【摘 要】
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针对当前配电网拓扑变化频繁，拓扑结构实时获取困难等问题，文章提出基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法。首先利用卷积神经网络挖掘量测信息和配电网拓扑结构之间的关系，学习其映射规则；考虑当前配网中同步向量测量装置（phasor measurement unit，PMU）和微型同步相量测量装置（mico phasor measurement unit，μPMU）等高级量测设备安装数量不足导致
【基金项目】
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上海市科委电力人工智能工程技术研究中心项目（19DZ2252800）； 上海市科委青年扬帆计划（21YF1414600）； 上海市教委青年教师培训计划（ZZDL20001）；
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针对当前配电网拓扑变化频繁，拓扑结构实时获取困难等问题，文章提出基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法。首先利用卷积神经网络挖掘量测信息和配电网拓扑结构之间的关系，学习其映射规则；考虑当前配网中同步向量测量装置（phasor measurement unit，PMU）和微型同步相量测量装置（mico phasor measurement unit，μPMU）等高级量测设备安装数量不足导致获取量测数据质量不高的问题，在卷积神经网络隐藏层中融入注意力机制，以增强模型鲁棒性；通过随机森林算法对特征数据集进行降维，降低模型时、空复杂度；最后，分别基于IEEE 33节点配电网和PG&E69节点配电网开展算例分析，以验证方法的可行性和优越性，并检验利用更少特征进行拓扑辨识的可能性。结果表明：所提方法具有良好优越性和鲁棒性，泛化能力强，在仅提供少量时间断面量测数据情况下便可实现配电网拓扑辨识，且对于辐射网和含环网络同样适用。
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