基于改进卷积神经网络拓扑特征挖掘的配电网结构坚强性评估方法

论文摘要

提出一种基于拓扑特征分析和深度卷积神经网络的配电网网架结构坚强性评估方法。将考虑分布式电源出力不确定性的配电网运行状态与配电网拓扑特性相结合,构建涵盖可靠性、运行裕度和结构鲁棒性3个配电网结构坚强性要点的拓扑指标集,提升评估指标刻画配电网实际状态的能力;通过多通道融合和多级池化改进卷积神经网络,解决了传统方法无法自主挖掘评估指标数据特征,以及难以直接分析不同维度的评价指标和同一指标不同尺寸的数据这两方面问题。通过对华东地区某中压配电网进行算例分析,说明所提出的评估方法的有效性和优越性。

论文目录

• 0 引言
• 1 含分布式电源的配电网结构坚强性评估拓扑指标集
•   1.1 考虑联络开关作用的“电源–负荷”节点对加权最短路径距离
•   1.2 配电网节点重要性序列
•   1.3 配电网加权邻接矩阵奇异值序列
• 2 基于改进卷积神经网络的配电网结构坚强性评估方法
•   2.1 改进的多卷积通道融合CNN结构
•   2.2 面向多尺寸输入数据的CNN多级池化结构
•   2.3 改进的CNN在配电网坚强性评估中的应用
• 3 算例分析
•   3.1 示例配电网的拓扑指标计算
•   3.2 不确定性场景下的配电网拓扑特征计算
•     3.2.1“电源–负荷”节点对加权最短路径距离计算
•     3.2.2 配电网节点Page Rank序列计算
•     3.2.3 配电网加权邻接矩阵奇异值序列计算
•   3.3 配电网结构坚强性评估结果
•     3.3.1 配电网结构坚强性标签参数计算
•     3.3.2 配电网结构坚强性分项评估结果准确性分析
•     3.3.3 配电网结构坚强性综合评估结果
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 林君豪,张焰,赵腾,苏运

关键词: 配电网结构坚强性,分布式电源,卷积神经网络,空间金字塔池化,多卷积通道融合

来源: 中国电机工程学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 上海交通大学电气工程系,全球能源互联网发展合作组织,国网上海市电力公司

基金: 国家863高技术研究发展计划项目(2015AA050203)~~

分类号: TM727

DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.181465

页码: 84-96+323

总页数: 14

文件大小: 1332K

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