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基于残差分析的电力电子电路拓扑辨识

中国电机工程学报 2006年第18期26卷 47-53页

作者：张志学马皓何湘宁浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

该文将残差分析推广应用到电力电子电路的拓扑辨识当中。首先提出应用于拓扑辨识的残差向量的基本要求;然后利用Leunberger状态观测器构建了这一残差向量;为了减少软件实现时系统的计算量,设计了一个拓扑辨识的残差计算优先级;为了提高... 详细信息

该文将残差分析推广应用到电力电子电路的拓扑辨识当中。首先提出应用于拓扑辨识的残差向量的基本要求;然后利用Leunberger状态观测器构建了这一残差向量;为了减少软件实现时系统的计算量,设计了一个拓扑辨识的残差计算优先级;为了提高系统对各种干扰的鲁棒性,利用未知输入观测器构建了鲁棒残差发生器,使得拓扑辨识具备了实用性。最后基于Buck电路构建了鲁棒残差发生器,用实验验证了上述结论的正确性。

关键词：电力电子拓扑辨识残差分析鲁棒残差发生器

基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识

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电网技术 2022年第5期46卷 1672-1682页

作者：杨秀蒋家富刘方田英杰李凡吴裔上海电力大学电气工程学院上海市杨浦区200090 国网上海市电力公司电力科学研究院上海市虹口区200437

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相量测量装置(... 详细信息

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相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)和微型同步相量测量装置(micophasormeasurementunit,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。

关键词：配电网注意力机制卷积神经网络随机森林拓扑辨识

基于LightGBM和DNN的智能配电网在线拓扑辨识

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2020年第9期53卷 939-950页

作者：裴宇婷秦超余贻鑫天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072

为提高电网的安全运行水平和经济性,灵活的可重构的网络拓扑结构是未来智能配电网的基本特征.而配电管理系统(DMS)中的大部分功能,如状态估计,潮流计算和电压控制等,都基于网络当前的拓扑结构.因此,拓扑辨识是DMS的基础功能之一,研究更... 详细信息

为提高电网的安全运行水平和经济性,灵活的可重构的网络拓扑结构是未来智能配电网的基本特征.而配电管理系统(DMS)中的大部分功能,如状态估计,潮流计算和电压控制等,都基于网络当前的拓扑结构.因此,拓扑辨识是DMS的基础功能之一,研究更为高效和准确的智能配电网拓扑辨识方法具有重要意义.结合配电网的结构和运行特点,建立了基于机器学习的智能配电网拓扑辨识框架,并提出了基于LightGBM和深度神经网络(DNN)的配电网在线拓扑辨识方法.该方法借助LightGBM实现特征选择,筛选出对配电网拓扑辨识最有效的少量量测,以深度神经网络实现配电网运行断面量测数据与其拓扑结构间的映射.考虑实际应用中可能存在量测数据丢失的情况,提出了基于最小方差的缺失值填补方法.同样利用样本间的最小方差进行未知拓扑的甄别,并借助增量学习机制,通过增量训练DNN模型实现拓扑知识库的更新.与现有方法相比,本文提出的拓扑辨识方法仅需要配电网中少量节点的运行断面量测数据,同时适用于辐射状和弱环网结构,计算效率可支持在线拓扑辨识.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与优越性,并分析了对于不同噪声水平情况、量测特征值缺失和存在未知拓扑的适应性.

关键词：智能配电网拓扑辨识机器学习 LightGBM 深度神经网络

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基于图卷积网络的微电网拓扑辨识

电力系统自动化 2022年第5期46卷 71-77页

作者：孙伟朱世睿杨建平朱梦雨李奇越合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽省合肥市230009 工业自动化安徽省工程技术研究中心安徽省合肥市230009 山东科汇电力自动化股份有限公司山东省淄博市255087

微电网控制器需要及时获取正确的网络拓扑结构,以调整其控制策略,保证微电网稳定安全运行。针对现有电网拓扑辨识方法中辨识准确度低和实时性差的问题,文中提出了一种基于图卷积网络的微电网拓扑辨识方法。首先,将微电网拓扑抽象成线图... 详细信息

微电网控制器需要及时获取正确的网络拓扑结构,以调整其控制策略,保证微电网稳定安全运行。针对现有电网拓扑辨识方法中辨识准确度低和实时性差的问题,文中提出了一种基于图卷积网络的微电网拓扑辨识方法。首先,将微电网拓扑抽象成线图。然后,根据微电网拓扑的节点特征提取微电网线路的边特征,作为线图的节点特征。进而,利用抽象后线图的邻接矩阵和节点特征训练图卷积网络,得到微电网拓扑辨识模型。最后,通过实验数据验证了所提拓扑辨识方法的有效性。

关键词：微电网拓扑辨识图卷积网络线图

基于分支有功功率的低压有源配电网拓扑辨识方法

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电力系统自动化 2022年第15期46卷 85-95页

作者：张巍徐进刘家鹏上海理工大学机械工程学院上海市200093

配电物联网背景下,分支箱监测单元的部署进一步提升了低压配电网的感知能力,为低压配电网拓扑辨识提供了新的路径。文中提出了一种基于分支有功功率的低压有源配电网拓扑辨识方法,包括辨识分支节点的层次关系和获取用户的区段信息。首先... 详细信息

配电物联网背景下,分支箱监测单元的部署进一步提升了低压配电网的感知能力,为低压配电网拓扑辨识提供了新的路径。文中提出了一种基于分支有功功率的低压有源配电网拓扑辨识方法,包括辨识分支节点的层次关系和获取用户的区段信息。首先,基于有功功率序列的时频变换进行特征提取,采用相关性分析方法获得分支节点的上下与并行、相序关系,构建分支节点邻接矩阵。其次,依据分支层次关系将配电网以线路区段的形式进行划分,并采用基于线性变换的回归分析方法确定用户所属区段,构建用户节点关联矩阵。然后,对分支节点邻接矩阵与用户节点关联矩阵联合映射,得到拓扑邻接矩阵,实现低压有源配电网多层拓扑结构的辨识。最后,基于搭建的低压有源配电网仿真模型进行测试,验证了所提方法的有效性。

关键词：主动配电网有功功率拓扑辨识分支节点用户区段

基于两阶段特征选择和格拉姆角场的配电网拓扑辨识方法

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电力系统自动化 2022年第16期46卷 170-177页

作者：潘毓笙秦超天津大学电气自动化与信息工程学院天津市300072

分布式能源并网、辐射状与环状拓扑混合运行、量测误差等影响因素使得配电网在线拓扑难以准确获得。为此,文中提出了一种基于两阶段特征选择和格拉姆角场(GAF)的配电网拓扑辨识方法。首先,基于XGBoost和最大信息系数的两阶段特征选择方... 详细信息

分布式能源并网、辐射状与环状拓扑混合运行、量测误差等影响因素使得配电网在线拓扑难以准确获得。为此,文中提出了一种基于两阶段特征选择和格拉姆角场(GAF)的配电网拓扑辨识方法。首先,基于XGBoost和最大信息系数的两阶段特征选择方法筛选出不含冗余拓扑特征信息的重要量测。其次,基于GAF特征变换,将一维的配电网时间断面量测数据变换为二维的GAF,在保留时间断面的节点电压分布规律的同时,有效表征节点电压幅值分布中的拓扑特征信息。最后,设计了一种适用于拓扑辨识的三卷积层神经网络模型,凭借卷积和池化的运算特性以及抗噪性,稳定地提取GAF所蕴含的拓扑特征信息,从而准确建立配电网节点电压幅值分布到拓扑的映射关系。通过IEEE 33节点系统验证了所提方法的有效性,并分析了所提方法对不同噪声水平、数据缺失比例以及其他场景的适应性。

关键词：智能配电网拓扑辨识深度学习格拉姆角场卷积神经网络

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考虑数据失衡的新型配电网两阶段拓扑辨识

电力系统保护与控制 2023年第21期51卷 57-65页

作者：陈碧云吕怡博梁志坚张勇军徐旗付天旺广西电力系统最优化与节能技术重点实验室(广西大学) 广西南宁530004 广西大学电气工程学院广西南宁530004 华南理工大学电力学院广东广州510640

在新型电力系统快速发展的背景下,配电网中各类分布式电源、储能、电动汽车、柔性负荷的接入占比不断增加,运行方式日趋复杂多变,其拓扑的精确辨识也更有难度。针对现有配电网量测数据采集周期较长、辨识方法对数据不平衡敏感而导致辨... 详细信息

在新型电力系统快速发展的背景下,配电网中各类分布式电源、储能、电动汽车、柔性负荷的接入占比不断增加,运行方式日趋复杂多变,其拓扑的精确辨识也更有难度。针对现有配电网量测数据采集周期较长、辨识方法对数据不平衡敏感而导致辨识精度不高的问题,提出了一种两阶段的新型配电网拓扑辨识方法。首先,采用两层堆叠的图卷积网络生成系列标签分类器,再用卷积神经网络提取量测时间序列的特征,并结合多标签分类学习实现第一阶段的初步辨识。其次,对初步辨识获得的初始拓扑中状态为“阴性”(开断)的支路进行全状态空间搜索,并通过潮流匹配模型,筛选出耗散值最小的状态样本,实现“假阴性”二次辨识。最后,在改进的IEEE33节点含新能源配电网络上进行仿真验证。结果表明,所提模型和方法能有效解决数据失衡的问题,并具有更高的辨识精度。

关键词：配电网拓扑辨识多标签分类数据失衡

基于多标签分类与卷积神经网络的配电网拓扑辨识

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高电压技术 2024年第10期50卷 4520-4529页

作者：龙寰石子晴赵景涛郑舒张晓燕谢文强东南大学电气工程学院南京210096 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司南京211106 国网江苏省电力有限公司南京210024

为适应新一代配电网运行特性,配电网开关需频繁动作调整网络结构,难以及时、准确获取配电网的实时拓扑结构,给配电网的态势感知带来一定困难。鉴于传统以状态估计为框架的配电网拓扑识别方法计算复杂度高、在线应用困难,同时大规模配电... 详细信息

为适应新一代配电网运行特性,配电网开关需频繁动作调整网络结构,难以及时、准确获取配电网的实时拓扑结构,给配电网的态势感知带来一定困难。鉴于传统以状态估计为框架的配电网拓扑识别方法计算复杂度高、在线应用困难,同时大规模配电网拓扑结构多样化,该文提出了基于多标签分类与卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法。通过配电网量测电压数据与开关状态间的多映射关系,引入多标签分类机制,对配电网拓扑结构进行多标签编码,将配电网开关与拓扑辨识模型输出进行物理映射,利用卷积神经网络搭建多标签分类器,实现拓扑的准确辨识。基于改进的IEEE 123节点配电网算例对所提方法进行验证,实验结果表明:所提模型具有较高的拓扑识别准确率,且对于在训练样本空间外的未知拓扑结构,其具备更好的推理能力,更适用于实际拓扑识别的场景,证实了所提方法的优越性和鲁棒性。

关键词：配电网拓扑辨识多标签分类 CNN 知识外推

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基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识

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电力自动化设备 2024年第5期44卷 95-102页

作者：彭寒梅吴行胡磊苏永新谭貌湘潭大学自动化与电子信息学院湖南湘潭411105 湘潭大学湖南省多能协同控制技术工程研究中心湖南湘潭411105

含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨... 详细信息

含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨识降维;提出基于CatBoost算法的特征选择与拓扑辨识方法,通过分区并行离线训练得到历史拓扑和未知拓扑的区域拓扑辨识CatBoost模型,通过在线应用得到实时的区域开关状态矩阵标签,形成配电网开关状态矩阵,实现系统拓扑辨识。配电网算例系统测试结果验证了所提方法的有效性。

关键词：配电网拓扑辨识 CatBoost算法拓扑分区特征选择