从采集数据出发
智能分析线路拓扑
通过采集线路设备上的电流、电压等电气量数据， 经过数据分析与模型处理， 自动推断并还原出线路的物理连接拓扑关系—— 无需人工测绘，无需额外硬件，让电网的"神经脉络"清晰可见。
行业痛点
配电网运维面临的核心挑战
低压配电网作为连接最终用户的"最后一公里"，其拓扑信息的准确性直接影响电网的安全、经济和高效运行。
拓扑信息失真
人工录入的台区档案错误率高，户变关系、户线关系频繁出错，导致线损计算和故障判断失准。
故障排查低效
缺乏精确的拓扑地图，故障发生时如同在迷宫中摸索，平均故障恢复时间长，影响供电可靠性。
线损居高不下
无法精确定位高损耗的"出血点"，技术线损和管理线损混杂，精益化降损缺乏数据支撑。
新能源接入困难
分布式光伏、充电桩等新型负荷的大规模接入，在未知拓扑下难以有效管理和调度。
解决方案
从原始数据到拓扑输出的三层智能引擎
采集到的电流、电压数据，经过物理定律校验、机器学习模式识别、图神经网络推理三层处理后， 自动输出完整的线路拓扑连接关系。
核心算法详解
数据分析与模型处理全流程
从设备采集到的原始电流电压数据，需要经过六个关键算法环节的层层处理， 才能最终输出准确的线路拓扑连接关系。每个环节都有其特定的技术挑战和解决方案。
时间戳对齐
滑动窗口 + 线性插值
不同设备的采集频率和时间基准不一致（如电表15min采集一次，监测终端1min采集一次），直接对比会引入严重误差。
采用滑动窗口重采样算法，将不同频率的数据统一到相同的时间粒度，再通过线性插值填补对齐后的空缺点。
V_aligned(t) = V(t₁) + (V(t₂) - V(t₁)) × (t - t₁) / (t₂ - t₁)系统架构
端到端的技术架构
从数据采集到拓扑生成，每一层都经过精心设计，确保系统的可靠性和可扩展性。
数据流程
数据采集 → 分析处理 → 拓扑输出
完整展示核心技术路径：从设备上采集的电流电压原始数据，如何经过清洗、特征提取、算法分析， 最终自动生成线路的物理连接拓扑关系。
核心价值
从"被动运维"到"主动运营"
不仅仅是一个工具，更是驱动配电网管理模式变革的引擎，带来直接且可观的经济与管理效益。
精准降损，节能增效
通过精确的拓扑地图，实现分段、分时、分相的线损计算，快速定位高损耗区段和窃电嫌疑用户。
快速复电，提升服务
发生故障时，即时结合故障信息在拓扑图上秒级定位故障范围，极大提升供电可靠性。
优化运维，降本增效
为运维人员提供"GPS导航"式的抢修和巡检路径，避免传统人工排查，显著降低运维成本。
资产全景，数字管理
自动生成并实时更新台区内所有电力资产的数字化档案及连接关系，奠定数据基础。
功能演示
平台核心能力展示
通过交互式演示，直观感受平台在拓扑识别、线损分析、故障定位等场景下的强大能力。
拓扑自动识别
基于电压相关性和电流守恒定律，自动推断设备间的物理连接关系
方案对比
为什么选择我们的方案
| 对比维度 | 传统人工录入 | 微电流注入法 | 载波通信法 | 我们的方案 |
|---|---|---|---|---|
| 识别准确率 | 60-70% | 85-95% | 80-90% | 99%+ |
| 是否需要停电 | 否 | 否 | 否 | 否 |
| 额外硬件投入 | 无 | 高 | 中 | 无 |
| 识别周期 | 月级 | 天级 | 周级 | 分钟级 |
| 实时感知能力 | 无 | 有限 | 有限 | 强 |
| 对电网影响 | 无 | 有干扰 | 有干扰 | 零影响 |
| 可扩展性 | 差 | 中 | 中 | 强 |
| 维护成本 | 高（人工） | 高（设备） | 中 | 低 |
拓展方向
构建配电网"数字孪生"智慧大脑
精准的拓扑识别仅仅是起点。我们的平台是一个开放、可扩展的架构， 未来可以加载更多高级应用模块，逐步构建一个完整的配电网数字化智慧管理体系。
预测性故障诊断
通过分析拓扑结构上的电气数据时序变化，利用AI算法识别设备老化、绝缘下降等早期故障征兆，实现从"事后抢修"到"事前预警"的跨越。
智能负荷预测
基于精确的拓扑关系，分析不同区域、不同用户群的用电行为模式，实现对未来负荷的精准预测，为电网规划扩容提供科学依据。
电能质量高级分析
在拓扑图上直观展示电压合格率、谐波等电能质量指标的分布和传播路径，快速定位污染源，保障敏感用户的用电质量。
数字孪生与仿真
构建与物理电网实时同步的数字孪生模型，可在虚拟环境中进行故障模拟、调度预演、扩容规划等操作，提供"上帝视角"的电网沙盘。
分布式能源管理
对接入台区的分布式光伏、储能、充电桩等新型设备进行统一管理和调度，优化消纳能力，提升新能源利用率。
智能调度与自愈
基于实时拓扑和运行数据，实现配电网的智能调度和故障自愈，自动完成负荷转供和网络重构，最大限度减少停电影响。