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基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区研究
被引量：
34
1
作者
赵晶晶
贾然
+1 位作者
陈凌汉
朱天天
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第14期89-95,共7页
随着电网规模的不断扩大,对整个大电网进行统一的电压调控变得越发困难。提出一种基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区方法。首先建立电耦合强度矩阵反映系统节点间的电气耦合关系的强弱。然后采用深度学习中的稀...
随着电网规模的不断扩大,对整个大电网进行统一的电压调控变得越发困难。提出一种基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区方法。首先建立电耦合强度矩阵反映系统节点间的电气耦合关系的强弱。然后采用深度学习中的稀疏自编码器,通过训练实现对输入的高维矩阵进行特征提取和降维。最后基于改进的K-means聚类算法用以对降维后的特征序列进行聚类分析,通过检验电气模块度值来确定最终的分区。以电气模块度、无功储备校验两个评价指标对电网分区质量进行评估。对IEEE39节点和IEEE118节点系统进行仿真分析,验证了所提方法在保证连通性以及充足的无功储备的的基础上,具有较高的电气模块度。
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关键词
电耦合强
度
稀疏自编码器
改进K-means聚类算法
电网分区
电气模块度
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职称材料
题名
基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区研究
被引量：
34
1
作者
赵晶晶
贾然
陈凌汉
朱天天
机构
上海电力大学电气工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第14期89-95,共7页
基金
国家重点研发计划项目资助(2018YFB0905105)。
文摘
随着电网规模的不断扩大,对整个大电网进行统一的电压调控变得越发困难。提出一种基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区方法。首先建立电耦合强度矩阵反映系统节点间的电气耦合关系的强弱。然后采用深度学习中的稀疏自编码器,通过训练实现对输入的高维矩阵进行特征提取和降维。最后基于改进的K-means聚类算法用以对降维后的特征序列进行聚类分析,通过检验电气模块度值来确定最终的分区。以电气模块度、无功储备校验两个评价指标对电网分区质量进行评估。对IEEE39节点和IEEE118节点系统进行仿真分析,验证了所提方法在保证连通性以及充足的无功储备的的基础上,具有较高的电气模块度。
关键词
电耦合强
度
稀疏自编码器
改进K-means聚类算法
电网分区
电气模块度
Keywords
electrical coupling strength
sparse autoencoder
improved K-means clustering algorithm
division of reactive power and voltage
electrical modularity
分类号
TM714.2 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于深度学习和改进K-means聚类算法的电网无功电压快速分区研究
赵晶晶
贾然
陈凌汉
朱天天
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
34
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