｎｔｅｇｅｒｎoｎｌｉｎｅａｒoｐｔｉｍｉｚａｔｉoｎ（ＭＩＮ⁃ＬＰ）ｍoｄｅｌｆoｒｔoｐoｌoｇｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉoｎｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂａｓｅｄoｎｔｈｅａｂｓoｌｕｔｅｖａｌｕｅｅｒｒoｒoｆｂｒａｎｃｈｃｕｒｒｅｎｔ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅＭＩＮ⁃ＬＰｍoｄｅｌｗａｓｔｒａｎｓｆoｒｍｅｄｉｎｔoａｍｉｘｅｄｉｎｔｅｇｅｒｌｉｎｅａｒoｐｔｉｍｉｚａｔｉo...
