论文摘要
针对大电网状态变化轨迹,反向识别电网拓扑结构,对实现数据驱动的大电网运行态势感知与智能控制具有重要意义。该文直接根据电网节点支路潮流信息,提出一种基于状态量测的电网拓扑结构反向识别方法。首先从状态量到节点关联的全新角度,将电网拓扑结构反向识别归结为节点进线与出线间全局最优组合问题。然后根据全网支路功率、电流流通特性,建立电网拓扑结构反向识别数学模型;根据电网潮流特性,生成接近电网真实拓扑的初始解,为加快求解速度对解空间进行了优化。其次基于电网量测单时间断面数据,采用遗传智能算法对该模型进行求解,引入支路电流、电压差值率克服电网拓扑结构反向识别不唯一问题。理论上,当全网有功损耗等于量测损耗、有功电流差值等于量测差值,且电压差值率为零时,即得到电网唯一拓扑。最后利用IEEE39、IEEE 118节点系统进行测试,验证了所提方法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘道伟,章锐,李柏青,贠志皓,杨红英,李宗翰
关键词: 电力系统,拓扑结构,反向识别,遗传算法,数据驱动
来源: 中国电机工程学报 2019年24期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 中国电力科学研究院有限公司,信息网络安全国网重点实验室(全球能源互联网研究院有限公司),电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学)
基金: 国家重点研发计划(2018YFB0904500)~~
分类号: TP18;TM73
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.182454
页码: 7107-7117+7484
总页数: 12
文件大小: 757K
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