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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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⛄一、 低压配电网拓扑自动识别

一、代码整体功能
该脚本实现配网单相用户相位辨识：利用已标注 A/B/C 三相的用户电压时序曲线作为训练样本，对无相位标签的单相负荷电压数据进行相位归属（A/B/C 相）自动识别。
核心思路：提取电压时序特征，采用加权 k 近邻 / 多 k 集成 / 质心匹配算法，把单相用户分配到 A/B/C 某一相；输出相位分配结果，后续可搭配拓扑压降约束脚本L_topo_v3.m校验结果合理性。
运行前提：在代码仓库根目录运行，保证data/、results/文件夹路径有效。

二、分段详细说明
0. 初始化
清空工作区、命令行、关闭已有图窗；不存在results文件夹则自动创建，用于保存输出 Excel 结果。

1. 读取 Excel 数据

读取两个表格：

• user_type.xlsx：用户类型表
• voltage_data.xlsx：电压时序数据
  打印两个表格的行列数量，用于校验数据读取是否正常。

2. 统计用户总数，初始化存储变量

总用户数取用户表、电压表行数除以 3 的向上取整最大值。

• phase_type：元胞数组，记录每个用户是单相 / 三相 / 其他
• user_voltages：元胞数组，保存每个用户的 3 行电压时序数据（A/B/C 对应 3 行）

3. 提取用户数据，区分单相 / 三相用户

循环每个用户，读取该用户对应的 3 行电压记录：

• 3 行全部有有效数据 →三相用户
• 仅 1 行有有效数据 →单相用户（待辨识样本）
• 其余情况标记为其他，记录有效行数

最后提取单相用户索引、三相用户索引，并打印两类用户数量。

4. 曲线整理、统一插值 + 构造特征

1. 曲线归集
   • 单相用户：取其唯一有效电压时序作为一条待辨识曲线，标记类型single
   • 三相用户：A/B/C 三相各自电压时序作为带标签训练曲线，标记three，记录 A/B/C 相位标签、所属用户 ID
     统计总曲线数量。
2. 统一长度插值
   不同电压时序原始长度不一致，全部线性插值到最长曲线的长度max_len，得到data_matrix（曲线 × 时间点）。
3. 构造两类基础特征
   • 原始电压时序特征：插值后的电压幅值序列
   • 一阶差分特征：相邻时刻电压差值，表征电压变化速率
   • 电压幅值统计特征：每条曲线的电压均值、电压标准差（v4 新增特征，刻画电压整体水平与波动程度）

5. F 比值监督特征筛选（核心特征选择）

仅使用三相带标签样本做特征筛选：

F 比值：组间方差 / 组内方差；F 值越高，该时间点的电压数据区分 A/B/C 相能力越强。

1. 分别计算原始电压每个时间点、差分序列每个时间点的 F 比值。
2. 设置保留比例keep_ratio=0.25，保留 F 值最高的时间点作为有效特征，剔除区分度差的冗余时间点，减少特征维度、降低计算量。
3. 拼接特征：筛选后的电压时序特征 + 筛选后的差分特征 +【电压均值、标准差幅值特征】，得到总特征矩阵。
   • use_voltage_level=true开启幅值特征；false 时只用时序 + 差分特征。

6. 特征标准化

以三相训练样本的均值、标准差做归一化，训练集与测试集使用同一套归一化参数（避免数据泄露）：

• train_norm：三相标注样本标准化特征（训练集）
• single_norm：单相待辨识样本标准化特征（测试集）
  NaN 填充为 0，防止后续计算报错。

7. 相位分类模块（4 种算法可选，method 参数切换）

相似度计算：使用相关系数corrcoef衡量待辨识样本与训练样本特征曲线相似度，相关系数越高，曲线形态越接近。

1. centroid（最近质心法）
   计算 A/B/C 三类训练样本的特征质心；计算待测样本与 3 个质心的相关系数，相关系数最大的类别即为预测相位。
2. knn_weighted【推荐，v4 默认】加权 k-NN
   • 计算待测样本与所有三相训练样本的相关系数；
   • 取相关系数最高的 k 个近邻（k=7）；仅保留正相关样本；
   • 权重 = 相关系数平方，加权投票，A/B/C 加权得分最高为预测相位；
   • 置信度 = 最优相得分 / 全部近邻总得分，表征本次预测可靠程度。
3. ensemble（多 k 集成，鲁棒性更强）
   采用一组 k 值[3,5,7,9,11]分别独立做 k-NN 预测，多个模型投票；最终得票最多的相位作为结果；置信度为得票占总模型比例。
4. 普通 knn
   标准 k 近邻，等权重投票，不做加权。

预测完成后，统计单相用户分到 A/B/C 相的数量。

8. 结果输出

构造结果表：用户 ID、分配相位、置信度；控制台打印结果，同时把【用户 ID + 分配相位】写入 Excel 文件single_user_phase_assignments.xlsx保存到results文件夹。

9. 可视化绘图

1. 分相电压曲线图：子图 1×3，分别绘制预测为 A/B/C 相的单相用户电压曲线（最多展示 15 条），直观查看曲线分布。

2. 置信度柱状图：每个单相用户对应的相位预测置信度，观察哪些样本预测可信度较低。

3. 版本说明打印

输出 v4 版本改进点，提示：压降约束不在本脚本内，需要运行L_topo_v3.m做配电网拓扑校验，对相位分配结果做合理性校验（压降约束）。

辅助函数 rowHasData (tab, rowIdx)

判断表格指定行是否存在有效数值，返回布尔值；用于判断该行电压数据是否为空 / 缺失。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码

2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2019b

2 参考文献
[1] 门云阁.MATLAB物理计算与可视化[M].清华大学出版社，2013.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置