【摘 要】
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针对配电网的拓扑结构变化频繁的问题,提出了一种基于改进蝠鲼觅食优化支持向量机的配电网拓扑辨识方法。考虑到量测数据缺失的问题,提出了基于电压方差K近邻的缺失数据填补方法。利用改进蝠鲼觅食算法同时进行特征选择和支持向量机参数的优化,筛选出对配电网拓扑辨识最有效的部分电压幅值量测。所提方法仅需一个时间断面的部分电压幅值量测数据,且能处理不同类型的分布式电源,适用于量测不足的区县农村配电网,计算速度可满足在线应用需求。通过IEEE 33节点配电网和PG&E 69节点配电网验证了所提方法的有效性。
【机 构】
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天津职业技术师范大学,天津大学智能电网教育部重点实验室,国网重庆永川供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51977140),天津市教委科研计划资助项目(JWK1604)。
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针对配电网的拓扑结构变化频繁的问题,提出了一种基于改进蝠鲼觅食优化支持向量机的配电网拓扑辨识方法。考虑到量测数据缺失的问题,提出了基于电压方差K近邻的缺失数据填补方法。利用改进蝠鲼觅食算法同时进行特征选择和支持向量机参数的优化,筛选出对配电网拓扑辨识最有效的部分电压幅值量测。所提方法仅需一个时间断面的部分电压幅值量测数据,且能处理不同类型的分布式电源,适用于量测不足的区县农村配电网,计算速度可满足在线应用需求。通过IEEE 33节点配电网和PG&E 69节点配电网验证了所提方法的有效性。
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