摘要：传统的台区拓扑辨识方法精确度低,易受干扰,效率低下。针对这一问题,提出了一种基于LoRa技术和GPU加速的台区拓扑辨识方法,旨在利用LoRa通信技术、高性能计算技术以及大数据方法,对于大规模安装的智能电能表的数据进行获取和分析,有效辨识台户之间的对应关系。文中采用了基于LoRa技术及“多采统传”协议压缩技术的海量高密度数据获取的方法,有效加强了数据的快速获取。同时,利用GPU并行加速的灰色关联分析法实现数据分析,有效提高了算法效率。算例测试表明,文中的台区拓扑辨识方法准确度高、计算效率高,具有工程应用的价值和潜力。

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