基于模糊聚类的配电网电能质量分级预警

• 作者: 彭博 李延真 郭英雷
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 电能质量 稳态指标 预警 模糊聚类 预测 BP神经网络 仿真
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 现代电子技术
• 页码范围: 59-66
• 页数: 8页
• 分类号: TM721
• 字数: 6768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201905022

摘要

现有国家标准中对于电能质量各指标只能判断其是否超标,且各指标限值固定不变,不能根据配电网自身的运行情况和特点进行动态预警.为解决上述问题,本文提出一种电能质量稳态指标分级预警方法.根据不同场景、时间对配电网电能质量的要求,通过将相同电压等级的预警对象进行聚类的方法动态设置其预警阈值,并根据预警阈值的不同,将电能质量分为若干等级.其次,提出基于BP神经网络算法的电能质量预测方法,提高了电能质量稳态指标的预测精度.最后,针对10 kV和35 kV两个电压等级的配电网进行了仿真分析,验证了所提出方法的有效性和实用性.分析证明,该预警方法的实施可提前预知配电网的电能质量情况,以便于提前采取措施,保证配电网安全运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李延真		1	0	0.0	0.0
2	郭英雷		1	0	0.0	0.0
3	彭博		1	0	0.0	0.0