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基于分布式电源关键控制参数辨识的配电网电压暂降评估方法
被引量：
2
1
作者
汪颖
刘慧自
胡文曦
《电网技术》
北大核心
2025年第2期727-737,I0099,I0100,共13页
随着分布式电源的不断增加,配网故障特性发生改变,传统电压暂降评估方法面临以下挑战:由于低电压穿越要求分布式电源在故障下不再等效为恒定电压源,传统评估方法因准确性问题不再适用;不同机组低电压穿越策略参数不同且难以获取,精确的...
随着分布式电源的不断增加,配网故障特性发生改变,传统电压暂降评估方法面临以下挑战:由于低电压穿越要求分布式电源在故障下不再等效为恒定电压源,传统评估方法因准确性问题不再适用;不同机组低电压穿越策略参数不同且难以获取,精确的电源等值模型无从建立。为此,该文提出一种基于分布式电源关键控制参数辨识的配网电压暂降评估方法。首先构建显-隐式特征融合的并行分类模型,基于数据驱动自动辨识低电压穿越过程中的无功补偿系数等关键控制参数,并根据参数辨识结果建立分布式电源故障下等值模型,在此基础上基于蒙特卡洛法实现暂降随机预估。仿真结果表明所提方法能准确辨识不同机组控制策略参数,且并行分类模型的抗噪性与泛化性均优于普通分类模型,在此基础上实现的电压暂降随机预估准确性明显优于传统方法。
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关键词
电压暂降评估
分布式电源
参数辨识
特征融合
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职称材料
考虑信息动态表达的异常用电模式识别云边协同方法
被引量：
13
2
作者
刘慧自
汪颖
+1 位作者
胡文曦
肖先勇
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期59-67,共9页
异常用电识别是用电稽查、计量装置运行状态辨识的重要内容,对维护电网的安全运行和保障正常用户权益有重要的意义。已有方法为了识别用户的多元用电模式,在保证识别准确性的基础上容易造成计算过于复杂的问题,而考虑效率的简单计算方...
异常用电识别是用电稽查、计量装置运行状态辨识的重要内容,对维护电网的安全运行和保障正常用户权益有重要的意义。已有方法为了识别用户的多元用电模式,在保证识别准确性的基础上容易造成计算过于复杂的问题,而考虑效率的简单计算方法又难以准确度量不同用电模式的相似性,因此难以兼顾计算效率与准确性;此外,将用电数据上传至云端集中计算会占用大量的网络带宽和计算资源,进一步限制了异常辨识的应用。为此,提出了一种考虑信息动态表达的异常用电模式识别云边协同方法。根据边缘端和云端的计算资源合理分配协作任务,实现了异常用电的云边协同识别。针对边缘服务器算力有限的问题,对用电数据进行动态压缩重表达,在缩减数据量的同时保证数据信息的准确性。云端在收到压缩数据后以分段加权动态时间规整距离作为压缩数据相似性度量的依据,基于自适应参数选择的密度聚类算法识别异常用电。基于实际数据集验证了所提方法的有效性。
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关键词
异常用电识别
信息动态表达
云边协同
数据压缩
相似性度量
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职称材料
题名
基于分布式电源关键控制参数辨识的配电网电压暂降评估方法
被引量：
2
1
作者
汪颖
刘慧自
胡文曦
机构
四川大学电气工程学院
出处
《电网技术》
北大核心
2025年第2期727-737,I0099,I0100,共13页
基金
国家自然科学基金项目(52307128)。
文摘
随着分布式电源的不断增加,配网故障特性发生改变,传统电压暂降评估方法面临以下挑战:由于低电压穿越要求分布式电源在故障下不再等效为恒定电压源,传统评估方法因准确性问题不再适用;不同机组低电压穿越策略参数不同且难以获取,精确的电源等值模型无从建立。为此,该文提出一种基于分布式电源关键控制参数辨识的配网电压暂降评估方法。首先构建显-隐式特征融合的并行分类模型,基于数据驱动自动辨识低电压穿越过程中的无功补偿系数等关键控制参数,并根据参数辨识结果建立分布式电源故障下等值模型,在此基础上基于蒙特卡洛法实现暂降随机预估。仿真结果表明所提方法能准确辨识不同机组控制策略参数,且并行分类模型的抗噪性与泛化性均优于普通分类模型,在此基础上实现的电压暂降随机预估准确性明显优于传统方法。
关键词
电压暂降评估
分布式电源
参数辨识
特征融合
Keywords
voltage sag assessment
distributed generator
parameter identification
feature fusion
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
考虑信息动态表达的异常用电模式识别云边协同方法
被引量：
13
2
作者
刘慧自
汪颖
胡文曦
肖先勇
机构
四川大学电气工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期59-67,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077145)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目。
文摘
异常用电识别是用电稽查、计量装置运行状态辨识的重要内容,对维护电网的安全运行和保障正常用户权益有重要的意义。已有方法为了识别用户的多元用电模式,在保证识别准确性的基础上容易造成计算过于复杂的问题,而考虑效率的简单计算方法又难以准确度量不同用电模式的相似性,因此难以兼顾计算效率与准确性;此外,将用电数据上传至云端集中计算会占用大量的网络带宽和计算资源,进一步限制了异常辨识的应用。为此,提出了一种考虑信息动态表达的异常用电模式识别云边协同方法。根据边缘端和云端的计算资源合理分配协作任务,实现了异常用电的云边协同识别。针对边缘服务器算力有限的问题,对用电数据进行动态压缩重表达,在缩减数据量的同时保证数据信息的准确性。云端在收到压缩数据后以分段加权动态时间规整距离作为压缩数据相似性度量的依据,基于自适应参数选择的密度聚类算法识别异常用电。基于实际数据集验证了所提方法的有效性。
关键词
异常用电识别
信息动态表达
云边协同
数据压缩
相似性度量
Keywords
abnormal power consumption recognition
dynamic expression of information
cloud-edge collaboration
data compression
similarity measurement
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分布式电源关键控制参数辨识的配电网电压暂降评估方法
汪颖
刘慧自
胡文曦
《电网技术》
北大核心
2025
2
在线阅读
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职称材料
2
考虑信息动态表达的异常用电模式识别云边协同方法
刘慧自
汪颖
胡文曦
肖先勇
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022
13
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职称材料
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