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题名基于互信息贝叶斯网络的配电网拓扑鲁棒辨识算法
被引量：29
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作者
任鹏哲
刘友波
刘挺坚
何培东
张扬帆
邓舒予
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机构
四川大学电气工程学院
国网四川省电力公司计量中心
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期55-62,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51977133)。
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文摘
基于微型同步相量测量装置(μPMU),提出一种配电网拓扑识别新算法,通过贝叶斯网络(BN)拟合配电网拓扑、光伏、负荷及μPMU测量电压的非线性关系,引入最大互信息网格划分量度连续型节点区间,解决了BN处理连续型数据时需人为指定区间数目、难以适应较多连续型变量的问题。基于拉丁超立方抽样生成光、荷数据,保证了场景在样本空间内均匀分布,简化了BN的训练过程并提高了拓扑识别的泛化能力。通过仿真算例验证方法的有效性,结果表明,所提方法具有与实时估计匹配法相当的识别精度和更高的时效性,且识别时间不随配电网可行拓扑数量的增加而线性增长,适用性佳;即使在μPMU部分失效或负荷、光伏等数据缺失时仍能保证较高识别率,具有较强的鲁棒性。
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关键词
贝叶斯网络
互信息
拉丁超立方抽样
配电网
微型同步相量测量装置
拓扑识别
节点电压信息
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Keywords
Bayesian network(BN)
mutual information
Latin hypercube sampling(LHS)
distribution network
micro phasor measurement unit(μPMU)
topological identification
node voltage information
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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