【摘 要】
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考虑到天气状态划分及气候区划边界的模糊性对线路故障率建模的影响,构建了风力载荷、冰力载荷和降水强度等多天气变量输入的模糊推理系统,通过Mamdani最大-最小-重心法得到线路故障率的时变模型.在此基础上结合时变的修复时间模型对跨气候区线路的故障率和修复时间进行了模糊建模.将上述天气条件相依的线路元件故障率和修复时间用于电力系统低电压风险评估,对IEEE30节点系统进行了仿真分析,说明了系统的低电压
【机 构】
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华中科技大学电气与电子工程学院,湖北省,武汉市,430074
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会
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考虑到天气状态划分及气候区划边界的模糊性对线路故障率建模的影响,构建了风力载荷、冰力载荷和降水强度等多天气变量输入的模糊推理系统,通过Mamdani最大-最小-重心法得到线路故障率的时变模型.在此基础上结合时变的修复时间模型对跨气候区线路的故障率和修复时间进行了模糊建模.将上述天气条件相依的线路元件故障率和修复时间用于电力系统低电压风险评估,对IEEE30节点系统进行了仿真分析,说明了系统的低电压风险水平受天气条件影响的情况,表明了本文方法的可行性和有效性.
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