基于互信息贝叶斯网络的配电网拓扑鲁棒辨识算法

任鹏哲; 刘友波; 刘挺坚; 何培东; 张扬帆; 邓舒予

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基于互信息贝叶斯网络的配电网拓扑鲁棒辨识算法

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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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来源
《电力系统自动化》 |2021年第9期|55-62|共8页
作者
任鹏哲; 刘友波; 刘挺坚; 何培东; 张扬帆; 邓舒予;
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作者单位

四川大学电气工程学院四川省成都市 610065;

四川大学电气工程学院四川省成都市 610065;

四川大学电气工程学院四川省成都市 610065;

国网四川省电力公司计量中心四川省成都市 610045;

国网四川省电力公司计量中心四川省成都市 610045;

国网四川省电力公司计量中心四川省成都市 610045;

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正文语种 chi
中图分类
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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