【摘 要】
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随着人们日常生产和生活中对电能的需求不断增长,配电网网络的密度以及复杂性也在增加,配电网出现线路故障则会影响配电网系统的正常供电,从而影响人民生产和生活的正常进行,造成巨大的经济损失。如何快速定位配电网中故障位置以及配电网故障之后如何根据配电网系统状态去动态地调整配电网的网络拓扑,这对于配电网的安全可靠性来说具有重要的意义。为了解决配电网中故障定位的问题,提出了一种基于图卷积神经网络的故障定位模型
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随着人们日常生产和生活中对电能的需求不断增长,配电网网络的密度以及复杂性也在增加,配电网出现线路故障则会影响配电网系统的正常供电,从而影响人民生产和生活的正常进行,造成巨大的经济损失。如何快速定位配电网中故障位置以及配电网故障之后如何根据配电网系统状态去动态地调整配电网的网络拓扑,这对于配电网的安全可靠性来说具有重要的意义。为了解决配电网中故障定位的问题,提出了一种基于图卷积神经网络的故障定位模型GAE-GCN,该模型通过考虑配电网网络中线路的电流电压等信息,将配电网中的线路物理属性提取为特征信息,通过图自编码器（Graph Auto-Encoder,GAE）对特征进行降噪并降维,然后输入到图卷积神经网络（Graph Convolutional Network,GCN）中进行故障点的输出。该模型克服传统的一些故障定位方法没有充分考虑配电网网络拓扑的缺点,可以更好地提高模型的可靠性和准确性。为了解决在配电网出现故障后动态调整网络拓扑,提出了一种基于结合长短时记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）和异步优势演员评论家算法（Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C）的LSTM-A3C模型,该算法克服了传统的配电网重构方法的开关状态“组合爆炸”等问题。为验证所提出的算法的有效性,分别在IEEE 123总线和IEEE 14节点系统上进行了测试,测试结果显示基于GAE-GCN算法的配电网故障定位模型和基于LSTMA3C算法的配电网重构模型是优于其它模型的。
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