任鹏哲，刘友波，刘挺坚，何培东，张扬帆，邓舒予

（1. 四川大学电气工程学院，四川省成都市610065；2. 国网四川省电力公司计量中心，四川省成都市610045）

0 引言

近年来，分布式发电和新型负荷接入配电网的规模不断扩大，其波动性、随机性和不确定性对配电网运行方式产生了较大影响。为保证安全、稳定和经济运行，电网的运行方式需要面临较为频繁的变化［1］。同时，为了实现配电网可观、可测和可控性，需要研究实时跟踪配电网运行状态的技术，而作为配电网状态估计的基础，电网拓扑的识别显得尤为重要。

电网拓扑识别的传统方法有树搜索法［2］、矩阵法［3-4］、图划分法［5］、转移潮流法［6］、图论法［7-8］、不确定性推理法［9］等。上述方法依托数据采集与监控（supervisory control and data acquisition，SCADA）系统，根据采集的线路潮流、节点电压或设备开关状态进行拓扑识别。SCADA 系统数据稳定性差，遥信数据经常误报和漏报，遥测数据较为单一，容错能力不足。此外，SCADA 系统数据缺乏精准时标，采集数据有可能来自不同时刻，导致信息时标错位，给识别带来干扰。微型同步相量测量装置（micro phasor measurement unit，μPMU）［10］的出现与应用为解决上述问题提供了新思路。μPMU 数据采样率和精准度高，采样数据带有时标且能保持时序同步，可靠性和容错性好。已有部分学者基于μPMU 提出拓扑辨识方法：文献［11-12］通过列举可能拓扑，将测量的电压相角与各拓扑下的估计值进行内积匹配，实现拓扑辨识；文献［13］基于历史拓扑形成拓扑库，根据拓扑变化前后节点电压变化趋势识别拓扑；……