【摘 要】
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由于在复杂配电网中网络结构复杂,采集数据量过大,现有的故障诊断技术很难快速诊断故障。针对这一问题,提出一种基于数据驱动的复杂配电网故障扰动源定位方法。首先利用基于模块度函数的社区结构分类方法结合数据处理中心位置将复杂配电网络进行分区。然后将每个分区内的故障数据建立增广矩阵,并利用随机矩阵理论中的单环定理进行数据分析,得出各个区域内的数据分析结果,并根据分析结果实现故障扰动源定位。最后,通过IEEE 39节点标准系统进行算例仿真,验证所提方法的有效性和准确性。
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,国网甘肃省电力公司平凉供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51467009),甘肃省基础研究创新群体项目(18JR3RA133)。
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由于在复杂配电网中网络结构复杂,采集数据量过大,现有的故障诊断技术很难快速诊断故障。针对这一问题,提出一种基于数据驱动的复杂配电网故障扰动源定位方法。首先利用基于模块度函数的社区结构分类方法结合数据处理中心位置将复杂配电网络进行分区。然后将每个分区内的故障数据建立增广矩阵,并利用随机矩阵理论中的单环定理进行数据分析,得出各个区域内的数据分析结果,并根据分析结果实现故障扰动源定位。最后,通过IEEE 39节点标准系统进行算例仿真,验证所提方法的有效性和准确性。
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