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摘要:
研究连锁故障发展机理以及辨识故障演化路径中的关键线路,对揭示电力系统薄弱环节、降低连锁故障风险具有重要意义.为此,文中提出一种基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识方法.首先,建立改进的基于直流潮流法的电力系统解列模拟器(DCSS)连锁故障仿真模型,配合随机化学(RC)法高效生成含详细时序信息的故障链集合;然后,以编辑距离为相似性指标实现对故障链的层次聚类,分类后的故障链集合不仅可以降低后续数据挖掘的难度,而且能够更加全面地识别出不同连锁故障演化模式中的薄弱环节;最后,以Matpower 2 383节点系统为例,根据关键线路扩容后系统风险水平的下降程度评估各类算法所辨识线路的重要性.结果表明文中方法能更好降低系统连锁故障风险水平,证明了所提模型及算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于故障链聚类算法的电网关键线路辨识
来源期刊 电力工程技术 学科 工学
关键词 连锁故障 相似性度量 编辑距离 层次聚类 风险评估 关键线路辨识
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 电网运行与控制|Power Grid Operation and Control
研究方向 页码范围 84-92
页数 9页 分类号 TM711
字数 语种 中文
DOI 10.12158/j.2096-3203.2022.01.012
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
连锁故障
相似性度量
编辑距离
层次聚类
风险评估
关键线路辨识
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力工程技术
双月刊
1009-0665
32-1866/TM
16开
江苏省南京市江宁区帕威尔路1号
1982
chi
出版文献量(篇)
3196
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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