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

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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

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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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来源
《电力系统保护与控制》 |2021年第14期|89-95|共7页
作者
赵晶晶; 贾然; 陈凌汉; 朱天天;
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作者单位

上海电力大学电气工程学院上海 200090;

上海电力大学电气工程学院上海 200090;

上海电力大学电气工程学院上海 200090;

上海电力大学电气工程学院上海 200090;

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正文语种 chi
中图分类
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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