【摘 要】
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随着传统能源逐渐枯竭,新型能源的开发与研究越来越受研究人员的关注,网损通常情况下是衡量电力公司经营水平好坏的参考指标,往往是为了达到提升运行效率和节能减排的目标,可以采用降低网损的方法来实现。由于配电网规模的不断扩大,这就要求对计算网损的精度必须得足够高,这样才有助于电网公司的管理和运营。因此本文考虑到网损计算的精度问题,基于含分布式电源和充电汽车的配电网模型,开展了相应的网络重构和网损计算研究。
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随着传统能源逐渐枯竭,新型能源的开发与研究越来越受研究人员的关注,网损通常情况下是衡量电力公司经营水平好坏的参考指标,往往是为了达到提升运行效率和节能减排的目标,可以采用降低网损的方法来实现。由于配电网规模的不断扩大,这就要求对计算网损的精度必须得足够高,这样才有助于电网公司的管理和运营。因此本文考虑到网损计算的精度问题,基于含分布式电源和充电汽车的配电网模型,开展了相应的网络重构和网损计算研究。主要研究成果如下:（1）由于低压台区电网线损的计算方法有限和精度不理想,本文首先采用科学的层次分析法对线损指标进行权重分析,从而更好地替代了传统的专家经验法。而后对于初始数据聚类处理上的不足,应用了在初始类别数和聚类中心上改进过的K-Means无监督聚类算法。最后采用正交最小二乘法（Orthogonal Least Squares,OLS）对线性模型的回归和逼近能力,把它应用于改善传统（Radical Basis Function,RBF）神经网络的性能,并将改进的OLS-RBF模型应用于某低压台区的电网线损计算中,通过仿真结果分析,表明改进模型的可行性和优越性,OLS改进的RBF模型结构更简单、计算精度更高、收敛速度更快,是计算低压台区电网线损值的一种有效算法。（2）考虑到大量的新型电源和复杂负荷的接入,以至于配电网已经不再是原始的单源网络,这就使得传统的配电网重构方法不再适用。因此本文在考虑潮流随机性和不确定性的情况下,采用了三步式的启发式算法来解决该问题,该方法结合了最优流模式法和支路交换法的优点分别对重构的精度和速度进行改进,最终通过仿真实验证明,得出该方法的准确性和快速性都优于其他的算法。（3）考虑到配电网负荷的频繁变化和分布式电源并网时段的随机性,配电网的实时重构就显得更加重要,本文针对配电网实时重构的速度和效率,首先采用三步式的启发式算法求出历史数据的重构最优解,然后再使用卷积神经网络来建立重构最优解和配电网对应实时拓扑结构之间的非线性映射关系,同时比对了该算法和前面章节所提三步式启发式算法,得出了该算法的有效性和正确性,也考虑了（Distributed Generation,DG）和（Electric Vehicle,EV）异常条件下的场景,说明了该算法对于突发故障后快速恢复供电也同样具备较好的适应性。
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