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摘要:本发明公开了一种基于智能电表数据的径向配电网拓扑建模方法,首先根据智能电表的功率和电压数据,采用偏最小二乘法获取配电网各节点功率‑电压的灵敏度,建立灵敏度矩阵;根据灵敏度矩阵辨识配电网的拓扑结构;建立基于深度神经网络的配电网潮流计算模型,根据该模型计算节点功率‑电压的偏导数;综合辨识得到的拓扑结构以及节点功率‑电压偏导数,求解配电网线路阻抗;采用迭代求解方法,对获取的线路阻抗进行误差修正。本发明针对无拓扑信息及网络参数的径向配电网,仅依据智能电表数据实现拓扑绘制及网络参数估计;同时采用迭代求解方法对线路阻抗进行修正,具有较高的配电网拓扑建模精度。
主权项:1.一种基于智能电表数据的径向配电网拓扑建模方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、获取智能电表的功率和电压历史数据,采用偏最小二乘法获取各节点功率-节点的灵敏度,据此构建配电网各节点功率-电压的灵敏度矩阵;步骤2、基于配电网各节点功率-电压的灵敏度矩阵,分析配电网拓扑结构与灵敏度矩阵的关系;步骤3、基于节点功率-电压灵敏度矩阵,辨识配电网的拓扑结构;步骤4、基于智能电表的功率和电压历史数据,建立配电网潮流计算的深度神经网络模型,据此获取配电网节点功率-电压的偏导数;步骤5、综合辨识得到的配电网拓扑结构及功率-电压偏导数,估计配电网线路阻抗;步骤6、通过迭代求解方法,对已获取的线路阻抗进行误差修正,实现基于智能电表数据的配电网精确建模。
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百度查询: 河海大学 基于智能电表数据的径向配电网拓扑建模方法及装置
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