文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《基于台区剩余电流关联性分析的接线错误漏电用户识别方法》

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这篇文章的核心内容是关于一种基于台区剩余电流关联性分析的接线错误漏电用户识别方法。以下是文章的主要要点：

研究背景：低压配电网中，台区剩余电流与零线、地线接线错误用户的用电行为具有密切关联性。接线错误的用户负荷电流会全部转化为台区剩余电流，导致漏电问题。
研究目的：提出一种方法，通过分析台区剩余电流与用户负荷电流之间的内在关系，识别接线错误的漏电用户。
方法概述：
- 首先，基于电流幅值回归分析识别异常用户的理论缺陷。
- 结合台区剩余电流实部时序数据和台区用户负荷电流实部时序数据构建状态方程和测量方程。
- 使用卡尔曼滤波进行状态估计，通过计算各用户负荷电流与台区剩余电流的相关系数来识别接线错误的漏电用户。
关键技术：
- 利用电流实部时序数据构建线性关系模型。
- 引入自相关性分析，挖掘电流实部时间序列的潜在规律特征。
- 构建状态空间模型，通过卡尔曼滤波处理数据，提高模型的计算效率和泛化能力。
实验验证：使用实际台区数据进行验证，包括单用户漏电、两用户漏电（同相和异相）、三用户漏电的情况，结果表明所提方法能有效识别接线错误的漏电用户。
结论：文章提出的方法能够准确刻画用户负荷电流与台区剩余电流在实部分量上的代数合成关系，并通过实际数据验证了方法的有效性。

文章通过理论分析和实际数据验证，展示了基于台区剩余电流关联性分析的接线错误漏电用户识别方法的可行性和准确性，对于提高低压配电网的安全性和可靠性具有重要意义。

为了复现文章中提到的基于台区剩余电流关联性分析的接线错误漏电用户识别方法，我们需要遵循以下步骤，并以Python语言为例来表示程序逻辑。

复现思路：

数据准备：收集台区剩余电流数据和用户负荷电流数据。
数据预处理：构建实部时间序列并进行ADF检验和差分处理以确保数据平稳性。
状态空间模型构建：使用卡尔曼滤波算法构建状态空间模型。
相关系数计算：计算用户负荷电流与台区剩余电流的相关系数。
漏电用户识别：根据相关系数识别接线错误的漏电用户。

程序表示：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from scipy.signal import find_peaks
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 假设数据已经加载到DataFrame中
# data = pd.read_csv('path_to_data.csv')# ADF检验函数
def adf_test(timeseries):result = adfuller(timeseries, autolag='AIC')return result[1]  # 返回p-value# 差分处理函数
def difference(data, interval=1):return data.diff(interval)# 卡尔曼滤波函数
def kalman_filter(data):# 简单的卡尔曼滤波实现，具体参数需要根据实际情况调整n = len(data)z = np.zeros(n)x = np.zeros(n)p = np.zeros(n)for k in range(n):if k == 0:x[k] = z[k]p[k] = 1else:p[k] = (1 - (1 / (1 + np.var(data)))) * p[k - 1]x[k] = x[k - 1] + p[k] * (data[k] - x[k - 1])return x# 计算相关系数函数
def calculate_correlation(user_current, total_residual):return np.corrcoef(user_current, total_residual)[0, 1]# 主函数
def main(data):# 数据预处理data['real_part'] = data['current'].apply(np.real)data['real_part_diff'] = difference(data['real_part'])p_value = adf_test(data['real_part_diff'])# 检查数据平稳性if p_value > 0.05:data['real_part_diff'] = difference(data['real_part_diff'])# 卡尔曼滤波data['filtered'] = data.groupby('user')['real_part_diff'].transform(kalman_filter)# 计算相关系数total_residual = data['real_part_diff'].sum(axis=0)correlations = data.groupby('user')['filtered'].apply(lambda x: calculate_correlation(x, total_residual))# 漏电用户识别suspicious_users = correlations.sort_values(ascending=False).head(5).index.tolist()return suspicious_users# 假设数据已经准备好
# suspicious_users = main(data)
# print("Suspected wiring error users:", suspicious_users)