在以“互联网+智慧能源”为能源发展战略、“碳中和”为能源发展目标的背景下，越来越多的分布式电源、充电桩在低压配电网( LVDN)中接入，间歇性电压越限和三相不平衡将成为其安全运行的主要挑战之一，而LVDN电压管理的支撑基础是拓扑智能识别。因此，LVDN拓扑智能识别和电能质量管理成为电网行业促进分布式电源、储能、电动汽车并网以及打造高质量现代供电服务体系的关键技术需求。

周来，女，博士，分别于2016年和2021年获得华南理工大学电力学院学士、博士学位。现为广州番禺职业技术学院专任教师，SCI期刊《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》审稿人。研究方向包括低压配电网大数据应用与分析、综合能源系统优化控制，已发表SCI检索论文5篇，EI检索论文10篇，申报发明专利12项，公开10项，授权1项，作为主要成员参与“低压配电网拓扑智能辨识的模型及其灰数据影响机理研究”等2项国家自然科学基金的研究与开发，主持校级科研、教改项目各1项。

前言 人类活动离不开能源消耗，伴随着人口的增长和经济的高速发展，全球能耗需求近年来持续增加。大量使用化石燃料存在资源枯竭和气候危机两大弊端，违背了绿色、环保、可持续发展的目标。为了应对该问题，全球多个国家制定了“碳中和”的发展目标。我国于2020年9月22日在联合国大会上提出，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现“碳中和”。构建以新能源为主体的新型电力系统是实现“双碳”目标的重要途径，然而巨量的新能源并网将给电力系统带来强不确定性和弱惯性。其中，低压配电网(LVDN)作为分布式电源的接入点，受到的影响尤为显著。 长期以来，由于技术与管理的滞后，LVDN一直存在终端设备数量多、种类繁杂、智能化水平低、标准不统一、网络走线不规范等问题，导致台区运维、设备调控、用户体验与资产管理等方面仍较为落后。当前LVDN自动化和智能化水平落后，不能满足LVDN发展需求，明确的网络拓扑结构是支撑LVDN智能化建设的重要前提。 低压拓扑识别的关键任务是梳理出配电变压器、相序和低压线路与用户之间的连接关系，具体分为变户关系、相户关系以及线户关系。其准确性从根本上决定了电力系统状态估计、运行控制、优化规划、智能用电、双向互动等工作的有效性。传统依靠人力进行拓扑关系梳理的方法极为低效且无法自动更新。作为“互联网+智慧能源”数据传感中的重要一环，智能电表与低压集抄技术近年来在LVDN中已逐步实现全覆盖。电网公司可远程获取用户的用电数据和电网运行数据，通过数据挖掘可实现包括LVDN拓扑识别在内的各项高级应用。而且由于其具备改造量小、投入产出比大等优点，数据分析法...