基于量测数据质量的低压台区拓扑识别结果可信度评价

《基于量测数据质量的低压台区拓扑识别结果可信度评价》是一篇深入探讨低压配电网中台区拓扑识别技术及其可信度评估的研究论文，全文共36页。该研究针对当前电力系统中低压台区拓扑识别存在的准确性不足问题，提出了基于量测数据质量的可信度评价方法，旨在提高识别结果的可靠性与实用性。

文章首先介绍了低压台区拓扑识别的重要性，指出其在配电网运行、故障定位和电能计量等方面的关键作用。随后，分析了现有拓扑识别方法的局限性，尤其是对量测数据质量依赖性强的问题。研究认为，量测数据的准确性和完整性直接影响识别结果的可信度，因此有必要建立一套科学的评价体系。

在方法部分，论文提出了一种结合数据质量指标和拓扑结构特征的可信度评估模型。该模型通过量化分析电压、电流等关键参数的波动性、一致性以及异常值等因素，构建出反映数据质量的综合评分体系。同时，结合拓扑结构的合理性与逻辑性，进一步评估识别结果的可信程度。

研究还通过实际案例验证了所提方法的有效性，展示了在不同数据质量条件下，可信度评价模型如何帮助判断识别结果的可靠性。此外，论文还讨论了未来改进方向，如引入机器学习算法提升评估精度，以及在大规模电网中的应用前景。

总体而言，这篇论文为低压台区拓扑识别提供了新的思路和工具，有助于提升配电网智能化水平，具有重要的理论价值和实践意义。