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基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法
1
作者
李博通
孙铭阳
+5 位作者
张婧
陈发辉
陈晓龙
王永祺
武娇雯
魏然
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第5期123-134,共12页
针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑...
针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑辨识判据。然后,针对量测信息缺失时的多环拓扑辨识问题,研究了利用深度神经网络融合欧氏距离判据的拓扑辨识方法。最后,在Matlab中利用MatPower搭建32节点“蜂巢”电网模型,在缺失不同比例的量测数据情况下验证方法的准确性。结果表明,当缺失大量量测数据时,所提方法仍有较高的拓扑辨识准确率。
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关键词
欧氏距离
多环配电网
深度神经网络
拓扑辨识
量测信息缺失
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题名
基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法
1
作者
李博通
孙铭阳
张婧
陈发辉
陈晓龙
王永祺
武娇雯
魏然
机构
天津大学智能电网教育部重点实验室
国家电网有限公司华北分部
国网天津市电力公司
出处
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第5期123-134,共12页
基金
国家电网有限公司总部科技项目资助(5400-202412189A-1-1-ZN)“低压配电网环网供电模式与运行策略研究”。
文摘
针对多环配电网的拓扑辨识问题,考虑到量测信息可能部分缺失的情况,提出了基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法。首先,分析了传统拓扑辨识中相关性判断法应用于环状配电网的局限性,在此基础上提出基于欧氏距离的拓扑辨识判据。然后,针对量测信息缺失时的多环拓扑辨识问题,研究了利用深度神经网络融合欧氏距离判据的拓扑辨识方法。最后,在Matlab中利用MatPower搭建32节点“蜂巢”电网模型,在缺失不同比例的量测数据情况下验证方法的准确性。结果表明,当缺失大量量测数据时,所提方法仍有较高的拓扑辨识准确率。
关键词
欧氏距离
多环配电网
深度神经网络
拓扑辨识
量测信息缺失
Keywords
Euclidean distance
multi-ring power distribution network
deep neural network
topology identification
measurement information loss
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络融合欧氏距离的多环配电网拓扑辨识方法
李博通
孙铭阳
张婧
陈发辉
陈晓龙
王永祺
武娇雯
魏然
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025
0
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