【摘 要】
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近年来,输电线路因风偏造成的跳闸停电事故越来越多,严重影响了电网的安全稳定运行,风偏监测装置配置和选址问题俨然成为电网防灾减灾的重要研究课题。考虑到风偏监测装置选
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近年来,输电线路因风偏造成的跳闸停电事故越来越多,严重影响了电网的安全稳定运行,风偏监测装置配置和选址问题俨然成为电网防灾减灾的重要研究课题。考虑到风偏监测装置选址与影响输电线路风偏的因素之间的复杂非线性关系,本文基于K-means聚类和遗传算法,提出了RBF神经网络风偏监测装置选址策略,建立了以风偏影响因子为输入、以监测装置评分为输出的选址模型。结果表明该模型加快了网络收敛速度,能够有效地解决风偏监测装置选址问题,为电网提供切实可行的指导。
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