基于电压序列最小KL散度索引的低压台区拓扑识别OA北大核心CSTPCD
为了实现对低压台区拓扑结构的准确刻画,提出一种基于电压序列最小KL(Kullback-Leibler)散度与深度搜索相结合的拓扑识别方法。首先,采用Neville插值修复电压采样序列,利用改进的KL散度计算用户电压序列概率分布,并依据KL散度大小对用户所属台区进行划分;其次,基于最小KL散度确定深度搜索的索引方向,通过主干搜索与分支搜索遍历台区用户节点,判断用户之间的连接关系;最后,针对不同场景分析所提方案拓扑识别性能。仿真结果验证了所提方案的有效性。
李开放;林湘宁;李正天;魏繁荣;吴宇奇;武文昊;
三峡大学电气与新能源学院,宜昌443002三峡大学电气与新能源学院,宜昌443002 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学),武汉430074强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学),武汉430074
动力与电气工程
低压台区拓扑识别Neville插值Kullback-Leibler散度树状搜索算法
《电力系统及其自动化学报》 2024 (010)
P.22-32 / 11
国家自然科学基金资助重点项目(U22B20106)。
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