基于融合熵时段划分的三相配电网动态重构

针对大规模电动汽车接入配电网带来的三相不平衡程度加剧问题,提出一种基于融合熵时段划分的三相配电网动态重构方法。在Fisher-最优分割的基础上,融合曲线的信息熵,对蒙特卡洛模拟得到的等效日负荷曲线进行更加精准合理的时段划分;将动态重构策略引入三相配电网中,以三相不平衡度最低为目标建立配电网重构模型;改进传统的帝国主义竞争算法,在殖民地革命环节中引入复合型微分进化思想,并提出自适应帝国合并机制以提高算法的收敛速度和精度。IEEE 33节点系统仿真结果表明,所提方法能对曲线进行合理的分段重构,并且有效解决了配电网中的三相不平衡问题。

电力通信网的关键节点辨识

在如今快速发展的智能电网中,电力通信网节点数量和网络结构变得越来越庞大且复杂。为了识别网络中的关键节点,结合电力通信网拥有其作为电网通信主干网架的独特行业背景,综合电力通信网的拓扑结构、通信业务和电网的影响等因素构建了多指标评价体系。通过层次分析法求得各指标的主观权重,并用熵权法求得各指标的客观权重,最后结合两种权重得到指标综合权重,根据各指标的重要度及对应综合权重确定各个节点的重要度。仿真表明,相对于其他算法,该算法的评价指标更为综合,权重分配更为客观合理,能准确辨识网络中关键节点,为保障电力通信网的安全可靠运行提供参考依据。