研究背景与问题

随着分布式能源的广泛接入，低压配电网的拓扑结构日益复杂。传统的拓扑识别方法往往忽略了终端用户间的互负荷相关特性，这给节点相关性分析和拓扑识别带来了极大的挑战。特别是在分布式能源接入后，由于用户间电力需求相互影响，传统的拓扑识别方法难以准确反映配电网的实际运行状态。因此，研究一种能够有效识别低压配电网拓扑结构的方法，对于提高配电网运行效率和安全性具有重要意义。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种考虑分布式能源互负荷相关特性的低压配电网拓扑识别方法。该方法首先通过构建节点互负荷相关模型，对配电网中各节点间的负荷相关性进行量化分析。在此基础上，利用机器学习算法对节点间的互负荷相关性进行识别，从而实现低压配电网拓扑结构的准确识别。具体步骤如下： 1. 构建节点互负荷相关模型，对配电网中各节点间的负荷相关性进行量化分析； 2. 利用机器学习算法对节点间的互负荷相关性进行识别； 3. 基于识别结果，构建低压配电网拓扑结构； 4. 对所提出的拓扑识别方法进行仿真验证，分析其性能。

核心结果

本文所提出的拓扑识别方法在仿真实验中取得了良好的效果。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够更准确地识别低压配电网拓扑结构，提高了配电网运行效率和安全性。具体表现为： 1. 在节点相关性分析方面，该方法能够有效识别节点间的互负荷相关性，提高了节点相关性分析的准确性； 2. 在拓扑识别方面，该方法能够准确识别低压配电网拓扑结构，为配电网运行维护提供了有力支持； 3. 在仿真实验中，该方法具有较高的识别准确率和较低的误识别率，验证了其有效性。

结论与意义

本文提出了一种考虑分布式能源互负荷相关特性的低压配电网拓扑识别方法，为低压配电网的运行维护提供了新的思路。该方法能够有效识别低压配电网拓扑结构，提高配电网运行效率和安全性。同时，该方法具有较强的通用性，可应用于其他类型配电网的拓扑识别。因此，本文的研究成果对于推动配电网智能化发展具有重要意义。