新型配电系统概述
新型配电系统具有有源化属性、网格化结构、交交直流混合互联和智能化运维等特点，能够实现电力用户的灵活互动、配电网双向潮流的主动控制，以及从被动配送网络向主动平衡区域电力供需的转变。其发展方向包括向上作为参与主网调控和交易的支撑主体，向下作为虚拟电厂、分布式电源和综合能源系统、用电负荷和储能等市场参与主体的交易和调控平台，实现自治、平衡与安全。
新问题、新需求
新型配电系统面临的问题和需求包括：配电系统高度透明化、拓扑连接方式复杂多变、主网问题逐渐向配网渗透、运行和管理复杂度显著提高等。
基于AP-LOF算法的配电网连接验证方法
传统拓扑辨识方法依赖于时序电压数据的相关性分析，但难以针对复杂低压配电网进行快速、批量、自动化和高精度的拓扑结构校验工作。为此，提出基于AP-LOF算法的配电网连接验证方法：
- 引入局部离群因子（LOF）算法量化用户的离群程度。
- 引入近邻传播（AP）聚类算法，将待校验台区用户按电压曲线相似性程度划分，通过对各簇心进行基于LOF算法的离群点检测，有效降低误判漏判比例。
- AP-LOF算法可根据最大聚类用户数自适应设定阈值，有效克服漏判、误判等缺点，提供高精度、标准化的配电网拓扑连接验证方法。
仿真实验结果
基于某地区实际配电网实际用户智能表采集电压数据进行仿真实验，结果表明：
- 与电压数据相关性分析和传统LOF算法相比，所提方案避免了判定阈值对检测效果的影响，可准确有效地对台区内离群用户（组）进行校验，进一步提升了识别精度。
- 实际离群用户数识别率、用户总数（独立离群用户采用方法（独立离群用户TPR(%)FPR(%)FNR(%)）/真群用户组）/离群用户组）分别为70(16/9)。
基于云-边协同的配电网拓扑重构方法
提出云-边协同框架用于对识别出的离群用户重新定位：
- 边缘台区收集月度用户电压数据，数据预采集处理后获得用户时序电压数据。
- 各台区基于AP-LOF连接验证识别台区内离群用户（组）和典型正常用户数据集，并将数据上传至云中心。
- 云中心利用各台区离群用户和典型正常用户数据集，根据相关性最大原则，匹配离群用户和目标台区，否则向其他配电网请求进一步匹配。
- 各台区下载与本台区匹配的离群用户数据，基于AP-LOF连接验证，向云中心反馈结果，实现向其他配电网请求进一步验证拓扑重构。
云-边协同架构验证结果
基于某地区实际配电网（包含17个台区，共2822个用户）算例对所提方案进行验证，结果表明：
- 所提云-边协同架构能够准确定位识别出离群用户（组）的正确归属。
总结与展望
针对能源互联网中复杂动态环境下配电网的拓扑连接验证问题，提出了一种电压数据驱动的配电网连接验证方法，并利用云-边协同架构来识别离群用户并更新电网记录的拓扑结构。主要结论包括：
- AP-LOF算法能够有效识别离群用户组，并根据AP聚类结果设定LOF算法的距离。
- 云-边协同架构能够准确定位识别出离群用户（组）的正确归属，并实现云中心的计算任务与边缘台区的共享。
未来研究方向包括：
- 采用先进信号处理技术与特征提取方法，提升原始信号质量的同时增强特征提取能力。
- 拓展特征表达维度与相似性度量方式，提升拓扑辨识模型的判别能力与适应性。
- 引入非侵入式负荷监测（NILM）技术，准确区分光伏发电与负荷用电。
- 利用深度学习算法对电网信号进行建模与训练，将光伏发电与负载用电准确分离，提供精准的电能监测数据。
